Vay anasını.
Başardık.
O kadar da kötü değildi, değil mi?
Yani, pek çok yeni kavram var ve makine öğrenimi başlı başına bir ders olabilecek kadar
büyük bir konu.
Ancak umarım makine öğreniminin özünü daraltabildim, böylece insanlar makine öğreniminden bahsederken
neler olduğunu anlayabilirsiniz.
Biz sadece bu adımları atıyoruz ve tüm bu adımlar hakkında bilgi edindik, böylece şimdi bunları geliştirmeye başlayabilir
ve yolun her adımında belki de nasıl gelişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.
Şimdi, burada gerçekten takip edebileceğiniz küçük bir not defteri oluşturdum.
Hatta burada size iris veri setinin bir kısmını göstermek ve kendi başınıza keşfetmeniz için map plot lib kullanarak
bazı görselleştirmeler yaptım.
Ancak buradaki kilit nokta, Jupyter not defterlerini verileri görselleştirmek, verileri manipüle etmek ve verileri temizlemek için kullanmanızdır.
Ve sonra yavaş yavaş, verileriniz hakkında bilgi edinmeye başladıkça, verilerinizi test etmek, modelinizi
bu veri seti üzerinde eğitmek ve umarım bazı önemli iş kararları alabileceğiniz noktaya getirmek için tahminler yapmaya
başlarsınız.
Şimdi, bu iris veri seti Amazon veya Google gibi birinin işine yaramak zorunda değil, ancak bu temel
ilkeleri kullanarak, artık bir modelin yeteneğini sadece çiçek türlerini tespit etmekten her türlü görüntüyü
tespit etmeye kadar artırabilirsiniz.
Görüntü tanıma, sürücüsüz arabalar hep aynı prensipleri kullanır.
Ancak günün sonunda tek yaptığımız, bu modelleri veya işlevleri oluşturmak, onlara girdiler ve bazı çıktılarımızı
vererek bu işlevi ne kadar iyi oluşturabileceğimizi görmektir.
Ve yaptığımız tek şey, kendimizi fonksiyon yazarlarından uzaklaştırıp sadece veri toplayıcılara ve fonksiyonu mümkün olduğunca
iyi hale getirmek için girdileri burada ve orada değiştiren insanlara dönüştürmek.
Şimdi makine öğrenimi konusu gerçekten çok geniş.
Keşfedebileceğimiz farklı konular var, ancak önemli olan çok sayıda araç olması ve makine
öğrenimini gerçekten iyi yapabilmeniz için büyük veri setlerine ihtiyacınız olması.
Dolayısıyla Microsoft, Amazon, Netflix gibi bahsettiğimiz şirketler makine öğrenimini gerçekten iyi yapabiliyor
ve makine öğrenimine çok para yatırabiliyor çünkü bu veri setlerine sahipler.
Artık kendi özel modellerinizi oluşturabilirsiniz, ancak bu büyük şirketler yeniden eğitilebilen modeller gibi şeyler de
sunuyor.
Bu, vizyon gibi çok genel modellerdir.
Eğitebileceğiniz AutoML Vision, ancak başlangıçta en azından sizin için temel modeli oluşturdular veya esasen sizin için
her şeyi yapan önceden eğitilmiş modelleri bile kullanabilirsiniz.
Bu, takıp çalıştırabileceğiniz ve kullanabileceğiniz bir modeldir ve Google'ın topladığı tüm bu verilerden faydalanabilirsiniz.
Size sadece kullanmak istediğiniz modeli verirler.
Çeviri mi yapmak istiyorsun?
Onlara sadece metni gönderirsiniz ve onlar da size çevrilmiş metinle yanıt verirler.
Çünkü ne dediğimi hatırlayın, değer mutlaka modelde değil, o modeli oluştururken kullandığımız
verilerdedir.
Bu büyük bir konuydu.
Umarım başınız ağrımaz ve her şeyi %100 anlamazsanız endişelenmeyin.
Bu, sürekli gelişen büyük bir konu ve her gün o kadar çok gelişme yaşanıyor
ki uzmanlar bile bunalmış durumda.
Bu bölümün amacı sadece sizi konuyla tanıştırmaktı, böylece belki ilginizi çekerse bu konuları daha
sonra kendi başınıza keşfedebilirsiniz.
Bunu biraz daha keşfedebilmeniz için size bazı kaynaklar, en sevdiğim kaynaklardan bazılarını bırakacağım.
Ama şimdilik, buraya kadar iyi iş çıkardın.
Seninle gerçekten gurur duyuyorum.
Bir sonrakinde görüşürüz.
Güle güle.