Yapay Zekâ ile Eş bulma

0
398

Yapay zeka, sevenleri için sadece endüstriler tarafından kullanılmaktan çıkıp zevkli bulabileceğimiz çalışmalar ile karşımıza geliyor. Yapay zeka mühendisliği öğrencisi olan Oscar Alsin, Convolutional Nöral Network kullanarak sosyal medyada paylaşılan resimler arasında kıyaslama yapıp %85 oranla hangi kızı beğenip(like) hangi kızı beğenmeyeceğini(dislike) gösteren bir makine öğrenimi modeli oluşturdu. Tinder olarak adlandırılan bot sizin beğeneceğinizi düşündüğü kişi ile eşleştiriyor.Bu tür bir uygulamayı kimler veya kaç kişi kullanmak ister bilinmez ama makine öğrenimi üzerinde deneyim elde etmek isteyen kişiler umuyorum ki proje yapım sürecinde yeni şeyler keşfedecekler. Bizlere mantıklı gelmeyen uygulamaların ileride çok beğenilen bir uygulamaya da dönebileceği aşikar.

Peki Bu İşin Sırrı Nedir?

Data, daha çok data, bir sürü data.. 🙂 Beğendiğiniz binlerce kız yüzünün resmini toplayın. Tinder mobil uygulaması, dataları ileri-geri transfer etmesi için bir API’yı kullanabilirdi. Eğer mobil telefondan Tinder uygulamasına arayüz sağlayabilirsek programımızdaki bütün verilere ulaşabiliriz. Eğer makine öğrenimi ile bir uygulama geliştiriyorsanız ve aradığınız arayüz (API) önceden hazırlanmışsa şanslısınızdır.
Pynder kullanarak potansiyelinize uygun olan ve olmayan kişiler arasında eleme yapabilirsiniz.

Problem Nedir?

Yapay Zekâ ile Eş bulma
Buraya kadar her şey gitti fakat resimler ile ilgili bir sorun vardı. Hepsi farklı yönlerden çekilmişti, bazıları zoom ile yaklaştırılmış bazıları ise uzaktan çekilmişti.
Bu problemi gidermek için OpenCV Haarcassades kütüphanesini kullanarak dikkati sadece yüze çekebilirsiniz.
Her şey hazır fakat sonuç beklediğinizden farklı mı geldi? Şükür ki, muhteşem dil olan Python’a ait Scikit kütüphanesinden dengesiz(imbalanced) öğrenme ile balanced-dengeli sonuç elde edebilirsiniz.

Yapay Zekâ ile Eş bulma
Şimdi ihtiyacınız olan tek şey Convolutional Neural Network’i sizin isteğiniz doğrultusunda uygulamak. Proje sonucunda %85’lik bir başarı elde edilmiştir. Belki de daha fazla data ve deneme ile birlikte kesin sonuçlar elde edilebilir. Sunduğunuz datalar doğrultusunda bu tür ayrımlara ulaşmak artık makine öğrenimi ile çok daha kolay. Zevkli ve muhtemelen pek yararı olmayan böyle bir uygulama üzerinde çalışmak şüphesiz ki, hem proje elde etme doğrultusunda bir başarı elde etmemizi hemde bilgi eksikliklerimizi görmemizi sağlıyor. 

Sohbet sorumuz 

Hayatınızda duyduğunuz veya gördüğünüz en ilginç proje nedir?

Kaynakça- https://www.oscaralsing.com/automated-tinder-using-artificial-intelligence/

Facebook Yorumları