Yapay Zeka ile genel bir bakış ve Weka'nın pratik kullanımıyla ilgili bir doküman.

1. Weka ile
Yapay Zeka
Eğitimi
Dr. Öğr. Üyesi Gökhan SATILMIŞ
Muş Alparslan Üniversitesi
g.satilmis@alparslan.edu.tr

2. Film Önerisi : Enigma
Alan Mathison Turing (23 Haziran 1912 – 7
Haziran 1954), İngiliz matematikçi, bilgisayar
bilimcisi ve kriptolog. Bilgisayar biliminin kurucusu
sayılır. Geliştirmiş olduğu Turing testi ile
makinelerin ve bilgisayarların düşünme yetisine
sahip olup olamayacakları konusunda bir kriter
öne sürmüştür.
Film, Alan Turing adlı matematikçinin II. Dünya Savaşı sırasında Nazilerin
kullandığı Enigma kodunu çözme çabasını anlatır. Hükûmet tarafından bu iş için
ülkenin en önemli matematikçileriyle beraber seçilen Alan Turing grubun en
hırslısı, aynı zamanda en zekisidir.

3. Turing Testi
• Turing testi, ilk olarak 1950
yılında Mind adlı felsefe dergisinde
ünlü İngiliz matematikçi ve bilgisayar
bilimcisi Alan Turing'in Computing
Machinery and Intelligence[1] başlıklı
ünlü makalesinde sözü edilen
kavram.
Kaynak : https://tr.wikipedia.org/wiki/Turing_testi

4. Ord. Prof. Cahit ARF
Kaynak : https://www.mbkaya.com/hukuk/cahit-arf-makine-dusunebilir-mi-orjinal.pdf

5. Yapay Zeka = Veri + Algoritma
Gelecek= Geçmiş+ Bugün
Geçmiş verileri kullanarak, bu veriler arasında örüntüyü bugün olan algoritmalar
yardımıyla analizini gerçekleştirip, yarın için tahmin de bulunan bir bilgisayar
programı.

6. Yapay Zeka Tanımı
İdealize edilmiş bir yaklaşıma göre yapay
zekâ, insan zekâsına özgü
olan, algılama, öğrenme, çoğul
kavramları bağlama, düşünme, fikir
yürütme (belirtme) , sorun
çözme, iletişim kurma, çıkarımsama
yapma ve karar verme gibi yüksek
bilişsel fonksiyonları veya otonom davra
nışları sergilemesi beklenen yapay bir
işletim sistemidir. Bu sistem aynı
zamanda düşüncelerinden tepkiler
üretebilmeli (eyleyici yapay zekâ) ve bu
tepkileri fiziksel olarak dışa
vurabilmelidir.
Kaynak : https://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_zek%C3%A2

7. GPT-3 (Doğal Dil İşleme)
Generative Pre-trained Transformer
3 (Türkçe: Üretken Ön İşlemeli Dönüştürücü
3)[1] kısaca GPT-3, insanların yazdığı
metinlere benzer içerik üretmek için derin
öğrenmeyi kullanan özbağlanımlı dil
modelidir. GPT-n serisindeki üçüncü nesil dil
tahmin modeli olan GPT-3, San
Francisco merkezli yapay zeka araştırma
laboratuvarı OpenAI tarafından
geliştirilmiştir.[2] GPT-3'ün tam sürümü, veri
işleyecek 175 milyar parametreye sahiptir.
Kaynak : https://tr.wikipedia.org/wiki/GPT-3

8. Alpha Go (Oyun Oynama)
AlphaGo Google DeepMind tarafından
geliştirilen Go oyununu oynayan bir
program. Ekim 2015'te, 19x19'luk
tahtada profesyonel bir go oyuncusunu
avantaj verilmeden yenen ilk bilgisayar
programı oldu.Bu galibiyetten sonra
Mart ayında Lee Sedol ile 5 maç
üzerinden yapılan oyunu da 4'e karşı 1
yenerek, dan-9 seviyesinde bir go
oyuncusunu avantajsız yenen ilk
bilgisayar programı oldu [3].
Kaynak : https://tr.wikipedia.org/wiki/AlphaGo

9. Belgesel : Alpha Go • Kaynak : https://www.youtube.com/watch?v=WXuK6gekU1Y

10. Alpha Fold (Hesaplama)
Kaynak : https://www.nytimes.com/2021/07/22/technology/deepmind-ai-proteins-folding.html
Alphabets's/Google's DeepMind tarafından
geliştirilen bu yapay zeka modeli proteinlerin
nasıl bir şekilde katlanacağını tahmin ediyor. Bu
modelin hata oranı ise bir atomun çapı kadar!.
Bu model yapay sinir ağları kullanılarak
oluşturulmuştur.

11. Sinir Hücresi
• Sinir hücresi ya da nöron sinir
sisteminin temel fonksiyonel birimidir.
Başlıca işlevi bilgi transferini
gerçekleştirmektir.[1] İnsan sinir
sisteminde yaklaşık olarak 100 milyar
nöron olduğu tahmin edilmektedir.
Normal bir sinir hücresi 50.000-250.000
kadar başka nöronla bağlantılıdır.
Kaynak :
https://tr.wikipedia.org/wiki/Sinir_h%C3%BCcresi#:~:text=Sinir%20h%C3%BCcresi%20ya%20da%20n%C3%B6ro
n,250.000%20kadar%20ba%C5%9Fka%20n%C3%B6ronla%20ba%C4%9Flant%C4%B1l%C4%B1d%C4%B1r.

12. Yapay Sinir Ağları
Yapay sinir ağları (YSA),
insan beyninin bilgi işleme tekniğinden
esinlenerek geliştirilmiş bir bilgi işlem
teknolojisidir. YSA ile basit biyolojik sinir
sisteminin çalışma şekli taklit edilir. Yani
biyolojik nöron hücrelerinin ve bu
hücrelerin birbirleri ile arasında kurduğu
sinaptik bağın dijital olarak
modellenmesidir.[1]
Kaynak : https://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_sinir_a%C4%9Flar%C4%B1

13. Veri Ekonomisi
Teknoloji şirketleri tarafından sunulan
ücretsiz ürünler; android işletim
sistemi, facebook, whatsapp, instagram,
linkedin gibi ürünler, siteler kullanıcının
oluşturduğu veri ile değeri ölçülüyor. Bu
da yeni bir ekonomi, yani veri
ekonomisini oluşturuyor.
Kaynak : https://www.economist.com/leaders/2017/05/06/the-worlds-most-valuable-

14. Cambridge Analytica
• Facebook–Cambridge Analytica veri
skandalı, Cambridge Analytica'nın 2014
yılında toplamaya başladığı yaklaşık 50
milyon Facebook kullanıcısının kişisel
olarak tanımlanabilir bilgilerinin toplandığı
bir veri ihlalidir. Elde edilen veriler, bu
kişileri işe alan politikacılar adına
seçmenlerin fikrini etkilemek için
kullanıldı. İhlali takiben, Facebook,
kamuoyundan özür diledi ve Cambridge
Analytica'nın verileri uygunsuz bir şekilde
topladığını belirtti. Ayrıca ihlal,
Facebook'un hisse senetlerinin düşmesine
neden oldu.
Kaynak : https://tr.wikipedia.org/wiki/Facebook-Cambridge_Analytica_veri_skandal%C4%B1

15. Weka

16. 1. Adım : Explorer

17. 2. Adım Veri
Yükleme :
Excel Dosyası

18. Veri Setinin Eğitim, Test ve Onaylama için Rastgele olarak Ayrılması
=rand() komutu yardımıyla rastgele olarak sayı 0 – 1 arasında sayı üretilebilir. Bu
rastlantısallığı kullanarak veri setini karıştırabilir. Buradaki amaç, algoritmanın veri
setini ezberlemesini engellemek.
Veri Seti
Eğitim ve Test : 100 Satır Onaylama : 100

19. 100 satırlık Setosa çiçeğinin veri setinin yüklenmesi

20. Verinin İstatiksel Olarak İncelenmesi

21. Veri Setinin Görselleştirilmesi

22. Model Parametrelerinin Oluşturulması
Algoritma
Algoritma
Girdi (Nitelik)
Çıktı
Alt yaprak
uzunluğu
Alt yaprak
genişliği
Üst yaprak
uzunluğu
Üst yaprak
genişliği
Tür Bilgisi
setosa
versicolor
virginica

23. Algoritmana ve Çıkış Parametresinin Belirlenmesi

24. Veri Setinin Bölünmesi

25. Modelin Başlangıç Parametreleriyle Çalıştırılması

26. Hata metrik fonksiyonun seçilmesi

27. Ortalama Mutlak Hata (MAE)
Gerçek değer ile
modelin tahmin
değerinin farkının,
toplam veri sayısına
bölünmesiyle elde
edilen hata türüdür.

28. Modelin Performansı

29. Model Parametrelerinin
Güncellenmesi
Öğrenme Oranı : 0.03
Nöron Sayısı : 15
Eğitim süresi artıyor,
daha fazla işlemci gücüne
ihtiyaç var.

30. Hata Değerinin Azaltılması

31. Yapay Zeka Modelinin Kayıt Edilmesi

32. 2. Adım : Explorer

33. Onaylama Ortamının Oluşturulması

34. Yapay Zeka Modelinin Tekrar
Yüklenmesi

35. Onaylama Verisinin Yüklenmesi

36. Yapay Zeka Modelinin Onaylama Verisiyle Tahmin Etmesi

37. Tahmin Verisinin Başarısı

38. Weka ile
Yapay Zeka
Eğitimi
Dinlediğiniz için Teşekkürler