Yapay Zeka Nasıl Oluşturulur - Gereksiz Bilgiler Olmadan Derinlemesine Bir İnceleme

Yani, bir yapay zeka mı geliştirmek istiyorsunuz? Akıllıca bir hareket - ama bunun düz bir çizgi olduğunu iddia etmeyelim. İster sonunda "anlayan" bir sohbet robotu, ister hukuk sözleşmelerini ayrıştıran ya da taramaları analiz eden daha gösterişli bir şey hayal edin, işte size bir plan. Adım adım, kısayol yok - ama hata yapmanın (ve düzeltmenin) birçok yolu var.

Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:

🔗 Kuantum Yapay Zeka Nedir? – Fizik, Kod ve Kaosun Kesiştiği Nokta
Kuantum hesaplamanın ve yapay zekanın gerçeküstü birleşimine derinlemesine bir dalış.

🔗 Yapay Zekada Çıkarım Nedir? – Her Şeyin Bir Araya Geldiği An
Yapay zeka sistemlerinin öğrendiklerini gerçek dünya sonuçları sunmak için nasıl uyguladıklarını keşfedin.

🔗 Yapay Zeka'ya Bütüncül Bir Yaklaşım Ne Anlama Geliyor?
Sorumlu yapay zekanın yalnızca kodla ilgili olmadığını, bağlam, etik ve etkiyle ilgili olduğunu görün.

1. Yapay Zekanız Ne İşe Yarar? 🎯

Tek bir satır kod yazmadan veya gösterişli bir geliştirme aracı açmadan önce kendinize şu soruyu sorun: Bu yapay zeka tam olarak ne yapacak ? Belirsiz terimlerle değil. Spesifik düşünün, örneğin:

• "Ürün incelemelerinin olumlu, tarafsız veya agresif olarak sınıflandırılmasını istiyorum."

• "Spotify gibi müzik önermeli, ama daha iyi - daha fazla titreşim, daha az algoritmik rastgelelik."

• "Müşteri e-postalarına benim tonumda -alaycılık da dahil- yanıt veren bir bota ihtiyacım var."

Şunu da göz önünde bulundurun: Projeniz için "kazanç" ne? Hız mı? Doğruluk mu? Uç durumlarda güvenilirlik mi? Bunlar, daha sonra hangi kütüphaneyi seçeceğinizden daha önemli.

2. Verilerinizi Gerçekten İstediğiniz Gibi Toplayın 📦

İyi bir yapay zeka, sıkıcı veri işleriyle başlar - gerçekten sıkıcı. Ancak bu kısmı atlarsanız, şık modeliniz espresso içmiş bir Japon balığı gibi performans gösterecektir. İşte bundan kaçınmanın yolu:

• Verileriniz nereden geliyor? Herkese açık veri kümeleri (Kaggle, UCI), API'ler, toplanan forumlar, müşteri kayıtları?

• Temiz mi? Muhtemelen hayır. Yine de temizleyin: garip karakterleri düzeltin, bozuk satırları silin, normalleştirilmesi gerekenleri normalleştirin.

• Dengeli mi? Önyargılı mı? Aşırı uyum bekleniyor mu? Temel istatistikleri çalıştırın. Dağılımları kontrol edin. Yankı odalarından kaçının.

Profesyonel ipucu: Metinle uğraşıyorsanız, kodlamaları standartlaştırın. Görüntülerle uğraşıyorsanız, çözünürlükleri birleştirin. Elektronik tablolarla uğraşıyorsanız... kendinizi hazırlayın.

3. Burada Ne Tür Bir Yapay Zeka Geliştiriyoruz? 🧠

Sınıflandırmaya, üretmeye, tahmin etmeye veya keşfetmeye mi çalışıyorsunuz? Her hedef sizi farklı bir araç setine ve bambaşka baş ağrılarına doğru itiyor.

Karıştırıp eşleştirmek de sorun değil. Gerçek dünyadaki yapay zekaların çoğu, Frankenstein'ın ikinci kuzeni gibi birbirine dikilmiştir.

4. Eğitim Günü(leri) 🛠️

belki bir şeye dönüştürüyorsunuz .

Eğer tam yığına geçecekseniz:

• PyTorch, TensorFlow veya Theano gibi eski tarz bir şey kullanarak bir model eğitin (yargılama yok)

• Verilerinizi bölün: eğitin, doğrulayın, test edin. Hile yapmayın - rastgele bölünmeler yalan söyleyebilir

• Bazı şeyleri ayarlayın: toplu iş boyutu, öğrenme hızı, bırakma. Her şeyi belgelendirin veya daha sonra pişman olun.

Hızlı prototipleme yapıyorsanız:

• Çalışan bir araç haline getirmek için Claude Artifacts, Google AI Studio veya OpenAI'nin Playground'unu kullanarak kodunuzu "titreşimli" hale getirin

• Daha dinamik hatlar için Replit veya LangChain kullanarak zincir çıktılarını bir araya getirin

İlk birkaç denemenizi çöpe atmaya hazır olun. Bu başarısızlık değil, ayarlamadır.

5. Değerlendirme: Sadece Güvenmeyin 📏

Eğitimde iyi performans gösteren ancak gerçek kullanımda başarısız olan bir model mi? Klasik acemi tuzağı.

Dikkate alınması gereken ölçütler:

• Metin : BLEU (stil için), ROUGE (hatırlama için) ve şaşkınlık (takıntılı olmayın)

• Sınıflandırma : F1 > Doğruluk. Özellikle verileriniz dengesizse

• Regresyon : Ortalama Karesel Hata acımasız ama adildir

Garip girdileri de test edin. Bir sohbet robotu geliştiriyorsanız, ona pasif-agresif müşteri mesajları göndermeyi deneyin. Sınıflandırma yapıyorsanız, yazım hataları, argo ve alaycı ifadeler ekleyin. Gerçek veriler karmaşıktır - buna göre test edin.

6. Gönderin (Ama Dikkatli Bir Şekilde) 📡

Eğittin. Test ettin. Şimdi serbest bırakmak istiyorsun. Acele etmeyelim.

Dağıtım yöntemleri:

• Bulut tabanlı : AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML - hızlı, ölçeklenebilir, bazen pahalı

• API katmanı : FastAPI, Flask veya Vercel Fonksiyonlarına sarın ve istediğiniz yerden çağırın

• Cihazda : Mobil veya gömülü kullanım için ONNX veya TensorFlow Lite'a dönüştürün

• Kodsuz seçenekler : MVP'ler için idealdir. Uygulamalara doğrudan bağlanmak için Zapier, Make.com veya Peltarion'u deneyin.

Günlükleri ayarlayın. Verimi izleyin. Modelin uç durumlara nasıl tepki verdiğini takip edin. Tuhaf kararlar almaya başlarsa, hemen geri alın.

7. Bakım veya Taşıma 🧪🔁

Yapay zeka durağan değildir. Sürüklenir. Unutur. Aşırı uyum sağlar. Ona göz kulak olmanız gerekir - veya daha iyisi, göz kulak olmayı otomatikleştirmeniz gerekir.

• Evidently veya Fiddler gibi model sürükleme araçlarını kullanın

• Her şeyi kaydedin - girdiler, tahminler, geri bildirimler

• Yeniden eğitim döngüleri oluşturun veya en azından üç aylık güncellemeleri planlayın

Ayrıca, kullanıcılar modelinizi manipüle etmeye başlarsa (örneğin, bir sohbet robotunu jailbreak yapmak), bunu hemen düzeltin.

8. Sıfırdan mı İnşa Etmelisiniz? 🤷♂️

İşte acı gerçek: Sıfırdan bir LLM programı oluşturmak, Microsoft, Anthropic veya haydut bir ulus devlet olmadığınız sürece sizi finansal olarak mahvedecektir. Cidden.

Kullanmak:

• Açık ama güçlü bir temel istiyorsanız LLaMA 3

• Rekabetçi Çince LLM'ler için DeepSeek veya Yi

• Hafif ama etkili sonuçlara ihtiyacınız varsa Mistral

• Hız ve üretkenlik için optimizasyon yapıyorsanız API aracılığıyla GPT

İnce ayar sizin dostunuzdur. Daha ucuzdur, daha hızlıdır ve genellikle aynı derecede iyidir.

✅ Kendi Yapay Zekanızı Oluşturma Kontrol Listeniz

• Hedef tanımlı, belirsiz değil

• Veriler: temiz, etiketli, (çoğunlukla) dengeli

• Mimari seçildi

• Kod ve tren döngüsü oluşturuldu

• Değerlendirme: titiz, gerçek

• Dağıtım canlı ancak izleniyor

• Geri bildirim döngüsü kilitlendi

Resmi AI Asistan Mağazasında En Son Yapay Zekayı Bulun

Hakkımızda