Yapay Zeka Destekli Web Projesi...
- Temmuz 3, 2024
Bitirme projemde, doğal dil işleme alanında RNN (Recurrent Neural Network) kullanarak e-ticaret sitelerindeki 243,477 adet yorum verisini analiz ettim. Bu yorumları olumlu, olumsuz ve nötr olarak sınıflandırmayı hedefledim.
Projemde Google Colab'u tercih ettim. Bulut tabanlı çalışma ortamı sayesinde Python kodlarımı kolayca yazıp çalıştırabildim, aynı zamanda güçlü GPU kaynaklarından yararlandım.
Projemde Python'u kullanarak veri işleme, modelleme ve analiz işlemlerini gerçekleştirdim. Python'un geniş kütüphane desteği sayesinde veri bilimi ve makine öğrenimi işlemlerimi etkin bir şekilde yürütebildim.
Projemde TensorFlow kütüphanesini kullanarak, RNN modelini oluşturdum ve eğittim. TensorFlow'un güçlü ve esnek yapısı sayesinde, büyük veri kümeleri üzerinde kompleks modelleme işlemlerini etkin bir şekilde yönetebildim.
Veri Ön İşleme: Başlangıçta, e-ticaret yorum verilerini ön işleme adımlarından geçirdim. Bu adımlar arasında veri temizleme, düzenleme ve normalizasyon yer aldı. Veriyi tutarlı hale getirerek model eğitimi sürecini iyileştirdim.
Model Tasarımı ve Eğitim: Veri ön işleme adımlarını tamamladıktan sonra, RNN tabanlı bir model tasarladım ve bu modeli eğittim. RNN, doğal dil işleme problemlerinde zaman bağımlılığını modelleyerek yorumların duygusal tonunu anlamamı sağladı.
Tokenizer Kullanımı: Yorum verilerini analiz etmek için tokenizer kullanarak metin verilerini sayısal formata dönüştürdüm. Bu adım, modelin doğru ve etkili bir şekilde öğrenmesini sağladı.
Optimize Edici ve Eğitim Parametreleri: Model eğitim sürecinde gradient descent tabanlı optimizasyon algoritmalarını (örneğin Adam optimizer) kullanarak model performansını artırdım. Ayrıca, epoch batch boyutu ve diğer eğitim parametrelerini ayarlayarak modelin genel performansını optimize ettim.
Test: Eğitilen modeli test veri kümesi üzerinde değerlendirerek doğruluk ve performans sonuçlarını analiz ettim. Bu adım, modelin gerçek dünya verileri üzerindeki başarısını ölçmemi sağladı.
Bu bitirme projesi, hem teorik olarak doğal dil işleme ve derin öğrenme alanlarında derinlemesine bir anlayış geliştirmemi sağladı hem de pratikte büyük veri kümeleri üzerinde makine öğrenimi modelleri kurma ve optimize etme becerilerimi geliştirdi.
Yorum Bırakın