Yapay Zeka Mühendisliği: Temel Kavramlar

Yapay zeka artık sadece araştırma laboratuvarlarında değil, günlük uygulamalarımızda da yerini aldı. Bir mühendis olarak bu sistemleri anlamak ve etkili bir şekilde kullanmak önemli.

Temel Kavramlar

Makine Öğrenmesi Paradigmaları

1. Denetimli Öğrenme: Etiketli verilerle öğrenme
2. Denetimsiz Öğrenme: Yapıdaki kalıpları keşfetme
3. Pekiştirmeli Öğrenme: Deneme-yanılma ile öğrenme

Model Seçimi

Doğru modeli seçmek, problemi anlamakla başlar:

# Basit bir model seçim akışı
def select_model(problem_type, data_size, interpretability_need):
    if problem_type == "classification":
        if data_size < 1000:
            return "LogisticRegression"  # Basit, yorumlanabilir
        elif interpretability_need:
            return "RandomForest"  # Orta karmaşıklık
        else:
            return "NeuralNetwork"  # Yüksek performans
    # ...

Pratik Yaklaşımlar

Veri Kalitesi

Model performansının %80'i veri kalitesine bağlıdır. En iyi model bile kötü verilerle başarısız olur.

Basitlikten Başla

Her zaman en basit çözümle başlayın. Karmaşık modeller sadece gerektiğinde kullanılmalı.

Sonuç

AI mühendisliği, yazılım mühendisliği prensiplerini yeni bir alana uygulamaktır. Temel prensipler değişmez: basitlik, test edilebilirlik ve sürdürülebilirlik.