Yapay Zeka Geliştiricisi Nasıl Olunur? Özeti.

Boş laflar için burada değilsiniz. Yapay Zeka Geliştiricisi olmak . Güzel. Bu kılavuz size beceri haritasını, gerçekten önemli olan araçları, geri çağrılan projeleri ve kurcalamayı teslim etmekten ayıran alışkanlıkları sunuyor. Hadi, sizi inşa etmeye başlayalım.

Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:

🔗 Bir yapay zeka şirketi nasıl kurulur?
Yapay zeka girişiminizi kurma, finanse etme ve başlatma konusunda adım adım rehber.

🔗 Bilgisayarınızda yapay zeka nasıl oluşturulur?
Yapay zeka modellerini yerel olarak kolayca oluşturmayı, eğitmeyi ve çalıştırmayı öğrenin.

🔗 Yapay zeka modeli nasıl yapılır?
AI modeli oluşturma sürecinin konseptten uygulamaya kadar kapsamlı dökümü.

🔗 Sembolik yapay zeka nedir?
Sembolik yapay zekanın nasıl çalıştığını ve bugün hala neden önemli olduğunu keşfedin.

Mükemmel bir Yapay Zeka Geliştiricisini Neler Oluşturur✅

çerçeveleyebilen kişidir . Birkaç gösterge:

• Tüm döngüde rahatlık: veri → model → değerlendirme → dağıtım → izleme.

• Saf teori yerine hızlı deneylere yönelme eğilimi... bariz tuzaklardan kaçınacak kadar teoriye sahip olma.

• Sadece not defterleri değil, sonuçlar üretebileceğinizi kanıtlayan bir portföy.

• Risk, gizlilik ve adalet konusunda sorumlu bir zihniyet - performatif değil, pratik. NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi ve OECD Yapay Zeka İlkeleri , incelemeciler ve paydaşlarla aynı dili konuşmanıza yardımcı olur. [1][2]

Küçük bir itiraf: Bazen bir modeli piyasaya sürersiniz ve sonra temel çizginin kazandığını fark edersiniz. Bu tevazu - garip bir şekilde - bir süper güçtür.

Kısa bir özet: Bir ekip, destek sınıflandırması için şık bir sınıflandırıcı geliştirdi; temel anahtar kelime kuralları, ilk müdahale süresinde onu geride bıraktı. Kuralları korudular, modeli uç durumlar için kullandılar ve her ikisini de piyasaya sürdüler. Daha az sihir, daha fazla sonuç.

Yapay Zeka Geliştiricisi Olmanın Yol Haritası 🗺️

İşte yalın ve yinelemeli bir yol. Seviye atladıkça bunu birkaç kez tekrarlayın:

1. Python'da akıcı programlama Kullanıcı Kılavuzu, şaşırtıcı derecede pratik bir ders kitabı görevi de görüyor. [3]

2. makine öğrenimi temelleri : doğrusal modeller, düzenleme, çapraz doğrulama, metrikler. Klasik ders notları ve uygulamalı hızlandırılmış kurs kombinasyonu işe yarar.

3. Derin öğrenme araçları : PyTorch veya TensorFlow'u seçin ve modelleri eğitmek, kaydetmek ve yüklemek; veri kümelerini yönetmek ve yaygın şekil hatalarını ayıklamak için yeterli bilgiyi edinin. "Önce kod yazmayı" seviyorsanız, PyTorch Eğitimleriyle

4. Gerçekten de Docker ile paket gönderen projeler , çalışmaları takip edin (bir CSV günlüğü bile hiçbir şeyden iyidir) ve minimal bir API dağıtın. Tek kutulu dağıtımlar size yetmediğinde Kubernetes öğrenin; önce Docker. [5]

5. Sorumlu Yapay Zeka katmanı : NIST/OECD'den ilham alan hafif bir risk kontrol listesi benimseyin (geçerlilik, güvenilirlik, şeffaflık, adalet). Bu, tartışmaları somut, denetimleri ise sıkıcı (iyi anlamda) tutar. [1][2]

6. Biraz uzmanlaşın : Transformers ile NLP, modern convs/ViTs ile vizyon, tavsiyeler veya LLM uygulamaları ve temsilcileri. Bir şerit seçin, iki küçük proje oluşturun, sonra dallara ayrılın.

2-6. adımlara sonsuza dek geri döneceksiniz. Dürüst olmak gerekirse, asıl iş bu.

Çoğu gün kullanacağınız beceri yığını 🧰

• Python + Veri yönetimi : dizileri dilimleme, birleştirmeler, gruplamalar, vektörleştirme. Pandaları dans ettirebiliyorsanız, eğitim daha basit ve değerlendirme daha temiz olur.

• Temel ML : eğitim-test bölümleri, sızıntı önleme, metrik okuryazarlığı. Scikit-learn kılavuzu, sessizce en iyi başlangıç ​​metinlerinden biridir. [3]

• DL çerçevesi : birini seçin, uçtan uca çalışır hale getirin, sonra diğerine göz atın. PyTorch'un belgeleri zihinsel modeli netleştirir. [4]

• Deney hijyeni : pist koşuları, parametreler ve eserler. Gelecekteki sen arkeolojiden nefret ediyor.

• Konteynerleştirme ve düzenleme : Yığınınızı paketlemek için Docker; replikalara, otomatik ölçeklendirmeye ve sürekli güncellemelere ihtiyaç duyduğunuzda Kubernetes. Buradan başlayın. [5]

• GPU temelleri : Ne zaman kiralayacağınızı, parti boyutunun verimi nasıl etkilediğini ve bazı işlemlerin neden bellekle sınırlı olduğunu öğrenin.

• Sorumlu Yapay Zeka : Veri kaynaklarını belgelendirin, riskleri değerlendirin ve net özellikleri (geçerlilik, güvenilirlik, şeffaflık, adalet) kullanarak azaltma planlarını yapın. [1]

Başlangıç ​​müfredatı: Ağırlıklarının üzerinde performans gösteren birkaç bağlantı 🔗

• Makine öğrenimi temelleri : teori ağırlıklı bir not seti + uygulamalı bir hızlandırılmış kurs. Bunları scikit-learn'deki pratiklerle eşleştirin. [3]

• Çerçeveler : PyTorch Eğitimleri (veya Keras'ı tercih ediyorsanız TensorFlow Kılavuzu). [4]

• Veri biliminin temelleri Metrikleri, veri hatlarını ve değerlendirmeyi içselleştirmek için scikit-learn Kullanıcı Kılavuzu

• Nakliye : Docker'ın Başlarken yolu, "makinemde çalışır" ifadesinin "her yerde çalışır" ifadesine dönüşmesiyle sonuçlandı. [5]

Bunları yer imlerinize ekleyin. Takıldığınızda bir sayfa okuyun, bir şey deneyin, tekrarlayın.

Mülakatlara davet edilen üç portföy projesi 📁

1. Kendi veri kümenizde geri çağırma destekli soru cevaplama

   • Bir niş bilgi tabanını kazıyın/içe aktarın, yerleştirmeler oluşturun + alın, hafif bir kullanıcı arayüzü ekleyin.

   • Gecikmeyi, tutulan bir soru-cevap setindeki doğruluğu ve kullanıcı geri bildirimlerini takip edin.

   • Kısa bir "başarısızlık vakaları" bölümü ekleyin.

2. Gerçek dağıtım kısıtlamalarına sahip vizyon modeli

   • Bir sınıflandırıcı veya dedektör eğitin, FastAPI aracılığıyla servis edin, Docker ile konteynerleştirin, nasıl ölçeklendireceğinizi yazın. [5]

   • Belge kayması tespiti (özellikler üzerinde basit nüfus istatistikleri iyi bir başlangıçtır).

3. Sorumlu Yapay Zeka vaka çalışması

   • Hassas özelliklere sahip herkese açık bir veri kümesi seçin. NIST özelliklerine (geçerlilik, güvenilirlik, adalet) uygun bir ölçüm ve azaltma raporu hazırlayın. [1]

Her projeye şunlar gerekir: 1 sayfalık bir BENİOKU dosyası, bir diyagram, çoğaltılabilir betikler ve küçük bir değişiklik günlüğü. Biraz emoji efekti ekleyin çünkü insanlar da bunları okuyor 🙂

MLOps, dağıtım ve kimsenin size öğretmediği kısım 🚢

Nakliye bir beceridir. Minimum akış:

• konteynerleştirin , böylece geliştirme ≈ üretim olur. Resmi Başlarken belgeleriyle başlayın; çoklu hizmet kurulumları için Compose'a geçin. [5]

• Deneyleri takip edin (yerel olarak bile). Parametreler, metrikler, eserler ve bir "kazanan" etiketi, ablasyonların dürüst olmasını ve iş birliğinin mümkün olmasını sağlar.

• Ölçeklendirme veya izolasyona ihtiyaç duyduğunuzda Kubernetes ile düzenleme yapın

• Bulut çalışma zamanları : Prototipleme için Colab; oyuncak uygulamaları geçtikten sonra yönetilen platformlar (SageMaker/Azure ML/Vertex).

• GPU okuryazarlığı : CUDA çekirdekleri yazmanıza gerek yok; veri yükleyicinin darboğazınız olduğunu fark etmeniz gerekiyor.

Küçük kusurlu bir metafor: MLOps'u ekşi maya başlangıcı gibi düşünün; otomasyon ve izlemeyle besleyin, yoksa kötü kokar.

Sorumlu yapay zeka sizin rekabet hendeğinizdir 🛡️

Ekipler güvenilirliğini kanıtlama baskısı altındadır. Risk, dokümantasyon ve yönetişim hakkında somut bir şekilde konuşabilirseniz, insanların odada görmek isteyeceği kişi olursunuz.

• Yerleşik bir çerçeve kullanın : gereksinimleri NIST özelliklerine (geçerlilik, güvenilirlik, şeffaflık, adalet) eşleştirin, ardından bunları PR'larda kontrol listesi öğelerine ve kabul kriterlerine dönüştürün. [1]

• İlkelerinizi sağlamlaştırın : OECD Yapay Zeka İlkeleri, insan hakları ve demokratik değerleri vurgular; bu, uzlaşmaları tartışırken kullanışlıdır. [2]

• Mesleki etik : Tasarım belgelerinde bir etik kuralına kısaca değinmek genellikle "bunu düşündük" ile "doğaçlama yaptık" arasındaki farktır.

Bu bürokrasi değil. Bu bir zanaat.

Biraz uzmanlaşın: Bir şerit seçin ve araçlarını öğrenin 🛣️

• LLM ve NLP : tokenleştirme tuzakları, bağlam pencereleri, RAG, BLEU ötesinde değerlendirme. Üst düzey boru hatlarıyla başlayın, ardından özelleştirin.

• Vizyon : Veri artırma, etiketleme hijyeni ve gecikmenin önemli olduğu uç cihazlara dağıtım.

• Tavsiye Edenler : örtük geri bildirim tuhaflıkları, soğuk başlangıç ​​stratejileri ve RMSE ile uyuşmayan iş KPI'ları.

• Aracılar ve araç kullanımı : fonksiyon çağırma, kısıtlı kod çözme ve güvenlik rayları.

Dürüst olmak gerekirse, Pazar sabahları sizi meraklandıran alanı seçin.

Karşılaştırma tablosu: Yapay Zeka Geliştiricisi Nasıl Olunur 📊 için yollar

Evet, aralıklar biraz dengesiz. Gerçek masalar nadiren mükemmeldir.

Gerçekten işe yarayan çalışma döngüleri 🔁

• İki saatlik döngüler : 20 dakika doküman okuma, 80 dakika kodlama, 20 dakika bozulanları yazma.

• Tek sayfalık yazılar : Her mini projeden sonra, problem çerçevesini, temel çizgileri, ölçümleri ve hata modlarını açıklayın.

• Bilinçli kısıtlamalar : yalnızca CPU üzerinde eğitim verin veya ön işleme için harici kütüphaneler kullanmayın veya tam olarak 200 satır bütçeleyin. Kısıtlamalar bir şekilde yaratıcılığı besler.

• Kağıt sprintleri : Sadece kaybı veya veri yükleyiciyi uygulayın. Çok fazla şey öğrenmek için SOTA'ya ihtiyacınız yok.

Odaklanmanın bozulması normaldir. Herkes sarsılır. Yürüyüşe çıkın, geri dönün, küçük bir şey gönderin.

Mülakat hazırlığı, teatrallikten uzak 🎯

• Önce portföy : Gerçek depolar slayt sunumlarını yener. En azından küçük bir demo dağıtın.

• Ödünleri açıklayın : Metrik seçimlerini ve bir hatayı nasıl ayıklayacağınızı anlatmaya hazır olun.

• Sistem düşüncesi : Bir veri → model → API → izleme diyagramı çizin ve anlatın.

• Sorumlu Yapay Zeka : NIST Yapay Zeka RMF'sine uygun basit bir kontrol listesi tutun - bu olgunluğun göstergesidir, moda sözcüklerin değil. [1]

• Çerçeve akıcılığı : Bir çerçeve seçin ve onunla tehlikeli olun. Resmi belgeler mülakatlarda adil bir hedeftir. [4]

Küçük yemek kitabı: Bir hafta sonu boyunca ilk baştan sona projeniz 🍳

1. Veri : Temiz bir veri seti seçin.

2. Temel : çapraz doğrulama ile scikit-learn modeli; temel ölçümleri kaydedin. [3]

3. DL geçişi : PyTorch veya TensorFlow'da aynı görev; elmaları elmalarla karşılaştırın. [4]

4. Takip : Kayıt çalıştırmalarını (basit bir CSV + zaman damgaları bile) kaydedin. Kazananı etiketleyin.

5. Hizmet et : Tahmini bir FastAPI rotasına sar, dockerize et, yerel olarak çalıştır. [5]

6. Düşünün : Kullanıcı için hangi metrik önemlidir, hangi riskler mevcuttur ve lansmandan sonra neleri izleyeceksiniz - net tutmak için NIST AI RMF'den terimler ödünç alın. [1]

Bu mükemmel mi? Hayır. Mükemmel kursu beklemekten daha mı iyi? Kesinlikle.

Erken dönemde kaçınabileceğiniz yaygın tuzaklar ⚠️

• Öğreniminizi derslere aşırı uydurmak : Başlamak için harika, ancak kısa sürede problem odaklı düşünceye geçin.

• Değerlendirme tasarımını atlama : Eğitimden önce başarıyı tanımlayın. Saatler kazandırır.

• Veri sözleşmelerini göz ardı etmek : Şema kayması modellerden daha fazla sistemi bozar.

• Dağıtım korkusu : Docker göründüğünden daha kullanıcı dostudur. Küçükten başlayın; ilk derlemenin hantal olacağını kabul edin. [5]

• Etik kalıcıdır : sonradan eklenirse uyum sorununa dönüşür. Tasarıma entegre edin - daha hafif, daha iyi. [1][2]

Özet 🧡

Bir şeyi aklınızda tutun: Yapay Zeka Geliştiricisi olmak, teori biriktirmek veya parlak modellerin peşinden koşmakla ilgili değildir. Sıkı bir döngü ve sorumlu bir zihniyetle gerçek sorunları tekrar tekrar çözmekle ilgilidir. Veri yığınını öğrenin, bir DL çerçevesi seçin, küçük şeyleri Docker ile gönderin, yaptıklarınızı takip edin ve seçimlerinizi NIST ve OECD gibi saygın kılavuzlara bağlayın. Üç küçük, sevimli proje oluşturun ve bunlar hakkında bir sihirbaz gibi değil, bir takım arkadaşı gibi konuşun. Çoğunlukla bu kadar.

Ve evet, eğer yardımcı olacaksa şu cümleyi yüksek sesle söyleyin: Yapay Zeka Geliştiricisi Nasıl Olunur biliyorum . Ardından bugün bir saatlik odaklanmış geliştirmeyle bunu kanıtlayın.

Referanslar

[1] NIST. Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi (AI RMF 1.0) . (PDF) - Bağlantı
[2] OECD. OECD Yapay Zeka İlkeleri - Genel Bakış - Bağlantı
[3] scikit-learn. Kullanıcı Kılavuzu (kararlı) - Bağlantı
[4] PyTorch. Eğitimler (Temelleri Öğrenin, vb.) - Bağlantı
[5] Docker. Başlarken - Bağlantı