Python ile Neler Yapılabilir?
Python ile Neler Yapılabilir?
Python ile Neler Yapılabilir? Django ve Flask gibi Python’a dayanan web yapıları, aslında son zamanlarda web büyümesi için inanılmaz derecede popüler hale geldi.
Bu web yapıları, Python’da sunucu tarafı kodu (arka uç kodu) üretmenize yardımcı olur. Kullanıcıların cihazlarında ve tarayıcılarında değil, sunucunuzda çalışan kod budur (ön uç kodu). Arka uç kodu ile ön uç kodu arasındaki fark hakkında bilginiz yoksa, lütfen aşağıdaki açıklamama bakın.
Bunun nedeni, bir web çerçevesinin tipik arka uç mantığı geliştirmeyi kolaylaştırmasıdır. Bu, farklı URL’leri Python kodu parçalarına eşlemeyi, veri kaynaklarını işlemeyi ve ayrıca kullanıcıların tarayıcılarında gördüğü HTML verilerini oluşturmayı içerir.
Hangi Python web çerçevesini kullanmalıyım?
Django ve Flask, en popüler Python web çerçevelerinden ikisidir. Yeni başlıyorsanız bunlardan birini kullanmanızı tavsiye ederim.
Django ve ayrıca Flask arasındaki fark nedir?
Gareth Dwyer’ın bu konuyla ilgili istisnai bir makalesi var, o yüzden burada alıntılayayım:
Farkları :
Flask, basitlik, uyarlanabilirlik ve ayrıca hassas kontrol sunar. Fikirsizdir (bir şeyleri nasıl uygulamak istediğinizi tam olarak seçmenize izin verir).
Django eksiksiz bir deneyim sunar: Bir yönetici paneli, veri kaynağı kullanıcı arabirimleri, bir ORM [nesne-ilişkisel eşleme] ve uygulamalarınız ve ayrıca paket dışı işler için dizin yapısı elde edersiniz.
Muhtemelen şunları seçmelisiniz:
Flask, deneyime ve fırsatları keşfetmeye odaklanıyorsanız veya hangi parçaları kullanacağınız konusunda ekstra kontrol istiyorsanız (hangi veri kaynaklarını kullanmak istediğiniz ve bunlarla nasıl etkileşimde bulunmak istediğiniz gibi) .
Django, eğer son ürüne konsantreysen. Özellikle bir bilgi sitesi, bir e-mağaza veya blog sitesi gibi basit bir uygulama ile çalışıyorsanız ve ayrıca orada her zaman tek başına, açık bir şekilde puan yapmak istiyorsanız.
Makine öğreniminin devreye girdiği yer burasıdır.
Yapay zeka genellikle, sunulan girdide anında bir kalıp bulan bir formül uygular.
Formülü bulan bir üreticiye bir köpeğin 1.000 fotoğrafını ve ayrıca bir masanın 1.000 görüntüsünü sunabilir, talep edebilirsiniz. O zaman kesinlikle bir köpek ile bir masa arasındaki farkı bulacaktır. Bir evcil hayvanın veya bir masanın yepyeni bir görüntüsünü sağladığınızda, hangisinin olduğunu anlama yeteneğine sahip olacaktır.
Bence bu, bir bebeğin yepyeni noktaları nasıl öğrendiğine oldukça benziyor. Bebek bir noktanın evcil bir köpeğe ve bir noktanın daha masaya benzediğini nasıl öğrenir? Muhtemelen bir sürü örnekten.
Muhtemelen bir çocuğa açıkça “Bir şey hem kıllı hem de açık kahverengi saçlıysa, o zaman büyük ihtimalle köpektir” demezsiniz.
Muhtemelen sadece “Bu bir evcil hayvan. Bu ayrıca bir evcil köpek. Ve bu bir masa. Bu da bir masa.”
Makine öğrenimi formülleri hemen hemen aynı yöntemle çalışır.
Aynı konsepti aşağıdakilere de uygulayabilirsiniz:
- Öneri sistemleri (YouTube, Amazon.com ve ayrıca Netflix’i varsayın).
- Yüz tanıma
- Ses tanıma
- Diğer uygulamalar
Hakkında okuyabileceğiniz popüler makine keşfetme formülleri şunları içerir:
- Anlamsal ağlar
- Derin anlama
- Yardım vektör makineleri
- Rastgele orman
Daha önce bahsettiğim resim etiketleme sorununu gidermek için yukarıdaki formüllerden herhangi birini kullanabilirsiniz.
Makine öğrenimi için Python
Python için popüler makine keşif koleksiyonları ve yapıları vardır.
En çok tercih edilen 2 tanesi scikit-learn ve ayrıca TensorFlow’dur.
scikit-learn, entegre edilmiş çok daha fazla tercih edilen cihaz öğrenme formüllerinden birkaçını içerir. Birkaçını yukarıda belirttim.
TensorFlow, özel yapım cihaz keşfetme formülleri oluşturmanıza olanak tanıyan düşük seviyeli bir koleksiyondan daha fazlasıdır.
Bir ekipman öğrenme projesine yeni başlıyorsanız, kesinlikle scikit-learn ile başlamanızı öneririm. Verimlilik endişeleriyle karşılaşmaya başlarsanız, bundan sonra TensorFlow’u araştırmaya başlarım.
Yapay zekayı tam olarak nasıl öğrenmeliyim?
Makine öğrenimi ilkelerini keşfetmek için Stanford’un veya Caltech’in makine öğrenimi eğitim kursunu tavsiye ederim.
Lütfen bu kurslardaki bazı ürünleri anlamak için temel matematik ve lineer cebir anlayışına ihtiyacınız olduğunu unutmayın.
Bundan sonra, kesinlikle Kaggle ile bu eğitim kurslarından gerçekten öğrendiklerinizi uygulardım. İnsanların, sağlanan bir problem için en iyi yapıcıyı keşfetme formülünü oluşturmak için rekabet ettiği bir web sitesidir. Acemiler için de güzel eğitimleri var.
