Python ile Basit Yapay Zeka

Yapay zeka (YZ), makinelerin insan zekasını taklit etme yeteneğidir. Bu, öğrenme, problem çözme, karar verme ve dil işleme gibi alanları kapsar. YZ, sağlık, finans, ulaşım ve üretim gibi birçok sektörde devrim yaratma potansiyeline sahiptir.

Python, YZ projeleri geliştirmek için popüler bir dildir. Öğrenmesi kolaydır, geniş bir kütüphane koleksiyonuna sahiptir ve birçok platformda çalışır. Bu makalede, Python ile basit bir YZ projesi nasıl geliştirileceği anlatılacaktır.

1. Adım: Python’ı Kurun

Python’ı kurmak için öncelikle resmi web sitesine gidin ve işletim sisteminize uygun sürümü indirin. Ardından, indirilen dosyayı çalıştırın ve kurulum adımlarını izleyin.

2. Adım: Gerekli Kütüphaneleri Yükleyin

YZ projeleri geliştirmek için birkaç Python kütüphanesine ihtiyacınız olacak. Bunları yüklemek için komut satırını açın ve aşağıdaki komutları girin:

pip install numpy pip install pandas pip install matplotlib pip install scikit-learn

3. Adım: Veri Seti Hazırlayın

YZ projeleri için veri seti çok önemlidir. Veri seti, modelin öğrenmesi gereken bilgileri içerir. Bu makalede, basit bir sınıflandırma problemi için veri seti kullanılacaktır. Veri seti, iki sınıfa ayrılmış 100 örnek içerir.

Veri setini indirmek için aşağıdaki bağlantıya tıklayın:

Veri Seti

4. Adım: Veri Setini Yükleyin

Veri setini yüklemek için aşağıdaki kodu kullanın:

“`
import pandas as pd

data = pd.read_csv(‘iris.csv’)
“`

5. Adım: Veri Setini Ön İşleyin

Veri setini ön işlemek için aşağıdaki kodu kullanın:

“`

Veri setini karıştırın

data = data.sample(frac=1)

Veri setini eğitim ve test kümelerine ayırın

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(‘species’, axis=1), data[‘species’], test_size=0.2)

Veri setini ölçekleyin

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
“`

6. Adım: Model Oluşturun

Bu makalede, basit bir sınıflandırma problemi için lojistik regresyon modeli kullanılacaktır. Lojistik regresyon modeli, iki sınıfa ayrılmış verileri sınıflandırmak için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır.

Lojistik regresyon modelini oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanın:

“`
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
“`

7. Adım: Modeli Eğitin

Modeli eğitmek için aşağıdaki kodu kullanın:

model.fit(X_train, y_train)

8. Adım: Modeli Değerlendirin

Modeli değerlendirmek için aşağıdaki kodu kullanın:

score = model.score(X_test, y_test) print('Modelin doğruluğu:', score)

9. Adım: Modeli Kaydedin

Modeli kaydetmek için aşağıdaki kodu kullanın:

“`
import pickle

pickle.dump(model, open(‘model.pkl’, ‘wb’))
“`

10. Adım: Modeli Yükleyin

Modeli yüklemek için aşağıdaki kodu kullanın:

“`
import pickle

model = pickle.load(open(‘model.pkl’, ‘rb’))
“`

11. Adım: Modeli Kullanın

Modeli kullanmak için aşağıdaki kodu kullanın:

y_pred = model.predict(X_test)

Sonuç

Bu makalede, Python ile basit bir YZ projesi nasıl geliştirileceği anlatılmıştır. Bu proje, lojistik regresyon modeli kullanılarak iki sınıfa ayrılmış verileri sınıflandırmak için kullanılmıştır. Bu proje, YZ projeleri geliştirmek için Python’ın nasıl kullanılabileceğinin basit bir örneğidir.

Python Ile Basit Yapay Zeka