TensorFlow'da Derin Öğrenme Modelleri Geliştirme

Adı : TensorFlow'da Derin Öğrenme Modelleri Geliştirme

Derin öğrenme, yapay sinir ağları temelli makine öğrenmesi algoritmasının en gelişmiş halidir. Derin öğrenme, sanal varlıklar tarafından belirlenip yönetilen sistemlere devrim yaratan bir teknolojidir.
TensorFlow ise Google tarafından hazırlanmış, açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Bu yazıda, TensorFlow ile derin öğrenme modelleri geliştirme konusu hakkında bilgi vereceğim.
TensorFlow Derin Öğrenme Modelleri Geliştirme
TensorFlow, kullanıcılara önceden hazırlanmış birçok derin öğrenme modeli sunar. Bu önceden hazırlanmış modeller, görüntü tanıma, doğal dil işleme, konuşma tanıma ve daha birçok konuda kullanılabilir.
Ancak, bu yazıda TensorFLow'da kendi derin öğrenme modellerimizi geliştirmeyi ele alacağız. TensorFlow, öğrenmek istediğimiz model arasında geniş bir yelpaze sunar.
TensorFlow ile bir sinir ağı modeli geliştirmek, birkaç adımdan oluşur:
1- Verilerin Hazırlanması: Modelin eğitiminde kullanılacak veriler önemlidir. Veriler, önceden belirlenmiş bir formatta olmalı ve modeli öğrenmek için yeterli sayıda veriye sahip olmalıdır. TensorFLow, halihazırda hazır veri setleri sunar.
2- Modelin Oluşturulması: Model, doğru düğümlerin ve katmanların belirlenmesi ile oluşturulur. TensorFLow, modele katmanlar eklemek için kullanışlı bir kullanıcı arayüzü sunar.
3- Modelin Eğitilmesi: Oluşturulan model, verilerin eğitimi için kullanılır. Bu süreç, modelin parametrelerinin belirlenmesini ve doğrudan sonuçları hesaplamasını içerir.
4- Modelin Test Edilmesi: Model, eğitildikten sonra test edilir. Test verileri, modelin etkinliğini değerlendirmek için kullanılır.
Derin Öğrenme Modeli Oluşturmak İçin Örnek
Aşağıdaki örnekte, TensorFlow kullanarak bir sinir ağı modeli oluşturalım. Bu modelde, MNIST adlı veri seti kullanılacaktır. Bu veri seti, el yazısı rakamların görüntülerini içerir.
1- Verilerin Hazırlanması:
TensorFlow, verileri işlemek için kullanabileceğimiz birçok araç sunar. Örneğin, MNIST veri seti ile işlem yapmak için, TensorFlow'a entegre edilmiş kerasten bir özel veri seti loader kullanabiliriz. Verilerin indirilmesi ile ilgili sorunlar yaşamamak için önceden indirilmiş bir küme kullanarak başlayalım:
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
2- Modelin Oluşturulması:
Modelimiz, iki katmanı içerecek bir sinir ağı olacaktır. Her bir katman bir sınıfı temsil edecek şekilde ayarlanacaktır. İlk katman görüntüleri düzleştirecek ve ardından, bu görüntülerin rakamı belirleyen özelliklerini ayırmak için ikinci katmanı kullanacağız.
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
Bu model, 784 adet özellik (28x28 piksel) belirleyecektir. İkinci katman, özellikleri sınıflara ayıracak olan 10 nörona sahip olacaktır.
3- Modelin Eğitilmesi:
Model, eğitim verileri kullanılarak eğitilir. Bu örnekte, model, görüntüler arasındaki ilişkileri belirlemek için bir optimizasyon fonksiyonu olan \"stochastic gradient descent\" kullanacaktır.
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
Son olarak, modelimiz 5 epoch boyunca eğitim verilerinde eğitildi. Bu sayede, modelin eğitim verilerinde %98 doğruluk oranına ulaşacağı görüldü.
4- Modelin Test Edilmesi:
Son aşama, modelin test verileri üzerinde doğruluğunun değerlendirilmesidir.
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
Sonuç olarak, modelimiz test verilerinde %98 doğruluk oranına ulaştı. Böylece, MNIST veri setindeki rakam tanımaya yönelik bir sinir ağı örneğini TensorFLow'da nasıl oluşturacağımızı öğrenmiş olduk.
Sık Sorulan Sorular
1. TensorFlow'un avantajları nelerdir?
TensorFlow, öğrenmek istediğimiz modeli seçme esnekliği sunar. Öğrenmeye uygun hazır birkaç model sunar ve kullanıcılar özel modeller de geliştirebilir. Ayrıca, TensorFlow, yüksek verimlilik ve hızda çalışan bir derin öğrenme çerçevesidir.
2. TensorFlow'un dezavantajları nelerdir?
Öğrenme süreci oldukça yoğun bir emek gerektirir. Ayrıca, bazı doğru hiperparametre değerlerinin seçilmesi, modelin doğru çalışması için zorunlu hale gelir.
3. TensorFlow nasıl indirilir ve yüklenir?
TensorFlow'u bir Python paketi olarak indirebilir ve yükleyebilirsiniz. Bunun için öncelikle Python yüklemeniz gereklidir. Ya da bunun yerine Google Colab gibi bir bulut tabanlı geliştirme ortamı da kullanabilirsiniz.
4. Hangi programlama dilleriyle TensorFlow kullanılabilir?
TensorFlow, Python, C++, Java, Go, Rust ve Swift dilleriyle kullanılabilir. Ancak, Python, TensorFlow'u kullanmak için en popüler dil olarak kabul edilir.