TensorFlow Nedir?

​

TensorFlow, Google Brain ekibi tarafından geliştirilen, makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri oluşturmak için kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir. İlk olarak 2015 yılında yayınlanan TensorFlow, geniş çapta kabul görmüş ve araştırmacılar, mühendisler ve veri bilimciler arasında popüler hale gelmiştir. TensorFlow, büyük veri kümeleri üzerinde çalışabilen ve çeşitli cihazlar (CPU, GPU, TPU) üzerinde esnek bir şekilde çalıştırılabilen bir yapıya sahiptir.

 

​

TensorFlow'un Temel Özellikleri?

​

• Esneklik ve Taşınabilirlik: TensorFlow, farklı cihazlar ve platformlar arasında taşınabilirliği sağlar. Modelleri mobil cihazlardan sunuculara kadar çeşitli ortamlarda çalıştırabilirsiniz.

• Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları: TensorFlow, derin sinir ağları (DNN), evrişimsel sinir ağları (CNN), tekrarlayan sinir ağları (RNN) gibi kompleks modellerin oluşturulmasına ve eğitimine olanak tanır.

• Keras Entegrasyonu: TensorFlow, Keras API'si ile birlikte çalışarak, daha hızlı ve kullanıcı dostu bir model geliştirme süreci sunar.

• Otomatik Diferansiyasyon: TensorFlow, karmaşık matematiksel fonksiyonların türevlerini otomatik olarak alabilir, bu da optimizasyon işlemlerini kolaylaştırır.

• Modüler ve Ölçeklenebilir: TensorFlow, modüler yapısı sayesinde projelerinizi kolayca büyütebilir ve ölçeklendirebilirsiniz.

 

​

TensorFlow ile Makine Öğreniminde Kullanılan Proje Türleri

​

• Bilgisayarla Görü: TensorFlow, nesne tanıma, yüz tanıma, optik karakter tanıma (OCR) ve görüntü segmentasyonu gibi bilgisayarla görü projelerinde yaygın olarak kullanılır.

• Doğal Dil İşleme (NLP): Metin sınıflandırma, duygu analizi, dil modeli oluşturma ve makine çevirisi gibi NLP uygulamaları için kullanılır.

• Zaman Serisi Tahmini: Finansal tahminler, satış tahminleri ve benzeri zaman serisi verilerine dayalı projeler geliştirmek için TensorFlow uygundur.

• Reinforcement Learning: Robotik, oyunlar ve otonom sistemler gibi alanlarda karar verme süreçlerini optimize eden modeller oluşturulabilir.

• Üretici Ağlar (GANs): Gerçekçi görüntüler, videolar ve sesler oluşturmak için Generative Adversarial Networks (GANs) modelleri TensorFlow ile geliştirilebilir.

​

TensorFlow Nasıl Kullanılır?

​

TensorFlow kullanarak bir model geliştirmek için öncelikle verilerin toplanması gerekir. Bu veriler, modelin eğitimi sırasında kullanılacak ve modelin, belirli bir görevi nasıl yerine getireceğini öğrenmesine yardımcı olacaktır. Veriler genellikle temizlenir ve uygun formata getirilir, böylece model bu verilerle en iyi şekilde eğitilebilir.

​​

Veriler hazırlandıktan sonra, TensorFlow’da bir model oluşturulur. Bu model, katmanlar adı verilen yapı taşlarından oluşur. Her katman, verileri belirli bir şekilde işler ve modelin bir sonraki katmanına iletir. Bu katmanlar arasında yoğun (dense) katmanlar, evrişimsel katmanlar (conv2d) ve tekrarlayan katmanlar (LSTM, GRU) gibi farklı türler bulunur. Hangi katmanların kullanılacağı ve bu katmanların nasıl düzenleneceği, çözmek istediğiniz probleme bağlı olarak değişir.

​​

Model oluşturulduktan sonra, derlenir. Bu, modelin nasıl optimize edileceğinin ve hatalarının nasıl minimize edileceğinin belirlendiği aşamadır. TensorFlow, kayıp fonksiyonları ve optimizasyon algoritmaları gibi araçları kullanarak, modelin daha doğru tahminler yapmasını sağlar.

​​

Model hazır olduğunda, eğitime başlanır. Eğitim sürecinde, model verilerle beslenir ve her seferinde hatalarını azaltmaya çalışır. Eğitim tamamlandığında, modelin doğrulama seti üzerindeki performansı değerlendirilir. Bu süreç, modelin gerçek dünyadaki verilerle nasıl performans göstereceğini anlamak için önemlidir.

​

Eğitim tamamlandığında ve model istenilen performansa ulaştığında, model kaydedilir. Bu sayede model daha sonra tekrar kullanılabilir ve aynı eğitimi yeniden yapmak zorunda kalmazsınız. TensorFlow, modelin kolayca kaydedilmesi ve dağıtılması için çeşitli araçlar sunar.

​

Bu süreç, TensorFlow ile model geliştirmenin temel adımlarını özetlemektedir. Her adımda, modelin performansını iyileştirmek için çeşitli teknikler ve ayarlamalar yapılabilir, bu da TensorFlow’u güçlü ve esnek bir araç haline getirir.

 

TensorFlow'da Model Eğitim Aşamaları

​

TensorFlow'da bir model eğitimi, genellikle şu adımları izler:

​

1. Veri Hazırlığı: Model eğitimi öncesinde, verilerin uygun formatta hazırlanması ve bölünmesi gerekir. Bu aşamada, veriler genellikle eğitim, doğrulama ve test setleri olarak ayrılır.

2. Modelin Tanımlanması: TensorFlow'da modelin yapısını tanımlamak için çeşitli katmanlar kullanılır. Bu katmanlar arasında Yoğun (Dense) Katmanlar, Evrişimsel Katmanlar (Conv2D), Tekrarlayan Katmanlar (LSTM, GRU) gibi birçok farklı türde katman bulunur.

3. Modelin Derlenmesi (Compilation): Model tanımlandıktan sonra, uygun bir kayıp fonksiyonu (loss function), optimizasyon algoritması ve ölçüm metrikleri seçilerek model derlenir. Örneğin, bir sınıflandırma problemi için 'categorical_crossentropy' kayıp fonksiyonu ve 'adam' optimizatörü kullanılabilir.

4. Modelin Eğitimi: Model, eğitim verileri üzerinde eğitilir. Bu aşamada, model verileri öğrenir ve her yineleme sonunda hatalarını minimize etmeye çalışır. Eğitim sırasında 'epochs' ve 'batch size' gibi parametreler ayarlanır.

5. Doğrulama ve Test: Model, eğitim sırasında doğrulama seti üzerinde test edilerek, modelin performansı izlenir. Eğitim tamamlandığında, modelin genelleme yeteneği test seti ile değerlendirilir.

6. Modelin Kaydedilmesi ve Dağıtımı: Eğitim tamamlandığında, model kaydedilerek daha sonra kullanmak üzere saklanır. TensorFlow, modelin kolayca kaydedilip tekrar yüklenmesine imkan tanır, böylece modelin yeniden eğitilmesine gerek kalmaz.

 

TensorFlow’da Katman Türleri ve İşlevleri

​

• Dense (Yoğun) Katmanlar: Bu katmanlar, tam bağlantılı katmanlardır ve genellikle bir modelin son katmanları olarak kullanılır. Giriş ve çıkış arasındaki her nöron birbirine bağlıdır.

• Conv2D (Evrişimsel Katmanlar): Genellikle görüntü verileriyle çalışırken kullanılır. Bu katmanlar, belirli bir filtreyi giriş verisi üzerinde kaydırarak özellik haritaları oluşturur.

• LSTM ve GRU (Tekrarlayan Katmanlar): Zaman serileri ve sıralı verilerle çalışırken kullanılan katmanlardır. Bellek hücreleri ile uzun süreli bağımlılıkları öğrenme kapasitesine sahiptirler.

• Dropout Katmanı: Aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek için bazı nöronların rastgele kapatıldığı katmandır. Eğitim sırasında belirli bir oranda nöronlar geçici olarak devre dışı bırakılır.