Fast AI, yapay zekay\u0131 ve makine \u00f6\u011frenimini (ML) demokratikle\u015ftirme hedefiyle geli\u015ftirilen son teknoloji, y\u00fcksek verimli bir yapay zeka (AI) \u00e7er\u00e7evesidir. Fast AI, bu ileri teknolojileri daha eri\u015filebilir ve kullan\u0131c\u0131 dostu hale getirerek bireylerin, kurulu\u015flar\u0131n ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n derin teknik uzmanl\u0131k gerektirmeden AI ve ML'nin g\u00fcc\u00fcnden yararlanmalar\u0131n\u0131 sa\u011flamay\u0131 ama\u00e7lamaktad\u0131r.<\/p>\n
H\u0131zl\u0131 yapay zekadan ilk kez 2017 y\u0131l\u0131nda Jeremy Howard ve Rachel Thomas taraf\u0131ndan bahsedildi ve tan\u0131t\u0131ld\u0131. Yapay zeka ve veri bilimi alanlar\u0131nda tan\u0131nan isimler olan Howard ve Thomas'\u0131n her ikisi de yapay zeka e\u011fitimini ve uygulamas\u0131n\u0131 herkes i\u00e7in eri\u015filebilir hale getirme vizyonuna sahipti. Bunu ak\u0131lda tutarak Fast AI'yi, a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir makine \u00f6\u011frenimi \u00e7er\u00e7evesi olan PyTorch'un \u00fczerine in\u015fa edilmi\u015f, kullan\u0131m\u0131 kolay bir kitapl\u0131k olarak tasarlad\u0131lar.<\/p>\n
Fast AI, g\u00fcc\u00fcn\u00fc ve esnekli\u011fini korurken PyTorch'a \u00fcst d\u00fczey, kullan\u0131m\u0131 kolay bir aray\u00fcz sa\u011flamak \u00fczere tasarland\u0131. Ba\u015fka bir deyi\u015fle Fast AI, geli\u015fmi\u015f makine \u00f6\u011frenimi modellerinin ve tekniklerinin i\u015flevselli\u011finden veya sa\u011flaml\u0131\u011f\u0131ndan \u00f6d\u00fcn vermeden uygulanmas\u0131n\u0131 basitle\u015ftirmeyi ama\u00e7lad\u0131.<\/p>\n
Fast AI, derin \u00f6\u011frenmeye y\u00f6nelik dinamik ve esnek bir kitapl\u0131kt\u0131r. K\u00fct\u00fcphane, \u00e7e\u015fitli algoritmalar ve teknikler kullanarak karma\u015f\u0131k makine \u00f6\u011frenimi modelleri olu\u015fturmak ve e\u011fitmek i\u00e7in basitle\u015ftirilmi\u015f bir aray\u00fcz sa\u011flar. Kullan\u0131c\u0131 dostu olmas\u0131 ve minimum kodlamayla son teknoloji \u00fcr\u00fcn\u00fc sonu\u00e7lar \u00fcretme yetene\u011fi nedeniyle pop\u00fclerlik kazanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n
Fast AI, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rma, metin s\u0131n\u0131fland\u0131rma, tablo modelleme ve i\u015fbirli\u011fine dayal\u0131 filtreleme gibi g\u00f6revler i\u00e7in \u00fcst d\u00fczey bir API sunar. Kullan\u0131c\u0131lar bu ara\u00e7larla yaln\u0131zca birka\u00e7 sat\u0131r kodla modeller olu\u015fturabilir, e\u011fitebilir ve test edebilir. \u00dcstelik H\u0131zl\u0131 Yapay Zeka, makine \u00f6\u011frenimi ve derin \u00f6\u011frenme i\u00e7in en iyi uygulamalar\u0131 uygulayarak kullan\u0131c\u0131lar\u0131n bu teknikleri etkili bir \u015fekilde uygulamas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131yor.<\/p>\n
H\u0131zl\u0131 yapay zeka, model olu\u015fturma ve e\u011fitim i\u00e7in \u00fcst d\u00fczey, kullan\u0131c\u0131 dostu API'ler sa\u011flayarak karma\u015f\u0131k derin \u00f6\u011frenme g\u00f6revlerini basitle\u015ftirir. Fast AI dahili olarak PyTorch'un sa\u011flam ve esnek derin \u00f6\u011frenme \u00e7er\u00e7evesini kullan\u0131r.<\/p>\n
PyTorch, sinir a\u011flar\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in tens\u00f6rler, katmanlar ve kay\u0131p fonksiyonlar\u0131 gibi temel yap\u0131 ta\u015flar\u0131n\u0131 sa\u011flar. \u00dcstelik H\u0131zl\u0131 Yapay Zeka, derin \u00f6\u011frenmedeki bir\u00e7ok ortak g\u00f6revi basitle\u015ftiren bir soyutlama katman\u0131 ekler. \u00d6rne\u011fin, H\u0131zl\u0131 Yapay Zeka, verileri y\u00fcklemek ve art\u0131rmak, modeller olu\u015fturmak, modelleri e\u011fitmek ve do\u011frulamak ve sonu\u00e7lar\u0131 analiz etmek i\u00e7in kullan\u0131m\u0131 kolay i\u015flevler sa\u011flar.<\/p>\n
H\u0131zl\u0131 AI, bu i\u015flevselli\u011fi iki ana bile\u015fen arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla elde eder: katmanl\u0131 API'si ve \u00f6\u011frenme oran\u0131 bulucusu. Katmanl\u0131 API, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n ihtiya\u00e7lar\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131 soyutlama d\u00fczeylerinde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na olanak tan\u0131r. \u00d6\u011frenme oran\u0131 bulucu, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n modellerini e\u011fitmek i\u00e7in performans\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilecek en uygun \u00f6\u011frenme oran\u0131n\u0131 se\u00e7melerine yard\u0131mc\u0131 olan bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n
H\u0131zl\u0131 AI, makine \u00f6\u011frenimi g\u00f6revlerini geli\u015ftirmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f bir dizi \u00f6nemli \u00f6zellikle birlikte gelir:<\/p>\n
Fast AI tek bir birle\u015fik \u00e7er\u00e7eve olsa da, \u00e7e\u015fitli veri ve g\u00f6rev t\u00fcrlerinin i\u015flenmesi i\u00e7in bir dizi ara\u00e7 ve yetenek sa\u011flar. \u0130\u015fte bir genel bak\u0131\u015f:<\/p>\n