Bugünlerde herkes yapay zekadan bahsediyor. OpenAI'nin Dall-E'nin metin istemlerinden görüntüler oluşturması ve DeepMind'ın protein yapısı tahmini için yapay zekayı kullanması gibi gelişmeler, yapay zekanın potansiyelini gösteriyor. Doğal dil işlemedeki gelişmeler, daha akıllı sohbet robotlarının kullanılmasını sağlıyor.
Yapay zeka, dünyanın dört bir yanındaki irili ufaklı şirketlerin ilgi odağı oldu. Yapay zeka pazarının önümüzdeki yıllarda önemli ölçüde büyümesi bekleniyor. 2027'ye kadar 407 milyar dolara ulaşması tahmin ediliyor. 2025 yılına kadar, yapay zeka sektöründe 97 milyon kişinin istihdam etmesi bekleniyor.
Yapay zeka mühendisleri için bu gelişme, büyük bir kariyer fırsatı haline geldi. Bu hızla büyüyen alanda, doğru becerilere sahip olmak büyük bir fark yaratabilir. Yapay zeka mühendisi olmayı hedefleyenler için, nereden başlayacağını ve neyi kullanacağını bulmak zor olabilir. Farklı programlama dilleri ve framework’leri hakkında çok sayıda görüş olabilir. Bu yazımızda, size yapay zeka geliştirme için kullanılan en iyi programlama dillerini anlatacağız.
Yapay Zeka Nedir?
Yapay zeka (AI), insan zekasının bilgisayar sistemleri tarafından taklit edilmesi sürecidir. Bu, bilgisayarların öğrenme, akıl yürütme, algılama ve dil anlama gibi insan zekası faaliyetlerini gerçekleştirebilmesini sağlar.
Yapay zeka, algoritmalar ve büyük veri setlerini kullanarak, belirli görevleri insan müdahalesi olmadan yerine getirebilir. Örneğin, görüntü ve ses tanıma, dil çevirisi, karar verme ve daha pek çok alanda kullanılabilir. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi alt dallara ayrılır; bu teknikler, sistemlerin veri üzerinden öğrenmesini ve zamanla kendilerini geliştirmesini sağlar.
Yapay Zeka Geliştirme için Hangi Programlama Dilini Öğrenmeliyim?
1. Python
Python, yapay zeka programlamada basitliği ve esnekliğiyle öne çıkar. Yüksek seviyeli ve yorumlanan bir programlama dili olan Python, yapay zeka projelerinde hızlı geliştirme sunar.
Yapay zekada Python, makine öğrenimi sistemleri, bilgisayarlı görme uygulamaları, doğal dil işleme ve genel yapay zeka prototiplemesi için kullanılır. Tahmine dayalı modeller, sinir ağları, derin öğrenme, görüntü tanıma, yüz algılama, sohbet robotları, belge analizi, makine öğrenimi algoritmaları oluşturma ve algoritma araştırmalarında tercih edilir.
Python'ın yapay zeka alanında bu kadar güçlü olmasının nedenlerinden bir diğeri, TensorFlow, PyTorch ve Keras gibi geniş Python kütüphanelerine ve framework’lerine sahip olmasıdır. Bu kütüphane ve framework’ler, karmaşık algoritmaların geliştirilmesini önemli ölçüde hızlandıran önceden hazırlanmış fonksiyonlar içerir.
- 👉 PyTorch: Meta tarafından oluşturulan ve Linux Vakfı tarafından işletilen PyTorch, bilgisayarlı görme ve doğal dil işleme gibi uygulamalara yönelik araçları ve framework’leri içeren bir kütüphanedir. Açık kaynaklıdır ve Tesla'nın AutoPilot'u ve Hugging Face'in Transformers'ı da dahil olmak üzere derin öğrenme yazılımlarının geliştirilmesinde kullanılmıştır.
- 👉 TensorFlow: Google'daki yapay zeka araştırmacıları tarafından oluşturulan TensorFlow, makine öğrenimi ve yapay zeka için açık kaynaklı bir kütüphanedir. Model dağıtımlarına yardımcı olacak eğitim araçları ve öğeleri de dahil olmak üzere çeşitli kaynaklar içerir.
- 👉 Keras: Yapay sinir ağları için Python arayüzlerini içeren bir kütüphanedir ve TensorFlow'un üzerinde kullanılabilir.
Python'un topluluğu, sorun gidermeyi ve öğrenmeyi daha erişilebilir kılan dokümanları, formları ve üçüncü taraf kaynakları oldukça fazladır. Python’ı daha iyi öğrenmek için Python proje fikirlerine göz atabilir ve bu projeleri deneyebilirsiniz.
2. R
R, istatistiksel hesaplama için başvurulacak dildir ve veri bilimi uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Olasılıksal modelleme, simülasyonlar ve veri analizini içeren yapay zeka algoritmaları için istatistiksel teknikler kullanılması gerektiğinde uygun bir seçimdir.
R'nin kapsamlı paket ekosistemi, veri görselleştirme için ggplot2 ve veri manipülasyonu için dplyr gibi araçlarla, veri analizi sürecini akıcı hale getirir. Bu yetenek, yapay zekada veri desenlerini ve anormallikleri anlamada kritik öneme sahiptir. Bu da doğrudan yapay zeka modellerinin kalitesini etkiler. R’de kullanılan bazı kütüphaneler ve araçlar şunlardır:
- 👉 Dplyr: Dplyr, filtreleme ve özetleme yetenekleri de dahil olmak üzere veri işleme için çeşitli araçlar içerir.
- 👉 Lubridate: Bu R paketi, modellerin ve uygulamaların tarih ve saatlerle daha etkili çalışmasını kolaylaştırmak için tasarlanmıştır.
- 👉 Mlr3: Bu R odaklı kütüphane, R'nin makine öğrenimi geliştirmede kullanılmasına yönelik araçları içerir.
Bir yapay zeka programlama dili olarak R, çeşitli sektörlerde ve çeşitli endüstrileri kapsayacak şekilde kullanılır. Araştırmalarda, istatistiksel hesaplamalarda, makine öğrenimi ve büyük veri setlerinin analizinde kullanılır. IT şirketleri, iş zekası, veri işleme ve makine öğrenimi ürünleri için R programlama dilini kullanır.
Ayrıca, finans sektöründe, risk analizi, kredi skorlaması ve finansal modelleme için de kullanılır. E-ticaret şirketleri, kullanıcı deneyimini iyileştirmek, çapraz ürün satışı ve hedeflenmiş reklamcılık için R'den yararlanır.
R, Python veya Java kadar hızlı olmayabilir, ancak istatistiksel hesaplama önemli olduğunda yapay zeka projeleri için vazgeçilmezdir. Büyük veri setlerini kolayca ele alabilme ve karmaşık istatistiksel işlemleri rahatlıkla gerçekleştirme yeteneği, araştırmalarında yapay zekadan yararlanan veri bilimciler arasında popülerdir.
3. Java
Java'nın nesne yönelimli yaklaşımı, özellikle büyük ölçekli, kurumsal düzey uygulamalarda tercih edilmesini sağlar. Platform bağımsızlığı, Java'da geliştirilen yapay zeka sistemlerinin farklı ortamlar arasında yeniden derlemeye gerek kalmadan kolayca aktarılmasını sağlar, bu da onun en büyük avantajlarından biridir.
Java'nın yapay zekadaki öne çıkan özelliklerinden biri, doğal dil işleme ve sinir ağları alanındaki büyüyen alandadır. Deeplearning4j gibi programlama kütüphaneleri, karmaşık sinir ağı yapıları oluşturmak için sağlam araçlar sunar. Java'nın güçlü bellek yönetimi ve yüksek performanslı çöp toplama mekanizmaları, büyük veri setlerinin etkili bir şekilde yönetilmesini sağlar.
İzleme ve optimizasyon kullanım senaryoları, akıllı tahmine dayalı bakım veya performans ayarlama aracıları için Java'dan yararlanılır. Java'nın doğal dil işlemeye yönelik kütüphanelerini kullanarak sohbet robotlarından sesli asistanlara kadar konuşma arayüzleri oluşturulabilinir. Java ayrıca öneri motorlarını da destekler.
4. C++
C++, yüksek çalışma hızı ve sistem kaynakları üzerinde kontrol sağlama özelliğiyle tanınır. Bu da performansın kritik bir özellik olduğu yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesi için onu ideal kılar. Sistem donanımına yakın çalışma yeteneği, gerçek zamanlı uygulamalar ve sınırlı kaynaklara sahip sistemlerde yapay zeka algoritmalarının daha verimli işlenmesini sağlar.
Yapay zeka mühendisleri, makine öğrenimi ve sinir ağı geliştirmede C++ kullanır. Örneğin, TensorFlow'daki verimli matris işlemleri C++ tarafından güçlendirilir, hızı ve daha düşük seviyeli işlemlerinden faydalanır.
C++ ayrıca, giderek daha gerçekçi ve karmaşık ortamlar için yapay zeka kullanımını benimseyen oyun geliştirme ve simülasyon gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır. Kompleks hesaplamaları yüksek hızlarda işleyebilme yeteneği, oyun ve simülasyonlarda yapay zeka üzerinde çalışan mühendisler için bir tercih sebebidir.
Kütüphanelere gelince, TensorFlow C++ arayüzü, TensorFlow'un makine öğrenimi yeteneklerine doğrudan bağlanmaya olanak tanır. Caffe2, özellikle derin öğrenme görevleri için kullanılan başka bir kütüphanedir. ONNX, modeller arasında kolayca geçiş yapmak için sinir ağlarını değiştirmenin standart bir yolunu tanımlar.
5. Julia
Julia, işlevleri yavaşlatmadan daha esnek hale getirmek için çoklu gönderme tekniğini kullanan bir programlama dilidir. Aynı zamanda paralel programlamayı ve birçok çekirdeğin kullanımını hızlı hale getirir. Bir makinede birden fazla iş parçacığı kullanıldığında veya birçok makineye dağıtıldığında iyi çalışır.
Julia'nın en iyi özelliklerinden biri mevcut Python ve R koduyla iyi çalışmasıdır. Julia'nın veri işleme (DataFrames.jl), makine öğrenimi (Flux.jl), optimizasyon (JuMP.jl) ve veri görselleştirme (Plots.jl) için temel kütüphaneleri de oldukça fazladır.
Hangi Yapay Zeka Programlama Dilini Öğrenmeliyim?
Hangi yapay zeka programlama dilini öğreneceğinizi seçerken, mevcut yeteneklerinizi, becerilerinizi ve kariyer hedeflerinizi göz önünde bulundurun. Örneğin, kodlamaya yeni başlıyorsanız, Python iyi bir başlangıç noktası olabilir. Bu esnek, çok yönlü programlama dilini, öğrenmek nispeten kolaydır ve karmaşık uygulamalar oluşturmanıza olanak tanır. Bu yüzden birçok geliştirici bu programlama diliyle başlar.
Yapay zeka destekli mobil uygulamalar oluşturmak istiyorsanız, kullanımı kolay ve hata ayıklaması basit bir kombinasyon sunan Java'yı öğrenmeyi düşünebilirsiniz. Java, ayrıca, makine öğrenimi programları uygulamak veya yapay zeka altyapısı kurmakla ilgilenenler için iyi bir seçenektir.
İlgi alanlarınız daha çok veri analizi üzerine yoğunlaşıyorsa, Julia öğrenmeyi düşünebilirsiniz. Nispeten yeni bir programlama dili olan Julia, birden fazla işlemi aynı anda yapmanıza olanak tanır, bu da onu yapay zekada çeşitli kullanımlar için değerli kılar.
Otonom araçlar veya robotik gibi alanlarda çalışmak istiyorsanız, C++ öğrenmek daha faydalı olacaktır çünkü bu dilin verimliliği ve hızı, onu bu kullanımlar için uygun kılar.
Yapay zeka alanına nereden başlayacağınızı bilemiyor musunuz? O halde ücretsiz yapay zeka konferanslarımıza katılabilir ve aklınızdaki soruları sorabilirsiniz.
