Ekim 19, 2021
11 11 11 ÖÖ
TCP nedir ? Aktarım Katmanı 2
Aktarım Katmanı Tcp Nedir
Yönlendirme Nedir 2 ?
Yönlendirme Nedir ?
Ağ Katmanı Nedir 2 ?
Ağ Katmanı Nedir ?
Veri Bağı Katmanı Nedir 2 ?
Android Studio Nasıl Kurulur ?
Veri Bağı Katmanı Nedir ?
Fiziksel Katman Nedir ?
Son Yazılar
TCP nedir ? Aktarım Katmanı 2 Aktarım Katmanı Tcp Nedir Yönlendirme Nedir 2 ? Yönlendirme Nedir ? Ağ Katmanı Nedir 2 ? Ağ Katmanı Nedir ? Veri Bağı Katmanı Nedir 2 ? Android Studio Nasıl Kurulur ? Veri Bağı Katmanı Nedir ? Fiziksel Katman Nedir ?
yapay zeka

Makine Öğrenmesi

Paylaşım , Takip İçin

Makine öğrenmesinden önce gelin biz yapay zekanın ne olduğuna bakalım. Makine öğrenmesi de bir nevi yapay zeka değil midir ?

Yapay Zeka Nedir ?

  • Yapay Zeka (Artificial Intelligence), insanlara özgü zeki davranışlar sergileyen sistemler geliştirmeyi kendine amaç edinmiş bilimsel bir disiplindir.
  • makineler düşünebilir mi?” sorusundan yola çıkarak gelişmiş etkileyici bir alandır.

Yapay Zeka Tarihçesi

  • M.S. 1. yy: Su ve buhar gücüyle çalışan otomatlar geliştirildi.
  • 1206: El Cezeri tarafından suyla çalışan otomatik kontrollü makineler yapıldı
  • … mekanik icatlar dönemi
  • 1956: Yapay zeka kavramı ilk olarak dillendirildi.
  • 1958: İlk yapay zeka dili LISP dili piyasaya çıktı.
  • 1962: Endüstriyel robot üreten ilk firma Unimation kuruldu.
  • 1966: Stanford üniversitesinde ilk hareketli robot “Shakey” üretildi.
  • 1993: MIT’de Cog adlı insan biçimli bir robotun üretimine başlandı.
  • 1997: Deep Blue isimli süper bilgisayar satrançta dünya şampiyonu Kasparov’u yendi.
  • 2005: Yapay zekaya sahip ve insan becerileri gösteren Asimo isimli robot piyasa sürüldü.
  • 2010: Asimo zihin gücüyle hareket ettirildi.
  • Günümüzde, ülkemiz dahil olmak üzere bütün dünyada yapay zeka alanında çok sayıda ürün ve akademik çalışma yapılmış olup çalışmalar hızla devam etmektedir.

Yapay Zeka Neden Bu Kadar Önemli ?

  • Klasik programlama ile çözülemeyen problemlerin çözümü için bir ihtiyaçtır.
  • Var olan bilgi yetersiz geldiğinde yeni bilgileri otomatik çıkarsayabilmek için bir ihtiyaçtır.
  • İnsan yeteneklerini makinelere kazandırabilmek için bir ihtiyaçtır.
  • İnsanların kararsız kaldığı noktada yardım için bir ihtiyaçtır.

Yapay Zeka Çalışma Alanları

  • Doğal dil işleme: İnsanın konuşma ve anlama yeteneğini taklit eder. Çeviri sistemleri ve anlam çıkarma gibi işler yapar.
  • Görüntü işleme: İnsanın görme yeteneğini taklit eder. Radyoloji görüntülerinden hastalık teşhisi gibi işler yapar.
  • Makine öğrenmesi: İnsanın öğrenme yeteneğini taklit eder. Deneyimlerden öğrenir.
  • Uzman sistemler: İnsanların uzmanlığını taklit eder. uzman bilgisi makinelere öğretilir.
  • Arama: İnsanların eşleştirme yeteneğini taklit eder.

Makine Öğrenmesi Nedir ?

  • Yapay zekanın en fazla öne çıkan uygulamasıdır.

–Çoğu yerde yapay zeka olarak bahsettiğimiz şeydir

  • Makine Öğrenmesi, geçmiş deneyimleri veya örnek verileri kullanarak daha iyi sonuçlar üretmek üzere gerçekleştirilmiş bilgisayar yazılımları oluşturma tekniğidir.

–Böylece bir problem, var olan önceki örneklerinden çıkarım yapılarak çözülebilir.

Çalışma Prensibi

Makine öğrenmesi

Makine öğrenmesi algoritmaları

  • Öne çıkan bazı algoritmalar şunlardır:

–Yapay sinir ağları

–Destek vektör makineleri

–Karar ağaçları

–Kural tabanlı sınıflayıcılar

–k-NN sınıflayıcı

–k-means kümeleme

 

  • Ve diğerleri…

Yapay sinir ağları

  • Sıklıkla kullanılan bir makine öğrenmesi tekniğidir.
  • İnsan sinir sistemini örnek alan matematiksel modellere verilen isimdir.
  • Biyolojik sinir sistemi ile yapay sinir ağı arasındaki anolojik bağ.

–Nöron > İşlemci eleman

–Dentrit > Toplama fonksiyonu

–Hücre gövdesi > Transfer fonksiyonu

–Aksonlar > Yapay nöron çıkışı

–Sinapslar > Ağırlıklar

 

  • Temel olarak giriş, gizli katman ve çıkış birimlerinden oluşur.

Derin öğrenme (Deep Learning)

  • Yapay sinir ağlarından ilham alarak geliştirilmiş bir makine öğrenmesi çalışma alanıdır.
  • Klasik makine öğrenmesi yöntemlerinden en önemli farkı:

–Klasik yöntemlerde öğrenme bir noktada dururken derin öğrenmede veri boyutuna paralel olarak öğrenme devam etmektedir.

(Veri Madenciliği - Data Mining)

  • Yapay zeka ve makine öğrenmesinin yoğun olarak kullanıldığı alana veri madenciliği adı veriliyor.
  • Yapay zeka ve makine öğrenmesi teknikleri daha çok yönteme odaklanırken veri madenciliği veri ön işleme ve bilgi son işleme gibi adımlar da içeriyor.
  • İşin aslı veri analizinin yapıldığı her bütüncül sistem bir veri madenciliği sürecine karşılık geliyor.

Sağlık alanında yapay zeka ve makine öğrenmesi

  • Atomwise isimli bir yapay zeka yazılımı vakaları ve kullandıkları ilaçları inceleyerek ebola enfektivitesini önemli ölçüde azaltabilecek iki ilaç bulmuştur.
  • Babylon Health isimli yapay zeka uygulaması kullanıcılara sorular sorarak ve görsel ipuçlarını değerlendirerek hastaları doğru eyleme ve eğer gerekiyorsa ilgili doktora yönlendirmeyi başarmıştır.
  • Microsoft tarafından geliştirilen “Hanover” isimli yazılım geçmiş veriler yardımıyla doğru hastaya doğru ilaç önermeyi yüksek doğrulukla başarmıştır.
  • IBM Watson Health şu anda yeni ilaçların yapımında, hasta randevularında, onkoloji ve genom araştırmalarında kullanılmaktadır.

Kanser çalışmalarında yapay zeka

  • Kanser çalışmaları disiplinler arası yürümekte olup bu disiplinlerden biri de yapay zeka’dır.
  • Yapay zeka teknikleri sayesinde;

–Kanseri tetikleyen faktörlerin tespiti,

–Belirtiler yardımıyla kanser erken teşhisi,

–Görüntü işleme teknikleriyle kanser ve yayılımının belirlenmesi,

–Kanser konusundaki uzmanlığın makinelere öğretilmesi

  • gibi çalışmalar yürütülmektedir.
  • Annals of Oncology’de yayınlanan yakın tarihli bir çalışmada, yapay zeka uygulaması cilt kanserini 58 cilt uzmanından daha doğru bir şekilde teşhis edebilmiştir.
  • ABD Ulusal Sağlık Enstitüsünce desteklenen önemli bir araştırma projesinde “Yapay Zeka yardımıyla yüksek riskli tümör sınırları 3 boyutlu olarak belirlenebilmiştir.”
  • Eylül 2018’de Nature Medicine’da yayımlanan çalışmada, iki farklı tip akciğer kanserini [adenokarsinmo ve skuamöz (yassı) hücreli karsinom] % 97 başarıyla ayırt edebilen bir yapay zeka programı geliştirilmiştir.
  • TEXLab isimli bir yazılım sayesinde yumurtalık kanseri prognozu tümörlerin dört biyolojik özelliği – yapı, şekil, büyüklük ve genetik yapı – baz alarak incelenmiştir.
  •  

Örnek çalışma: Meme kanseri erken teşhisi

  • Meme kanseri kadınlarda en sık görülen kanser türüdür.
  • Teşhiste sıklıkla kullanılan yöntem mamografi olup yapay zeka bu alanda yardımcı bir rol oymayabilmektedir.
  • Yaptığımız çalışmada centroid tabanlı sınıflayıcılar yardımıyla meme kanseri erken teşhisi yapılmıştır.
  • Centroid sınıflayıcılar karmaşıklığı düşük, performansı yüksek sınıflayıcılar olduğundan tercih edilmiştir.

Kullanılan veri seti ve algoritma

  • Deneysel çalışmalarda UC Irvine verileri kullanıştır:

–Orijinal Wisconsin Meme Kanseri Veri Seti (WBCD),

–Wisconsin Diagnostic Meme Kanseri Veri Seti (WDBC) ve

–Wisconsin Prognostic Meme Kanseri Veri Seti (WPBC) kullanılmıştır.

  • Veriler üç farklı tür centroid sınıflayıcı ile analiz edilmiş olup en iyi sonucu Euclidian uzaklık kullanan sınıflayıcı vermiştir. Elde edilen sonuç meme kanserinin %99 doğru tanıma oranı olmuştur.

Orijinal Wisconsin Meme Kanseri Veri Seti

meme kanseri veri
  • Meme kanseri verileri eğitim ve test verileri şeklinde ikiye ayrılır:

–Verilerin %70’i eğitim verisi

–Verilerin %30’u test verisi

 

  • Eğitim verisi (training data) yardımıyla model (centroid vectors) oluşturulur.
  • Birçok alanda kullanımı olan yapay zeka sağlık alanında da yoğun olarak kullanılmaktadır.
  • Yapay zekanın sağlık alandaki rolü hekime yardımcı olmaktır.
  • Sıklıkla erken teşhis için tercih edilen yapay zeka teknikleri kimi zaman hasta takibi kimi zaman da öneri amaçlı da kullanılabilmektedir.
  • Yapay zeka sistemleri doğru verilerle ve doğru yöntemlerle eğitildiği durumda başarılı sonuçlar elde edilebilmektedir.

Paylaşım , Takip İçin
0 0 votes
Article Rating

Bir Cevap Yazın

0 Yorum
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x
HAYALİNDEKİ YAZILIM
%d blogcu bunu beğendi: