Date: 2020
- Tools
- Business Models
- Veri Giriş Aşaması
- Modelleme Aşaması
- Aktivasyon Fonksiyonları
- Dropout
- Learning Rate
- Optimizasyon Nasıl Yapılır ?
- Loss (Hata) Fonksiyonları
- Verileri Modele Yerleştirmek
- Veri Girişi
- Sonuçların Görüntülenmesi
- Doğruluk Oranları
- Kaynakça
- Python
- Keras
- Scikit-Learn
- Numpy & Pandas
- Django
- Sqlite
- Hedef Ağacı
- Kanvas İş Modeli
- Mantıksal Çerçeve
- Paydaş Analizi
- Problem Ağacı
- Proje Faaliyetleri - Gantt
- Proje Tanıtım Formu
- SWOT Analizi
Web Uygulaması aracılığı ile 8 adet veri girişi yapılıyor
- Hücre Boyutunun Düzgünlüğü
- Hücre şeklinin Düzgünlüğü
- Marjinal Yapışma
- Tek Epitel Hücre Boyutu
- Çıplak Çekirdekler
- Uygun Kromatin
- Normal Nikloeller
- Mitoz Sayısı
Bu 8 veriye göre 9. veri olarak tümörün iyi veya kötü huylu olduğu tespit edilmeye çalışılıyor.
Elimizde 8 adet özelliğe bağlı bir giriş katmanımız var, bu 8 katmana göre 1 tane veriyi tahmin etmeye çalışıyoruz.
giris = veriyeni[:, 0:8]
# *giris.shape => (698,8) 8 özelliğe bağlı giriş katmanımız*
cikis = veriyeni[:, 9]
# *cikis.shape => 8 özellikten tahmin ettiğimiz çıkış katmanımız*
İlk başta veri setimizi yerleştireceğimiz katman.
Hidden Layers
Algılayıcılarımızı koyacağımız katman
Çıkış katmanımız burda ya iyi huylu ya kötü huylu (2 : İyi Huylu, 4 : Kötü huylu)
Yapay sinir ağları algılayıcıların ardışık olmasına bağlıdır
Çıkış katmanına gidene kadar kendinden öncekine ve sonrakine bağlı bir durumda biz buna ardışık
fonksiyon diyoruz.
Biz tahminlerimiz de bunu kullanıcaz bunun adı da genel anlamıyla multilayer perceptron deniyor.
model.add(Dense(10, input_dim=8))Yapay sinir ağında görülen her ağ kendinden sonraki noktalara bağlı
Input Dimension'a kaç tane özelliğimiz olduğunu yazıyoruz biz 8 özellikten output’u tahmin edeceğiz
- Step Fonksiyonu: Bir eşik değeri alarak ikili bir sınıflandırma çıktısı (0 yada 1) üretir
- Sigmoid Fonksiyonu: En yaygın kullanılan aktivasyon fonksiyonlarından birisidir, [0,1] aralığında çıktı üretir.
- Tanh Fonksiyonu: [-1,1] aralığında çıktı üreten doğrusal olmayan bir fonksiyondur.
- Softmax Fonksiyonu: Çoklu sınıflandırma problemleri için kullanılan bu fonksiyon, verilen her bir girdinin bir sınıfa ait olma olasılığını gösteren [0,1] arası çıktılar üretmektedir.
- Softplus Fonksiyonu: Sigmoid ve Tanh gibi geleneksel aktivasyon fonksiyonlarına alternatif olarak sunulan bu fonksiyon (0, +∞) aralığında türevlenebilir bir çıktı üretmektedir.
- ELU Fonksiyonu: Üstel lineer birim, negatif girdiler hariç ReLU ile benzerdir. Negatif girdilerde ise genellikle 1.0 alınan alfa parametresi almaktadır.
- PReLU Fonksiyonu: Parametrik ReLU olarak geçen bu aktivasyon fonksiyonu da negatif girdiler için extra alfa sabiti ile verilen girdinin çarpım sonucunu çıktı olarak üretmektedir.
- Swish Fonksiyonu: Google araştırmacıları tarafından yeni keşfedilen bu fonksiyon girdiler ile sigmoid fonksiyonunun çarpımını çıktı olarak üretmektedir.
- ReLU Fonksiyonu: Doğrusal olmayan bir fonksiyondur. ReLU fonksiyonu negatif girdiler için 0 değerini alırken, x pozitif girdiler için x değerini almaktadır.
ReLU Fonksiyonunu Kullanacağız.
Matrislerde sürekli y = mx + b işlemi çalışacağı için çok yüksek veriler elde ediyoruz,
elde ettiğimiz veriyi belli bir değer arasına koymamız lazım bunun için aktivasyon
fonksiyonu kullanıyoruz böylece verilerimizi 0 ile 1 arasına koyuyoruz.
.png)
Dropout kullanıp farklı nodeları işleme sokarak veri seti ezberinin önüne geçiyoruz.
Eğer dropout kullanmazsak tahminimiz %100 olur fakat bu ezberlenmiş bir model demektir bizim için makul değer %90-%95.
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))
Learning Rate(Lr): Ne kadar hızlı öğreneceğimizi anlamaya çalışan bir sistem.
optimizer = keras.optimizers.SGD(lr=0.01)
model.compile(optimizer=optimizer, loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy’])Gerçek-tahmini karesini alıp türevini 0’a eşitliyoruz
Algoritmamızın ne kadar doğru ne kadar yanlış yaptığını anlamak için metrics = accuracy ile test
ediyoruz.
Bu prensibe Back Propagation Alghorithm deniyor geriye beslemeli algoritmalar diyebiliriz.
Yani türevini alıp sıfırlama işlemini geriye doğru yapıyoruz
Hata = Gerçek Değer – Tahmini DeğerHata fonksiyonlarında hata fonksiyonunun türevini alıp en hatasız sonuca nasıl ulaşılır onu anlamayaçalışacağız
Modelimiz bitti şimdi bu verileri modele yerleştirmek kaldı
model.fit(giris, cikis, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.20)Veri setini ayrı ayrı 10 kere tarayacak
Aynı anda kaç bitlik işlemi hafızaya alacağını belirtiyoruz.
Doğrulama kısmı. Bütün verimizin bir kısmını yapay sinir ağımıza yerleştirelim
Elimizde kalan sinir ağına sokmadığımız işlenmemiş veriyi veri setine sokarak tahmin etmesini sağlayacağız. Eğer tamamıyla işleme sokarsak model verileri ezberler. Bizim amacımız görmeden tahmin
etmesi.
tahmin = np.array(
[
uniformity_cell_size,
uniformity_cell_shape,
marginal_adhesion,
single_epithelial_cell_size,
bare_nuclei,
bland_chromatin,
normal_nucleoli,
mitoses
]
).reshape(1, 8)
acc: Doğruluk oranlarımız
val_acc: Ayırdığımız veri setinin doğruluk oranı
val_loss: Türev fonksiyonlarındaki değerlerin toplamı
Veri Setlerini Edindiğimiz Kaynak
UC Irvine Machine Learning Repository
Yapay Zekaya Öğrettiğimiz veri seti
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/breast+cancer+wisconsin+(original)
İndirme Linki
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/
https://keras.io/api/layers/activations/https://keras.io/api/losses/
https://keras.io/api/optimizers/https://ruder.io/optimizing-gradient-descent/index.html#momentum
All Right Reserved Yiğit Çakmak