Bir Makine Öğrenmesi Projesini .NET Core İle Başlatmak

Adı : Bir Makine Öğrenmesi Projesini .NET Core İle Başlatmak

Makine öğrenmesi, veri analitiği ve yapay zeka gibi kavramlar son yıllarda teknoloji alanında çok popüler hale geldi. Bu kavramların ana amacı, insana özgü olan problem çözme yeteneğini makinelere kazandırmaktır. Bu amaç doğrultusunda, birçok teknoloji şirketi makine öğrenmesi projelerine yatırım yapmaktadır.

Makine öğrenmesi projeleri birçok alanda kullanılmaktadır. Örneğin, tıp alanında kanser tarama veya tedavi seçimi, finans alanında sahtekarlık tespiti veya kredi derecelendirme, perakende alanında müşteri segmentasyonu veya ürün önerileri gibi pek çok alanda makine öğrenmesi projeleri uygulanmaktadır.

Bu yazıda, .NET Core ile bir makine öğrenmesi projesi başlatmak için neler yapılması gerektiği hakkında detaylı bilgi vereceğim.

Neden .NET Core?

.NET Core, Microsoft'un açık kaynaklı bir web uygulaması çerçevesidir. .NET Core, Linux ve macOS gibi farklı platformlarda kullanılabilir ve bulut ortamında da çalışabilir. Ayrıca, .NET Core, yüksek performans ve düşük bellek tüketimi gibi avantajlara sahiptir. Bu nedenle, .NET Core, web uygulamalarının yanı sıra makine öğrenmesi projeleri için de iyi bir seçenektir.

.NET Core ile bir Makine Öğrenmesi Projesi Nasıl Başlatılır?

1. Visual Studio Code Kurulumu

İlk adım, .NET Core için Visual Studio Code'un kurulumudur. Visual Studio Code, Microsoft tarafından geliştirilen ücretsiz bir kod editörüdür. Visual Studio Code'un kurulumu, Microsoft'un resmi web sitesinden indirilerek tamamlanabilir.

2. .NET Core SDK Kurulumu

.NET Core'un çalışması için gerekli olan .NET Core Software Development Kit (SDK) kurulmalıdır. Bu SDK, .NET Core ile makine öğrenmesi modelini ve kodunu yazmak için gerekli araçları sağlar. .NET Core SDK'nın kurulumu için, Microsoft'un resmi web sitesindeki kurulum talimatlarına uyulmalıdır.

3. Makine Öğrenmesi İçin Gerekli Paketlerin Yüklenmesi

Makine öğrenmesi projelerinde, verileri analiz etmek, model oluşturmak ve sonuçları değerlendirmek için bir dizi paket kullanılır. Bu paketlerin kurulumu için, Visual Studio Code’un terminale aşağıdaki komut girilmelidir:

```
dotnet add package Microsoft.ML
```


4. Veri Kümesinin İmport Edilmesi

Makine öğrenmesi projelerinin en önemli parçalarından biri, veri kümesidir. Bu veri kümesi, .NET Core'da CSV veya TXT formatında olabilir. Veri kümesini projeye yüklemek için, veri dosyası projeye dahil edilip, okunabilir hale getirilmelidir.

```
var trainData = mlContext.Data.LoadFromTextFile(
path: TrainDataPath,
separatorChar: ',',
hasHeader: true);
```


5. Modelin Oluşturulması

Veri kümesi hazır olduğunda, ML.NET kütüphanesi kullanılarak makine öğrenmesi modeli oluşturulabilir. Bu model, verilerin analiz edilmesi ve sonuçlarının tahmin edilmesi için kullanılacaktır.

```
var pipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey(
outputColumnName: \"Label\",
inputColumnName: \"Label\")
.Append(mlContext.Transforms.Concatenate(
\"Features\",
inputColumnNames: new[] { \"SepalLength\", \"SepalWidth\", \"PetalLength\", \"PetalWidth\" }))
.Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax(\"Features\", \"Features\"))
.Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue(
inputColumnName: \"PredictedLabel\",
outputColumnName: \"PredictedLabelValue\",
keyOrdinality: ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality.ByValue))
.Append(mlContext.Transforms.Concatenate(
\"Score\",
inputColumnNames: new[] { \"PredictedLabelValue\", \"Probability\", \"Score\" }));
```

6. Modelin Eğitilmesi

Model oluşturulduktan sonra, eğitim verilerinin kullanılarak modelin eğitilmesi gerekmektedir.

```
var model = pipeline.Fit(trainData);
```

Sık Sorulan Sorular

1- .NET Core ve ML.NET arasındaki fark nedir?

.NET Core, bir web uygulama çerçevesi iken, ML.NET bir makine öğrenmesi kütüphanesidir. Ancak, .NET Core, makine öğrenmesi projeleri için de kullanılabilir.

2- .NET Core ve Python arasındaki fark nedir?

.NET Core, Microsoft'un açık kaynaklı bir web uygulama çerçevesi iken, Python bir programlama dilidir. Ancak, Python aynı zamanda makine öğrenmesi projeleri için de çok popüler bir dil olarak kullanılmaktadır.

3- Makine öğrenmesi projelerinde ne tür veri kaynakları kullanılabilir?

Makine öğrenmesi projelerinde, verilerin kaynağı CSV veya TXT formatında olabilir. Ayrıca, veri kümesi doğrudan bir veritabanından da yüklenebilir."