Yapay Zeka‘nın öğrenme süreci, makinelere belirli bir görevi yerine getirmek için nasıl öğreneceklerini öğretmekle başlar. Yapay Zeka’nın öğrenme süreci en temelde şu aşamaları içerir.
- Veri Toplama Yapay Zeka modelleri, öğrenme sürecine başlamadan önce genellikle büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar. Bu veri, öğrenme modelinin eğitimini desteklemek için kullanılır. Örneğin, bir görüntü tanıma modeli eğitilecekse, binlerce görüntüye ihtiyaç duyulabilir.
- Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, öğrenme modeline uygun bir formata dönüştürülür. Bu adımda, veriler temizlenir, normalleştirilir ve gerektiğinde özellikler çıkarılır. Verilerin doğru bir şekilde işlenmesi, modelin daha iyi sonuçlar üretmesine yardımcı olur.
- Model Seçimi: Yapay Zeka öğrenme sürecinde, uygun bir model seçmek önemlidir. Model, verileri analiz etmek ve öğrenmek için kullanılan matematiksel ve istatistiksel algoritmalardan oluşur. Örneğin, derin öğrenme için yaygın olarak kullanılan bir model, yapay sinir ağlarıdır.
- Model Eğitimi: Seçilen model, verilerle eğitilir. Bu adımda, model, verileri analiz eder, desenleri tanır ve öğrenir. Eğitim süreci, modelin performansını iyileştirmek için tekrarlanabilir ve iteratif bir şekilde gerçekleştirilebilir. Model, hedef görevi yerine getirmek için doğru parametreleri ve ağırlıkları öğrenir.
- Model Değerlendirmesi: Eğitim tamamlandıktan sonra, modelin performansı değerlendirilir. Bu adımda, modelin doğruluğu, hassasiyeti, geri çağırma gibi metrikler kullanılarak ölçülür. Modelin ne kadar iyi çalıştığına ve hedef görevi ne kadar başarıyla yerine getirdiğine dair bir değerlendirme yapılır.
- Model Uygulaması: Eğitilen model, gerçek dünya uygulamalarında kullanılabilir hale gelir. Model, yeni verileri analiz edebilir, tahminlerde bulunabilir veya kararlar verebilir. Örneğin, bir görüntü tanıma modeli, yeni bir görüntüyü analiz ederek içerdiği nesneleri tanımlayabilir.
Bu süreçteki her adım, modelin doğru şekilde eğitilmesi ve performansının iyileştirilmesi için önemlidir.
