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:
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.
Faydalı Siteler
- Python Resmi Web Sitesi
- Scikit-Learn Resmi Web Sitesi
- Pandas Resmi Web Sitesi
- NumPy Resmi Web Sitesi
- Matplotlib Resmi Web Sitesi