Bu siteyi kullanarak Gizlilik Politikası'nı ve Kullanım Şartları'nı kabul etmiş olursunuz.
Kabul Et
Gündem TürkiyeGündem TürkiyeGündem Türkiye
  • Anasayfa
  • Tarih
    TarihDaha Fazlasını Göster
    HİTİT SERAMİK SANATI
    17 Aralık 2013
    HİTİT HEYKEL SANATI
    13 Aralık 2013
    HİTİT MİMARİSİ
    5 Aralık 2013
    HİTİT MİTOLOJİSİ
    30 Kasım 2013
    HİTİT DİNİ, TEŞHUP VE HEPAT
    24 Kasım 2013
  • Eğitim
    EğitimDaha Fazlasını Göster
    Çocuğunuzun Liderlik Becerilerini Geliştirme
    17 Mart 2025
    İlk ve Ortaokul Öğretmenleri İçin Etkili Sınıf Yönetimi Stratejileri
    16 Mart 2025
    Lisansüstü Öğrenciler İçin Araştırma Fonu Bulma Stratejileri
    15 Mart 2025
    Sınıf İçi Etkileşim Dinamikleri
    14 Mart 2025
    Eğitimde Kültürel Sermaye Teorisi
    13 Mart 2025
  • Sağlık
    SağlıkDaha Fazlasını Göster
    Bebekler İçin Ek Gıdaya Geçiş Süreci
    26 Mart 2025
    Vajinal Atrofi: Menopoz Sonrası Belirtiler ve Tedaviler
    23 Mart 2025
    Ani Bebek Ölümü Sendromu Risk Faktörleri
    19 Mart 2025
    Göz Tansiyonu Ölçümü ve Önemi
    17 Mart 2025
    Menopoz Sonrası Hormonal Değişiklikler ve Sağlık Etkileri
    16 Mart 2025
  • Teknoloji
    TeknolojiDaha Fazlasını Göster
    Akıllı Telefon Pil Ömrü Optimizasyonu Teknikleri
    19 Mart 2025
    Büyük Veri Analitiği ve İnternet
    18 Mart 2025
    Grafik Tabletleri: Dijital Sanat Donanımları
    17 Mart 2025
    TypeScript Kullanımı
    15 Mart 2025
    PUBG’nin Battle Royale Türünü Başlatması
    13 Mart 2025
  • Listem
Search
  • Birey
  • Temel Bilgiler
  • Sosyal Psikoloji
  • Benlik
  • Saldırganlık
  • Toplum
  • Aile Sosyolojisi
  • Antropoloji
  • Eğitim Sosyolojisi
  • Toplum Bilimciler
  • Kültür & Sanat
  • Edebiyat / Kitap
  • Müze
  • Müzik
  • Sinema
  • Yemek Tarifleri
  • Reklam vermek için tıklayın
Okunulan: Keras ve Scikit-learn ile Makine Öğrenimi
Paylaş
Oturum Aç
Bildirim Daha Fazlasını Göster
Yazı Tipi BoyutlandırıcıAa
Gündem TürkiyeGündem Türkiye
Yazı Tipi BoyutlandırıcıAa
  • Tarih
  • Eğitim
  • Sağlık
  • Birey
  • Toplum
  • Teknoloji
  • Kültür & Sanat
Search
  • Anasayfa
  • Listem
  • İletişim
Mevcut bir hesabınız var mı? Oturum Aç
Bizi takip edin
  • Reklam vermek için tıklayın
© 2011 Gündem Türkiye
Gündem Türkiye > Teknoloji > Yazılım > Keras ve Scikit-learn ile Makine Öğrenimi
Yazılım

Keras ve Scikit-learn ile Makine Öğrenimi

Derya Deniz
Son güncelleme: 1 Şubat 2025 12:00
Derya Deniz 174 Görüntüleme
Paylaş
5 Dk Okuma
Paylaş

Keras ile Derin Öğrenme Modellerinin Oluşturulması

Keras ile Derin Öğrenme Modellerinin Oluşturulması

Konu Başlıkları
Keras ile Derin Öğrenme Modellerinin OluşturulmasıScikit-learn ile Veri Ön İşleme ve Model Değerlendirme TeknikleriKeras ve Scikit-learn Entegrasyonu ile Hibrid Model Geliştirme

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt dalı olarak, büyük veri setleri üzerinde öğrenme yeteneği ile dikkat çekmektedir. Keras, Python tabanlı bir kütüphane olarak, derin öğrenme modellerinin hızlı bir şekilde inşa edilmesine olanak tanır. Bu makalede, Keras ile derin öğrenme modellerinin nasıl oluşturulacağına dair adım adım bir rehber sunulacaktır.

Keras kullanarak bir derin öğrenme modeli oluşturmak için birkaç temel adımı takip etmek gerekmektedir. Bu adımlar, veri setinin hazırlanmasından modelin eğitilmesine kadar uzanır. Aşağıda, bu sürecin ana hatları verilmiştir:

  • Veri Setinin Hazırlanması: Modelin eğitimi için uygun verilerin toplanması ve ön işlenmesi gerekmektedir.
  • Modelin Tanımlanması: Keras ile bir model oluştururken, katmanların ve aktivasyon fonksiyonlarının seçimi kritik öneme sahiptir.
  • Modelin Eğitilmesi: Eğitimin, uygun hiperparametreler ile gerçekleştirilmesi gerekmektedir.
  • Modelin Değerlendirilmesi: Test verileri ile modelin performansının değerlendirilmesi önemlidir.

Şimdi, basit bir yapay sinir ağı modelini Keras kullanarak nasıl oluşturacağımıza bakalım. Aşağıdaki kod örneği, temel bir modelin nasıl tanımlanacağını göstermektedir:

- Reklam -
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

Bu kod parçasında, Sequential modeli kullanılarak iki katmanlı bir yapay sinir ağı tanımlanmıştır. Dense katmanı ise tam bağlantılı katmanları temsil etmektedir. Modelin eğitiminde kullanılan adam optimizasyon algoritması, yaygın olarak tercih edilmektedir.

Scikit-learn ile Veri Ön İşleme ve Model Değerlendirme Teknikleri

Makine öğrenimi projelerinin başarısı, çoğunlukla verinin kalitesine bağlıdır. Scikit-learn kütüphanesi, veri ön işleme adımlarını kolaylaştırarak, modelin performansını artırmak için gerekli araçları sunmaktadır. Veri setinin doğru bir şekilde işlenmesi, modelin öğrenme sürecini çok daha verimli hale getirebilir.

Aşağıda, veri ön işleme sürecinde dikkate alınması gereken önemli adımlar listelenmiştir:

  • Eksik Verilerin İşlenmesi: Veri setindeki eksik değerlerin uygun bir yöntemle doldurulması veya çıkarılması gereklidir.
  • Kategorik Verilerin Kodlanması: Kategorik veriler, sayısal verilere dönüştürülmelidir. Bu işlem için one-hot encoding gibi teknikler kullanılabilir.
  • Özellik Ölçeklendirme: Özelliklerin farklı ölçeklerde olması, modelin öğrenmesini zorlaştırabilir. Standartlaştırma veya normalizasyon gibi teknikler burada devreye girer.
  • Özellik Seçimi: Modelin karmaşıklığını azaltmak ve performansını artırmak için önemli özelliklerin seçilmesi gerekmektedir.

Bir makine öğrenimi modelinin başarısını değerlendirmek, modelin genel performansını anlamak için kritik bir adımdır. Scikit-learn, model değerlendirme sürecinde kullanılabilecek bir dizi metrik sunmaktadır. Bu metrikler, modelin ne kadar iyi çalıştığını anlamaya yardımcı olur.

Aşağıda, yaygın olarak kullanılan bazı model değerlendirme teknikleri ve metrikleri bulunmaktadır:

Metrik Açıklama
Doğruluk (Accuracy) Doğru tahminlerin toplam tahminlere oranıdır.
Kesinlik (Precision) Doğru pozitif tahminlerin, pozitif tahminlere oranıdır.
Hassaslık (Recall) Doğru pozitif tahminlerin, gerçek pozitiflere oranıdır.
F1 Skoru Kesinlik ve hassaslığın harmonik ortalamasıdır.

Model değerlendirme süreçleri, sadece modelin başarısını ölçmekle kalmaz, aynı zamanda veri setinin ve modelin iyileştirilmesi için önemli geri bildirimler sağlar. Böylece daha iyi sonuçlar elde etmek mümkün hale gelir.

Keras ve Scikit-learn Entegrasyonu ile Hibrid Model Geliştirme

Keras ve Scikit-learn Entegrasyonu ile Hibrid Model Geliştirme

Keras ve Scikit-learn, makine öğrenimi dünyasında iki popüler kütüphane olarak öne çıkmaktadır. Keras, derin öğrenme modellerinin hızlı bir şekilde oluşturulmasına olanak tanırken, Scikit-learn, geleneksel makine öğrenimi algoritmalarını sağlıklı bir şekilde uygulama yeteneği sunar. Bu iki kütüphanenin entegrasyonu, hibrid modeller geliştirilerek karmaşık veri setlerinin daha etkili bir şekilde işlenmesini sağlar. Keras ile oluşturulan derin öğrenme modelleri, Scikit-learn’ün gelişmiş özellik ön işleme teknikleri ile birleştiğinde, modelin genel performansını önemli ölçüde artırabilir.

Hibrid model geliştirme süreci, öncelikle verilerin doğru bir şekilde işlenmesi ile başlar. Scikit-learn, veri setinin eksik değerlerini doldurma veya çıkarma gibi ön işleme adımları için çeşitli araçlar sunar. Özelliklerin kodlanması ve ölçeklendirilmesi de bu aşamada kritik öneme sahiptir. Bu işlemler tamamlandıktan sonra, Keras kullanılarak derin öğrenme katmanları eklenebilir. Örneğin, bir yapay sinir ağı modeli oluşturulabilir ve ardından bu model, Scikit-learn ile birlikte kullanılmak üzere eğitilebilir. Hibrid modelin avantajı, hem derin öğrenmenin sağladığı karmaşık ilişkileri öğrenme yeteneği hem de geleneksel algoritmaların sağladığı basit ve hızlı hesaplama gücüdür.

Keras ve Scikit-learn entegrasyonu ile geliştirilen hibrid modeller, makine öğrenimi uygulamalarında büyük bir yenilik sunmaktadır. Bu yöntem, özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışırken, modelin genel sağlamlığını artırır. Ayrıca, modelin açıklanabilirliği de önemli bir noktadır; Scikit-learn ile elde edilen sonuçlar, kullanıcıların modelin nasıl çalıştığını anlamalarına yardımcı olurken, Keras’ın derin öğrenme yetenekleri daha karmaşık ve derin analitik sonuçlar sunar. Böylece, hibrid model geliştirmek, yalnızca daha iyi sonuçlar elde etmekle kalmaz, aynı zamanda makine öğrenimi süreçlerinin daha verimli ve anlaşılır hale gelmesini sağlar.

Diğer Konular

ELVEDA WINDOWS LIVE MESSENGER

FİREFOX’U DAHA KULLANIŞLI HALE GETİREN EKLENTİLER

Progressive Web Apps Geliştirme

WİNDOWS 8`İN ÖZELLİKLERİ

HTML HTML5 VE KULLANICILARA FAYDALARI – II

Etiketler:derin öğrenmeKerasmakine öğrenimiScikit-learnveri ön işleme
Bu İçeriği Paylaşın
Facebook X Bağlantıyı Kopyala Yazdır
Paylaş
Ne düşünüyorsun?
Müthiş0
Üzücü0
Komik0
Sıkıcı0
Öfkeli0
Tepkili0
Hoşnut0
Önceki İçerik Lisansüstü Eğitimde Nitel Araştırma Yöntemleri
Sonraki İçerik Wes Anderson’ın Simetrik Kompozisyonları ve Renk Paleti
Yorum bırakın Yorum bırakın

Bir yanıt yazın Yanıtı iptal et

Yorum yapabilmek için oturum açmalısınız.

Bizi Takip Edin

FacebookBeğen
XTakip et

Yeni Konular

Bebekler İçin Ek Gıdaya Geçiş Süreci
Anne - Bebek Sağlığı 26 Mart 2025
Vajinal Atrofi: Menopoz Sonrası Belirtiler ve Tedaviler
Kadın Sağlığı 23 Mart 2025
Ani Bebek Ölümü Sendromu Risk Faktörleri
Anne - Bebek Sağlığı 19 Mart 2025
Akıllı Telefon Pil Ömrü Optimizasyonu Teknikleri
Mobil 19 Mart 2025

İlginizi Çekebilir

Mobil

Mobil Sesli Arama Optimizasyonu

25 Aralık 2024
Yazılım

Serverless Mimari Uygulamaları

25 Ocak 2025
Yazılım

Cross-Platform Mobil Uygulama Geliştirme

2 Kasım 2024
Yazılım

GraphQL ile Veri Sorgulama

18 Ocak 2025
Gündem Türkiye

2011 yılından günümüze kadar yayında olan Gündem Türkiye; Tarih, Eğitim, Sağlık, Teknoloji, Birey, Toplum ve Kültür & Sanat kategorilerinde içerikler üreterek takipçilerine dürüst ve ilkeli bir şekilde hizmet vermeye devam etmektedir.

Linkler

  • Anasayfa
  • Gizlilik Politikası
  • Kullanım Şartları
  • Çerez Politikası
  • Yasal Uyarı
  • İletişim

Bizi Takip Edin

Yazılan her yazı yazarların sorumluluğundadır. Hiçbir yazı izin alınmadan kopyalanamaz.
© 2011-2024 Gündem Türkiye
Go to mobile version