Yapay zeka ‘makine’ ler tarafından gösterilen zeka’dır doğal zeka ise insan zekası ve hayvan bilişi tarafından sergilenen bilinç ve duygusallık içerir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seçilen kısaltmayla ortaya çıkar.
ChatGPT Nedir? Nasıl Kullanılır?
ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer), yapay zeka araştırma şirketi OpenAI tarafından geliştirilen, doğal dil işleme (NLP) ve üretken yapay zeka alanında milat kabul edilen devrimsel bir büyük dil modelidir (LLM – Large Language Model). Derin öğrenme (Deep Learning) mimarisi üzerine kurulu olan bu sistem, internet üzerindeki milyarlarca satır metin verisiyle eğitilerek; insan benzeri metinler yazma, […]
Yapay Zeka ve Otomotiv Sektörü
Yapay zeka ve otomotiv, modern bilgi çağının ve Endüstri 4.0 devriminin en yıkıcı ve büyüleyici teknolojik atılımları arasında yer almaktadır. Veri işleme kapasitesindeki üssel artış ve derin öğrenme (Deep Learning) algoritmalarındaki gelişmeler, yapay zekayı teorik bir bilgisayar bilimi konusu olmaktan çıkarıp günlük hayatımızı şekillendiren pratik bir mühendislik disiplini haline getirmiştir. Bu endüstriyel dönüşümden en hızlı […]
ROC ve AUC Eğrileri
ROC-AUC eğrileri, farklı eşik değerlerinde (threshold) sınıflandırma performansını değerlendirmek için kullanılan güçlü bir metriktir. “Performans Metrikleri” yazımızda değindiğimiz kesinlik (precision) ve duyarlılık (recall) kavramları, bu konunun doğru anlaşılması için kritik önemdedir. Bu terimlere hâkim değilseniz, devam etmeden önce ilgili yazıyı okumanızı öneririz. Eşik Değeri(Threshold) Öncelikle kısaca eşik değerinin ne olduğundan bahsedelim. Eşik değeri, sınıflandırma problemleri […]
Arduino Makine Öğrenimi ile Hareket Tanımlama
Bu Arduino makine öğrenimi projesinde, yaptığınız hareketleri tanımlamak için bir ivmeölçer sensör kullanacağız. İçerik, TensorFlow blogundaki bir çalışmanın yeniden uygulanmış hâlidir. Orijinal projede Arduino Nano 33 BLE kullanılırken, burada daha sınırlı kaynaklara sahip klasik Arduino Nano ile ilerleyeceğiz. Arduino Nano, 32KB flash ve 2KB RAM sunan bir geliştirme kartıdır. Özelliklerin Tanımı Hangi hareketi yaptığımızı anlamak için bir IMU’dan yani ivme […]
Arduino ve Diğer Mikroişlemciler İçin Makine Öğrenimi
Bu içeriğimizde mikroişlemciler için makine öğrenimini inceliyoruz. Birçok yabancı forumda ve geliştirici platformunda Arduino ve makine öğrenimi hakkında yüzlerce başlık bulunuyor. Bir kesim, Arduino’nun kaynaklarının makine öğrenimi için yetersiz olduğunu savunuyor. Başka bir kesim ise Multi Layer Perceptron gibi yaklaşımların uygun ölçekle Arduino kartlarında kullanılabileceğini belirtiyor. Ayrıca mikroişlemciler için geliştirilen TensorFlow Lite Micro hakkında da […]
Arduino Makine Öğrenimi Sınıflandırıcı Eğitimi
Bu içeriğimizde, Arduino makine öğrenimini inceliyoruz. Arduino geliştirme kartlarında ve benzer mikrodenetleyicilerde makine öğrenimine mi başlıyorsunuz? Python’da eğittiğiniz modeli Arduino, STM32, ESP32 gibi herhangi bir C++ projesinde çalıştırmak ister misiniz? Arduino Makine Öğrenimi Mikroişlemciler ve mikrodenetleyiciler, “uç yapay zeka” (TinyML) sayesinde düşük güç tüketimiyle cihaz üzerinde makine öğrenimi modellerini çalıştırır. Sensör füzyonu, anahtar kelime tespiti […]
Decision Tree, Random Forest ve XGBoost Sınıflarını Arduino ile Kullanmak
Yalnızca birkaç kilobaytlık kaynakla ne kadar doğruluk elde edebileceğinize şaşıracaksınız: Karar Ağacı(Decision Tree), Random Forest ve XGBoost (Aşırı Gradyan Artırma) mikrodenetleyicilerinizde artık kullanılabilir: gömülü cihazlarda süper hızlı sınıflandırma için son derece RAM optimize edilmiş uygulamalar geliştirebilirsiniz. Karar Ağacı Karar Ağacı, şüphesiz en iyi bilinen sınıflandırma algoritmalarından biridir. Muhtemelen herhangi bir Makine Öğrenimi eğiticisinde karşılaştığınız ilk sınıflandırıcı olduğunu anlamak çok kolaydır. […]
Gauss NB Arduino ile Kullanmak
Ayarlamak için minimum miktarda parametreye sahip en iyi performans gösteren sınıflandırıcılar mı arıyorsunuz? Başka yere bakmayın: Aradığınız şey Gauss Naive Bayes, ayrıca microML sayesinde artık onu mikrodenetleyicinize kolaylıkla taşıyabilirsiniz. Gaussian Naive Bayes Naive Bayes sınıflandırıcıları, sınıflandırma için kullanılabilecek olasılık teorisine dayalı basit modellerdir. Girdi değişkenleri arasındaki bağımsızlık varsayımından kaynaklanırlar. Bu varsayım, vakaların büyük çoğunluğunda doğru olmasa da, çoğu […]
Arduino Düşük Kaynaklı Makine Öğrenimi Modeli
Şimdiye kadar, bir Makine öğrenimi modelini bir mikro denetleyiciye taşımak için ana sınıflandırıcımız olarak SVM’yi (Destek Vektör Makinesi) kullandık: ancak son zamanlarda, benzer bir doğruluğu sağlayan, çok daha küçük olabilecek ilginç bir alternatifini sizlerle tanıştırmak istedik! MicroML çerçevesi için ilgi odağımızı olarak svm’yi seçtik çünkü destek vektör kodlamasının düz C’ye taşındıktan sonra bellek kullanımı verimli […]
SEFR: Ultra Düşük Güçlü Cihazlar için Hızlı Doğrusal Zamanlı Sınıflandırıcı
Gömülü sistemler için geliştirilen makine öğrenmesi çözümlerinde model boyutu, hız ve bellek kullanımı belirleyici faktörlerdir. SEFR, bu ihtiyaca cevap vermeyi hedefleyen, ikili sınıflandırma problemleri için oldukça hafif bir yaklaşım sunan bir yöntemdir. Düşük kaynak tüketimi ile yüksek doğruluk arasında dengeli bir sonuç üretebilmesi, onu mikrodenetleyici tabanlı uygulamalar için dikkat çekici hale getirir. SEFR, Hamidreza Keshavarz, […]