Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir konuşmacının Bayesian Network (Bayes ağları) kullanımını adım adım anlattığı eğitim içeriğidir. Video, bir izleyicinin sorusu üzerine iki ay sonra hazırlanmıştır.
- Video, Bayesian Network'in temel kullanımını göstermekte olup, önce Bayezid Network editörünün kullanımı, node ve edge ekleme, veri setiyle (örneğin iris veri seti) network oluşturma ve düzenleme adımları anlatılmaktadır. Daha sonra Veka programında Bayesian Network'in nasıl kullanılacağı, Java üzerinden nasıl çağrılacağı ve Veka'daki hazır kütüphanelere nasıl erişileceği gösterilmektedir.
- Eğitim içeriğinde search algoritmaları (hill climbing, simulated annealing), estimator parametrelerinin ayarlanması ve oluşturulan network'ün sınıflandırma işlemleri için nasıl kullanılacağı da açıklanmaktadır. Ayrıca paket yöneticisi üzerinden yeni paketlerin nasıl yüklenebileceği ve bu kütüphanelerin kendi Java kodlarında nasıl kullanılabileceği hakkında bilgiler verilmektedir.
- 00:03Bayezid Network Tanıtımı
- Videoda Bayezid Network (Bayeznet) ve nasıl çalıştığı anlatılacak.
- Bayeznet, teorik bir kısım ve optimum search algoritmaları (hill climbing, simulated annealing) kullanır.
- Bu algoritmalar global maksimum veya minimum noktaları bulmak için kullanılır.
- 01:30Bayeznet Editör Kullanımı
- Bayeznet editör, boş bir sayfa açarak Bayezid network oluşturmayı sağlar.
- Editörde "Add Node" seçeneği ile yeni düğümler eklenebilir ve isimlendirilebilir.
- "Add Arc" seçeneği ile düğümler arasında bağlantılar oluşturulabilir.
- 02:17Bayezid Network Özellikleri
- Bayezid network, belirlenen parametrelerin sistemi etkisini ölçebilmek için kullanılır.
- Network'te her parametre bir düğüm olarak gösterilir ve neden-sonuç ilişkileri oluşturulabilir.
- Birden fazla neden birbirini zincirleme etkileyerek sonuca gidebilir.
- 03:03R ile Bayezid Network Oluşturma
- R'de "Explorer" üzerinden dosya açılarak Bayezid network oluşturulabilir.
- Iris veri seti kullanılarak sınıflandırma işlemi yapılabilir.
- Sınıflandırma sonucunda oluşan network, "Visuals Graph" seçeneği ile görüntülenebilir.
- 05:42Network'ü Düzenleme ve Kaydetme
- Oluşturulan network "Save" seçeneği ile .dot file veya XML BIF formatında kaydedilebilir.
- Kaydedilen network, Bayeznet editörde açılarak düzenlenilebilir.
- Düzenlenen network tekrar R'de kullanılabilecek şekilde "File" seçeneği ile belirtilerek kullanılabilir.
- 07:28Algoritma Seçimi ve Kullanımı
- Bayezid network'te hill climbing, simulated annealing gibi farklı algoritmalar kullanılabilir.
- Her algoritma kendi parametrelerine sahiptir ve farklı sonuçlar verebilir.
- Estimator seçeneği değiştirilebilir ve farklı algoritmalar denenebilir.
- 09:40Baezin Network Kullanımı
- Video, Baezin Network'in nasıl kullanılacağı konusunda bir özeti sunmaktadır.
- Baezin Network, istatistikte saygın bir mezhep olarak kabul edilmektedir.
- Baezin Network kullanırken, farklı yaklaşımlar ve kuvvetli yaklaşımlar kullanılabilir.
- 10:13Java ile Baezin Network Kullanımı
- Yüklenmemiş kütüphaneler kullanılabilir ve Java üzerinden Baezin Network çağrılabilir.
- Google'da "veca baesian metro api" araması yapılarak, Java'da Veka'nın nasıl kullanılacağına dair genel bilgilere ulaşılabilir.
- Java'dan Baezin Network ile ilgili estimator'ın instance'ının nasıl seçileceği gösterilebilir.
- 11:08Kütüphane Yüklemesi
- Veka'da yüklü olmayan Java kütüphaneleri, önceki videolarda gösterilen tools'tan package manager'a girerek yüklenebilir.
- Kütüphaneler jar dosyası olarak indirilebilir ve kendi Java kodları için kullanılabilir.
- Veka'da logistic regression gibi farklı algoritmalar da bulunmaktadır.