Makine öğrenmesi olarak literatürümüze girmiş olan “Machine Learning” 1959 yılında bilgisayar biliminin yapay zekada sayısal öğrenme ve model çalışmaları ile geliştirilmiş bir daldır. Öğrenebilen ve bu öğrenebildiklerinin ışığında veri üretebilen ve tahmin edebilen algoritmaların nasıl çalıştığını ve bu sistemin nasıl oluştuğunu araştıran bir sistemdir.
Endüstri 4.0 dönüşümü kapsamında; bu dönüşümün temel omurgalarından da olan bu konudan uzak kalmak inovatif sektörel gelişmeye engel oluşturacaktır. Machine learning ile çeşitli çalışmalar yapılabilir. ERP ve CRP yazılımlarda kullanmak, robotik sistemlerde kullanmak ve sınıflandırma işlemleri makineye yaptırılarak uzun vadede yapılabilecek olan eylemler kısa vadede yapılabilir. Bu konuda yapılan yazılımlarda Python dili ön plana çıkmıştır. Ancak Microsoft’un bu konuya dahil olması ile durum çok daha geniş alanlara doğru yönelmiş ve Python dilinin bu alanda kullanılabilirlik liderliği sona ermiştir.
Microsoft’un sektörel anlamda ofislerimizin içine kadar girmesi, Microsoft Azure, Microsoft SQL Veritabanı, Hololens ve daha birçok Microsoft uygulaması ile entegre çalışabilecek Microsoft temelli Machine Learning yazılım dili ML.net; şirketleriniz için daha kullanışlı olacaktır. Bu anlamda şirketimiz projeler geliştirmekte ve sektörel çözümler sunmaktadır. ML.net ile yapılabilecek projelerden bahsedecek olursak:
Sınıflandırma/kategori oluşturma ile müşteri geri bildirimini otomatik olarak pozitif ve negatif kategorilere bölebilirsiniz.
Sürekli değişen değerleri tahmin etme ile alım yapılan ürünlerin örneğin; bir ev, bir araba veya bir ürünün özelliklerine göre fiyatlarının doğruluğunu tahmin edebilirsiniz.
Anomali Algılama ile sahte bankacılık işlemlerini algılayabilirsiniz.
Öneriler ile çevrimiçi alışverişçilerin, önceki satın almalarına göre satın almasını isteyebileceğiniz ürünleri önerebilirsiniz.
Zaman serisi/sıralı veriler ile hava durumu veya ürün satışları tahminini yapabilirsiniz.
Görüntü sınıflandırması ile görüntüdeki nesnelerin tespitini yapabiliriz.
Bu konuda yapmış olduğumuz örnek projemizden bahsedecek olursak; Görüntü sınıflandırması ile Nesne algılamayı (Object Detection) sağlayan yazılımımızı inceleyebiliriz. Projemizden teknik olarak bahsedecek olursak ML.net kullanılarak Onnx modeli ile sınıflandırma yapılmıştır.
Peki Onnx modeli nedir?
Bir nesnenin Makineye öğretilebilmesi için birçok parametre, etiketli eğitim verisi ve uzun süreli bilgi işleme (GPU saati) gerekir. Onnx modeli önceden eğitilmiş bir model olarak belirli parametreleri girerek nesnelerin tanımlanmasını kısa sürede gerçekleştirir. Yazılımımızda araba, insan ve köpeğin görüntüleri makineye öğrenimi yaptırılmış olup görüntülerde bu ayrışımın makine tarafından yapılması sağlanmıştır.
Makine tarafından işlenmemiş görüntünün ham hali yukarıdaki gibidir.
Makine derin öğrenimi ile eğitilmiş olan yazılımımız bu ham görüntüyü işleyerek, görüntü üzerindeki nesnelerin tespitini yapmıştır. İşlenmiş görüntüde de görüldüğü üzere insan, köpek ve arabanın tespiti; ML.net ile yapmış olduğumuz yazılımla yukarıdaki çıktıyı bize vermiştir. Unutmayalım ki nesne algılamanın başarısı eğittiğimiz veri kümesinin büyüklüğüne ve kalitesine de bağlıdır.
Projemiz ile ilgili teknik detayları youtube kanalımızdan inceleyebilirsiniz. Sizleri inovatif çözümler için intSOFT Yazılım ve Otomasyon ’da ağırlamak isteriz.
İnsan imkansızı başarabilir sözü yetersizdir; çünkü insan imkansızın da ötesine ulaşabilir.
