Yapay Zeka‘nın öğrenme süreci genellikle aşağıdaki adımlardan oluşur:
Veri Toplama: Yapay Zeka modelleri, öğrenme için genellikle büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar. Bu nedenle, öncelikle ilgili verilerin toplanması gerekmektedir. Veriler, insanlar tarafından etiketlenebilir veya etiketsiz olabilir.
Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, önceden işlenmelidir. Bu adımda, veriler temizlenir, düzenlenir ve gerektiğinde özellik çıkarımı yapılır. Verilerin uygun bir formatta ve yapay zeka modeline uygun hale getirilmesi sağlanır.
Model Seçimi: Yapay Zeka öğrenme sürecinde, uygun bir model seçmek önemlidir. Model seçimi, veri setine ve hedefe bağlı olarak yapılır. Örneğin, sınıflandırma problemleri için farklı bir model kullanılırken, regresyon problemleri için farklı bir model kullanılabilir.
Model Eğitimi: Seçilen model, veri seti üzerinde eğitilir. Bu adımda, model veri setini kullanarak öğrenir ve veriler arasındaki ilişkileri anlamaya çalışır. Eğitim süreci, modelin performansını artırmak için tekrarlanabilir ve hiperparametrelerin ayarlanmasıyla optimize edilebilir.
Model Değerlendirme: Eğitilen model, ayrı bir doğrulama veri seti veya test veri seti üzerinde değerlendirilir. Bu adımda, modelin performansı ölçülür ve hedefe ne kadar iyi uyduğu değerlendirilir. Farklı metrikler kullanılarak modelin doğruluğu, hassasiyeti, geri çağırması gibi performans ölçütleri değerlendirilir.
Model Ayarlaması ve İyileştirme: Modelin performansını artırmak için gerekli düzeltmeler yapılır. Bu adımda, hiper parametrelerin ayarlanması, veri setinin genişletilmesi veya modelin mimarisinde değişiklikler yapılabilir. Bu süreç, modelin daha iyi sonuçlar vermesini sağlar.
Model Dağıtımı ve Kullanımı: Eğitilen ve değerlendirilen model, gerçek dünya uygulamalarında kullanılmak üzere dağıtılır. Model, yeni veriler üzerinde tahminler yapabilir veya belirli bir görevi gerçekleştirebilir. Bu adımda, modelin performansı ve güvenilirliği sürekli olarak izlenir ve gerektiğinde güncellemeler yapılır.
Bu adımlar, genel olarak Yapay Zeka’nın öğrenme sürecinde yer alan temel adımlardır. Ancak, her problem ve uygulama alanı farklılık gösterebilir ve daha spesifik adımlar gerektirebilir.
