Bu yazımda da Keras ile Derin öğrenmenin ikinci adımı olarak Convolutional Neural Networks özelin bir algoritma geliştireceğim. İlk olarak CNN tanımlayarak başlayalım.

CNN

En popüler sosyal medya uygulamalarından biri olan Facebook’a bir resim yüklediğinizde size arkadaşınızı etiketliyip etiketlemek istemediğinizi soruyor. Peki bunu nasıl anlıyor ve bize nasıl öneri sunuyor ? Ya da en basitinden Google ‘da bir resim arattığımızda nasıl buluyor ? Tüm bunları aslında Facebook ve Google arkasında çalışan CNN ya da ConvNet algoritmaları sayesinde gerçekleştirebiliyor. Facebook ‘un kendi research sayfasında basit ve eğlenci bir anlatım mevcut :) aşağıya link olarak bırakıyorum.


https://keras.io/

Keras, Tensorflow, Theano ve CNTK üzerinde çalışabilen üst düzey bir sinir ağları API’sidir. Keras, Francois Chollet tarafından geliştirilmiş ve Tensorflow çekirdeğinin bir parçasıdır. Yüksek seviyeli, kullanıcı dostu, modüler ve genişletilebilir bir API ile hızlı sonuçlar sağlar. Keras ayrıca hem CPU hem de GPU’da çalıştırılabilir.


Chatbot as a concept

A chatbot is artificial intelligence (AI) software that can simulate a conversation in natural language with a user via messaging apps, websites, mobile apps, or phones. The main motivation in chatbots is that people using the bot do not understand that they are talking to the computer and fulfill their wishes as if they were talking to an individual. Chatbots specially designed for companies to carry out their operations on a specific scenario and conditions. However, when thinking about chatbots, it should be noted that it is not a structure that only follows the rule flow…


Kavram olarak Chatbot

Chatbot, mesajlaşma uygulamaları, web siteleri, mobil uygulamalar ya da telefon aracılığıyla bir kullanıcıyla doğal dilde bir sohbeti simüle edebilen bir yapay zeka (AI) yazılımıdır. Chatbot ‘lardaki temel motivasyon , bot ‘u kullanan kişilerin bilgisayar ile konuştuğunu anlamaması ve sanki bir birey ile konuşuyormuş gibi isteklerini yerine getirmesidir. Şirketler özelinde tasarlanan chatbot ‘lar belirli bir senaryo ve koşullar üzerinde işlemlerini gerçekleştirir. Ancak chatbot ‘ları düşünürken sadece kural akış sıralı işlemler sistemini takip eden bir yapı olmadığına dikkat etmek gerekir. Özellikle NLP ‘ye dayalı chatbot’lar derin bir yapay zeka algoritması ile çalıştığını da vurgulamakta fayda var.

Peki chatbotlar neden…


Film ya da dizi keyfi yapmak istediğimizde kaç saatimiz ne izlesem diye düşünmekle geçiyor?

Son zamanlarda televizyonun karşısında oturduğumuzda aklımıza gelen ilk soru budur. Tek tek binlerce seçenek arasından ne izlesek diye zaman kaybetmek istemiyoruz. Çünkü bazen çoğu seçenek bize hitap bile etmiyor. Tam da bu sorundan dolayı Netflix’in öneri sistemi, kullanıcılarla her gün doğrudan etkileşimde bulundukları için önem kazanıyor. 190 ülkede 139 milyondan fazla ücretli abonesi , bölgesel kütüphanelerinde 15.400 kitap ve 2018'de 112 Emmy Ödülü Adaylığı ile Netflix, dünyanın önde gelen İnternet televizyon ağı ve dünyanın en değerli yayın hizmetidir. …


Robotik süreç otomasyonu, yazılım robotlarına (botlar) veya yapay zekaya dayalı bir iş süreci otomasyon teknolojisi biçimidir. RPA robotları, tıpkı insanlar veri bilimciliği, analistliği, mühendisliği yaparak süreçleri yönetir ve işletirler.

Günümüzde çoğu işimizi RPA robotlarına aktarımını yapıyoruz. Peki PRA neden bu kadar popülerleşti ? Temel çıkış felsefesi aslında insan gücünü tekrarlı işlerden alarak daha monoton ve otomatize edilebilecek işleri botlara aktarmaktı. Daha sonra yapay zeka felsefesinin de gelişmesi ile birlikte informative süreçler paylaşabilecek robotlar yapılmaya başlandı. Günümüzde tasarlanan ve canlıya alınan robotlar tek bir otomatize işi yapmaktan ziyade ( örnek olarak excel’i aç, dosyaya yaz mail gönder gibi.) …


Son zamanlarda sıkça UNICORN başarılarının paylaşıldığını görüyoruz . Peki, Unicorn girişim ne anlama geliyor?

Unicorn hepimizin bildiği üzere tek boynuzlu at anlamına gelmektedir ve hayali bir karakter olarak bilinmektedir. Unicorn terimi iş dünyası için ilk olarak Aileen Lee tarafından, 2013 senesinde kullanılmıştır.


(POS) tagging is a more important step to address assigning a tag (Noun, Verb, Adjective…) to each word in an input corpus. But it is not easy to find a true tag to tag a word, because the word can be noun, adj, or anything else at the same time. ( for example “well” may be an adverb, adjective, or noun)

In this Medium article, I am trying to give brief information about the POS tagging process using python language. The data set includes 85 % unambiguous (meaning they have only one tag) words.

First of all, let‘s define three…


When we write something on Google, we see that what we write is completed by google. So how does this algorithm work? How does Google understand and complete it? In this article, I will develop a demo application using python about auto-complete algorithm development.

Pre-process the data

First, we need to split a sentence (split easily) into a word phrase simply. As an example, we need to separate it as “I have a dog” → “I have a dog”. In the second step, we need to create an auxiliary word for your token as a word list. We can use the phrase Jacob…

Emre Çetiner

Boun MSC.- Metu

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store