Python Deep Learning Projesi

Derin öğrenme projelerinde yeniyim. Anladığım kadarıyla derin öğrenme için model adında bir dosya başlatılıyor ve modelleme tamamlanıyor ardından ana dosya çalıştırılıyor. Ana dosyam açıkken modelleme yapamaz mıyım? Mesela chatbot yaparsam eğer chatbot ana dosya aktifken 'merhaba dostum' cümlesini / kelimesini otomatik anlayarak model yapabilir mi?

DL'de modeli data ile train eder ve bunu farkli data-set e apply edersin.
Dosya ile alakasi yok olayin. Modelini istersen dosyaya yaz, istersen distributed cache kullan, istersen de tas tablete doku.
"ana dosya" dan ne kastettigin belli degil, bence temel kavramlari yeniden gozden gecirmelisin.

bitwise dedi:

Dl'de modeli data ile train eder ve bunu farkli data-set e apply edersin.
Dosya ile alakasi yok olayin. Modelini istersen dosyaya yaz, istersen distributed cache kullan, istersen de tas tablete doku.
"Ana dosya"dan ne kastettigin belli degil, bence temel kavramlari yeniden gozden gecirmelisin.

Genişletmek için tıkla...

Yeniyim dediğim gibi daha Deep learning i bırak machine learning bile bilmiyorum sadece vidlerden baktığım kadarıyla bir ana dosya oluyor bir intents. JSON oluyor ve intents. JSON'u model.py ile bir dosyaya çeviriyoruz sonra chatbot yaptık diyelim onu açınca intents e ne yazdıysak o çıkıyor ama intents i kendi düzenleyip çalışır iken modelleyemiyor (ve anlattıklarını biraz daha açık anlatabilir misin veya Deep learningi nereden öğrenebilirim söyleyebilir misin)

Litenium dedi:

Yeniyim dediğim gibi daha Deep learning i bırak machine learning bile bilmiyorum sadece vidlerden baktığım kadarıyla bir ana dosya oluyor bir intents. JSON oluyor ve intents. JSON'u model.py ile bir dosyaya çeviriyoruz sonra chatbot yaptık diyelim onu açınca intents e ne yazdıysak o çıkıyor ama intents i kendi düzenleyip çalışır iken modelleyemiyor (ve anlattıklarını biraz daha açık anlatabilir misin veya Deep learningi nereden öğrenebilirim söyleyebilir misin)

Genişletmek için tıkla...

O videodaki o sekilde yapmistir.
Modelini nerede sakladigin DL ile ilgili bir sey degil. JSON kullanmak zorunda da degilsin.
Bunlar konudan bagimsiz detaylar.
Senin yapacagin ise gore train edilecek bir modelin olur, bu model matematiksel bir notasyon. Katsayi ve iliskilerden olusan bir kavram.
Train edip, modelini guncellersin, train datasi uzerinde calistiktan sonra da modelini gercek dataya uygularsin.
Kabaca bu.
Yabanci geliyorsa anlattiklarim DL ile ilgilenmeden once temel Machine learning modellemelerine bakip anlamaya calisabilirsin.

bitwise dedi:

O videodaki o sekilde yapmistir.
Modelini nerede sakladigin dl ile ilgili bir şey degil. JSON kullanmak zorunda da degilsin.
Bunlar konudan bagimsiz detaylar.
Senin yapacagin ise gore train edilecek bir modelin olur, bu model matematiksel bir notasyon. Katsayi ve iliskilerden olusan bir kavram.
Train edip, modelini guncellersin, train datasi uzerinde calistiktan sonra da modelini gercek dataya uygularsin.
Kabaca bu.
Yabanci geliyorsa anlattiklarim dl ile ilgilenmeden once temel machine learning modellemelerine bakip anlamaya calisabilirsin.

Genişletmek için tıkla...

Tamam son bir şey sormak istiyorum ben bu Deep learning de onu geçtim yapay zekada yeniyim Python'u öğrenmeyi yeni bitirdim ve böyle bir şey öğrendim kademe kademe olarak ben yapay zekayı nasıl öğrenebilirim ve bunun için bir video linki falan verebilir misin? (0'dan başlayacağımı düşünerek)

Litenium dedi:

Tamam son bir şey sormak istiyorum ben bu Deep learning de onu geçtim yapay zekada yeniyim Python'u öğrenmeyi yeni bitirdim ve böyle bir şey öğrendim kademe kademe olarak ben yapay zekayı nasıl öğrenebilirim ve bunun için bir video linki falan verebilir misin? (0'dan başlayacağımı düşünerek)

Genişletmek için tıkla...

AI icin kitap tavsiyesi verebilirim, zamandan bagimsiz bir kitap bu bence -> Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th US ed.

ML icin eksigin neyse ona gore calismani tavsiye ederim.
Mat eksigin varsa lineer, prob, bayesian, istatistik.
Mat sorun degilse Kaggle uzerinden pratik yapip algoritmalara goz atabilirsin, sira ile ogrenebilirsin.
Algoritmalari kavradiktan sonra scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.1.2 documentation uzerinden bunlarin stable implementasyonlarini gorur, ihtiyacina gore manipule edersin.

Video bilmiyorum, video izleyerek ogrenilebilecek seyler degil bana gore. Takildigin noktalari aciklayan Hintli dayinin izah ettigi 3 kisinin izledigi ufak videolar bulabilirsin ugrasirsan.

bitwise dedi:

AI icin kitap tavsiyesi verebilirim, zamandan bagimsiz bir kitap bu bence -> Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th US ed.

ML icin eksigin neyse ona gore calismani tavsiye ederim.
Mat eksigin varsa lineer, prob, bayesian, istatistik.
Mat sorun degilse kaggle uzerinden pratik yapip algoritmalara goz atabilirsin, sira ile ogrenebilirsin.
Algoritmalari kavradiktan sonra scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.1.2 documentation uzerinden bunlarin stable implementasyonlarini gorur, ihtiyacina gore manipule edersin.

Video bilmiyorum, video izleyerek ogrenilebilecek seyler degil bana gore. Takildigin noktalari aciklayan Hint dayinin izah ettigi 3 kisinin izledigi ufak videolar bulabilirsin ugrasirsan.

Genişletmek için tıkla...

Tamam anladım ama ben hiçbir şey bilmiyorum sorun o ve bu şu değil hepsinin toplu olduğu bir site bir doküman yok mu onun için şuna bunun için buna gitmektense hepsinin toplu olduğu bir yer yok mu?