🌱
Giriş
👩‍💻 Yapay Sinir Ağları Kodlamasına Giriş
Her ilk uygulamada olduğu gibi, bize tüm metodoloji hakkında bir fikir veren süper basit bir şeyle başlamalıyız

✨ Keras Nedir?

Yüksek seviyeli bir Yapay Sinir Ağları API'si, Python ile yazılmış ve TensorFlow, CNTK veya Theano'nun üzerinde çalışabilir.

📚 Önemli Terimler

Terim
Açıkalama
Dense
Bir sinir ağında bir nöron katmanı
Loss Function
Tahminlerinin ne kadar yanlış olduğunu ölçmenin matematiksel bir yolu
Optimizer
Minimum kayıp fonksiyonunun değerine karşılık gelen parametre değerlerini bulmak için kullanan algoritma(lar)

👩‍🔬 En Basit Sinir Ağı

Bir sinirden oluşan bir katman içerir.

👩‍💻 Kod Örneği

1
# modeli tanımla
2
model = Sequential()
3
4
# tek birimli bir katman ekleme ve girişin boyutunu belirleme
5
model.add(Dense(units=1, input_shape=[1]))
6
7
# fonksiyonel özellikleri belirleme ve modeli derleme
8
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
Copied!
Yapay sinir ağını kurduktan sonra, onu örnek verilerimizle besleyebiliriz 😋

👩‍💻 Kod Örneği

1
xs = np.array([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=float)
2
ys = np.array([-3.0, -1.0, 1.0, 3.0, 5.0, 7.0], dtype=float)
Copied!
Şimdi, eğitim sürecini başlatmalıyız 🚀

👩‍💻 Kod Örneği

1
model.fit(xs, ys, epochs=500)
Copied!
Her şey tamamlandı😎! Şimdi sinir ağımızı yeni verilerle test edebiliriz 🎉

👩‍💻 Kod Örneği

1
print(model.predict([10.0]))
Copied!

👩‍💻 Benim Kodum

🔃 Geleneksel Programlamaya vs. Makine Öğrenmesi

🌞 Yazının Aslı

🧐 Referanslar