Bir yapay zeka modeli oluşturmak, bir filmdeki tekillikler hakkında mırıldanan bir bilim insanı gibi kulağa dramatik geliyor; ta ki bir kez yapana kadar. Sonra bunun yarı veri temizliği, yarı incelikli tesisat ve tuhaf bir şekilde bağımlılık yapıcı olduğunu anlıyorsunuz. Bu kılavuz, bir yapay zeka modelinin nasıl baştan sona oluşturulacağını anlatıyor: veri hazırlama, eğitim, test, dağıtım ve evet - sıkıcı ama hayati önem taşıyan güvenlik kontrolleri. Ton olarak rahat, derinlemesine ayrıntılara gireceğiz ve emojileri de işin içine katacağız, çünkü dürüst olmak gerekirse, teknik yazılar neden vergi beyannamesi vermek gibi hissettirsin ki?
Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:
🔗 Yapay zeka arbitrajı nedir: Moda kavramının ardındaki gerçek
Yapay zeka arbitrajını, risklerini, fırsatlarını ve gerçek dünyadaki etkilerini açıklıyor.
🔗 Yapay zeka eğitmeni nedir?
Bir yapay zeka eğitmeninin rolünü, becerilerini ve sorumluluklarını kapsar.
🔗 Sembolik yapay zeka nedir: Bilmeniz gereken her şey
Sembolik yapay zeka kavramlarını, tarihini ve pratik uygulamalarını açıklar.
Yapay Zeka Modelini Ne Oluşturur - Temel Bilgiler ✅
"İyi" bir model, geliştirme not defterinizde %99 doğruluk oranına ulaşıp üretimde sizi utandıran model değildir. Şu özelliklere sahip olan modeldir:
-
İyi çerçevelenmiş → sorun net, girdiler/çıktılar açık, metrik üzerinde anlaşılmış.
-
Veriye karşı dürüst → veri seti, filtrelenmiş bir rüya versiyonunu değil, karmaşık gerçek dünyayı yansıtıyor. Dağıtım biliniyor, sızıntı mühürlendi, etiketler izlenebilir.
-
Sağlam → model, sütun sırası değişse veya girdiler hafifçe kaysa bile çökmez.
-
Mantıkla değerlendirilir → liderlik tablosu kibriyle değil, gerçeklikle uyumlu metriklerle. ROC AUC havalı görünür ama bazen işletmenin önemsediği şey F1 veya kalibrasyondur.
-
Dağıtılabilir → çıkarım süresi tahmin edilebilir, kaynaklar akıllıca, dağıtım sonrası izleme dahil.
-
Sorumlu → adalet testleri, yorumlanabilirlik, kötüye kullanıma karşı koruma önlemleri [1].
Bunları yapınca zaten yolun çoğunu kat etmiş oluyorsunuz. Gerisi sadece tekrarlama... ve biraz da "içgüdü". 🙂
Mini savaş hikayesi: Sahte bir modelde, F1 genel olarak harika görünüyordu. Sonra coğrafya + "kart mevcut ve mevcut değil" ayrımına göre ayırdık. Sürpriz: Yanlış negatifler bir dilimde aniden yükseldi. Ders yandı - erken dilimle, sık dilimle.
Hızlı Başlangıç: Yapay Zeka Modeli Oluşturmanın En Kısa Yolu ⏱️
-
Görevi tanımlayın : sınıflandırma, regresyon, sıralama, dizi etiketleme, oluşturma, öneri.
-
Verileri bir araya getirin : toplayın, çoğaltın, düzgün şekilde bölün (zaman/varlık), belgelendirin [1].
-
Temel : Her zaman küçükten başlayın - lojistik regresyon, küçük ağaç [3].
-
Bir model ailesi seçin : tablo → gradyan artırma; metin → küçük dönüştürücü; görüntü → önceden eğitilmiş CNN veya omurga [3][5].
-
Eğitim döngüsü : iyileştirici + erken durdurma; hem kaybı hem de doğrulamayı takip edin [4].
-
Değerlendirme : çapraz doğrulama, hataları analiz etme, vardiyalı test etme.
-
Paket : ağırlıkları, ön işlemcileri ve API sarmalayıcıyı kaydedin [2].
-
İzleme : saat kayması, gecikme, doğruluk azalması [2].
Kağıt üzerinde şık görünüyor. Pratikte ise dağınık. Ve bu sorun değil.
Karşılaştırma Tablosu: Yapay Zeka Modeli Nasıl Oluşturulur? İçin Araçlar 🛠️
| Araç / Kütüphane | En İyisi İçin | Fiyat | Neden İşe Yarıyor (notlar) |
|---|---|---|---|
| scikit-öğren | Tablo, temel çizgiler | Ücretsiz - OSS | Temiz API, hızlı deneyler; hala klasikleri kazanıyor [3]. |
| PyTorch | Derin öğrenme | Ücretsiz - OSS | Dinamik, okunabilir, büyük topluluk [4]. |
| TensorFlow + Keras | Üretim DL | Ücretsiz - OSS | Keras dostu; TF Serving dağıtımı kolaylaştırır. |
| JAX + Keten | Araştırma + hız | Ücretsiz - OSS | Autodiff + XLA = performans artışı. |
| Sarılma Yüz Transformatörleri | NLP, CV, ses | Ücretsiz - OSS | Önceden eğitilmiş modeller + boru hatları... şefin öpücüğü [5]. |
| XGBoost/LightGBM | Tablo hakimiyeti | Ücretsiz - OSS | Mütevazı veri kümelerinde genellikle DL'yi yener. |
| HızlıAI | Dost canlısı DL | Ücretsiz - OSS | Yüksek seviyede, affedici temerrütler. |
| Bulut AutoML (çeşitli) | Kodsuz/düşük kodlu | Kullanıma dayalı $ | Sürükle, bırak, konuşlandır; şaşırtıcı derecede sağlam. |
| ONNX Çalışma Zamanı | Çıkarım hızı | Ücretsiz - OSS | Optimize edilmiş servis, uç dostu. |
Tekrar tekrar açacağınız belgeler: scikit-learn [3], PyTorch [4], Hugging Face [5].
1. Adım - Sorunu bir kahraman gibi değil, bir bilim insanı gibi çerçeveleyin 🎯
Kod yazmadan önce şunu yüksek sesle söyleyin: Bu model hangi kararı etkileyecek? Eğer bu model bulanıksa, veri kümesi daha kötü olacaktır.
-
Tahmin hedefi → tek sütun, tek tanım. Örnek: 30 gün içinde müşteri kaybı?
-
Ayrıntılılık → kullanıcı başına, oturum başına, öğe başına - karıştırmayın. Sızıntı riski çok yüksektir.
-
Kısıtlamalar → gecikme, bellek, gizlilik, uç ve sunucu karşılaştırması.
-
Başarı ölçütü → bir ana dal + birkaç gardiyan. Dengesiz sınıflar mı? AUPRC + F1 kullanın. Regresyon mu? Medyanlar önemli olduğunda MAE, RMSE'yi geçebilir.
Savaştan ipucu: Bu kısıtlamaları ve metrikleri README'nin birinci sayfasına yazın. Performans ve gecikme çakıştığında gelecekteki argümanları kaydeder.
Adım 2 - Veri toplama, temizleme ve gerçekten işe yarayan bölmeler 🧹📦
Veri modeldir. Biliyorsunuz. Yine de tuzaklar:
-
Menşei → nereden geldiği, kime ait olduğu, hangi politika kapsamında olduğu [1].
-
Etiketler → sıkı kurallar, açıklayıcılar arası kontroller, denetimler.
-
Tekrarlanan verilerin kaldırılması → gizli tekrarlar metrikleri şişirir.
-
Bölmeler → rastgele her zaman doğru değildir. Tahmin için zaman tabanlı, kullanıcı sızıntısını önlemek için varlık tabanlı kullanın.
-
Sızıntı → eğitim sırasında geleceğe göz atmak mümkün değil.
-
Belgeler → şema, koleksiyon ve önyargılar içeren hızlı bir veri kartı [1].
Ritüel: , asla dokunulmayacak test setini finale saklayın
Adım 3 - Önce temel hatlar: Aylarca tasarruf sağlayan mütevazı model 🧪
Temel değerler göz alıcı değil, ancak beklentilerin zeminini oluşturuyor.
-
Tablo → scikit-learn Lojistik Regresyon veya RandomForest, ardından XGBoost/LightGBM [3].
-
Metin → TF-IDF + doğrusal sınıflandırıcı. Transformatörlerden önce akıl sağlığı kontrolü.
-
Vizyon → minik CNN veya önceden eğitilmiş omurga, dondurulmuş katmanlar.
Derin ağınız taban çizgisini zar zor geçiyorsa, nefes alın. Bazen sinyal yeterince güçlü değildir.
Adım 4 - Verilere uygun bir modelleme yaklaşımı seçin 🍱
Tablo şeklinde
Öncelikle gradyan güçlendirme - son derece etkili. Özellik mühendisliği (etkileşimler, kodlamalar) hâlâ önemli.
Metin
Hafif ince ayarlı önceden eğitilmiş transformatörler. Gecikmenin önemli olduğu durumlarda damıtılmış model [5]. Jetonlayıcılar da önemlidir. Hızlı kazanımlar için: HF boru hatları.
Görüntüler
Önceden eğitilmiş omurga ile başlayın + kafayı ince ayarlayın. Gerçekçi bir şekilde artırın (döndürmeler, kırpmalar, titremeler). Küçük veriler, az çekimli veya doğrusal ölçümler için.
Zaman serisi
Temel çizgiler: gecikmeli özellikler, hareketli ortalamalar. Eski tarz ARIMA ve modern güçlendirilmiş ağaçlar. Doğrulamada her zaman zaman sırasına uyun.
Kural: Küçük, istikrarlı bir model > aşırı fit bir canavar.
Adım 5 - Eğitim döngüsü, ancak aşırı karmaşıklaştırmayın 🔁
İhtiyacınız olan her şey: veri yükleyici, model, kayıp, optimize edici, zamanlayıcı, günlük kaydı. Tamamdır.
-
Optimizasyoncular : Adam veya momentumlu SGD. Aşırıya kaçmayın.
-
Toplu boyut : Aygıt belleğini aşırı yüklemeden maksimuma çıkarın.
-
Düzenleme : bırakma, ağırlık azalması, erken durdurma.
-
Karma hassasiyet : büyük hız artışı; modern çerçeveler bunu kolaylaştırıyor [4].
-
Üretilebilirlik : Tohumları yerleştirin. Yine de kıpırdayacaktır. Bu normaldir.
Kanonik desenler için PyTorch eğitimlerine bakın [4].
Adım 6 - Liderlik puanlarını değil, gerçeği yansıtan değerlendirme 🧭
Sadece ortalamaları değil, dilimleri de kontrol edin:
-
Kalibrasyon → olasılıklar bir anlam ifade etmeli. Güvenilirlik grafikleri yardımcı olur.
-
Karışıklık içgörüleri → eşik eğrileri, görünürdeki takaslar.
-
Hata kovaları → bölgeye, cihaza, dile ve zamana göre bölünür. Zayıflıkları tespit edin.
-
Sağlamlık → kaydırmalar altında test et, girdileri boz.
-
İnsan-döngü içinde → eğer insanlar kullanıyorsa, kullanılabilirliğini test edin.
Kısa bir anekdot: Geri çağırma düşüşlerinden biri, eğitim ile üretim arasındaki Unicode normalizasyon uyumsuzluğundan kaynaklandı. Maliyet? Tam 4 puan.
Adım 7 - Gözyaşsız paketleme, servis ve MLOps 🚚
Projelerin çoğu zaman tökezlediği yer burasıdır.
-
Eserler : model ağırlıkları, ön işlemciler, commit karma değeri.
-
Çevre : pin versiyonları, yalın konteynerleştirme.
-
Arayüz :
/health+/predict. -
Gecikme/verim : toplu istekler, ısınma modelleri.
-
Donanım : Klasikler için CPU yeterli; DL için GPU'lar. ONNX Runtime hızı/taşınabilirliği artırır.
Tüm süreç boyunca (CI/CD/CT, izleme, geri alma) Google'ın MLOps belgeleri sağlamdır [2].
Adım 8 - Panik yapmadan izleme, sürüklenme ve yeniden eğitim 📈🧭
Modeller bozulur. Kullanıcılar gelişir. Veri hatları kötü davranır.
-
Veri kontrolleri : şema, aralıklar, null'lar.
-
Tahminler : dağılımlar, sürüklenme metrikleri, aykırı değerler.
-
Performans : Etiketler geldiğinde, metrikleri hesaplayın.
-
Uyarılar : gecikme, hatalar, kayma.
-
Yeniden eğitim ritmi : tetikleyici tabanlı > takvim tabanlı.
Döngüyü belgelendirin. Bir wiki "kabile hafızasını" yener. Google CT oyun kitaplarına bakın [2].
Sorumlu Yapay Zeka: adalet, gizlilik, yorumlanabilirlik 🧩🧠
İnsanlar etkileniyorsa sorumluluk isteğe bağlı değildir.
-
Adalet testleri → hassas gruplar arasında değerlendirme yapın, boşlukları azaltın [1].
-
Yorumlanabilirlik → Tablo için SHAP, derin için atıf. Dikkatli kullanın.
-
Gizlilik/güvenlik → PII'yi en aza indirin, anonimleştirin, özellikleri kilitleyin.
-
Politika → amaçlanan ve yasaklanan kullanımları yazın. Daha sonraki acıyı önler [1].
Hızlı bir mini inceleme 🧑🍳
Yorumları sınıflandırdığımızı varsayalım: olumlu ve olumsuz.
-
Veri → incelemeleri topla, tekrarları kaldır, zamana göre böl [1].
-
Temel → TF-IDF + lojistik regresyon (scikit-learn) [3].
-
Yükseltme → Hugging Face ile küçük önceden eğitilmiş trafo [5].
-
Tren → birkaç dönem, erken durma, F1 hattı [4].
-
Değerlendirme → karışıklık matrisi, hassasiyet@geri çağırma, kalibrasyon.
-
Paket → belirteçleyici + model, FastAPI sarmalayıcı [2].
-
İzleme → kategoriler arası kaymayı izleme [2].
-
Sorumlu ayarlamalar → PII'yi filtreleyin, hassas verilere saygı gösterin [1].
Sıkı gecikme mi? Modeli ayrıştırın veya ONNX'e aktarın.
Modellerin zeki görünüp aptalca davranmasına neden olan yaygın hatalar 🙃
-
Sızdırılan özellikler (tren sırasındaki olay sonrası veriler).
-
Yanlış metrik (takımın geri çağırmaya önem verdiği durumlarda AUC).
-
Küçük val seti (gürültülü "atılımlar").
-
Sınıf dengesizliği göz ardı edildi.
-
Uyumsuz ön işleme (eğitim ve hizmet).
-
Çok erken aşırı özelleştirme.
-
Kısıtlamaları unutmak (mobil uygulamada dev model).
Optimizasyon püf noktaları 🔧
-
Daha akıllı ekleyin : sert negatifler, gerçekçi artırma.
-
Daha zor düzenleme: bırakma, daha küçük modeller.
-
Öğrenme hızı çizelgeleri (kosinüs/adım).
-
Toplu taramalar - daha büyük her zaman daha iyi değildir.
-
Hız için karma hassasiyet + vektörleştirme [4].
-
Nicemleme, ince modellere budama.
-
Önbellek yerleştirmeleri/ön hesaplamalı ağır işlemler.
Patlamayan veri etiketleme 🏷️
-
Kılavuzlar: Ayrıntılı, uç durumlarla birlikte.
-
Etiketleyicileri eğitin: kalibrasyon görevleri, mutabakat kontrolleri.
-
Kalite: altın setler, yerinde kontroller.
-
Araçlar: sürümlü veri kümeleri, dışa aktarılabilir şemalar.
-
Etik: adil ücret, sorumlu kaynak kullanımı. Nokta [1].
Dağıtım kalıpları 🚀
-
Toplu puanlama → gecelik işler, depo.
-
Gerçek zamanlı mikroservis → senkronizasyon API'si, önbelleğe alma ekleyin.
-
Akış → olay odaklı, örneğin dolandırıcılık.
-
Edge → sıkıştırma, cihazları test etme, ONNX/TensorRT.
Bir çalıştırma kitabı tutun: geri alma adımları, eser geri yükleme [2].
Zamanınıza değer kaynaklar 📚
-
Temeller: scikit-learn Kullanıcı Kılavuzu [3]
-
DL kalıpları: PyTorch Eğitimleri [4]
-
Transfer öğrenimi: Hugging Face Hızlı Başlangıç [5]
-
Yönetim/risk: NIST AI RMF [1]
-
MLOps: Google Cloud oyun kitapları [2]
SSS benzeri bilgiler 💡
-
GPU'ya mı ihtiyacınız var? Tablo için değil. DL için evet (bulut kiralama da işe yarar).
-
Yeterli veri var mı? Etiketler gürültülü hale gelene kadar daha fazlası iyidir. Küçükten başlayın, yineleyin.
-
Metrik seçim mi? Tek eşleşen kararın maliyeti nedir? Matrisi yazın.
-
Başlangıç çizgisini atlamak mı? Tıpkı kahvaltıyı atlayıp pişman olabileceğiniz gibi...
-
AutoML mi? Önyükleme için harika. Yine de kendi denetimlerinizi yapın [2].
Biraz dağınık gerçek 🎬
Bir Yapay Zeka Modeli nasıl oluşturulur sorusu, egzotik matematikten ziyade zanaatla ilgilidir: keskin çerçeveleme, temiz veriler, temel mantık kontrolleri, sağlam değerlendirme, tekrarlanabilir yineleme. Gelecekteki sizin önlenebilir karmaşaları temizlememeniz için sorumluluk ekleyin [1][2].
Gerçek şu ki, "sıkıcı" versiyon - sıkı ve metodik - genellikle Cuma sabahı saat 2'de aceleyle yapılan gösterişli modelden daha iyidir. İlk denemeniz beceriksiz geliyorsa? Bu normal. Modeller ekşi maya başlangıçları gibidir: besleyin, gözlemleyin, bazen yeniden başlatın. 🥖🤷
Özetle;
-
Çerçeve problemi + metrik; sızıntıyı öldür.
-
Öncelikle temelleri atın; basit araçlar harikadır.
-
Önceden eğitilmiş modeller yardımcı olur - onlara tapmayın.
-
Dilimler arasında değerlendirme yapın; kalibre edin.
-
MLOps temelleri: sürümleme, izleme, geri almalar.
-
Sorumlu yapay zeka sonradan eklenmedi, entegre edildi.
-
Tekrarla, gülümse - bir yapay zeka modeli oluşturdun. 😄
Referanslar
-
NIST — Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi (AI RMF 1.0) . Bağlantı
-
Google Cloud — MLOps: Makine öğreniminde sürekli teslimat ve otomasyon hatları . Bağlantı
-
scikit-learn — Kullanıcı Kılavuzu . Bağlantı
-
PyTorch — Resmi Eğitimler . Bağlantı
-
Sarılma Yüzü — Transformers Hızlı Başlangıç . Bağlantı