Yapay Zeka, uzun bir süre boyunca çoğunlukla bu konuda derin bilgiye sahip olan özel sektör ve akademik araştırmacılar tarafından geliştirildi ve kullanılmaya başlandı. Bu duvar, açık kaynak yapay zeka modellerinin ve kullanımı kolay üretken yapay zeka modellerinin halka açılmasıyla yıkılmaya başladı.
Bugün sizlerle yapay zeka dünyasına heyecan verici bir yolculuğa çıkacağız. Eğer yapay zeka modellerini nasıl kullanacağınızı merak ediyorsanız ve yaygın kullanılan kod dillerine biraz aşinalığınız varsa, yolculuğa hazırsınız. Hadi başlayalım!
Öncelikle, yapay zeka modelleri kulağa karmaşık gelebilir, ama endişelenmeyin. Günümüzde, birçok açık kaynak modeli oldukça kullanıcı dostu hale geldi. Yani, ileri düzey bir programlama bilgisine ihtiyacınız yok!
İlk adım olarak, popüler bir açık kaynak yapay zeka kütüphanesi olan Hugging Face’i tanıyalım. Hugging Face, çeşitli yapay zeka modellerine kolay erişim sağlayan harika bir platform. Başlamak için, bilgisayarınıza Python ve pip’i yüklediğinizden emin olun.
Şimdi, terminal veya komut istemcisini açın ve şu komutu yazın:
pip install transformers
Bu komut, Hugging Face’in Transformers kütüphanesini yükleyecek. Bu kütüphane, metin işleme, çeviri, soru cevaplama gibi birçok görevi yapabilen modellere erişmenizi sağlar.
Eğer bilgisayarınızda Pyhon çalıştırabilceğiniz bir program kullanmıyorsanız Google Colab ile bu yolculuğa başlayabilirsiniz. (Colab’in ücretsiz sürümü Google kullanıcılarına açık ve başlangıç seviyesindeki yapay zeka çalışmaları için yeterli bir araç.) Colab kullandığınız takdirde yukarıdaki komutun başına “!” ekleyerek kullanmanız gerekiyor.
Kütüphaneyi yükledikten sonra, Python’da basit bir kod yazarak bir modeli kullanmaya başlayabilirsiniz. Örneğin, bir metin sınıflandırma modeli kullanalım:
from transformers import pipeline
Duygu analizi için bir “pipeline” oluşturalım
classifier = pipeline(“sentiment-analysis”)
Bir cümlenin duygusunu analiz edelim
result = classifier(“Bu yazıyı okumak çok keyifli!”)
print(result)
Bu kod, verdiğiniz cümlenin olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu tahmin edecek. Harika değil mi?
Peki ya metin üretmek istiyorsanız? GPT tarzı bir model kullanarak bunu da yapabilirsiniz:
from transformers import pipeline
Metin üretme pipeline’ı oluşturalım
generator = pipeline(“text-generation”)
Bir cümle başlangıcı verelim ve devamını üretelim
result = generator(“Yapay zeka gelecekte”, max_length=50, num_return_sequences=1)
print(result[0][‘generated_text’])
Bu kod, verdiğiniz cümle başlangıcından yola çıkarak yeni bir metin üretecek. Bakalım yapay zeka gelecek hakkında neler söyleyecek!
Görüntü işleme de yapay zekanın güçlü olduğu alanlardan biri. Resim sınıflandırma için şöyle bir kod kullanabilirsiniz:
from transformers import pipeline
Görüntü sınıflandırma pipeline’ı oluşturalım
image_classifier = pipeline(“image-classification”)
Bir resmi sınıflandıralım
result = image_classifier(“kedi.jpg”)
print(result)
Bu kod, “kedi.jpg” adlı bir resim dosyasını analiz edecek ve içindeki nesneleri tanımlamaya çalışacak.
Gördüğünüz gibi, birkaç satır kodla çok güçlü yapay zeka modellerini kullanabiliyoruz. Ama unutmayın, bu sadece başlangıç! Yapay zeka dünyası çok geniş ve sürekli gelişiyor.
Bu yazıda kullandığımız örnek kodlar, Hugging Face platformunun “pipeline”larını kullanarak en basit şekilde farklı amaçlar için eğitilmiş yapay zeka modellerinin hızlı kullanımını sağlamakta. Ama bu pipelinelar seçitiğimiz alan için varsayılan modelleri kullanıyor. Hugging Face’te seçtiğimiz başka modelleri de kod üzerindeki küçük değişikliklerle ve modelin ismiyle kullanabiliriz.
from transformers import pipeline, AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name = “nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment”
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
classifier = pipeline(“sentiment-analysis”, model=model, tokenizer=tokenizer)
Öğrenme yolculuğunuzda size birkaç ipucu vermek isterim:
1.Sabırlı olun. Hata yapmaktan korkmayın, bu öğrenme sürecinin bir parçası.
2.Dokümantasyonları okuyun. Hugging Face ve diğer kütüphanelerin harika dokümantasyonları var.
3.Toplulukla etkileşimde bulun. Yardım istemektan çekinmeyin. Kaggle, Hugging Face, Stack Overflow, GitHub ve Reddit gibi platformlarda sorular sorun, cevaplar verin.
4.Projeler geliştirin. Öğrendiklerinizi uygulamaya koymanın en iyi yolu kendi projelerinizi yapmaktır.
5.Güncel kalın. Yapay zeka alanı hızla gelişiyor, yeni modeller ve teknikler sürekli ortaya çıkıyor.
Son olarak, yapay zekanın etik kullanımı ve ilgili güvenlik önlemleri konusunda da dikkatli olun. Yapay zeka son derece güçlü bir teknoloji ve harikalar yarattığı gibi her gün aynı zamanda kötü niyetli kullanımlar sonucunda mağdurlar da yaratmakta.
Umarım bu yazı, yapay zeka dünyasına ilk adımlarınızı atmanızda size yardımcı olmuştur. Hatırlayın, her uzman bir zamanlar başlangıç seviyesindeydi. Öğrenmeye devam edin, merak edin ve keşfedin. Kim bilir, belki de geleceğin büyük yapay zeka projelerinden birini siz geliştireceksiniz!
Bol şans ve keyifli kodlamalar!
