16 Ekim 2025
Yeni başlayanlar için bu hızlı kılavuz ile bir yapay zeka modelini nasıl eğiteceğinizi adım adım öğrenin. Başlamak için gerekli iş akışlarını, veri kümelerini ve araçları keşfedin.
ChatGPT, görüntü oluşturucular ve diğer yapay zeka (AI) araçları okullarda, işyerlerinde ve hatta kişisel cihazlarımızda günlük yaşamın ayrılmaz bir parçası haline geliyor. Peki bunların gerçekte nasıl çalıştığını hiç merak ettiniz mi?
Bu sistemlerin merkezinde, bir YZ modelinin kalıpları tanımak ve kararlar almak için büyük miktarda veriden öğrendiği eğitim adı verilen bir süreç yer almaktadır. Yıllar boyunca bir YZ modelini eğitmek çok karmaşık bir süreçti ve karmaşık olmaya devam etse de çok daha ulaşılabilir hale geldi.
Uzmanlar tarafından toplanması ve etiketlenmesi gereken özel veri kümelerinin yanı sıra büyük miktarda veriyi işleyebilecek güçlü bilgisayarlar gerektiriyordu. Doğru ortamı kurmak, çerçeveleri kurmak ve deneyleri yürütmek zaman alıcı, maliyetli ve karmaşıktı.
Günümüzde açık kaynaklı araçlar, kullanımı kolay platformlar ve erişilebilir veri kümeleri bu süreci çok daha basit hale getirmiştir. Öğrenciler, mühendisler, yapay zeka meraklıları, veri bilimcileri ve hatta yeni başlayanlar artık gelişmiş donanım veya derin uzmanlığa ihtiyaç duymadan model eğitimini deneyebilirler.
Bu makalede, bir yapay zeka modelinin nasıl eğitileceğine dair adımları inceleyecek, sürecin her aşamasını açıklayacak ve en iyi uygulamaları paylaşacağız. Hadi başlayalım!
Bir yapay zeka modelini eğitmek, bir bilgisayar sistemine uyması gereken kurallar listesi sunmak yerine örneklerden öğrenmeyi öğretmeyi içerir. "Eğer bu ise, o zaman şu" demek yerine, ona çok sayıda veri gösteririz ve kalıpları kendi başına bulmasına izin veririz.
Bu sürecin özünde birlikte çalışan üç temel bileşen vardır: veri kümesi, algoritma ve eğitim süreci. Veri kümesi, modelin üzerinde çalıştığı bilgilerdir.
Algoritma, verilerden öğrenmesine yardımcı olan yöntemdir ve eğitim süreci, sürekli olarak pratik yapma, tahminlerde bulunma, hataları belirleme ve her seferinde iyileştirme şeklidir.
Bu sürecin önemli bir parçası eğitim ve doğrulama verilerinin kullanılmasıdır. Eğitim verileri modelin kalıpları öğrenmesine yardımcı olurken, veri kümesinin ayrı bir bölümü olan doğrulama verileri modelin ne kadar iyi öğrendiğini test etmek için kullanılır. Doğrulama, modelin sadece örnekleri ezberlememesini, yeni, görülmemiş veriler üzerinde güvenilir tahminler yapabilmesini sağlar.
Örneğin, ev fiyatları üzerine eğitilmiş bir model, mülk değerlerini tahmin etmek için konum, boyut, oda sayısı ve mahalle eğilimleri gibi ayrıntıları kullanabilir. Model geçmiş verileri inceler, kalıpları tanımlar ve bu faktörlerin fiyatı nasıl etkilediğini öğrenir.
Benzer şekilde, bir bilgisayarla görme modeli, kedileri köpeklerden ayırt etmek için binlerce etiketli görüntü üzerinde eğitilebilir. Her görüntü modele şekilleri, dokuları ve kulak, kürk deseni veya kuyruk gibi birini diğerinden ayıran özellikleri tanımayı öğretir. Her iki durumda da model, eğitim verilerini analiz ederek, performansını görülmemiş örnekler üzerinde doğrulayarak ve tahminlerini zaman içinde iyileştirerek öğrenir.
Model eğitiminin gerçekte nasıl çalıştığına daha yakından bakalım.
Eğitimli bir yapay zeka modeli tahminler yapmak için kullanıldığında, bir görüntü, bir cümle veya bir dizi sayı gibi yeni verileri alır ve daha önce öğrendiklerine dayanarak bir çıktı üretir. Bu, çıkarım olarak adlandırılır ve basitçe modelin yeni bilgiler üzerinde kararlar veya tahminler yapmak için eğitim sırasında öğrendiklerini uyguladığı anlamına gelir.
Ancak bir modelin etkili bir şekilde çıkarım yapabilmesi için önce eğitilmesi gerekir. Eğitim, modelin örüntüleri tanıyabilmesi ve daha sonra doğru tahminler yapabilmesi için örneklerden öğrendiği süreçtir.
Eğitim sırasında modeli etiketli örneklerle besleriz. Örneğin, doğru etiketi "kedi" olan bir kedi görüntüsü. Model girdiyi işler ve bir tahmin oluşturur. Daha sonra modelin çıktısı doğru etiketle karşılaştırılır ve ikisi arasındaki fark bir kayıp fonksiyonu kullanılarak hesaplanır. Kayıp değeri, modelin tahmin hatasını veya çıktısının istenen sonuçtan ne kadar uzak olduğunu temsil eder.
Bu hatayı azaltmak için model, stokastik gradyan inişi (SGD) veya Adam gibi bir optimize ediciye dayanır. Optimize edici, modelin ağırlık olarak bilinen dahili parametrelerini kaybı en aza indirecek yönde ayarlar. Bu ağırlıklar, modelin verilerdeki farklı özelliklere ne kadar güçlü tepki vereceğini belirler.
Bu süreç, tahminlerin yapılması, kaybın hesaplanması, ağırlıkların güncellenmesi ve tekrarlanması, birçok iterasyon ve epok boyunca gerçekleşir. Her döngüde, model verilere ilişkin anlayışını geliştirir ve tahmin hatasını kademeli olarak azaltır. Etkili bir şekilde eğitildiğinde, kayıp sonunda stabilize olur, bu da genellikle modelin eğitim verilerinde bulunan ana kalıpları öğrendiğini gösterir.
Bir yapay zeka modelini eğitmek ilk başta karmaşık görünebilir, ancak bunu basit adımlara ayırmak süreci anlamayı çok daha kolay hale getirir. Her aşama bir öncekinin üzerine inşa edilerek bir fikirden çalışan bir çözüme geçmenize yardımcı olur.
Daha sonra, yeni başlayanların odaklanabileceği temel adımları inceleyeceğiz: kullanım durumunu tanımlama, veri toplama ve hazırlama, bir model ve algoritma seçme, ortamı kurma, eğitim, doğrulama ve test etme ve son olarak dağıtma ve yineleme.
Bir yapay zeka modelini eğitmenin ilk adımı, yapay zeka çözümünüzün çözmesini istediğiniz sorunu net bir şekilde tanımlamaktır. İyi tanımlanmış bir hedef olmadan süreç kolayca odağını kaybedebilir ve model anlamlı sonuçlar vermeyebilir. Bir kullanım senaryosu, modelin tahminler veya sınıflandırmalar yapmasını beklediğiniz belirli bir senaryodur.
Örneğin, makinelerin görsel bilgileri yorumlamasına ve anlamasına olanak tanıyan bir yapay zeka dalı olan bilgisayarla görme alanında yaygın bir görev nesne tespitidir. Bu, raflardaki ürünleri tanımlamak, yol trafiğini izlemek veya üretimdeki kusurları tespit etmek gibi çeşitli şekillerde uygulanabilir.
Benzer şekilde, finans ve tedarik zinciri yönetiminde, tahmin modelleri trendleri, talebi veya gelecekteki performansı tahmin etmeye yardımcı olur. Ayrıca, doğal dil işlemede (NLP), metin sınıflandırma sistemlerin e-postaları sıralamasını, müşteri geri bildirimlerini analiz etmesini veya incelemelerdeki duyguları tespit etmesini sağlar.
Genel olarak, net bir hedefle başladığınızda, doğru veri kümesini, öğrenme yöntemini ve en iyi çalışacak modeli seçmek çok daha kolay hale gelir.
Kullanım durumunuzu tanımladıktan sonra, bir sonraki adım veri toplamaktır. Eğitim verileri her YZ modelinin temelidir ve bu verilerin kalitesi model performansını doğrudan etkiler. Verilerin model eğitiminin bel kemiği olduğunu ve bir yapay zeka sisteminin yalnızca öğrendiği veriler kadar iyi olduğunu akılda tutmak çok önemlidir. Bu verilerdeki önyargılar veya boşluklar kaçınılmaz olarak tahminlerini etkileyecektir.
Topladığınız veri türü kullanım alanınıza bağlıdır. Örneğin, tıbbi görüntü analizi yüksek çözünürlüklü taramalar gerektirirken, duygu analizi incelemelerden veya sosyal medyadan metin kullanır. Bu veriler, araştırma topluluğu tarafından paylaşılan açık veri kümelerinden, şirket içi veri tabanlarından veya kazıma veya sensör verileri gibi farklı toplama yöntemleriyle elde edilebilir.
Veriler toplandıktan sonra ön işleme tabi tutulabilir. Bu, hataların temizlenmesini, formatların standartlaştırılmasını ve algoritmanın öğrenebilmesi için bilgilerin etiketlenmesini içerir. Veri temizleme veya ön işleme, veri kümesinin doğru ve güvenilir olmasını sağlar.
Verileriniz hazır olduğunda, bir sonraki adım doğru modeli ve öğrenme yöntemini seçmektir. Makine öğrenimi yöntemleri genellikle üç kategoriye ayrılır: denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme.
Denetimli öğrenmede modeller etiketli verilerden öğrenir ve fiyat tahmini, görüntü tanıma veya e-posta sınıflandırma gibi görevler için kullanılır. Buna karşılık, denetimsiz öğrenme, müşterileri kümeleme veya eğilimleri keşfetme gibi gizli kalıpları veya grupları bulmak için etiketsiz verilerle çalışır. Takviyeli öğrenme ise bir ajanı geri bildirim ve ödüller yoluyla eğitir, robotik, oyun ve otomasyonda yaygın olarak kullanılır.
Uygulamada, bu adım veri toplama ile yakından ilişkilidir çünkü seçtiğiniz model türü genellikle mevcut verilere bağlıdır ve topladığınız veriler genellikle modelin gereksinimlerine göre şekillenir.
Bunu klasik tavuk-yumurta sorusu olarak düşünebilirsiniz; hangisinin önce geleceği uygulamanıza bağlıdır. Bazen elinizde zaten veri vardır ve bunu kullanmanın en iyi yolunu bulmak istersiniz. Diğer zamanlarda, çözmeniz gereken bir sorunla başlarsınız ve modelinizi etkili bir şekilde eğitmek için yeni veriler toplamanız veya oluşturmanız gerekir.
Bu durumda, elinizde bir veri kümesi olduğunu ve denetimli öğrenme için en uygun modeli seçmek istediğinizi varsayalım. Verileriniz sayılardan oluşuyorsa fiyatlar, satışlar veya trendler gibi sonuçları tahmin etmek için bir regresyon modeli eğitebilirsiniz.
Benzer şekilde, görüntülerle çalışıyorsanız, örnek segmentasyonu ve nesne algılama gibi görevleri destekleyen Ultralytics YOLO11 veya Ultralytics YOLO26 gibi bir bilgisayarla görme modeli kullanabilirsiniz.
Öte yandan, verileriniz metin olduğunda, bir dil modeli en iyi seçim olabilir. Peki hangi öğrenme yöntemini veya algoritmayı kullanacağınıza nasıl karar verirsiniz? Bu, veri kümenizin boyutu ve kalitesi, görevin karmaşıklığı, mevcut bilgi işlem kaynakları ve ihtiyacınız olan doğruluk düzeyi dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlıdır.
Bu faktörler hakkında daha fazla bilgi edinmek ve farklı YZ kavramlarını keşfetmek için blogumuzun Kılavuzlar bölümüne göz atın.
Yapay zeka modelinizi eğitmeden önce doğru ortamı kurmak önemli bir adımdır. Doğru kurulum, deneylerinizin sorunsuz ve verimli bir şekilde yürütülmesine yardımcı olur.
İşte dikkate alınması gereken temel hususlar:
Ortamınız hazır olduğunda, eğitime başlama zamanı gelmiştir. Bu, modelin kalıpları tanıyarak ve zaman içinde gelişerek veri kümenizden öğrendiği aşamadır.
Eğitim, verilerin modele tekrar tekrar gösterilmesini ve tahminleri daha doğru hale gelene kadar dahili parametrelerinin ayarlanmasını içerir. Veri kümesi üzerinden yapılan her tam geçiş bir dönem olarak bilinir.
Performansı artırmak için hiperparametre ayarlama gibi optimizasyon tekniklerini kullanabilirsiniz. Öğrenme oranı, yığın boyutu veya epok sayısı gibi ayarların yapılması, modelinizin ne kadar iyi öğrendiği konusunda önemli bir fark yaratabilir.
Eğitim boyunca, performans metriklerini kullanarak ilerlemeyi izlemek önemlidir. Doğruluk, kesinlik, hatırlama ve kayıp gibi metrikler modelin gelişip gelişmediğini veya ayarlamalara ihtiyaç duyup duymadığını gösterir. Çoğu makine öğrenimi ve yapay zeka kütüphanesi, bu metrikleri gerçek zamanlı olarak izlemeyi ve olası sorunları erkenden tespit etmeyi kolaylaştıran gösterge tabloları ve görsel araçlar içerir.
Modelinizi eğittikten sonra onu değerlendirebilir ve doğrulayabilirsiniz. Bu, gerçek dünya senaryolarını işleyip işleyemeyeceğini kontrol etmek için daha önce görmediği veriler üzerinde test etmeyi içerir. Bu yeni verilerin gerçekte nereden geldiğini merak ediyor olabilirsiniz.
Çoğu durumda, veri seti eğitimden önce üç bölüme ayrılır: bir eğitim seti, bir doğrulama seti ve bir test seti. Eğitim seti, modele verilerdeki örüntüleri tanımayı öğretir.
Öte yandan, doğrulama seti eğitim sırasında parametrelerin ince ayarını yapmak ve aşırı uyumu (bir modelin eğitim verilerini çok yakından öğrenmesi ve yeni, görünmeyen veriler üzerinde düşük performans göstermesi) önlemek için kullanılır.
Buna karşılık, test seti daha sonra modelin tamamen görülmemiş veriler üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçmek için kullanılır. Bir modelin hem doğrulama hem de test setlerinde tutarlı bir şekilde iyi performans göstermesi, sadece örnekleri ezberlemek yerine anlamlı kalıplar öğrendiğinin güçlü bir göstergesidir.
Bir model doğrulandıktan ve test edildikten sonra gerçek dünyada kullanılmak üzere konuşlandırılabilir. Bu basitçe modelin gerçek dünyada tahminler yapabilmesi için kullanıma sokulması anlamına gelir. Örneğin, eğitilmiş bir model yeni verileri işleyebileceği ve otomatik olarak sonuç verebileceği bir web sitesine, uygulamaya veya makineye entegre edilebilir.
Modeller uygulamaya bağlı olarak farklı şekillerde dağıtılabilir. Bazı modeller, diğer uygulamaların modelin tahminlerine erişmesine olanak tanıyan basit yazılım bağlantıları olan API'ler aracılığıyla paylaşılır. Diğerleri ise kolayca ölçeklendirilebildikleri ve çevrimiçi olarak yönetilebildikleri bulut platformlarında barındırılır.
Bazı durumlarda modeller kameralar veya sensörler gibi uç cihazlarda çalışır. Bu modeller internet bağlantısına ihtiyaç duymadan yerel olarak tahminlerde bulunur. En iyi dağıtım yöntemi kullanım durumuna ve mevcut kaynaklara bağlıdır.
Modeli düzenli olarak izlemek ve güncellemek de çok önemlidir. Zaman içinde yeni veriler veya değişen koşullar performansı etkileyebilir. Sürekli değerlendirme, yeniden eğitim ve optimizasyon, modelin gerçek dünya uygulamalarında doğru, güvenilir ve etkili kalmasını sağlar.
Bir yapay zeka modelini eğitmek birkaç adımdan oluşur ve birkaç en iyi uygulamayı takip etmek süreci daha sorunsuz ve sonuçları daha güvenilir hale getirebilir. Daha iyi ve daha doğru modeller oluşturmanıza yardımcı olabilecek birkaç temel uygulamaya göz atalım.
Tüm kategorilerin veya sınıfların adil bir şekilde temsil edilmesi için dengeli veri kümeleri kullanarak başlayın. Bir kategori diğerlerinden çok daha sık göründüğünde, model önyargılı hale gelebilir ve doğru tahminler yapmakta zorlanabilir.
Ardından, doğruluğu artırmak için öğrenme oranı veya yığın boyutu gibi ayarların değiştirilmesini içeren hiperparametre ayarlama gibi tekniklerden yararlanın. Küçük değişiklikler bile modelin ne kadar etkili öğrendiği üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir.
Eğitim boyunca hassasiyet, geri çağırma ve kayıp gibi temel performans ölçümlerini izleyin. Bu değerler, modelin anlamlı kalıplar mı öğrendiğini yoksa sadece verileri mi ezberlediğini belirlemenize yardımcı olur.
Son olarak, iş akışınızı belgelemeyi her zaman bir alışkanlık haline getirin. Kullandığınız verileri, yürüttüğünüz deneyleri ve elde ettiğiniz sonuçları takip edin. Net dokümantasyon, başarılı sonuçları yeniden üretmeyi ve eğitim sürecinizi zaman içinde sürekli olarak iyileştirmeyi kolaylaştırır.
Yapay zeka, farklı sektörlerde ve uygulamalarda yaygın olarak benimsenen bir teknolojidir. Metin ve görüntülerden ses ve zamana dayalı verilere kadar, veri, algoritma ve yinelemeli öğrenme kullanımına ilişkin aynı temel ilkeler her yerde geçerlidir.
İşte yapay zeka modellerinin eğitildiği ve kullanıldığı bazı temel alanlar:
Son teknolojik gelişmelere rağmen, bir yapay zeka modelini eğitmek hala performansı ve güvenilirliği etkileyebilecek bazı zorluklarla birlikte gelmektedir. Modellerinizi oluştururken ve geliştirirken aklınızda bulundurmanız gereken bazı temel sınırlamalar aşağıda verilmiştir:
Geleneksel olarak bir yapay zeka modelinin eğitilmesi büyük ekipler, güçlü donanım ve karmaşık altyapı gerektiriyordu. Ancak günümüzde son teknoloji araçlar ve platformlar bu süreci çok daha basit, hızlı ve erişilebilir hale getirmiştir.
Bu çözümler, derin teknik uzmanlık ihtiyacını azaltır ve bireylerin, öğrencilerin ve işletmelerin kolaylıkla özel modeller oluşturmasını ve dağıtmasını mümkün kılar. Aslında, yapay zeka eğitimine başlamak hiç bu kadar kolay olmamıştı.
Örneğin, Ultralytics Python paketi başlamak için harika bir yerdir. Ultralytics YOLO modellerini eğitmek, doğrulamak ve çıkarım yapmak ve bunları çeşitli uygulamalara dağıtmak üzere dışa aktarmak için ihtiyacınız olan her şeyi sağlar.
Roboflow, TensorFlow, Hugging Face ve PyTorch Lightning gibi diğer popüler araçlar da veri hazırlamadan dağıtıma kadar yapay zeka eğitim iş akışının farklı bölümlerini basitleştiriyor. Bu platformlar sayesinde, yapay zeka geliştirme her zamankinden daha erişilebilir hale geldi ve geliştiricilere, işletmelere ve hatta yeni başlayanlara deneme ve yenilik yapma olanağı sağladı.
Bir yapay zeka modelini eğitmek karmaşık görünebilir, ancak doğru araçlar, veriler ve yaklaşımla herkes bugün başlayabilir. Kullanım durumunuzu tanımlamaktan dağıtıma kadar her adımı anlayarak, fikirlerinizi fark yaratan gerçek dünya yapay zeka çözümlerine dönüştürebilirsiniz. YZ teknolojisi gelişmeye devam ettikçe öğrenme, inşa etme ve yenilik yapma fırsatları her zamankinden daha erişilebilir hale geliyor.
Büyüyen topluluğumuza katılın ve uygulamalı yapay zeka kaynakları için GitHub depomuzu keşfedin. Vision AI ile bugün inşa etmek için lisanslama seçeneklerimizi keşfedin. Çözüm sayfalarımızı ziyaret ederek tarımda yapay zekanın çiftçiliği nasıl dönüştürdüğünü ve robotikte Vision AI 'ın geleceği nasıl şekillendirdiğini öğrenin.
