JavaScript'te OOP İle Yapay Sinir Ağı Uygulaması Geliştirme

Adı : JavaScript'te OOP İle Yapay Sinir Ağı Uygulaması Geliştirme

Giriş

JavaScript, son yıllarda giderek artan bir şekilde OOP ya da nesne yönelimli programlama teknikleri kullanılarak geliştirilen uygulamalar için tercih edilen bir programlama dilidir. OOP sayesinde karmaşık uygulamalar daha kolay bir şekilde geliştirilebilir, yönetilebilir ve sürdürülebilir hale gelebilir. Bu yazıda, JavaScript kullanarak yapay sinir ağı uygulaması geliştirmeyi öğreneceğiz.

Yapay Sinir Ağı Nedir?

Yapay sinir ağı (YSA), insan beyninin çalışma prensiplerini taklit ederek yaratılan bir bilgisayar modelidir. YSA, öğrenme ve problem çözme konusunda oldukça etkilidir. Yapay sinir ağı, verileri aldıktan sonra bu verileri bir dizi işleme tabi tutarak sonuca ulaşır.

Yapay sinir ağları, farklı şekillerde kullanılabilir. Örneğin, görüntü işleme, ses işleme, metin sınıflandırma gibi konularda kullanılabilirler. Ayrıca yapay sinir ağları, makine öğrenimi teknikleri arasında da oldukça popüler bir yere sahiptir.

JavaScript İle Yapay Sinir Ağı Uygulaması Geliştirme

JavaScript kullanarak yapay sinir ağı uygulaması geliştirmek oldukça kolay ve eğlencelidir. Bunun için yapmanız gereken ilk şey, gerekli kütüphaneleri projenize dahil etmek olacaktır. Biz bu yazıda, TensorFlow.js adlı kütüphaneyi kullanacağız.

TensorFlow.js, Google'ın geliştirdiği bir kütüphanedir ve JavaScript ile makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için tasarlanmıştır. TensorFlow.js, çok sayıda işlevi içinde barındırır ve bu sayede yapay sinir ağı uygulamalarını geliştirmek oldukça kolay hale gelir.

Yapay Sinir Ağı Modeli

Öncelikle yapmamız gereken şey, yapay sinir ağı modelimizi oluşturmaktır. Model oluşturma işlemi, TensorFlow.js sayesinde oldukça kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Aşağıdaki kod örneğinde, basit bir yapay sinir ağı modeli oluşturuyoruz:

```
const model = tf.sequential();

model.add(tf.layers.dense({
units: 4,
inputShape: [2],
activation: 'sigmoid'
}));

model.add(tf.layers.dense({
units: 1,
activation: 'sigmoid'
}));

model.compile({
optimizer: tf.train.adam(),
loss: 'binaryCrossentropy',
metrics: ['accuracy']
});
```

Bu kod örneğinde, `tf.sequeential()` yöntemi ile bir sequantial modeli oluşturuyoruz. Bu modelde, `dense()` yöntemindeki `units` parametresiyle birlikte katmanlardaki nöron sayısı belirlenirken, `inputShape` parametresiyle birlikte modelin girdi şekli belirtilir.

Modelimizi oluşturduktan sonra, `compile()` yöntemiyle birlikte modelimizin optimizasyon yöntemini, kayıp fonksiyonunu ve doğruluk metriklerini belirleyebiliriz.

Veri Seti Hazırlama

Yapay sinir ağları, doğru sonuca ulaşmak için öğrenme sürecinden geçmesi gereken verilerle beslenir. Bu verileri eğitim verileri ve test verileri olarak ikiye ayırırız. Eğitim verileri, yapay sinir ağı modelimizin öğrenme sürecinde kullanılacak verilerdir. Test verileri ise modelimizin doğruluğunu test etmek için kullanılacak verilerdir.

Örneğimizde, girdi verilerimiz, x1 ve x2 değerleri şeklinde gelecektir. Çıktı verimiz de y şeklindedir. Aşağıdaki kodda, eğitim ve test verilerimizi oluşturuyoruz:

```
const xs = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
const ys = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [0]]);

const xt = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
const yt = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [0]]);
```

Eğitim verilerimizi `xs` ve `ys` tensörlerinde, test verilerimizi ise `xt` ve `yt` tensörlerinde tutuyoruz.

Yapay Sinir Ağını Eğitme

Eğitim verilerimizi ve modelimizi hazırladıktan sonra, yapay sinir ağımızı eğitebiliriz. Eğitim işlemi, TensorFlow.js kullanarak oldukça kolay bir şekilde yapılabilir.

Aşağıdaki kodda, `fit()` yöntemiyle birlikte modelimizi eğitiyoruz:

```
model.fit(xs, ys, {
epochs: 100,
callbacks: {
onEpochEnd: (epoch, logs) => {
console.log(`Epoch ${epoch}: loss = ${logs.loss}`);
}
}
})
.then(() => {
console.log('Model trained successfully!');
});
```

Bu kodda, `fit()` yöntemiyle birlikte modelimizi eğitiyoruz. `epochs` parametresi sayesinde eğitim verilerimiz için kaç tur yapacağımızı belirleyebiliriz. Ayrıca `callbacks` parametresi sayesinde, her tur sonunda bir dizi bilgi yazdırarak eğitim işlemini takip edebiliriz.

Yapay Sinir Ağının Test Edilmesi

Modelimizi eğittikten sonra, test verilerimizi kullanarak modelimizin doğruluğunu test edebiliriz. Test işlemi, `predict()` yöntemi kullanarak gerçekleştirilebilir.

Aşağıdaki kodda, `predict()` yöntemiyle birlikte modelimizi test ediyoruz:

```
const preds = model.predict(xt);

preds.print();
```

Bu kodda, `predict()` yöntemiyle birlikte test verilerimizi modele besliyoruz. Sonuçlar, `print()` yöntemiyle ekrana yazdırılır.

Sık Sorulan Sorular

1. Yapay sinir ağı uygulamaları neden JavaScript'te geliştirilmelidir?
- JavaScript, son yıllarda giderek artan bir şekilde OOP ya da nesne yönelimli programlama teknikleri kullanılarak geliştirilen uygulamalar için tercih edilen bir programlama dilidir.

2. TensorFlow.js nedir?
- Google'ın geliştirdiği bir kütüphanedir ve JavaScript ile makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için tasarlanmıştır.

3. Yapay sinir ağları hangi konularda kullanılabilir?
- Görüntü işleme, ses işleme, metin sınıflandırma gibi konularda kullanılabilirler.

4. Yapay sinir ağı uygulaması geliştirirken neler yapılmalıdır?
- Model oluşturma, veri seti hazırlama, yapay sinir ağını eğitme ve test etme işlemleri yapılmalıdır.

5. Veri seti neden eğitim ve test verilerine ayrılmalıdır?
- Eğitim verileri, yapay sinir ağı modelimizin öğrenme sürecinde kullanılacak verilerdir. Test verileri ise modelimizin doğruluğunu test etmek için kullanılacak verilerdir."