Giriş: Yapay Zekâyı Kim Kodluyor?
Yapay zekâ her yerde: bir arama motorunun içinden çıkan hızlı bir öneride, bir robot süpürgenin yön değiştirmesinde, bir çeviri aracının satır arası anlam çözümlemesinde.
Peki ama bu sistemleri kim yazıyor? Hangi araçlarla geliştiriliyor? Hangi diller, hangi kütüphaneler kullanılıyor?
Yapay zekâ yazılımı sıradan bir yazılım değildir. Hem matematikle hem istatistikle hem de veriyle dans eden bir mühendislik sanatıdır.
Bu makalede, yapay zekâ yazılımlarının nasıl geliştirildiğini, ne tür araçlar ve yaklaşımlar kullanıldığını detaylıca göreceğiz.
Yapay Zekâ Yazılımı Nedir?
Yapay zekâ yazılımları, geleneksel yazılımlardan farklı olarak:
- Açık kurallarla değil, veriden öğrenen algoritmalarla çalışır.
- Sonuçları kodlayıcının yazdığı kurallardan değil, modelin çıkardığı örüntülerden alır.
- Öğrenen, gelişen, adapte olan sistemlerdir.
Bunun için sadece “kod yazmak” değil; veri yönetimi, istatistik, makine öğrenmesi bilgisi gerekir.
Yapay Zekâ Geliştirme Süreci
Bir yapay zekâ sisteminin geliştirilme süreci tipik olarak şu aşamalardan oluşur:
1. Problemin Tanımlanması
- Bu bir sınıflandırma mı? Tahmin mi? Segmentasyon mu?
- Örnek: “Gelen e-posta spam mi değil mi?”
2. Veri Toplama ve Hazırlama
- Veri temizlenir, dönüştürülür, etiketlenir.
- Giriş (input) ve çıkış (output) formatları netleştirilir.
3. Model Seçimi ve Eğitimi
- Karar ağacı mı? Derin sinir ağı mı?
- Model belirlenir ve verilerle eğitilir.
4. Doğrulama ve Test
- Model farklı veri setlerinde denenir.
- Aşırı öğrenme (overfitting) veya yetersiz öğrenme (underfitting) olup olmadığı kontrol edilir.
5. Yayına Alma ve İzleme
- Üretim ortamına alınır (deployment).
- Performansı izlenir, gerektiğinde güncellenir.
Hangi Programlama Dilleri Kullanılır?
Yapay zekâ geliştirmede en çok kullanılan diller:
| Dil | Avantajları |
|---|---|
| Python | Kolay sözdizimi, geniş AI kütüphaneleri, topluluk desteği |
| R | İstatistiksel analiz için güçlüdür |
| Java | Büyük ölçekli sistemlerde stabilite sağlar |
| C++ | Performans kritiktir, gömülü sistemlerde kullanılır |
| Julia | Sayısal hesaplamada hızlıdır, yeni ama gelecek vadeder |
Python, açık ara en popüler dil olup yapay zekâ projelerinin %90’ında tercih edilir.
Python Dünyasında Yapay Zekâ
Python ekosistemi çok zengindir. Aşağıda bazı temel kütüphaneler yer alıyor:
| Kütüphane | Kullanım Amacı |
|---|---|
| NumPy / Pandas | Veri işleme, tablo düzenleme |
| Matplotlib / Seaborn | Görselleştirme |
| Scikit-learn | Temel makine öğrenmesi algoritmaları |
| TensorFlow / Keras | Derin öğrenme modelleri oluşturma |
| PyTorch | Dinamik derin öğrenme yapıları |
| OpenCV | Görüntü işleme |
| NLTK / SpaCy / Transformers | Doğal dil işleme |
Derin Öğrenme Modelleri Nasıl Kodlanır?
Bir sinir ağı modeli şu temel adımlarla yazılır:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# Model tanımı
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# Derleme
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Eğitim
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
Bu birkaç satır kod bile, yapay zekâ modelinin temelini oluşturur. Ancak arka planda milyonlarca hesaplama gerçekleşir.
Açık Kaynak Modeller ve Platformlar
Bugün geliştiriciler sıfırdan model oluşturmak yerine çoğu zaman açık kaynak modelleri kullanır:
Hugging Face
- Transformer tabanlı dil modellerinin merkezi
- GPT, BERT, RoBERTa, T5 gibi modelleri barındırır
- “Model kartları” ile indir, test et, entegre et
Google Colab
- Tarayıcı üzerinden GPU destekli AI geliştirme imkânı
- Ücretsiz kullanım
- Eğitim için idealdir
TensorFlow Hub, PyTorch Hub
- Eğitilmiş modelleri hızlıca entegre etmek mümkün
Üretim Ortamına Geçiş (Deployment)
Modeli geliştirdikten sonra bir ürüne dönüştürmek için:
- Flask / FastAPI ile REST API hazırlanır
- Docker ile taşınabilir hâle getirilir
- AWS / Azure / GCP gibi bulut ortamlarına alınır
- Kullanıcı arayüzü ile entegre edilir
Yani bir chatbot ya da görüntü analizi sistemi sadece “eğitim” değil, aynı zamanda dağıtım, hız, güvenlik ve bakım gerektirir.
Kodlama Bilmeden Yapay Zekâ?
Evet, artık “low-code / no-code” araçlar sayesinde kodlama bilmeden de basit AI sistemleri geliştirilebiliyor:
- Teachable Machine (Google)
- Lobe (Microsoft)
- Pictory, RunwayML
- AutoML platformları
Ancak bu araçlarla karmaşık sistemler inşa etmek hâlâ zordur. Gerçek projeler için yazılım bilgisi şarttır.
Sonuç: Yapay Zekâyı Kodlayan İnsanlar
Yapay zekâ kendiliğinden ortaya çıkmaz. Arkasında kodlayan, düşünen, modelleyen insanlar vardır.
Yapay zekâ geliştiriciliği artık sadece “bir iş” değil, geleceğin dünyasını inşa eden bir rol hâline geliyor.
Eğer geleceği etkilemek istiyorsan, yapay zekâyı sadece kullanma – onu yazmayı da öğren.
