Google Teachable Machine ile Model Oluşturma (Kod Örneğiyle)
Merhaba arkadaşlar, bugünkü yazımda makine öğrenmesi modellerini oluşturmak için hızlı, etkili ve herkes tarafından kolay ulaşılabilen bir araç olan “Teachable Machine” yani Türkçe olarak “Öğretilebilir Makine” anlamına gelen web tabanlı bir araçtan bahsetmek istiyorum.
Teachable Machine, model eğitimi ve üretimi için arka planda makine öğrenmesi kütüphanesi olan Tensorflow’u kullanır. Web kameranızdan alınan görüntüler yardımıyla kolayca veri setinizi (dataset) oluşturabilirsiniz. Kendi modelinizi herhangi bir kodlama yapmadan kolayca üretip, kullanma olanağı sunan bir ortamdır.
Şimdi gelelim kod örneğimize,
Bu kısımda Maskeli ve Maskesiz olarak iki sınıf belirledim. Amacım fotoğrafı verilen kişinin hangi sınıfta olduğunu bulan bir program yazmaktı. Bu kısımda veri seti olarak kendi yüzümü kullandım. Sırasıyla yaptıklarımı açıklayayım:
1. İlgili web adresine gidiyoruz. Bu anasayfada da geliştirilen bir sürü model ve içerik bulabilirsiniz. Çook eğlenceli bir site tasarımı olmuş :)
2. Sınıflarımızı belirlememiz gerekiyor. Benim yapacağım örnekte maskeli ve maskesiz bireylerin tespiti olduğu için bu şekilde bir sınıflandırma yaptım. Bu eğitimler sırasında kendi yüzümü kullanarak bir veri seti (dataset) oluşturdum. Bu aşamada “Hold to Record” tuşuna basarak proje amacınıza göre fotoğraflarınızı çekebilirsiniz :) Toplamda 216 maskeli ve 105 maskesiz olmak üzere bir veri seti oluşturdum. Yüzümü her açıdan çekmeye özen gösterdim :)
3. Veri setimizi oluşturduktan sonra şimdi model oluşturma kısmına geldik. Bu kısımda “Train Model” butonuna basarak eğitimi başlatmalıyız. Veri setinizin çokluğuna doğru orantılı olacak şekilde eğitim için biraz beklemeniz gerekebilir.
4. Bu eğitim tamamlandıktan sonra karşınıza aşağıdaki gibi bir görüntü çıkıyor. Burada yapacağınız projeye göre seçimlerinizi yapıyorsunuz. Bu seçimler doğrultusunda “keras_model.h5” isimli bir model oluşuyor. İşte modeliniz hazır hadi gelin kodlama kısmına bakalımmm
5. Kodlama kısmında gönderdiğiniz fotoğraflara göre tahminleme yaparak sınıfını belirliyor. Bütün kodları github adresimden bulabilirsiniz.
Kodlama kısmında ilk olarak kullandığımız kütüphaneleri bilgisayarınıza yüklemelisiniz. (Tensorflow, PIL, numpy..)
En sonunda kendi yüzüm dışındaki “test_photo_maskeli2” adında bir fotoğrafta aşağıdaki kodumu test ettim.
Siz de farklı fotoğraflar kullanarak yukarıdaki gibi denemeler yapabilirsiniz.
Evett gördüğünüz gibi “Teachable Machine” sayesinde modelleme kısmını kodlamaya ihtiyaç duymadan oluşturdu. Şimdi istediğiniz şekilde siz de projelerinizi geliştirebilirsiniz :)))
