Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Python'da veri bilimi için kullanılan Numpy kütüphanesi hakkında kapsamlı bir eğitim içeriğidir.
- Video, Numpy kütüphanesinin ne olduğu, neden kullanıldığı ve temel yapısı ile başlayıp, array oluşturma fonksiyonlarını detaylı şekilde ele almaktadır. İçerikte tek boyutlu, iki boyutlu ve üç boyutlu array'lerin oluşturulması, place holder'ların kullanımı ve numpy.erange, numpy.linspace, numpy.zeros, numpy.ones, numpy.random ve numpy.eye gibi fonksiyonların kullanımı örneklerle gösterilmektedir.
- Eğitim, Numpy'nin bilimsel hesaplamalar için yüksek performanslı bir kütüphane olduğunu, multi-dimensional array'lerle çalışabildiğini ve yapay zeka, makine öğrenmesi ve istatistik alanlarında nasıl kullanıldığını açıklamaktadır.
- 00:01Numpy Kütüphanesi Tanıtımı
- Bu bölümde veri bilimi için en önemli kütüphanelerden biri olan Numpy kütüphanesi ile devam edilecek.
- Numpy, veri bilimi için nasıl kullanılacağı öğretilen bir kütüphane olup, array'ler, input/output, veri tipleri, array manipülasyonu gibi konuları içerecek.
- 01:26Numpy'nin Önemi
- Numpy, bilimsel hesaplamalar için Python'da kullanılan bir kütüphane olup, machine learning, deep learning ve yapay zeka konularında kullanılan array'lerle matematiksel işlemler yapmayı kolaylaştırır.
- Numpy, optimize edilmiş bir kütüphane olduğu için, manuel kod yazmaktan daha hızlı çalışır ve yapay zeka için çok önemli bir konudur.
- Numpy, tek boyutlu, iki boyutlu ve üç boyutlu array'ler için kolaylık sağlar, yapay zekada ise tensörler gibi beş boyutlu array'ler için de kullanılabilir.
- 03:45Numpy'nin Kullanımı
- Numpy kütüphanesini kullanabilmek için "import numpy as np" şeklinde import etmek gerekir.
- Numpy, binlerce satırdan oluşan sayıları bir anda toplayıp çıkarmak gibi işlemler için kullanılır.
- Numpy array'leri, işlem yapacağımız sayıları içerisinde barındıran depolardır.
- 05:07Array Oluşturma ve İşlemleri
- Tek boyutlu array oluşturmak için "array = [1, 2, 3]" şeklinde yazılabilir.
- İki boyutlu array oluşturmak için liste içinde liste kullanılabilir, örneğin "array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]".
- Üç boyutlu array oluşturmak için üç satırlı liste kullanılabilir, örneğin "array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6), [7, 8, 9]]".
- 06:21Array İşlemleri ve Place Holder Kullanımı
- Array'lerde işlem yapmak için for döngüsü kullanılabilir, ancak sadece değişkene atama yapmak yerine array'e atama yapmak gerekir.
- Array'e atama yapmak için "c = array[i]" şeklinde yer tutucu (place holder) oluşturulabilir.
- Numpy'de "zeros" fonksiyonu ile sıfırlardan oluşan, "ones" fonksiyonu ile birlerden oluşan array'ler oluşturulabilir.
- 10:25Numpy ile Sayı Oluşturma
- Numpy'de "range" fonksiyonu belirli aralıklarda sayı dizileri oluşturur, örneğin "range(2)" ikişer ikişer sayı dizisi oluşturur.
- "linspace" fonksiyonu da benzer şekilde sayı dizileri oluşturur, ancak aralıkta kaç sayı olacağını belirtmek gerekir.
- "linspace" fonksiyonunda aralıkta kaç sayı olacağını belirtmek, sayılar arasındaki farkı otomatik olarak hesaplar.
- 12:07Matris Oluşturma
- Numpy'de "ones" fonksiyonu belirli bir boyutta matris oluşturur, örneğin "ones(5,5)" beşli beşli bir matris oluşturur.
- Matris, birden fazla satır ve sütundan oluşan bir veri yapısıdır.
- 12:43Rastgele Sayılar ve Emti
- Numpy'de "random" fonksiyonu rastgele sayı dizileri oluşturur, bu sadece yapay zeka değil günlük hayatta da kullanılır.
- Rastgele sayılar modellerde noise (gürültü) oluşturmak için kullanılır.
- "empty" fonksiyonu boş bir dizi oluşturur, bu dizide çok küçük sayılar bulunur ve neredeyse sıfır olarak kabul edilir.