Dünya Ekonomik Forumu'nun 2025 İşlerin Geleceği Raporu'na göre, makine öğrenimi tüm sektörlerde küresel olarak en hızlı büyüyen mesleklerden biri olarak kabul ediliyor. Bunun nedenleri oldukça açık.
Makine öğrenimi alanına yeniyseniz, karmaşık algoritmalar ve teknik jargonlarla dolu bir labirente adım atmış gibi hissedebilirsiniz. İlerlemek için en iyi yol, makine öğrenimi konusunda pratik deneyim kazanmaktır.
Bu blog yazısında, adım adım güven kazanmanıza yardımcı olacak, yeni başlayanlar için en iyi makine öğrenimi projelerini inceleyeceğiz.
⏰ 60 saniyelik özet
- Yeni başlayanlar için uygun makine öğrenimi projelerini keşfetmek, teorik bilgi ve pratik beceriler kazandırır
- Gereksiz karmaşıklık olmadan temel ML kavramlarını anlamak için "Iris çiçek sınıflandırması" ve "spam e-posta algılama" gibi daha basit projelerle başlayın
- Pratik deneyim kazanmak, daha gelişmiş makine öğrenimi projeleri ve zorlukların üstesinden gelmek için temel oluşturur
- Gerçek dünya projeleri, makine öğrenimi uzmanlarının uyum sağlama becerilerini geliştirmesine, problem çözme becerilerini iyileştirmesine ve doğrusal regresyon ve karar ağaçları gibi ML tekniklerini anlamasına yardımcı olur
- Makine öğrenimi projelerine net hedeflerle yaklaşın, veri kalitesine öncelik verin ve yineleme yoluyla modelleri iyileştirin
- ClickUp ile makine öğrenimi projelerinizi takip edin, farklı teknikler deneyin ve tekrarlayan görevleri basitleştirmek için AI araçlarından yararlanın
Neden Makine Öğrenimi Projeleriyle Başlamalı?
AI ve makine öğrenimi algoritmaları hakkında okumak sizi ancak bir yere kadar götürebilir; gerçek anlayış pratik deneyimden gelir. Makine öğrenimi araçlarını kullandığınızda, farklı modellerin nasıl işlediğini, verilerin sonuçları nasıl etkilediğini ve sorunları gerçek zamanlı olarak nasıl giderebileceğinizi anlarsınız.
Makine öğrenimi projelerinde çalışmanın kariyerinize nasıl fayda sağlayabileceğini aşağıda bulabilirsiniz:
- Teoriyi gerçek becerilere dönüştürün: Makine öğrenimi teknikleri, uygulamada görene kadar soyut gelebilir. Projeler, öğrendiklerinizi uygulamaya geçirmenize yardımcı olur ve her şeyi daha hızlı kavramanızı sağlar
- Dikkat çeken bir portföy oluşturun: Makine öğrenimi mühendisi olmak istiyorsanız, işverenler sadece bildiklerinizi değil, neler yaptığınızı da görmek ister. Pratik projeler, sergileyebileceğiniz somut bir şey sağlar
- Gerçek dünyadaki zorlukları çözmeyi öğrenin: ML sadece doğru modeli seçmekle ilgili değildir. Dağınık verilerle uğraşacak, derin öğrenme algoritmalarını ince ayar yapacak ve hataları gidereceksiniz (uygulamada gerçekten önemli olan beceriler)
- Öğrenmeyi heyecan verici hale getirin: Sadece teoriyle uğraşmak çabuk sıkıcı olabilir. Ancak spam e-postaları tespit etmek veya gelecekteki hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek gibi eğlenceli bir iş üzerinde çalışıyorsanız, motivasyonunuzu koruyabilirsiniz
- Deneme ve hataları kabul edin: Kimse makine öğrenimini ilk denemede doğru yapamaz. Projeler, deneme, hata yapma ve makine öğrenimi becerilerini öğrenme için güvenli bir alan sağlar
Bu nedenle, başlamak için yeterli bilgiye sahip olana kadar beklemek yerine, sizi heyecanlandıran kolay makine öğrenimi projeleri seçin ve kodlamaya başlayın. İşleri yaparken çok daha fazla şey öğrenecek (ve daha fazla eğleneceksiniz).
📖 Daha fazla bilgi: AI alanında iş bulma: Hayalinizdeki işe kavuşun
Yeni Başlayanlar İçin En İyi 50 Makine Öğrenimi Projesi
Makine öğrenimine başlamak ilk başta zor görünebilir, ancak doğru projeler bu yolculuğu çok daha kolay hale getirebilir. Bu projeler, kavramları gerçek becerilere dönüştürmenize yardımcı olurken, etkileyici bir makine öğrenimi portföyü oluşturmanızı sağlar. Öğrenmeyi pratik ve ilgi çekici hale getiren en iyi makine öğrenimi projelerini keşfedelim.
1. İris çiçek sınıflandırması
Iris çiçeği veri kümesi projesi, makine öğreniminde bir klasik olup, sınıflandırmayı öğrenmek isteyen yeni başlayanlar için mükemmeldir. Bu projede, Iris çiçeklerini petal ve sepal ölçümlerine göre Setosa, Versicolor ve Virginica olmak üzere üç türe ayırmak için bir model eğitilir. Bu proje, veri görselleştirme, özellik seçimi ve model değerlendirme konularına mükemmel bir giriş sağlar.
🎯 Amaç: Sınıflandırma kavramlarını anlayın ve doğruluk ve görselleştirme tekniklerini kullanarak model performansını değerlendirmeyi öğrenin.
2. Spam e-posta algılama
Spam e-postalar can sıkıcıdır, ancak Gmail hangi e-postaları doğrudan spam klasörüne göndereceğini nasıl bilir? Bu ML projesi, spam'leri meşru mesajlardan ayırabilen bir e-posta sınıflandırıcı oluşturmayı içerir.
Gerçek e-posta veri kümeleriyle iş yapın, yararlı metin özelliklerini çıkarın ve metindeki kalıplara göre spam'i algılamak için bir model eğitin.
🎯 Amaç: Metin verilerini işlemeyi ve temizlemeyi öğrenin ve Naïve Bayes ve lojistik regresyon gibi ML sınıflandırıcılarını anlayın.
3. Film öneri sistemi
Netflix ve Hulu gibi akış platformları, kullanıcıların ilgisini çekmek için faizlerine göre film önerilerinde bulunan öneri sistemlerine güveniyor. Bu sistemler, görünüm kalıplarını analiz eder, kullanıcı tercihlerini karşılaştırır ve bir kişinin bir sonraki adımda nelerden hoşlanabileceğini tahmin eder.
Bu projede, binlerce kullanıcı derecelendirmesini içeren MovieLens veri setini kullanarak bir film öneri sistemi oluşturacaksınız. Gerçek dünya uygulamalarında yaygın olarak kullanılan işbirliğine dayalı filtreleme ve içerik tabanlı filtreleme gibi farklı yaklaşımları keşfedeceksiniz.
🎯 Amaç: Kullanıcı tabanlı ve öğe tabanlı öneriler arasındaki farkı anlayarak öneri algoritmalarının nasıl işlediğini öğrenin.
Bu proje için modelleme sistemi ve sonuçlar şöyle görünecektir:
✨ Eğlenceli Bilgi: Netflix yöneticileri, The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation(Netflix Öneri Sistemi: Algoritmalar, İş Değeri ve İnovasyon) adlı araştırma makalesinde, AI tabanlı öneri sistemlerinin şirkete yıllık 1 milyar dolar tasarruf sağladığını açıkladı.
4. Ev fiyatlarını tahmin etme
Gayrimenkul web sitelerinin ev fiyatlarını nasıl tahmin ettiğini hiç merak ettiniz mi? Bu proje, konum, yatak odası sayısı, metrekare ve daha fazlası gibi faktörlere dayalı olarak mülk değerlerini tahmin eden bir model oluşturmanıza yardımcı olur.
Konut fiyat tahmini, alıcıların, satıcıların ve yatırımcıların bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için gayrimenkul sektöründe yaygın olarak kullanılan regresyon analizinin klasik bir örneğidir. Gayrimenkul veri kümeleriyle çalışacak, verileri temizleyecek ve ön işlemeden geçirecek ve makine öğrenimini kullanarak doğru tahminlerde bulunacaksınız.
🎯 Amaç: Doğrusal regresyon ve diğer tahmin modellerini anlayın ve tahminleri iyileştirmek için özellik mühendisliğini keşfedin.
5. Müşteri kaybı tahmini
Şirketler müşterilerini kaybetmek istemez, ancak birinin ayrılmak üzere olduğunu nasıl anlayabilirler?
Netflix ve Spotify gibi işletmeler ve telekom sağlayıcıları, müşterilerin aboneliklerini ne zaman iptal edebileceklerini tahmin etmek için makine öğrenimini kullanıyor.
Projeniz için referans mimari tasarımı:
Bu projede, müşteri verileriyle (örneğin geçmiş satın alımlar, kullanım kalıpları ve şikayetler) çalışarak müşteri kaybını tahmin eden bir model oluşturacaksınız. Ayrıca iş uygulamalarında özellik seçiminin önemini anlayacaksınız.
🎯 Amaç: Karar ağaçları ve rastgele ormanlar gibi sınıflandırma modellerini kullanarak müşteri verilerini ve davranış kalıplarını analiz etmeyi öğrenin.
6. El yazısı rakam tanıma
Dokunmatik ekranda adınızı imzalamaya veya dijital klavyede bir sayı girmeye alışkın olmalısınız. Peki makineler bu el yazısı girişleri nasıl tanıyor?
Bu ML projesi, el yazısı görüntülerinden rakamları (0-9) tanıyacak bir modelin eğitilmesine odaklanmaktadır. Binlerce el yazısı sayı örneği içeren ünlü MNIST veri setini kullanacak ve bunları doğru şekilde sınıflandırmak için bir sinir ağı eğiteceksiniz.
🎯 Amaç: Görüntü verileri ve evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ile çalışarak sinir ağlarının görsel kalıpları nasıl işlediğini anlayın.
7. Sahte haber tespiti
Çevrimiçi içeriğin patlamasıyla birlikte, sahte haberler hiç olmadığı kadar hızlı yayılıyor. ML, gerçek ve sahte haberleri ayırt etmeye yardımcı olabilir mi?
Bu projede, haber makalelerini içeriklerine göre sınıflandırmak için bir model eğitecek, dil kalıplarını, kelime kullanımını ve yazım stillerini analiz edeceksiniz. Belirteçleme ve kelime gömme gibi doğal dil işleme (NLP) tekniklerini kullanarak, sosyal medya platformları ve doğruluk kontrolcüleri tarafından günümüzde aktif olarak üzerinde çalışılan, potansiyel olarak yanıltıcı makaleleri işaretleyebilen bir araç oluşturacaksınız.
🎯 Amaç: Yanlış bilgileri tespit etmek için Naïve Bayes ve SVM gibi sınıflandırma modellerini eğitmek üzere NLP tekniklerini nasıl uygulayacağınızı öğrenin.
📖 Daha fazla bilgi: AI bilgilerinizi geliştirmenize yardımcı olacak en iyi AI kursları
8. Ürün incelemelerinde duygu analizi
Amazon veya Yelp'te bir ürün yorumu bıraktınız mı? Şirketler, müşteri memnuniyetini anlamak için binlerce yorumu analiz eder ve bu proje size kendi duygu analizi modelinizi nasıl oluşturacağınızı öğretir.
Metni analiz ederek ürün yorumlarını olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırmak için bir model eğiteceksiniz. Bu proje, gerçek dünya müşteri geri bildirimleriyle çalışırken NLP tekniklerini ve metin sınıflandırmayı keşfetmek için harika bir yoldur.
🎯 Amaç: NLP tekniklerini kullanarak metinden duygu çıkarmayı öğrenin.
9. Film diyalog oluşturucu
Bu proje, ünlü filmlerin senaryolarını analiz ederek gerçekçi film diyalogları oluşturmak için bir modelin eğitilmesine odaklanmaktadır.
NLP teknikleriyle çalışarak modelinize karakterlerin nasıl konuştuğunu öğretecek ve AI destekli bir hikaye anlatıcısı oluşturacaksınız. Yaratıcı yazım veya derin öğrenme ile ilgileniyor olun, bu AI tarafından oluşturulan hikaye anlatımı ve diyalog oluşturmayı denemek için büyüleyici bir yoldur.
🎯 Amaç: Sıralı veriler ve doğal dil modelleriyle çalışın ve metin üretmek için tekrarlayan sinir ağı (RNN) eğitin.
10. Trafik işareti tanıma
Otonom araçlar, yol işaretlerini anında tanımak için yapay zekaya güvenir. Bu proje, görüntü verilerini kullanarak farklı trafik işaretlerini sınıflandırmak için bir modelin eğitilmesini içerir.
Görüntü işleme için güçlü bir derin öğrenme tekniği olan evrişimli sinir ağlarını (CNN) kullanarak bir modele yol işaretlerini görmeyi ve doğru bir şekilde tanımlamayı öğreteceksiniz. Otonom araçlar için yapay zeka ile ilgileniyorsanız, bu proje harika bir başlangıç noktasıdır.
🎯 Amaç: Görüntü tanıma modellerinin görsel verileri nasıl işlediğini öğrenin ve trafik işaretlerini özelliklerine göre sınıflandırmak için bir CNN eğitin.
11. Kişiselleştirilmiş fitness takipçisi
Fitness uygulamaları adım saymaktan daha fazlasını yapar: aktivitenizi analiz eder ve kişiselleştirilmiş egzersiz önerileri sunar.
Fitness ile ilgileniyorsanız veya sağlık teknolojilerinde yapay zeka konusunda meraklıysanız, kullanıcı verilerine dayalı olarak kalori yakımını tahmin eden veya egzersiz önerileri sunan bir makine öğrenimi modeli oluşturabilirsiniz. Bu proje, zaman serisi analizi ve tahmine dayalı modellemeye harika bir giriş niteliğindedir.
🎯 Amaç: Zaman serisi sağlık ve fitness verileriyle çalışın ve egzersiz eğilimlerini analiz etmek ve önerilerde bulunmak için bir model eğitin.
12. Hisse senedi fiyat tahmini
Hisse senedi fiyatları, şirket performansı, küresel etkinlikler ve yatırımcı duyarlılığı gibi sayısız faktöre bağlı olarak dalgalanır. Zaman serisi analizi ve regresyon modelleri kullanarak geçmiş hisse senedi fiyatlarını analiz etmek ve gelecekteki hareketleri tahmin etmek için bir model oluşturabilirsiniz.
🎯 Amaç: ML modellerinin finansal verileri nasıl işlediğini öğrenin ve tüccarların karar verme sürecinde kullandıkları kalıpları belirleyin.
📖 Daha fazla bilgi: Pazar Araştırması için Yapay Zeka Nasıl Kullanılır?
13. Vahşi yaşam türlerinin tanınması
Görüntülerden vahşi yaşam türlerini tanımlamak, çevreciler ve araştırmacılar için çok önemli bir görevdir. Bu proje, hayvanları fiziksel özelliklerine göre sınıflandırmak için bir ML modeli eğitmeyi içeriyordu. Biyoçeşitlilik veri kümeleriyle çalışarak, AI'nın vahşi yaşamın izlenmesi, araştırılması ve korunması çabalarına nasıl yardımcı olabileceğini keşfedeceksiniz.
🎯 Amaç: Farklı türleri sınıflandırmak için bir eğitim modeli geliştirin ve AI'nın ekolojik araştırma ve korumaya nasıl katkıda bulunduğunu keşfedin.
14. Titanic'te hayatta kalma tahmini
Titanik felaketi, en bilinen tarihi etkinliklerden biridir, ancak kimlerin hayatta kalacağını tahmin edebilseydiniz ne olurdu?
Bu proje, yaş, cinsiyet, bilet sınıfı ve ücret gibi gerçek yolcu bilgilerini kullanarak hayatta kalma olasılıklarını belirlemek için bir model eğitir. Yapılandırılmış verilerle çalışma, verileri temizleme ve hayatta kalma oranlarındaki kalıpları ortaya çıkarmak için sınıflandırma algoritmaları uygulama konusunda pratik deneyim kazanacaksınız.
🎯 Amaç: Gerçek dünya veri kümelerini temizlemeyi ve ön işleme tabi tutmayı öğrenin ve lojistik regresyon ve karar ağaçları gibi sınıflandırma modellerini uygulayın.
15. AI destekli özgeçmiş tarayıcı
Bu projede, özgeçmişleri tarayan ve iş tanımına uygunluklarına göre sıralayan bir makine öğrenimi modeli oluşturacaksınız. NLP ve anahtar kelime analizi ile çalışarak, işe alım yazılımlarının nasıl işlediğini (ve nasıl yenilebileceğini) perde arkasından göreceksiniz.
🎯 Amaç: NLP tekniklerini kullanarak özgeçmişlerden metin verilerini işleyin ve analiz edin, becerileri iş tanımlarıyla eşleştirin.
16. Şarap kalitesi tahmini
Asitlik, şeker içeriği ve alkol seviyeleri gibi faktörlere göre şarap kalitesini analiz etmek mi istiyorsunuz? Farklı şarapların kimyasal özelliklerini içeren bir veri kümesini analiz edin ve uzman değerlendirmelerine göre şarap kalitesini tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli eğitin. Bu tür projeler, kalite kontrolünü sağlamak için gıda ve içecek endüstrisinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
🎯 Amaç: Gıda ve içecek endüstrisinde makine öğreniminin nasıl kullanıldığını anlamak için kimyasal özelliklerle ilgili yapılandırılmış veri kümeleriyle çalışın.
17. İnsan faaliyetlerinin tanınması
Fitness uygulamaları ve akıllı saatler, yürüme, koşma ve uyku gibi insan aktivitelerini izlemek için sensörler kullanır. Bu proje, ivmeölçerler ve jiroskoplardan gelen sensör verilerine dayalı olarak farklı aktiviteleri tanımak için bir ML modelinin eğitilmesini içerir. Giyilebilir cihazların AI'yı kullanarak fitness ve günlük rutinleri nasıl izlediğini öğreneceksiniz.
🎯 Amaç: İnsan faaliyetlerini tanımlamak için bir sınıflandırma modeli eğitin.
18. Faiz oranı tahmini
Faiz oranları enflasyon, piyasa eğilimleri ve merkez bankası politikalarına göre dalgalanır. Finansal kurumlar, bu hareketleri tahmin etmek ve kredi stratejilerini ayarlamak için ML modellerini kullanır.
Burada, finansal verilerle çalışacak ve faiz oranı eğilimlerini tahmin eden bir regresyon modeli geliştireceksiniz. Bu, zaman serisi verilerini keşfetmek ve ekonomik tahminlerin nasıl yapıldığını anlamak için harika bir yoldur.
🎯 Amaç: Faiz oranı değişikliklerini tahmin etmek için bir regresyon modeli eğitin.
19. Bitki türlerinin tanımlanması
Botanikçiler, araştırmacılar ve hatta hobisi olan kişiler bile genellikle bitki türlerini sadece görüntülerden tanımlamaya ihtiyaç duyar. Makine öğrenimi ile bitki türlerini yaprak şekli, dokusu ve rengine göre tanıyan bir model oluşturabilirsiniz. Bu proje, farklı bitkileri sınıflandırabilen bir sınıflandırıcıyı eğitmek için bilgisayar görme tekniklerini kullanır.
🎯 Amaç: Görüntü sınıflandırma ve derin öğrenme modelleriyle çalışarak görüntülerden bitki türlerini tanımlayın.
20. Perakende fiyat optimizasyonu
Perakendeciler, pazar talebine, rakip fiyatlandırmasına ve müşteri davranışlarına göre ürün fiyatlarını sık sık ayarlamalıdır. Fiyatlandırma eğilimlerini ve satış verilerini analiz ederek optimum ürün fiyatlarını tahmin eden bir model oluşturarak bu süreci basitleştirebilirsiniz. Şirketler, dinamik fiyatlandırma stratejileri uygulamak için benzer makine öğrenimi modellerini kullanarak rekabet gücünü korurken kârı en üst düzeye çıkarır.
🎯 Amaç: Talebe göre fiyat ayarlamaları önermek için bir model eğitin.
21. Kredi uygunluğu tahmini
Bu projede, gerçek dünya finansal verilerini analiz edecek ve başvuru sahiplerinin kredi uygunluğunu belirlemek için bir model eğiteceksiniz. Bu, kredi risk değerlendirmesinin nasıl işlediğini ve kredi kararlarında ML'nin rolünü anlamanıza yardımcı olacaktır.
🎯 Hedef: Kredi başvuru sahiplerini uygun veya uygun olmayan olarak sınıflandırmak ve bankacılıkta risk değerlendirmesinin nasıl yapıldığını anlamak için bir model eğitin
22. Envanter talep tahmini
Perakendeciler ve depolar, fazla stok veya stok eksikliğini önlemek için envanteri verimli bir şekilde yönetmelidir. Bu proje, ML'yi geçmiş satış verilerini, mevsimsel eğilimleri ve tatiller gibi dış faktörleri analiz etmek için kullanarak bir talep tahmin modeli oluşturmaya odaklanmaktadır.
Bu model, işletmelerin tedarik zincirlerini optimize etmelerine ve müşteri memnuniyetini artırmalarına yardımcı olur.
🎯 Hedef: ML'de zaman serisi tahmin teknikleriyle çalışın.
23. Sıkça Sorulan Sorular için AI Chatbot
Müşteri hizmetleri web sitelerinden mobil uygulamalara kadar her yerde chatbotlar var. Peki, bu chatbotlar soruları nasıl anlıyor ve yanıtlıyor?
Bu projede, sık sorulan sorulara yanıt veren basit bir yapay zeka destekli sohbet robotu oluşturacaksınız. Modelinizi yaygın soru ve cevaplardan oluşan bir veri kümesiyle eğiterek, kullanıcı sorgularını doğru şekilde yanıtlayabilen bir bot oluşturacaksınız.
🎯 Hedef: Kullanıcı sorgularını anlamak ve işlemek için metin sınıflandırma tekniklerini kullanarak bir sohbet robotu eğitin.
📖 Daha fazla bilgi: Kurumsal Takımlar için AI Kullanım Örnekleri ve Uygulamaları
24. Spam arama algılama
Telefonunuz çalıyor ve "Dolandırıcılık Olasılığı Yüksek" uyarısı çıkıyorsa, bu uyarı için yapay zekaya teşekkür etmelisiniz. Telekom şirketleri, sizi rahatsız etmeden spam aramaları tespit etmek ve bloklamak için makine öğrenimini kullanıyor.
Bu projede, istenmeyen aramaları işaretlemek için arama kalıplarını, süreleri ve kullanıcı raporlarını analiz eden bir ML modeli oluşturacaksınız.
🎯 Hedef: Spam telefon aramalarını tanımlamak için bir model eğitin.
25. El yazısı matematik denklem çözücü
Bir bilgisayarın el yazısı matematik ödevinizi çözmesini hiç istediniz mi? Bu proje tam da bunu yapıyor.
Görüntülerden sayıları, sembolleri ve denklemleri tanımak için derin öğrenme modelini eğiterek, Photomath gibi uygulamalar gibi AI'nın el yazısını nasıl okuduğunu ve yorumladığını görebilirsiniz.
🎯 Hedef: Rakamları ve sembolleri tanıyacak bir model eğitin ve AI'nın problem çözme için görsel verileri nasıl işlediğini öğrenin.
26. Müzik türü sınıflandırması
Spotify gibi uygulamalar bir şarkının rock, caz veya hip-hop türüne ait olup olmadığını nasıl anlar? Bu sihir değil, makine öğrenimi! Bu proje, ses özelliklerine göre şarkıları rock, caz veya hip-hop gibi türlere sınıflandırmak için bir model eğitmenize olanak tanır.
Tempo, perde ve ritim gibi unsurları analiz ederek, modeliniz farklı müzik tarzlarını ayırt etmeyi öğrenecek.
🎯 Hedef: Ses verileri ve sınıflandırma algoritmalarıyla nasıl iş yapıldığını anlamak.
27. YouTube video kategorisi tahmini
Her gün milyonlarca video yükleniyor ve YouTube her zaman bir sonraki izlemek istediğinizi tam olarak biliyor. İşte makine öğreniminin işleyişi budur.
Bu proje, videoları başlıklarına, açıklamalarına ve meta verilerine göre kategorize etmek için bir model eğitir. Platformların içeriği düzenlemesine ve önerileri iyileştirmesine yardımcı olur.
🎯 Hedef: Videoları eğitim, eğlence ve teknoloji gibi kategorilere ayırmak için bir model eğitin.
28. AI destekli kitap önerileri
Bir sonraki kitabınızı seçmek artık karanlıkta el yordamıyla arama yapmak zorunda değil. AI destekli bir öneri sistemi, okuma geçmişinize, puanlamalarınıza ve kullanıcı tercihlerinize göre kitaplar önerebilir.
Bu proje, Kindle ve Goodreads'te kullanılan algoritmalara benzer şekilde, insanların nelerden hoşlandıklarına dair kalıpları anlayan bir makine öğrenimi modeli eğitmenize yardımcı olur.
🎯 Hedef: İşbirlikçi filtrelemeyi kullanarak bir öneri modeli eğiterek AI'nın okuma deneyimlerini nasıl kişiselleştirdiğini anlayın.
29. Spor maç sonuçları tahmini
Maç sonuçlarını tahmin etmek sadece fanatik taraftarların işi değildir. Spor analistleri ve bahis şirketleri, geçmiş maçları, oyuncu istatistiklerini ve takım performansını analiz etmek için AI kullanır. Bu proje, spor analitiği konusunda pratik deneyim sağlar ve veriye dayalı tahminler yapmak için bir model oluşturmanıza yardımcı olur.
🎯 Hedef: Kazananları tahmin etmek için bir sınıflandırma modeli eğitin ve AI'nın spor analizini ve tahminlerini nasıl geliştirdiğini keşfedin.
30. AI tabanlı hava tahmini
Hava tahminleri sadece gökyüzünde bulut olup olmadığını kontrol etmekten ibaret değildir. Makine öğrenimi, geçmiş hava modellerini analiz ederek sıcaklık, yağış ve diğer koşulları etkileyici bir doğrulukla tahmin edebilir.
Bu proje, Doğrusal Regresyon Algoritması ve Nave Bayes Sınıflandırma Algoritması kullanılarak hava tahmini yapmayı içerir.
🎯 Hedef: Atmosferdeki sıcaklık ve yağış miktarını tahmin etmek için bir model eğitin.
31. AI destekli kişilik testi
Çevrimiçi kişilik testleri eğlenceli görünebilir, ancak doğru sonuçlar elde etmek için ciddi veri bilimi teknikleri kullanır. Makine öğrenimi algoritmaları, anket yanıtlarını analiz ederek kişilik özelliklerini belirleyebilir ve bu da onları kariyer rehberliğinden flört uygulamalarına kadar her alanda kullanışlı hale getirir.
Bu proje, anket verilerindeki kalıpları tanımak ve farklı kişilik tiplerini sınıflandırmak için denetimsiz bir makine öğrenimi tekniği olan K-Means Kümeleme kullanarak bir modelin eğitilmesini içerir.
🎯 Amaç: Kişilik özelliklerini sınıflandırmak ve davranış analizi yapmak için bir ML modeli oluşturun
32. Müşteri şikayetlerinin sınıflandırılması
Hiç kimse sonsuz müşteri şikayetlerini incelemekten hoşlanmaz ve işler için bunları yönetmenin verimli bir yolu gerekir. Makine öğrenimi, şikayetleri faturalandırma sorunları, ürün kusurları veya hizmet sorunları gibi konulara ayırarak bu işi kolaylaştırır.
Bu proje, şikayet sınıflandırmasını otomatikleştiren bir modelin eğitilmesine odaklanarak müşteri desteğini daha hızlı ve verimli hale getirir.
🎯 Hedef: NLP'yi kullanarak şikayetleri farklı kategorilere ayırmayı öğrenin.
33. AI tabanlı sosyal medya trend analizi
Sosyal medya trendlerini takip etmek tam zamanlı bir iştir, ancak AI bu ağır işi sizin yerinize yapabilir. Bu proje, trend olan konuları izleyen, kullanıcıların duygularını analiz eden ve platformlar arasında kalıpları belirleyen bir model oluşturur.
İşletmeler, influencer'lar ve pazarlamacılar bu içgörüleri kullanarak rakiplerinin bir adım önünde olabilirler.
🎯 Hedef: Gerçek zamanlı sosyal medya verileri ve NLP modelleriyle çalışın ve trendleri tespit etmek ve duygu analizi yapmak için bir AI sistemi eğitin.
34. Otomatik video özetleme
Tam bir video izlemek için yeterli zamanınız yok mu? AI ve ML araçları sizin için anahtar anları çıkarabilir. Bu proje, uzun videoları analiz etmek ve özetler oluşturmak için bir model eğitir, böylece haberleri, dersleri veya trend olan içerikleri daha kolay takip etmenizi sağlar.
🎯 Hedef: Video veri kümeleri ve derin öğrenme modelleriyle çalışarak, önemli segmentleri tanımlamak ve çıkarmak için bir AI sistemi eğitin.
35. AI destekli iç tasarım önerileri
Bir alanı dekore etmek çok zor olabilir: çok fazla seçenek ve çok az zaman. Bu proje, oda görüntüleri ve kullanıcı tercihlerine göre mobilya, renk şemaları ve düzenler öneren bir AI modeli oluşturur.
🎯 Hedef: Görüntü tanıma ve stil aktarım modelleriyle çalışın ve tasarım trendlerine göre dekor önerilerinde bulunacak bir makine öğrenimi modeli oluşturun.
36. AI tabanlı kod otomatik tamamlama
Kod yazmak tekrarlayıcı olabilir, ancak AI bu işlemi daha sorunsuz hale getirebilir. Bu proje, yazarken ilgili kod parçacıkları önermek üzere bir model eğitir, böylece programlama daha hızlı hale gelir ve hatalar azalır.
🎯 Hedef: Büyük kod depoları ve programlama veri kümelerini kullanarak bağlamsal kod tahminleri için bir AI proje yönetimi modeli eğitin.
37. Film eleştirisi duygu analizi
Bu proje, film yorumlarını olumlu, tarafsız veya olumsuz olarak sınıflandıran bir duygu analizi modeli oluşturur. Doğal dil işleme konusunda ilk adımları atmak ve AI'nın metinlerdeki insan duygularını nasıl yorumladığını görmek için harika bir yoldur.
🎯 Hedef: Büyük film eleştirisi veri kümelerini işleyin ve NLP tekniklerini kullanarak bir duygu analizi modeli eğitin
38. Uçuş gecikmelerini tahmin etme
Bu proje, bir uçuşun zamanında mı yoksa gecikecek mi olduğunu tahmin etmek için geçmiş uçuş verilerini analiz etmeyi içerir. Hava koşulları, kalkış saati ve havayolu geçmişi gibi bilgileri kullanarak, yolcuların daha iyi planlama kararları almasına yardımcı olacak bir model eğiteceksiniz.
🎯 Hedef: Uçuşları zamanında veya rötarlı olarak sınıflandırmak için bir model eğitin ve havacılıkta planlama ve lojistik için AI'nın nasıl kullanıldığını öğrenin.
39. Görsel altyazı sistemi
Bu proje, görsel engelli kullanıcılar için görüntüleri aranabilir ve erişilebilir hale getiren, görüntüler için altyazılar oluşturan bir derin öğrenme modeli oluşturur. ML modu, bir görüntüyü girdi olarak alır ve bunun için açıklayıcı bir altyazı oluşturur. Bilgisayar görüşü (görüntüyü anlamak için) ve doğal NLP (metin oluşturmak için)'yi birleştirir.
🎯 Hedef: Görüntüler için doğal sesli altyazılar oluşturmak üzere bir model eğitin.
40. Tıbbi tanı tahmini
Makine öğrenimi, sağlık hizmetlerinde, özellikle erken hastalık teşhisinde gerçek bir etki yaratıyor. Bu proje, potansiyel koşulları tahmin etmek için semptomlar, tıbbi geçmiş ve test sonuçları gibi hasta verilerini analiz etmek üzere bir modelin eğitilmesini içerir. ML modellerinin karar ağaçları, rastgele orman veya sinir ağları gibi tekniklerle verileri nasıl analiz ettiğini öğreneceksiniz.
🎯 Hedef: Yapılandırılmış tıbbi veri kümeleriyle çalışın ve semptomlara ve test sonuçlarına göre hastalıkları sınıflandırmak için bir model oluşturun.
41. Alışveriş için yapay zeka destekli sanal deneme
Çevrimiçi alışveriş çok kolay, ama satın almadan önce kıyafetlerin veya aksesuarların size nasıl yakıştığını görebilseydiniz nasıl olurdu? Bu proje, kullanıcıların fotoğraf yükleyip farklı stilleri sanal olarak deneyebilmelerini sağlayan bir bilgisayar görme modeli oluşturur. Bilgisayar görme ve derin öğrenmeyi kullanarak ürünleri bir kişinin görüntüsüne veya videosuna gerçek zamanlı olarak haritalar.
🎯 Hedef: Görüntü işleme ve yüz tanıma modelleriyle çalışın.
42. AI destekli dil çevirmeni
Hiç çevrimiçi çevirici kullandınız ve sonuçta tamamen yanlış bir çeviri elde ettiyseniz, dil çevirisinin ne kadar zor olabileceğini bilirsiniz. Bu proje, kelime kelime çeviri yapmak yerine, bağlamı gerçekten anlayan bir çeviri modeli oluşturmaya odaklanmaktadır. Derin öğrenme modellerine dayanan Nöral Makine Çevirisi (NMT) kullanır.
🎯 Hedef: Transformatörler gibi derin öğrenme teknikleri hakkında pratik deneyim kazanın.
43. AI destekli akıllı ev asistanı
Akıllı ev cihazları harika, ama ya gerçekten akıllı olsalardı? Bu proje, ışıkları ayarlayan, sıcaklığı ayarlayan ve hatta uyanmadan kahvenizi hazırlayan alışkanlıklarınızı öğrenen bir asistan oluşturarak otomasyonu bir adım öteye taşıyor. ML modellerinin konuşma tanıma (NLP), niyet algılama, ses kimlik doğrulama ve uyarlanabilir öğrenme alanlarında nasıl işlediğini öğreneceksiniz.
🎯 Hedef: Gerçek akıllı ev cihazı API'leriyle çalışın ve kullanıcı rutinlerini tanıyıp tahmin edecek bir model eğitin.
44. AI destekli podcast özetleyici
Podcast'ler harika içeriklerle doludur, ancak anahtar noktaları bulmak için saatlerce ses kaydı dinleyecek zamanı kim bulabilir? Bu proje, sizin için dinlemeyi yapan bir yapay zeka oluşturur; en önemli noktaları seçer ve kısa, kolay anlaşılır bir özet sunar. Ses girdilerini işler, konuşmayı metne dönüştürür ve NLP tekniklerini kullanarak anahtar bilgileri çıkarır.
🎯 Hedef: Gelişmiş ses işleme tekniklerini kullanarak konuşmayı metne dönüştürün.
45. Konuşmayı metne dönüştürme aracı
Sesleri manuel olarak metne dönüştürmek zahmetli bir iştir ve geleneksel konuşma-metin dönüştürme araçları bile farklı aksanlar, arka plan gürültüsü ve birden fazla konuşmacı ile zorlanabilir.
Bu proje, konuşmaları metin'e doğru bir şekilde dönüştürürken, konuşmaların üst üste binmesi ve çeşitli lehçeler gibi zorlukları da ele alan sağlam bir transkripsiyon modeli geliştirmeye odaklanmaktadır. Fonemleri (temel ses birimleri) anlamak için Derin Sinir Ağları (DNN) veya Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) kullanır.
Videolar için altyazı oluşturmaktan not almaya yardımcı olmaya kadar, bu AI sistemi konuşulan içeriği daha erişilebilir hale getirir.
🎯 Hedef: Konuşma tanıma için derin öğrenme modelleri uygulayın ve arka plan gürültüsünü filtreleyerek ve konuşmacıları ayırt ederek doğruluğu artırın.
46. Seyahat güzergahı planlayıcı
Bir seyahat planlamak, seyahatin kendisi kadar yorucu olabilir: Ziyaret edilecek en iyi yerleri bulmak, programları yönetmek ve her şeyin birbirine uymasını sağlamak.
Bu proje, gezginlerin tercihlerine, bütçelerine ve programlarına göre kişiselleştirilmiş seyahat planları oluşturan bir yapay zeka seyahat asistanı oluşturur. Seyahat süresini ve bütçeyi optimize ederken en iyi turistik yerleri, restoranları ve aktiviteleri önerebilir. Planlayıcı, yerler, restoranlar ve aktiviteler önermek için işbirliğine dayalı filtreleme ve içerik tabanlı filtreleme gerektirir.
🎯 Hedef: Hedefler, konaklama yerleri ve etkinlikler hakkında bilgi toplamak için ilgili verileri toplayın ve kişiselleştirilmiş seyahat programları öneren bir öneri sistemi uygulayın.
47. AI tabanlı süpermarket kasası sistemi
Self servis kasalar hızlı olması gerekir, ancak her bir öğeyi taramak hala zaman alır. AI, barkodsuz ürünleri tanıyabilseydi ne olurdu?
Bu proje, şekil, renk ve ambalaja göre ürünleri tanımlayarak ödeme sürecini hızlandıran otomatik bir sistem oluşturarak bu sorunu çözmeyi amaçlamaktadır. Sistem, ürünleri tanımlamak için bilgisayar görüşünü kullanır.
🎯 Hedef: Farklı ürünlerin görüntülerini toplayın ve etiketleyin, öğeleri farklı açılardan tanıyacak bir model eğitin.
48. Otomatik makale puanlama sistemi
Deneme yazıları notlandırmak, sonsuza kadar süren görevlerden biridir ve dürüst olalım, dünyadaki en heyecan verici iş değildir. Bu proje, deneme yazıları gramer, yapı ve netlik açısından değerlendirmek üzere bir model eğitmeye odaklanmaktadır. Deneme yazıları puanlarını tahmin etmek için destek vektör makineleri (SVM), rastgele orman veya sinir ağları kullanır.
Sonuç olarak, öğretmenler daha hızlı not verebilir ve öğrenciler daha hızlı geri bildirim alabilir.
🎯 Hedef: Yazı kalitesini ve tutarlılığını analiz etmek için bir makine öğrenimi modeli eğitin.
49. AI destekli tarif önerileri
Bu proje, mevcut malzemelerin listesini alan ve NLP tekniklerini kullanarak tarifler öneren bir model oluşturur. AI, bir tarif veritabanını tarar, en uygun sonuçları bulur ve yemek önerilerinde bulunarak mutfak kararlarını çok daha kolay hale getirir.
Bu proje için işbirliğine dayalı filtreleme (benzer zevk profillerine sahip kullanıcıları belirleme) ve içerik tabanlı filtreleme (tarif özelliklerine dayalı öneriler) makine öğrenimi tekniklerini kullanabilirsiniz.
🎯 Hedef: Kişiselleştirilmiş yemek önerileri için bir öneri modeli eğitin.
50. Gerçek zamanlı konuşma duygusu tanıma
İnsan konuşması sadece kelimelerden ibaret değildir; duyguları da taşır. Bu proje, mutluluk, hayal kırıklığı veya üzüntü gibi duyguları algılamak için ses tonunu, perdesini ve konuşma kalıplarını analiz etmek üzere bir AI modeli eğitmeyi içerir. Müşteri hizmetleri analitiği, zihinsel sağlık izleme ve AI destekli asistanlar için kullanışlıdır.
🎯 Hedef: Konuşma veri kümeleri ve ses özellikleri çıkarma ile çalışın ve gerçek zamanlı konuşmalarda duyguları sınıflandırmak için bir model eğitin.
Makine Öğrenimi Projelerine Nasıl Yaklaşmalı?
Makine öğrenimi, kodlamadan daha fazlasıdır. Net bir plan, veri toplamadan sonuçlar veren bir modelin dağıtımına kadar odaklanmanıza yardımcı olur. Doğru yaklaşım ve stratejiyle, sıkıcı görevlere daha az zaman harcayıp modelinizi geliştirmeye daha fazla zaman ayırabilirsiniz.
🧠 Biliyor muydunuz? Veri bilimi projelerinin yaklaşık %87'si üretime geçemiyor! Makine öğreniminin karmaşıklığı ve sonsuz araç seçimleri göz önüne alındığında, pek çoğunun daha başlamadan takılıp kalması şaşırtıcı değil.
Adım 1: Sorunu belirleyin
Sorunu tanımlamak, veri hazırlama ve modelleme tekniklerinden başarı için gerçekçi beklentiler belirlemeye kadar sonraki tüm adımlar için sağlam bir temel oluşturur.
Bu nedenle, kodlamaya başlamadan önce, neyi başarmak istediğinizi net bir şekilde anlamanız çok önemlidir.
- Görev tahmin tabanlı, kalıp bulma veya karar verme mi?
- Gerçek dünya uygulaması veya iş hedefi nedir?
- Hangi kısıtlamalar var (doğruluk, yorumlanabilirlik, kaynaklar)?
İyi tanımlanmış bir problem ifadesi, projenin odaklanmasını sağlar ve gereksiz karmaşıklığı önler. Ancak dürüst olalım, her şeyi baştan itibaren yapılandırılmış halde tutmak her zaman kolay değildir.
ClickUp, en karmaşık projeleri bile basitleştirmek için tasarlanmış iş için her şeyi içeren uygulamadır. Birden fazla araçla uğraşmak yerine, hepsi bir arada yazılım geliştirme platformunu kullanarak tüm makine öğrenimi projenizi tek bir yerde haritalayabilir, her şeyi düzenli tutabilir ve takımınızın uyum içinde çalışmasını sağlayabilirsiniz.
ClickUp Belgeleri ile şunları yapabilirsiniz:
- Proje kapsamınızı tanımlayın: Sorunu, hedefleri ve anahtar kısıtlamaları yapılandırılmış bir belgede açıkça özetleyin
- Gerçek zamanlı işbirliği: Fikirlerinizi paylaşın, yorumlar bırakın ve hedeflerinizi takımınızla anında iyileştirin
- Fikirleri eyleme dönüştürün: Belgenizin bölümlerini kolayca görevlere dönüştürerek her içgörünün ilerlemeye yol açmasını sağlayın
Adım 2: Verileri toplayın ve hazırlayın
Veriler, tüm makine öğrenimi projelerinin temelidir. Verileriniz dağınık veya alakasızsa, en iyi algoritmalar bile yardımcı olamaz. Bu nedenle verilerinizi doğru şekilde hazırlamak en önemli adımlardan biridir. Bu, modelinizin yüksek kaliteli bilgilerden öğrenmesini ve doğru tahminler yapmasını sağlar.
Makine öğrenimi için verileri hazırlama ve işleme:
- 📊 Doğru veri kümesini bulun: Verileri çevrimiçi kaynaklardan, şirket kayıtlarından, API'lerden alabilir veya hatta kendiniz toplayabilirsiniz. Verilerin sorununuzla alakalı olduğundan ve öğrenmek için yeterli örnek içerdiğinden emin olun
- 🔍 Eksik değerleri düzeltin: Gerçek dünya verileri genellikle dağınıktır. Bazı girdiler boş veya yanlış olabilir. Bunları kaldırmanız, doldurmanız veya ne olması gerektiğini tahmin etmeniz gerekir
- 🧹 Verileri temizleyin ve biçimlendirin: Her şeyin doğru biçimde olduğundan emin olun. Tarihler aynı görünmeli, metinler tutarlı olmalı ve yinelenen girdiler kaldırılmalıdır
- Verileri daha kullanışlı hale getirin: Bazen verileri daha kullanışlı hale getirmek için bazı değişiklikler yapmanız gerekir. Örneğin, bir kişinin doğum yılını biliyorsanız, bunu yaşına dönüştürebilirsiniz, bu da tahminler için daha yararlı olabilir
Çok mu fazla geliyor? Olabilir. Ancak her şeyi manuel olarak yönetmek zorunda değilsiniz. ClickUp Kontrol Listeleri, veri toplama, temizleme, biçimlendirme gibi her adımı takip eder, böylece hiçbir şey gözden kaçmaz. İşleri tamamladıkça işaretleyin.
Özel Durumları kullanarak iş akışınızı düzenleyebilirsiniz. Görevleri "Ham Veri", "Temizleme Devam Ediyor" ve "Eğitime Hazır" olarak etiketleyin, böylece herkes bir bakışta işlerin tam olarak nerede olduğunu bilir.
Adım 3: Doğru araçları ve teknolojileri seçin
Tamam, verileriniz temiz ve kullanıma hazır olduğuna göre, modelinizi oluşturmanıza ve eğitmenize yardımcı olacak araçları ve teknolojileri belirleme zamanı geldi.
Doğru seçim, çözmeye çalıştığınız sorunun türüne, verilerinizin karmaşıklığına ve farklı makine öğrenimi çerçevelerine aşinalığınızın derecesine bağlıdır.
Doğru araçları erken aşamada seçmek, geliştirme sürecini daha sorunsuz hale getirir ve kurulumla uğraşmak yerine problemi çözmeye odaklanmanıza yardımcı olur. Makine öğrenimi projeleri genellikle şunları gerektirir:
- Bir programlama dili
- Veri işleme, görselleştirme ve model oluşturma için kütüphaneler
- Kodlarınızı yazıp test edebileceğiniz bir geliştirme ortamı
İşte sık kullanılan araçlar ve en uygun kullanım alanları hakkında hızlı bir bilgi notu:
| Araç | Kategori | Kullanım Örneği |
| TensorFlow | Kütüphane | Derin öğrenme modelleri oluşturma ve eğitme |
| scikit-learn | Kütüphane | Klasik makine öğrenimi algoritmaları |
| Jupyter Notebook | IDE | Veri keşfi, görselleştirme ve prototip oluşturma |
| Pandalar | Kütüphane | Veri işleme ve ön işleme |
| Matplotlib | Kütüphane | Grafikler ve görselleştirmeler oluşturma |
Neyse ki, ClickUp Entegrasyonları 1.000'den fazla iş aracını destekler, böylece platformlar arasında geçiş yaparak zaman kaybetmenize gerek kalmaz. AWS, Microsoft Azure, TensorFlow, scikit-learn ve daha fazlasını çalışma alanınızın içinden bağlayabilirsiniz.
Buluttan veri kümeleri çekmeniz mi gerekiyor? AWS veya Azure ile senkronizasyon yapın. Deneyler mi yapıyorsunuz? TensorFlow ile model sürümlerini takip edin. Hangi araçları kullanıyor olursanız olun, ClickUp hepsini bir araya getirir, böylece ekstra uğraşmadan her şeyi tek bir yerden yönetebilirsiniz.
Adım 4: Model mimarisini tasarlayın
Burada, modelinizin verilerden nasıl öğreneceğini şekillendirirsiniz. İyi tasarlanmış bir model, aşırı karmaşık olmadan önemli kalıpları yakalar ve bu sayede etkili ve verimli olur.
🧐 Doğru model türünü seçin: Öncelikle, çözmeye çalıştığınız sorunun türünü belirleyin
| Sorun | Makine Öğrenimi Teknikleri |
| Sınıflandırma (ör. spam algılama, dolandırıcılık algılama) | Lojistik regresyon, karar ağaçları ve sinir ağları |
| Regresyon (ör. ev fiyatı tahmini, hisse senedi tahmini) | Doğrusal regresyon, rastgele ormanlar ve gradyan güçlendirme |
| Kümeleme (ör. müşteri segmentasyonu) | K-Means ve hiyerarşik kümeleme |
⚙️ Basit başlayın ve karmaşıklığı ayarlayın: Lojistik regresyon veya karar ağaçları gibi temel bir algoritma ile başlayın. Doğruluk yeterince iyi değilse, gradyan güçlendirme veya sinir ağları gibi daha karmaşık modellere geçin
🎯 En önemli özellikleri seçin: Veri kümenizde çok sayıda sütun olabilir, ancak bunların hepsi yardımcı olmayabilir. Ev fiyatlarını tahmin ediyorsanız, konum ve metrekare boya renginden daha yararlıdır. Gereksiz verileri kaldırmak modeli daha verimli hale getirir
💡Profesyonel İpucu: ClickUp Görev Bağımlılıklarını kullanarak model geliştirmenin her aşamasını haritalandırın, böylece takımınız ilerlemeden önce nelerin yapılması gerektiğini bilir!
Adım 5: Modeli eğitin ve ince ayarlarını yapın
Şimdiye kadar hazırlık yaptınız: veri topladınız, doğru araçları seçtiniz ve modeli tasarladınız. Ancak, verileri nasıl yorumlayacağını bilmeyen iyi tasarlanmış bir model işe yaramaz. Eğitim, modeli rastgele tahminlerden, kalıpları tanıyıp tahminlerde bulunabilen bir şeye dönüştürür.
- Verilerinizi doğru şekilde bölün: Modelinizin sadece gördüklerini ezberlemesini istemezsiniz; yeni veriler üzerinde iyi tahminler yapması gerekir. Bu nedenle veri kümeleri genellikle şu şekilde bölünür: Eğitim kümesi: Modelin kalıpları öğrendiği yer Doğrulama kümesi: Ayarları değiştirmek ve aşırı uyumlamayı önlemek için kullanılır Test kümesi: Görülmemiş veriler üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini görmek için yapılan son kontrol
- Eğitim seti: Modelin kalıpları öğrendiği yer
- Doğrulama seti: Ayarları değiştirmek ve aşırı uyumu önlemek için kullanılır
- Test seti: Görülmemiş veriler üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini görmek için yapılan son kontrol
- Verileri modele girin: Modeliniz girdileri alır, bir tahminde bulunur ve bunu gerçek cevapla karşılaştırır. Yanlış cevap verirse (ki ilk başta verecektir), iç ayarlarını iyileştirmek için düzeltir
- Döngüler halinde eğitin: Model verileri birden çok kez inceler ve her turdan sonra kendini geliştirir. Çok az geçiş yaparsanız çok fazla şey öğrenemez, çok fazla geçiş yaparsanız verileri anlamak yerine ezberleyebilir
- Eğitim seti: Modelin kalıpları öğrendiği yer
- Doğrulama seti: Ayarları değiştirmek ve aşırı uyumu önlemek için kullanılır
- Test seti: Görülmemiş veriler üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini görmek için yapılan son kontrol
Model eğitimi tek seferlik bir işlem değildir. Model iyi performans göstermiyorsa, model ayarlarını (diğer adıyla hiperparametreleri) ayarlamanız, farklı bir algoritma denemeniz veya hatta geri dönüp verilerinizi iyileştirmeniz gerekebilir. Her şey deneme, hata ve iyileştirme ile ilgilidir.
ML modellerinizin performansını gerçek zamanlı olarak izlemek mi istiyorsunuz? ClickUp Gösterge Panellerini deneyin. 50'den fazla özel bileşen içeren bu kişiselleştirilmiş gösterge panelleri, projenizin ilerlemesini ve gerçek zamanlı performansını izlemeyi kolaylaştırır. Bu, anında yinelemeler yaparak takım verimliliğini ve müşteri memnuniyetini artırmanıza yardımcı olur.
ClickUp'ta gösterge panelinizi nasıl kuracağınızı öğrenin!👇
💡 Profesyonel İpucu: Her deneyi, hiperparametre ayarını ve doğruluk metriğini manuel olarak mı izliyorsunuz? Bu, ihtiyacınız olmayan bir baş ağrısıdır. ClickUp Özel Alanları, hassasiyet, geri çağırma ve F1 puanı gibi anahtar metrikleri doğrudan görev görünümünüzde kaydetmenize olanak tanır. Böylece, sonsuz defterleri karıştırmadan neyin işe yarayıp neyin yaramadığını her zaman net bir şekilde görebilirsiniz.
Adım 6: Gerçek dünyada kullanmak için dağıtın
Harika bir model oluşturmak heyecan vericidir, ancak asıl etki, insanlar onu gerçekten kullanabildiğinde ortaya çıkar. Dağıtım, modelinizin bir deneyden pratik bir araca dönüşerek canlı veriler üzerinde tahminler yapmaya başladığı aşamadır. Bu adım, modelinizin erişilebilir, verimli ve ihtiyaç duyulan sisteme entegre olmasını sağlar.
Makine öğrenimi modellerini uygulamak birçok hareketli parçayı içerir, ancak ClickUp Proje Yönetimi Yazılımı, görselleştirme araçlarıyla her görevin üstesinden gelmenizi kolaylaştırır:
- Kanban Panoları: Basit sürükle ve bırak arayüzü ile görevleri "Kurulum", "Test" ve "Canlı" gibi aşamalardan kolayca taşıyın. İlerleme kaydeden, tamamlanan ve hala dikkat edilmesi gerekenleri hızlıca görün
- Zaman Çizelgesi Görünümü: Tamamlanan, devam eden ve yaklaşan tüm görevlerin yapılandırılmış bir özetini alın. Güncellemeleri takımla paylaşın ve paydaşları bir bakışta bilgilendirin
ClickUp Görünümleri, dağıtımınızın gerçek zamanlı bir anlık görüntüsünü sunar, böylece sadece parmaklarınızı çaprazlayıp en iyisini ummak zorunda kalmazsınız. Her şey yolunda gider ve son dakika sürprizleri olmaz.
📖 Daha fazla bilgi: Denetimli ve Denetimsiz Makine Öğrenimi
Adım 7: İzleyin, güncelleyin ve iyileştirin
Tebrikler! Modeliniz yayında ve tahminler yapıyor, ancak işiniz henüz tamamlanmadı.
Zamanla veriler değişir, trendler değişir ve bir zamanlar doğru olan bir model hatalar yapmaya başlayabilir. Güvenilirliğini korumak için performansını izlemeniz, yeni verilerle güncellemeniz ve gerçek dünyadan gelen geri bildirimlere göre iyileştirmeler yapmanız gerekir.
- Performansı düzenli olarak izleyin: Doğruluk ve kesinlik gibi anahtar metrikleri izleyin. Bu metrikler düşmeye başlarsa, modelinizin dikkat gerektirdiğinin bir işaretidir
- Kullanıcı geri bildirimlerini toplayın: Gerçek dünyadaki kullanıcılar, metriklerin gözden kaçırabileceği sorunları tespit edebilir. Onların içgörülerine dikkat edin ve bunları modelinizi geliştirmek için kullanın
- Yeniden eğitin ve iyileştirin: Ayarları değiştirme, yeni veriler ekleme veya hatta farklı bir yaklaşıma geçme gibi düzenli güncellemeler, modelinizin etkinliğini korur
- Paydaşları bilgilendirin: Modeliniz kararları veya kullanıcı deneyimlerini etkiliyorsa, herkesin ne bekleyeceğini bilmesi için önemli güncellemeleri iletin
Bir model, bir kez oluşturup unutabileceğiniz bir şey değildir. ClickUp Tekrarlayan Hatırlatıcılar, performansı izlemek, verileri güncellemek ve gerektiğinde modelinizi yeniden eğitmek için düzenli kontroller planlamanıza yardımcı olabilir. Bu sayede modeliniz doğru kalır, yeni trendlere uyum sağlar ve gerçek değer sunmaya devam eder.
📮ClickUp Insight: Düşük performanslı takımlar 15'ten fazla araç kullanma olasılığı 4 kat daha fazladır, yüksek performanslı takımlar ise araç setlerini 9 veya daha az platformla sınırlayarak verimliliklerini korurlar. Peki ya tek bir platform kullanmaya ne dersiniz?
İş için her şeyi içeren bir uygulama olan ClickUp, görevlerinizi, projelerinizi, belgelerinizi, wiki sayfalarınızı, sohbetlerinizi ve aramalarınızı tek bir platformda bir araya getirir ve AI destekli iş akışlarıyla tamamlar. Daha akıllı çalışmaya hazır mısınız? ClickUp her takım için çalışır, işi görünür hale getirir ve AI geri kalanıyla ilgilenirken sizin önemli olan şeylere odaklanmanızı sağlar.
Yeni başlayanlar için ipuçları
Makine öğrenimi bir yolculuktur ve temelleri doğru öğrenmek büyük fark yaratır. Biraz planlama ve doğru zihniyet sizi çok ileriye götürür. İşte aklınızda bulundurmanız gereken bazı anahtar ipuçları.
- Sorununuzu net bir şekilde tanımlayın: Kodlamaya acele etmeyin. Neyi çözmeye çalıştığınızı, sahip olduğunuz veri türünü ve bunu çözmek için en iyi yaklaşımı anlamak için zaman ayırın. İyi tanımlanmış bir hedef, çaba israfını önler
- Veri kalitesine odaklanın: Harika bir model, kötü verileri düzeltemez. Temiz, alakalı ve iyi yapılandırılmış veriler, algoritmanızın karmaşıklığından daha önemlidir. Ön işleme ve doğru özelliklerin seçimine zaman ayırın
- Verimlilik için yapay zekayı kullanın: Yapay zeka, hiperparametre ayarlamadan iş akışlarının otomasyonuna kadar her şeyi hızlandırabilir. Verileri analiz etmek, kalıpları ortaya çıkarmak ve daha hızlı bilinçli kararlar almak için yapay zeka platformlarını kullanın
Örneğin ClickUp Brain, makine öğrenimini uygulamak için akıllı bir asistan gibi çalışır. Güncellemeleri özetler, proje verilerini düzenler ve rutin görevleri otomatikleştirir, böylece siz modelinizi oluşturmaya odaklanabilirsiniz.
- Hata ayıklama sürecin bir parçasıdır: Modeliniz iyi performans göstermiyorsa, aşırı uyum, veri sızıntısı veya dengesiz veriler gibi yaygın sorunları kontrol edin. Farklı teknikleri denemek becerilerinizi geliştirecektir
- Her şeyi belgelendirin: Her deneyi, ayarlamayı ve sonucu hatırlayacağınızı düşünebilirsiniz, ancak ayrıntılar çabuk kaybolur. Kayıt tutmak, modelinizi daha sonra iyileştirmenizi ve sorunları gidermenizi kolaylaştırır
💡 Profesyonel İpucu: ClickUp Proje Yönetimi Şablonu, baştan sona her şeyi saklayabilir. Görev sahipleri, öncelik düzeyleri, tahmini süre, başarı ölçütleri ve potansiyel riskler gibi anahtar ayrıntıları tek bir yerde kaydedin.
ClickUp'ı deneyin — Makine öğrenimi için en gelişmiş proje yönetimi aracı
Basit makine öğrenimi projeleriyle başlamak, AI tekniklerine alışmanın en iyi yoludur. Her şey yaparak öğrenmekle ilgilidir: modelleri ayarlamak, kalıpları tespit etmek ve fikirlerinizi hayata geçirmek. Her proje yeni bir şey öğretir ve bir sonrakini daha da kolay hale getirir.
Makine öğrenimi proje fikirlerini kaybetmeden her şeyi düzenli tutmak için ClickUp yanınızda. Veri kümelerini yönetin, ilerlemeyi izleyin ve anahtar bilgileri tek bir yerden belgeleyin.
ClickUp'a kaydolun ve makine öğrenimi yolculuğunuzu daha sorunsuz hale getirin!