Teachable Machine ile Kolay Yapay Öğrenme (Machine Learning)

Teachable Machine Nedir ?

Öğretilebilir Makine dilimize çevirisiyle yapay öğrenme modelleri oluşturmayı hızlı, kolay ve herkes için erişilebilir hale getiren web tabanlı bir araçtır.

Neden Teachable Machine ? (Yapay Öğrenme)

Öncelikli olarak web tabanlı olan bu web sitesi kullanıcılarına makine öğrenimini kolayca oluşturma işlemini sağlamaktadır. Bunların haricinde Makine Öğrenimi hakkında bilgisi olmayanlara göre site diyebiliriz çünkü Makine Öğrenimini kod yazmadan yapmayı sağladığından dolayı her türden kullanıcıya hitap eden ve ayrıca Makine Öğrenimi mantığını hızlı bir şekilde anlaşılabilir kılıp kullanıcılarına da Makine Öğrenimini öğretmekte aslında. Kolaylıklarına bir göz atacak olursak ;

Teachable Machine web sitesine gidelim(bkz).

Yukarıdaki gibi ekran karşılayacak bizleri. Ben kolay ve anlaşılır anlatabilmek için “Image Project” bölümünü seçeceğim. Ama sizler mutlaka diğer bölümlere de göz atmalısınız.

Resim projemizi açtık burada ben öncelikli olarak “Class 1”  ve “Class 2”  isimlendirilmelerini “Mavi Bardak” ve “Kırmızı Bardak”  olarak değiştireceğim ve “Webcam” bölümüne basıp canlı olarak resim ekleyip test edeceğim uygulamamı. Ama siz isterseniz “Upload” bölümünden resim dosyalarını da yükleyebilirsiniz.

İsimlendirme işlemini yaptım ve göreceğiniz üzere laptop kamerası ile “Hold of Record”  diyerek fotoğrafını çekiyorum kırmızı bardağın.

Evet “Mavi Bardak”  ve “Kırmızı Bardak”  modellerimizi oluşturduk. Biraz burayı inceleyecek olursak bizim şuan 173 adet Mavi 142 adet Kırmızı fotoğrafımız varmış. Eşit değiller ama bize doğru sonuç verecektir. Şimdi sağ bölümde yer alan “Train Model” kısmında Mavi ve Kırmızı Bardak Modellerimizi yükleyeceğiz ve Makineye Mavi ve Kırmızı bardağı öğreteceğiz.

Burada “0/50”  bölümüne dikkat edeceğiz. 50 epoch tamamlandığında train işlemi bitecektik. Train işleminin bitmesinin sonrasında uygulamayı test edeceğiz.

Evet test bölümümüz açıldı yukarıdaki gibi. Webcam üzerinden canlı olarak Kırmızı Bardağı gösterdiğim zaman bana yüzdelik olarak kırmızı bardağa benzerliğini söylüyor. Mavi bardak için test edecek olursak;

Mavi bardak için test ettiğimizde de makinenin artık kırmızı ve mavi bardakları öğrendiğini söyleyebiliriz. Peki öğretilen modeller haricinde bir modelle test edersek ?

Yukarıdaki görsele bakacak olursak öğretilmeyen modellerde makinenin tanımlayamadığını anlayabiliriz. O zaman biz buradan şunu anlayabiliriz : Makine öğreniminde model eğitiminin önemini bariz bir şekilde görebiliriz. Çünkü eğer biz Google bardağını da tanımlamış olsaydık, makine kırmızı ve mavi bardaklarda yaptığı doğru tahminleri Google bardağında da yapacaktı. Sizlerin daha iyi modeller eğitmeniz dileğiyle sorun ve görüşleriniz için yorum bölümünden ulaşabilirsiniz.