Skip links

Create ML | Resim Sınıflandırma Modeli Eğitmek

Merhaba TurkishKit okurları! Bu yazımızda Apple’ın WWDC19 etkinliğinde güncellenen Create ML teknolojisini kullanarak bir nesne tanıma modeli eğiteceğiz. Oluşturduğumuz modeli kullanarak fotoğraflar içerisindeki meyveleri tespit edebileceğiz.

Bu arada, sizler için harika bir haberimiz var! Kodlayalım serimizin bir sonraki yazısında, burada eğittiğimiz modeli kullanarak bir uygulama yazacağız. Ardından sizlere yazacağımız uygulamanın içerisine belirteceğimiz bir özelliği eklemeniz için meydan okuyacağız! 😉

Create ML ile Model Eğitmek

2018 yılında Apple tarafından tanıtılan Create ML, makine öğrenmesi kullanacak kişilere model eğitmeleri için inanılmaz bir kolaylık sağlıyor. Create ML ile kendi ihtiyaçlarınıza özgü modelleri, Mac cihazınız üzerinde eğitebilir, geliştirebilir ve modelinizin performansını test edebilirsiniz.

Create ML birçok model tipini destekliyor: WWDC19 etkinliğinde kendi uygulamasına kavuşmasıyla birlikte, desteklediği tüm model tipleri aşağıdaki gibidir.

  • Image Classifier
  • Text Classifier
  • Sound Classifier
  • Activity Classifier

Biz eğiteceğimiz örnek modelimizde bir Image Classifier modeli oluşturacağız. Sound Classifier için ise ekibimizden Sergen’in yazdığı yazıyı inceleyebilirsiniz.

Modeli Eğitmek

İlk olarak herhangi bir platformda, makine öğrenmesi modelleri üretebilmek için en önemli ihtiyacımıza bakalım.

Veri

Tabii ki de herhangi bir modelin, kendisinden istenilen işi yapabilmesi için oldukça fazla veriye ihtiyacı var. Bunun için çoğu akademik kaynak, her konuda çeşitli veri setleri yayınlıyor. İhtiyacınız olan verilere bakabilmeniz için, Kaggle mükemmel bir kaynak. Bizim eğiteceğimiz modele de kullandığımız veri setine linkten erişebilirsiniz.

Kullandığımız veri seti, eğitim için 60318, test için ise 20232 fotoğraftan oluşuyor. Toplamda 80653 fotoğraf bulunduran bu veri seti, modelimiz için yeterli bir kaynak oluşturacak.

O Zaman Modeli Eğitmeye Geçelim! 🥳

1- Create ML Model Builder Oluşturmak

Yeni macOS Catalina ve Xcode 11 ile birlikte Create ML, bir playground arayüzüne sahip olmaktan çıkıp, kendi uygulamasına kavuştu. Catalina ve Xcode 11 kullanmıyorsanız Create ML Model Builder oluşturmak için bir playground açmak zorundasınız. Aynı modeli her iki yolu da kullanarak eğitelim.

Catalina ve Xcode 11 Kullanarak Model Eğitmek

İlk olarak Create ML uygulamasını açmanız gerek. Ardından karşınıza çıkan arayüzden oluşturmak istediğiniz modelin türünü seçmelisiniz.

Ardından istediğiniz türü seçip, modelinizi eğiteceğiniz arayüze kavuşmak için oluşturacağınız projenin detaylarını girmelisiniz. İki adımı da atlattıktan sonra, esas olarak kullanacağımız arayüz bizleri karşılayacak.

Arayüz içerisindeki Training Data kısmından modeli eğitmek için kullanacağınız verinin klasörünü seçip çalıştırmaya başladığınız an, Create ML sizin için modelinizi eğitmeye başlayacak. İndirdiğiniz veri seti içerisinde ki Training klasörünü seçmeniz, örnek projemiz için yeterli olacaktır.

Eğitim tamamlandıktan sonra, yukarıda modelinizin tutarlılık yüzdelerini görebileceksiniz. Ardından modelinizi test etmek için veri setiniz içerisinde ki Test klasörünü tekrardan Create ML içerisindeki Testing bölümüne aktarmalısınız.

Test sonuçlarını da takip edebileceğiniz bir arayüz sunan Create ML, modelinizi eğitip kullanılmaya hazır hale getirdi bile!

macOS Mojave ve Xcode 10 Kullanarak Model Eğitmek

Eğer macOS Catalina kullanmıyorsanız, Create ML kullanarak kendi modellerinizi oluşturmanız gerekiyor. Bir playground projesi oluşturduktan sonra aşağıdaki kodu yazıp playground projenizi çalıştırırsanız, CreateML Model Builder arayüzü ile karşılaşacaksınız.

import CreateMLUI

let builder = MLImageClassifierBuilder()
builder.showInLiveView()

Ardından resimleri sürüklemeniz gereken alana aynı şekilde Training klasörünü sürüklerseniz, Create ML sizin için modelinizi eğitmeye başlayacak.

Eğitim süreci bittiğinde, playground projeniz üzerinde modelinizin performansını görebilecek ve modelinizi hazır bir şekilde teslim alabileceksiniz.

Test işlemini de aynı modeli eğittiğimiz şekilde veri seti klasörünün içerisindeki Test klasörü ile birlikte de tekrarlarsanız, modelinizin testi Create ML, tarafından başarıyla tamamlanacaktır.

Aynı modeli Create ML’in iki platformu içinde de eğittik. Sonuçlar birbirine yakın olsa da yeni Create ML, kavuştuğu uygulaması ile birlikte bariz şekilde verimli!

Bu yazımızda Create ML ile nasıl resim sınıflandırma modeli eğitebileceğinizi anlattık. Umarım faydalı olmuştur. Bir sonraki kodlayalım yazımızda, oluşturduğumuz modelin kullanıldığı harika bir uygulama göreceksiniz. Yarattığımız modele linkten ulaşabilirsiniz.

Herkese hedeflerine bir adım daha yaklaştığı bir gün dilerim. Kendinize dikkat edin. Hoşçakalın ✋

Leave a comment

Name*

Website

Comment