ASP Net Jquery Ajax – Python Data Ajax Update ve Data Ajax Mode Özniteliklerini Kullanma

Python Yapay Zeka Kodları; makine öğreniminde yeniyseniz veya kendi AI algoritmalarınızı oluşturmak için Scikit-learn ve NumPy’yi nasıl kullanacağınızla ilgileniyorsanız, doğru yere geldiniz. Bu makalede, Takviyeli öğrenme ve Scikit-learn’in temellerini gözden geçireceğiz ve bu kitaplıkların daha yaygın kullanımlarından bazılarını ele alacağız. Ayrıca, bu kitaplıkları kullanan uygulama örneklerini çalışırken de görebileceksiniz.

Python Yapay Zeka Kodları: Scikit-öğren

Scikit-learn, Python için açık kaynaklı bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Modülleri, makine öğrenimi, veri madenciliği ve görselleştirme için algoritmalar içerir. Bu algoritmalar, destek vektör makineleri, DBSCAN ve kümelemeyi içerir. Scikit-learn’i kullanmak, makine öğrenimi modellerinin gelişimini hızlandırır. İki popüler bilimsel hesaplama çerçevesi olan NumPy ve Pandas ile bütünleşir. Daha fazla bilgi için scikit-learn.org adresini ziyaret edin.

Ücretsizdir ve BSD lisansı altında lisanslıdır, bu da onu ticari olmayan uygulamalar için mükemmel bir seçim haline getirir. Birçok yazar scikit-learn’e katkıda bulunur ve bu onu mevcut en çok yönlü makine öğrenimi kitaplıklarından biri yapar. Bu algoritmalar hızlıdır ve her türlü veriye ölçeklenebilir. Ve kütüphane, güvenilirliği ile de bilinir. Kodun sağlam ve hatasız olduğundan emin olmak için otomatik testler mevcuttur.

Scikit-learn öncelikle Python’da yazılmıştır. Bununla birlikte, yüksek performanslı dizi işlemleri ve doğrusal cebir gerçekleştirmek için NumPy’yi de yoğun bir şekilde kullanır. Bazı çekirdek algoritmalar, artırılmış performans için Cython’da yazılmıştır. Örneğin, destek vektör makineleri (SVM), LIBSVM, lojistik regresyon ve doğrusal destek vektör makineleri için bir Cython sarmalayıcı kullanılarak uygulanır. Ek olarak, Scikit-learn çok sayıda Python kitaplığı ile uyumludur.

Scikit-learn, makine öğreniminin yanı sıra birçok sinirsel görüntüleme veri analizi algoritması içerir. Örneğin, nilearn, Melodic’in concat-ICA’sının bir birleşimi olan Concat-ICA algoritmasını uygular. Ek olarak, scikit-learn, verilere l1 düzenlileştirme uygulayan sözlük öğrenimi de dahil olmak üzere çeşitli matris ayrıştırma stratejileri önerir.

Çoğu Python kitabı, zaten Python bilgisine sahip olduğunuzu varsayarken, Scikit-learn Uzmanlığı, Scikit-learn’i pratik bir şekilde tanıtır. Üçüncü bölümden başlayarak, scikit-learn öğrenmeye başlayacaksınız. Scikit-learn kitaplığını adım adım kapsar. Bu, hem yeni başlayanlar hem de ileri düzey kullanıcılar için harika bir kitap. Kitap Python hakkında biraz bilgi sahibi olsa da, kütüphaneyi en verimli şekilde kullanmayı da öğretiyor. Python yorumlayıcısının yanı sıra kodlama için bir Jupyter not defteri kullanabilirsiniz.

Scikit-learn kütüphanesi ayrıca çevrimiçi tahmin hizmetleri de sağlar. Bunları kullanarak modelinizi oluşturabilir ve çalıştırabilirsiniz. Ardından, scikit-learn.com’u kullanarak Cloud Storage’a yükleyin. Bir eğitim işi gönderirken, bir ortam değişkeninde paket adını belirtmeniz gerekir. Son olarak, eğitim başvurunuzu paketleyebilir ve gcloud ai-platform işlerini kullanarak GCP platformu aracılığıyla gönderebilirsiniz.

Python Yapay Zeka Kodları: NumPy

Python’da programlamaya aşinaysanız, muhtemelen NumPy ile biraz deneyiminiz vardır. Ancak NumPy öğrenmeye başlamadan önce dilin veri bilimi ve matematik temellerini öğrenmenizde fayda var. Resmi web sitesinde dilin sözdizimine genel bir bakış elde edebilirsiniz. Ayrıca NumPy tarafından sunulan kitaplıkları keşfetmenize izin veren Matplotlib’i indirip kurmanız gerekecek.

Örneğin, NumPy’nin yayın işlevi, yeni_gradelerdeki tüm öğelere karşı tek bir değer yayınlamanıza olanak tanır. Bunu yaparak, yeni kavisli hiçbir derecenin mükemmel puanı aşmamasını sağlayabilirsiniz. NumPy’nin birçok yerleşik işlevi vardır, bu nedenle yardım için belgelere başvurmak iyi bir fikirdir. Bu şekilde, dilin yeteneklerini daha iyi anlayabilirsiniz.

Sinir ağları kurarken, öğrencilerin programlama hakkında biraz arka plan bilgisine sahip olmaları gerekir. Matematiksel işlemlerin vektörlere nasıl uygulanacağını öğrenmek, kullanışlı bir AI sisteminin oluşturulması için çok önemlidir. NumPy bu çabada önemli bir araçtır. Dilin sözdizimi esnektir ve kullanıcının komut dosyası oluşturma yaklaşımı ile OOP yaklaşımı arasında seçim yapmasına olanak tanır. Dili öğrenirken, kodunuzu kontrol etmek için bir IDE arasında seçim yapabilirsiniz.

Çoğunlukla NumPy, kullanıcıların tek bir veri kümesinden çeşitli veri kümeleri oluşturmasına olanak tanır. Diğer birçok kitaplığın aksine NumPy, büyük ölçüde verileri özelleştirmenize olanak tanıyan bir dizi türü kullandığı için birçok bilimsel ve mühendislik göreviyle de uyumludur. Örneğin, her veri satırına bir sütun adı veya türü atayabilirsiniz. NumPy’yi veri bilimi için kullanmak, Python veri bilimcisi olma yolculuğunuzun ilk adımıdır.

NumPy güçlü veri bilimi araçları sunarken, sınırlamaları vardır. Bunlardan biri, çok sayıda dize alan bir işlevi kullanmanın zor olmasıdır. Veri kümenizde çok sayıda dize varsa, NumPy’nin otomatik boyut algılaması çalışmaz. Ve bundan emin değilseniz, daha fazlasını öğrenmek için NumPy belgelerini okuyun. Ancak bu önemli bir dezavantaj değildir.

Python yapay zeka kitaplığı NumPy, girdi vektörlerini diziler olarak temsil etmenin bir yolunu sağlar. Tek boyutlu diziler elektronik tablolara benzerken, dört boyutlu diziler daha karmaşıktır ve görselleştirilmesi zor olabilir. Çok boyutlu dizileri kullanırken verilerin şeklini göz önünde bulundurmak isteyeceğinizi unutmamak önemlidir. NumPy, girdi vektörüyle aynı şekle sahip olan demeti belirlemek için çeşitli yöntemler sağlar.

Diziler, bilimsel, matematiksel ve istatistiksel hesaplamanın temel bir parçasıdır. Yüksek performanslı dizi hesaplama, büyük ölçekli veri işleme için çok önemlidir. Python, üretken sayısal hesaplama ve veri analitiği için tercih edilen dildir. Bir sonraki projeniz için Python kullanıyorsanız, dilin matematik ve makine öğrenimi işlevlerini öğrenmeyi düşünün. NumPy, sayısal hesaplama ve veri analitiği için fiili standart kitaplıktır. NumPy adı verilen dilin kapsamlı matematiksel işlevler kitaplığı, daha yüksek hız ve verimlilikle karmaşık matematik hesaplamaları yapmanızı sağlar.

Python Yapay Zeka Kodları: pekiştirmeli öğrenme

Takviyeli öğrenme, bir makinenin karar verme süreçlerinin doğruluğunu artırmak için kullanılan bir yöntemdir. Yapay zeka söz konusu olduğunda, genellikle önceden öğrenilmiş davranışlardan oluşan bir veri kümesine dayanır. Yapay zeka uygulamalarında pekiştirmeli öğrenmenin kullanımını göstermek için klasik Dağ Arabası problemini düşünün. Araba iki dağ arasında tek boyutlu bir parkurdadır ve amacı bir bayrağa ulaşmaktır. Arabanın motoru tek geçişte dağa tırmanacak kadar güçlü olmadığı için ivme kazanmak için ileri geri gitmesi gerekiyor. Bu problem, pekiştirmeli öğrenme kullanılarak uygulanması kolaydır, ancak daha karmaşık bir durumu temsil eder.

Takviyeli öğrenme, bir ajanın ödülleri ve sonuçları gözlemleyerek davranmayı öğrendiği bir yöntemi ifade eder. Aracı veya “öğrenci”, maksimum ödülle sonuçlanan eylemi taklit etmek için en uygun eylemi belirlemelidir. Örneğin bir çocuk, ebeveyn yürüyüşünü gözlemler ve aynısını yapmaya çalışır. Takviyeli öğrenme kodları benzer bir yöntem kullanır. Akıllı bir ajan geliştirmek için, çevresini izlemeli ve nasıl verimli hareket edeceğini ve tehlikelerden nasıl kaçınacağını öğrenmek için ne yaptığını gözlemlemelidir.

Denetimli öğrenmede, harici bir süpervizör çevre hakkındaki bilgileri aracıyla paylaşır. Ancak, bir süpervizör oluşturmak sıkıcı bir iş olabilir. Takviyeli öğrenme, temsilcinin kendi deneyimlerine dayanır ve dış müdahale gerektirmez. Satranç gibi birçok alt görevle ilgili bir problemde, temsilci nasıl davranacağına karar vermek için kendi deneyimlerine güvenecektir. Bu adımlardan hangisini gerçekleştirmesi gerektiğini belirlediğinde, aracı bir sonraki adıma geçecektir.

Python’da yapay zeka için birkaç popüler kütüphane vardır. Bunlardan bazıları NumPy, Tensorflow ve Pytorch’u içerir. Bu kütüphaneler, kullanıcıların tek bir komutla çeşitli algoritmalar çalıştırmasını sağlar. Yapay zekanın ardındaki teknikler hakkında daha fazla bilgi edinerek etkili bir makine oluşturmaya daha iyi hazırlanacaksınız. Yapay zekayı incelemeye ayıracak zamanınız olduğunda kesinlikle buna değecektir.

Takviye öğrenimi olarak bilinen bir makine öğrenimi dalı, bir makineyi deneyimlerden öğrenmek için eğitmeyi içeren bir Makine Öğrenimi dalıdır. Bir temsilci deneyimde büyüdükçe, ödülünü en üst düzeye çıkarmak için uygun kararlar alır. Takviyeli öğrenme süreci, bir deneme yanılma yaklaşımıdır ve bir geri bildirim mekanizması içerir. İstenen eylemler için olumlu ödüller verilir ve bu eylemler için olumsuz olanlar cezalandırılır. Bu mekanizma, temsilcinin hatalarından ders almasını sağlayarak başarıya götürür.

RL’nin altında yatan ilkeleri anlamak için onu nasıl programlayacağınızı bilmeniz gerekir. Neyse ki, teknikleri öğrenmek için birçok kaynak var. Stanford Üniversitesi’ndeki Reinforcement Learning Kış kursu, konsept hakkında daha fazla bilgi edinmek için mükemmel bir seçimdir. Öğrencilerin Python programlama bilgisinin yanı sıra lineer cebir, matematik, istatistik ve olasılık bilgisine ihtiyaçları olacaktır. Kurs, son teknoloji dersler ve RL algoritmalarının derinlemesine anlaşılmasını sağlar.