Makine öğrenmesi, verilerin analizi ve öğrenmesi ile kendi kendini geliştiren bir teknolojidir Bu teknoloji birçok alanda kullanılarak etkili çözümler üretilebilir Ancak, bu alana girmek isteyen geliştiriciler için öncelikle makine öğrenmesinin temel kavramlarını bilmek gerekiyor Bu kavramları NET Core teknolojisi ile öğrenebilirsiniz Veri ön işleme, makine öğrenmesi algoritmaları ve uygulama geliştirme üzerine de çalışmalar yapabilirsiniz Veri ön işleme adımlarında verilerin düzenlenmesi ve hazırlanması, outlier'ların kontrolü, özellik ölçeklendirme ve veri dönüştürme gibi işlemler yer alır Veri temizleme de veri setindeki yanıltıcı, eksik veya gereksiz verilerin tespiti ve çıkarılması için önemlidir Veri ön işleme adımlarının doğru ve dikkatli bir şekilde uygulanması, daha doğru sonuç

Makine öğrenmesi hızla gelişen bir teknoloji ve gün geçtikçe popülaritesi artıyor. Bu teknolojinin geliştiriciler tarafından kullanılması da her geçen gün artmaktadır. Ancak, bu alana girmek isteyen geliştiriciler için öncelikle makine öğrenmesinin temel kavramlarını bilmek gerekiyor. .NET Core teknolojisi ile bu alana girmek isteyen geliştiriciler için bu temel kavramları ve uygulamaları inceleyeceğiz.

Makine öğrenmesi, bilgisayar programlarının verileri analiz ederek, bu verilerden öğrenerek kendilerini geliştirmelerine olanak sağlayan bir teknolojidir. Bu teknoloji sayesinde, birçok farklı alanda kullanılan etkili çözümler üretilebiliyor. Bu kapsamlı teknolojiyi kullanmak için öncelikle veri ön işleme adımlarını bilmek gerekiyor. Veri ön işleme, verilerin daha iyi sonuçlar almak için düzenlenmesi, temizlenmesi ve hazırlanması gereken adımlardan biridir.

Bunun yanı sıra, makine öğrenmesi algoritmalarının da kullanıldığı alanlar bulunmaktadır. Yapay sinir ağları, destek vektör makineleri, karar ağaçları gibi algoritmalar kullanılarak, sınıflandırma ve regresyon gibi modeller oluşturulabiliyor. .NET Core teknolojisi ile bu algoritmaların nasıl kullanılabileceğini inceleyeceğiz.

Uygulama geliştirme aşamasında ise, .NET Core teknolojisi ile makine öğrenmesi modellerinin nasıl geliştirilebileceği ve dağıtılabileceği gibi konuları ele alacağız. Ayrıca, örnek uygulamalar ve mimari tasarım örnekleriyle de bu teknolojinin kullanımını daha iyi anlayacağız.

Bu temel kavramlar ve uygulamaları öğrenerek, .NET Core teknolojisi ile makine öğrenmesi alanında başarılı olabilirsiniz. Makine öğrenmesi teknolojisiyle ilgilenen geliştiricilerin mutlaka öğrenmesi gereken kavramlar ve uygulamaları inceledik. Bir sonraki adımda, veri ön işleme adımlarını inceleyeceğiz.

Makine Öğrenmesinin Temelleri

Makine öğrenmesi, bir makinenin veri analiz etme ve yeni bilgiler öğrenme kabiliyetidir. Bu süre otomatik ve sürekli devam eden bir şekilde gerçekleşir. Makinelerin insanlara göre daha hızlı, daha doğru sonuçlar verme yetenekleri olduğu için bu alana olan ilgi de sürekli artmaktadır. Bu temel kavramın altında yatan bazı terimleri inceleyecek olursak;

• Veri Seti: Makine öğrenmesi modeline verilerin aktarılması için oluşturulmuş olan veri koleksiyonudur. Veri seti, modelin öğrenmek istediği konseptleri ve gerçek dünya verilerini içermektedir.
• Eğitim ve Test Verileri: Veri setinin bir kısmı, modeli oluştururken kullanılır. Bu kısma eğitim verileri denir. Model oluşturulduktan sonra, geri kalan veri seti test verileri olarak kullanılır. Bu sayede, modelin doğruluğu ölçülür ve geliştirilebilir..
• Öğrenme: Modelin, verilerdeki kalıpları tanıyarak ona dayalı sonuçlar üretebilmesi için yapılan işlemdir. Bunu yaparken, model belirli bir hatayı minimize etme eğilimindedir.
• Prediction: Modelin eğitim verilerindeki kalıplar doğrultusunda test verilerine dayalı tahminde bulunma sürecidir.

Makine öğrenmesi algoritmaları, verilerin farklı şekillerde işlenmesi ve modellerin çıkartılması için kullanılır.Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve derin öğrenme gibi çeşitli algoritmalar kullanılarak veriler işlenebilir. Bu algoritmaların yanında, decision trees, random forests, k-nearest neighbors gibi farklı teknikler de mevcuttur.

Makine öğrenmesi teknolojileri, birçok endüstride kullanılmaktadır. Örnek vermek gerekirse, otomatik araba kullanımı, sesli asistanlar, yüz tanıma, spam filtresi, çevrimiçi reklamcılık, tıbbi tanı ve tedavi yöntemleri. Makinelerin veri analizi ve öğrenmesi doğru bir şekilde yapıldığı takdirde, birçok probleme çözüm sunabilir.

Veri Ön İşleme

Makine öğrenmesi modelleri oluştururken, doğru ve güncel veriler kullanmak son derece önemlidir. Ancak bu verilerin ham halleriyle çalışmak, modelin doğruluğunu ve performansını olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, verilerin ön işleme adımından geçirilmesi gerekmektedir.

Veri ön işleme, veri setinin analiz edilebilir hale getirilmesi için yapılan bir dizi adımdan oluşur. Bunlar arasında veri temizleme, outlier'ları kontrol etme, özellik ölçeklendirme, ve veri dönüştürme gibi işlemler bulunmaktadır.

Veri temizleme, veri setindeki gereksiz, eksik ve yanıltıcı verilerin tespit edilmesi ve çıkarılması için yapılan işlemleri ifade eder. Outlier'lar, veri setinde genel eğilimi bozan ve yanıltıcı sonuçlar üreten anormal veri noktalarıdır. Bu nedenle, outlier'ları tespit etmek ve gerektiğinde işlem yapmak, doğru sonuçlar elde etmek için önemlidir.

Özellik ölçeklendirme, veri setindeki özelliklerin farklı ölçeklere sahip olması durumunda, modelin yanıltıcı sonuçlar üretmesini önlemek için kullanılır. Veri dönüştürme ise, kategorik verilerin sayısal verilere dönüştürülmesini içerir. Bu, modelin kategorik verileri anlamasını ve işleyebilmesini sağlar.

Veri ön işleme adımlarının doğru ve dikkatli bir şekilde uygulanması, modelin doğruluğunu ve performansını artırabilir ve sonuç olarak, daha akıllı ve etkili uygulamalar oluşturulabilir.

Veri Temizleme

Veri temizleme, makine öğrenmesi için hayati bir önem taşımaktadır. Veri setinde mevcut olan gürültü, eksik veya yanlış veriler, modelin doğruluğunu ve performansını olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, veri temizleme adımlarını takip etmek ve veri setimizi mümkün olduğunca temizlemek önemlidir.

Veri temizleme adımları şu şekildedir:

• Gürültülerin kaldırılması: Veri setindeki gürültü verileri kaldırmak için filtreleme teknikleri kullanılır. Bu teknikler sayesinde, veri setimiz daha net ve anlamlı hale gelir.
• Eksik verilerin doldurulması: Sometimes, veriler eksik olabilir. Bu durumda, eksik verilerin doldurulması gerekir. Bu adım, veri setimizin doğruluğunu artırır.
• Yanlış verilerin düzeltilmesi: Veri setinde yanlış veriler varsa, bu verileri düzeltmek ve doğru hale getirmek gerekir. Bu adım, modelin doğruluğunu önemli ölçüde artırır.

Veri temizleme adımları, veri setimizin ne kadar temiz ve net olduğunu belirler. Bu adımların doğru şekilde takip edilmesi, modelin doğruluğunu ve performansını artırır.

Outlier'lar

Outlier'lar, bir veri setinde diğerlerinden farklı değerleri ifade eder. Örneğin, bir ülkedeki ortalama geliri düşünün; fakat birkaç kişi milyarder olduğu için, veri setinde bu özel durumlar diğer verilere göre oldukça yüksek olacaktır. Bu veriyi analiz etmek için modelimizin performansını ve doğruluğunu göz önünde bulundurmalıyız.

Bir veri setinde outlier'ları tanımlamak ve işlemek, modelimizi daha doğru hale getirmek için oldukça önemlidir. Outlier'ları belirlemek için öncelikle verilerimizi görsel olarak incelemeliyiz. Böylece, verileri daha iyi anlayabilir ve modelimize uyarlayabiliriz. Outlier'ları işlemek için birçok yöntem vardır:

• Outlier'ları tamamen veri setimizden kaldırabiliriz.
• Veri setinde outlier'ların yüksek doğruluğa sahip ve tutarlı şekilde ölçüldüğü özel durumlardan elde edilen verilere bir performans ağırlığı verebiliriz.
• Outlier'ları veri setindeki diğer verilerin çerçevesine uyacak şekilde ölçeklendirebiliriz.

Outlier'ların veri setindeki doğru bir şekilde işlenmesi, modelimizin doğruluğunu ve performansını artırabilir. Bu nedenle, bu adımların modelimizin işleme adımında iyi bir şekilde yürütüldüğünden emin olmalıyız.

Özellik Ölçeklendirme

Özellik ölçeklendirme, bir makine öğrenmesi modelinin doğru çalışabilmesi için son derece önemlidir. Ancak, bu konu birçok geliştirici tarafından hala anlaşılmamaktadır. İlk önce, özellik ölçeklendirmenin ne olduğuna bakalım. Özellik ölçeklendirme, veri setindeki özellikleri (sütunları) aynı ölçekte yapılandırmak anlamına gelir. Yani, verileri farklı aralıklar ile kaydederek makine öğrenmesi modelimizi yanıltmaktan kaçınmış oluruz. Ancak, neden özellik ölçeklendirmeye ihtiyaç duyarız?

• Bunun ilk nedeni, farklı özelliklerin farklı birimlere (örn. metre, santimetre, kilogram gibi) veya farklı aralıklara sahip olmasından kaynaklanır.
• Diğer bir neden, bazı makine öğrenmesi algoritmalarının özellikleri ölçeklendirilmeden doğru çalışamamasıdır. Örneğin, K-NN algoritması, iki özelliğin de tam olarak aynı aralığa sahip olmadığı durumlarda verileri yanlış sınıflandırabilir.

Peki, özellik ölçeklendirme nasıl yapılır? En yaygın yöntemlerden biri, özellikleri standartlaştırmaktır. Bu işlem, özellikleri, verilerin ortalamasından çıkararak standart sapmaya bölmek anlamına gelir. Sonuç olarak, tüm özellikler -1 ile 1 arasındaki bir aralığa sahip olurlar ve aynı ölçeğe sahip olurlar. Ayrıca, Min-Max ölçeklendirmesi gibi diğer yöntemler de kullanılabilir. Bu yöntemde, veriler bir minimum ve maksimum değer aralığına ölçeklenir.

Veri Dönüştürme

Veri Dönüştürme: Makine öğrenmesi modellerinde, verilerin doğru şekilde işlenmesi ve kullanılabilir hale getirilmesi oldukça önemlidir. Verilerin işlenmesindeki ilk adım, kategorik verilerle nasıl çalışabileceğimizi öğrenmektir. Kategorik veriler, değerleri belirli kategorilerden oluşan verilerdir. Örneğin, bir alışveriş sitesinde müşterilerin cinsiyeti, yaş aralığı veya yerleşim yeri gibi bilgiler kategorik verilerdir.

Bununla birlikte, makine öğrenmesi modelleri sayısal veriler üzerinde çalışır. Bu yüzden, kategorik verileri sayısal verilere dönüştürmemiz gerekmektedir. Bu adıma veri encode etme denir. Veri encode etme yöntemleri arasında, one-hot encoding, label encoding ve target encoding gibi yöntemler bulunmaktadır. One-hot encoding, bir kategori için yeni bir sütun oluşturur ve o kategoriye ait satırlarda 1, diğerleri için ise 0 değeri yer alır. Label encoding, kategorilere sıralı sayılar verir. Target encoding ise, bir kategorinin hedef değişken üzerindeki etkisini kullanır.

Makine Öğrenmesi Algoritmaları

Makine öğrenmesi, veriler üzerinde çalışarak bir model oluşturan bir dizi algoritmadan oluşur. Bu algoritmalar arasında yapay sinir ağları, destek vektör makineleri, karar ağaçları, k-means ve benzerleri yer almaktadır.

Yapay sinir ağları, insan beyninin çalışma prensiplerine benzer şekilde oluşturulmuş matematiksel yapılar aracılığıyla bir model öğrenir. Bu algoritma özellikle ses ve görüntü işleme için idealdir.

Destek vektör makineleri, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde sıklıkla kullanılır. Bu algoritma, verilerin belirli sınırlar içinde çözümlenmesine odaklanır.

Karar ağaçları, birçok problemde etkin şekilde kullanılabilir. Bu algoritma, veriler arasındaki ilişkileri keşfetmek için bir ağaç yapısı oluşturarak bir model oluşturur.

K-means, kümeleme algoritmaları arasında en popüler olanıdır. Bu algoritma verileri belirli kümelerde bir araya getirerek sınıflandırır.

Bu algoritmaların kullanım alanları oldukça geniştir. Örneğin, yapay sinir ağları ses ve görüntü işlemede sıklıkla kullanılırken, destek vektör makineleri finansal analizde tercih edilir. Karar ağaçları üzerinde ise öneri sistemleri, reklamcılık ve seyahat sektörü gibi alanlarda sıkça çalışılır.

Supervised Learning

Supervised learning, diğer adıyla denetimli öğrenme, girdi verileri ve hedef çıktıları arasındaki ilişkiyi inceleyen makine öğrenmesi algoritmalarından biridir. Bu algoritmalarda, öğrenme verileri belirtilen hedef çıktılara göre etiketlenir ve algoritma, bu verileri kullanarak girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi belirlemeye çalışır.

Regresyon ve sınıflandırma modelleri, supervised learning algoritmalarında sıkça kullanılan yöntemler arasındadır. Regresyon modelleri, sayısal bir çıktı elde etmek için kullanılır ve girdi verileriyle aralarındaki bağlantıyı ifade eden bir fonksiyon oluşturur. Sınıflandırma ise, verileri önceden belirlenmiş sınıflara ayırmak için kullanılır. Örneğin, bir resimdeki bir hayvanın köpek mi yoksa kedi mi olduğunu belirlemek için sınıflandırma modeli kullanılabilir.

Supervised learning algoritmaları, birçok endüstride kullanılmaktadır. Örneğin, ekonomik trendleri incelemek, tıbbi teşhis koymak, müşterilerin satın alma davranışlarını tahmin etmek ve daha fazlası için supervised learning algoritmaları kullanılabilir. Ancak, verilerin doğru etiketlenmesi çok önemlidir çünkü yanlış etiketler algoritmanın doğruluğunu etkileyebilir.

Unsupervised Learning

Unsupervised learning algoritmaları, belirli bir sonuç etiketine bağlı kalmadan verilerin kendilerinden bilgi çıkarmayı hedefler. Bu tür algoritmalar çoğunlukla doğal dil işleme, görüntü işleme, biyoinformatik, sosyal ağ analizi ve öneri sistemleri gibi alanlarda kullanılır.

Clustering algoritmaları, benzerlik ölçütleriyle birlikte verileri gruplandırarak birbirine benzeyen öğelerin aynı grupta olmasını sağlar. Association algoritmaları, belirli özellikler arasındaki ilişkiyi anlamaya çalışır ve bu bilgiyi kullanarak verilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar. Anomaly detection algoritmaları, tipik olmayan veri noktalarını saptayan algoritmalardır. Bu tür algoritmalar, özellikle güvenlik, mali suçlar ve tıp gibi uygulamalarda kullanılır.

Clustering algoritmaları k-means, hierarchical clustering ve density-based clustering gibi yöntemler içerir. Association algoritmaları arasında Apriori, FP-Growth ve ECLAT gibi algoritmalar yer alır. Anomaly detection algoritmaları ise Local Outlier Factor(LOF), Isolation Forest ve One-Class SVM gibi algoritmaları içerir.

Unsupervised learning algoritmalarının geniş kullanım alanları ve bu algoritmalardan elde edilen bilginin veri analizi sürecinde kullanılabilmesi, bu algoritmaların önemini artırmaktadır.

.NET Core ile Uygulama Geliştirme

Makine öğrenmesi uygulamaları genellikle büyük boyutlu verileri işlemeyi gerektirir. Bu nedenle .NET Core gibi gelişmiş bir teknoloji kullanarak uygulamalar geliştirmek oldukça yararlıdır. Bu bölümde .NET Core ile makine öğrenmesi modellerimizi nasıl geliştirebileceğimizi ve uygulamalarımızı dağıtabileceğimizi öğreneceğiz.

Öncelikle, .NET Core ile makine öğrenmesi modelleri geliştirmek için birçok kütüphane ve araç mevcuttur. Örneğin, ML.NET kütüphanesi .NET geliştiricilerine makine öğrenmesi modelleri oluşturma, eğitme ve kullanma konusunda yardımcı olur. Ayrıca, Visual Studio 2019 gibi geliştirme araçlarıyla da makine öğrenmesi uygulamaları geliştirilebilir.

Bir makine öğrenmesi uygulaması geliştirirken, modellerin doğru bir şekilde dağıtılması da önemlidir. .NET Core ile geliştirilen uygulamalar, farklı platformlarda (Windows, Linux, Mac) ve farklı cihazlarda (masaüstü, mobil) çalışabilir. Bu nedenle, bir uygulama geliştirildiğinde, modellerin nasıl dağıtılacağı da dikkate alınmalıdır. Bunun için, uygulamanın nasıl bir mimariye sahip olacağı belirlenmeli ve dağıtım planı oluşturulmalıdır.

Özetle, .NET Core ile makine öğrenmesi modellerinin geliştirilmesi ve dağıtımı oldukça kolaydır. Geliştiriciler bu teknolojiyi kullanarak verimli ve güvenilir uygulamalar geliştirebilirler.

Makine Öğrenmesi Uygulamasının Mimari Tasarım Uygulaması

Makine öğrenmesi uygulamaları geliştirirken, çoğu zaman veri işleme, model eğitimi, keşifsel veri analizi ve sonuçların değerlendirilmesi aşamalarının yanı sıra, uygulamanın mimari tasarımına da dikkat etmek gereklidir. Çünkü bu, uygulamanın doğru bir şekilde çalışmasını sağlar.

Çok katmanlı mimari tasarım, modüler bir yapı sunar ve bu da makine öğrenmesi uygulamaları için uygun bir seçenek olabilir. Bu tasarım, veri işleme sürecinin, model eğitiminin ve sonuçların analizini de içeren tüm adımları kapsar.

Çok katmanlı mimari tasarım, verilerin, uygulama katmanları arasında rahatlıkla akışını sağlar. Bu tasarımda, veriler önce girdi katmanında işlenir, sonra ara katmanlarda filtrelenir ve sonunda çıktı katmanında sonuçlandırılır. Bu sayede, model eğitimi ve veri işleme gibi adımlar ayrı modüllere ayrılır ve bu modüllerin her biri farklı bir işlevi yerine getirir.

Aşağıdaki diagram, tipik bir çok katmanlı mimari tasarımın makine öğrenmesi uygulamaları için nasıl uygulandığını göstermektedir:

Girdi Katmanı	Verilerin girildiği, ön işleme adımlarının yapıldığı katmandır.
Ara Katmanlar	Verilerin işlendiği, modelin eğitildiği ve sonuçların oluşturulduğu katmanlar.
Çıktı Katmanı	Modelin sonuçlarını üreten ve kullanıcı arayüzüne aktaran katmandır.

Bu mimari tasarımla, makine öğrenmesi uygulamasının herhangi bir adımında yapılan bir değişiklik, diğer adımları da etkilemez. Böylece, uygulamanın bakımı ve geliştirilmesi daha kolay hale gelir.

Birçok yöntem ve araçlar mevcut olsa da, makine öğrenmesi uygulamalarında çok katmanlı mimari tasarımın kullanılması uygun olabilir. Bu tasarım sayesinde, uygulamanın işlevleri daha iyi organize edilir ve gelecekteki geliştirmeler için daha sağlıklı bir temel oluşturulur.