AI veri setini tarayarak eksik, hatalı veya tekrarlayan verileri tespit edebilir. Python ve pandas gibi kütüphanelerle birlikte kullanıldığında, temizleme süreci otomatikleştirilir. İnsan kontrolü, kritik veri doğruluğu için gereklidir. Eksik Veri Yönetimi: python import pandas as pd from sklearn.impute import SimpleImputer # Eksik değerleri medyanla doldurma imputer = SimpleImputer(strategy='median') df[['sayisal_kolon']] = imputer.fit_transform(df[['sayisal_kolon']]) Aykırı Değer Tespiti: python from sklearn.ensemble import IsolationForest clf = IsolationForest(contamination=0.05) outliers = clf.fit_predict(df[['ozellik1', 'ozellik2']]) df = df[outliers == 1] # Aykırıları filtrele Tekrar Eden Kayıtlar: python df.drop_duplicates(subset=['benzersiz_id'], keep='last', inplace=True) Ses Tanıma için Adımlar: Whisper ile Transkripsiyon: python import whisper model = whisper.load_model("base") result = model.transcribe("ses_dosyasi.mp3") print(result["text"]) Özelleştirme: Türkçe için fine-tuning Domain-specific kelime listeleri ekleme Öneri Sistemleri Uygulaması: Temel Matrix Factorization: python from surprise import SVD, Dataset data = Dataset.load_builtin('ml-100k') algo = SVD() trainset = data.build_full_trainset() algo.fit(trainset) Derin Öğrenme Yaklaşımı: python import tensorflow as tf from tensorflow_recommenders import tasks user_model = tf.keras.Sequential([...]) item_model = tf.keras.Sequential([...]) task = tasks.Retrieval(metrics=tfrs.metrics.FactorizedTopK(...)) Oyun Geliştirmede AI: NPC Davranışları: python # Reinforcement Learning örneği env = gym.make('LunarLander-v2') model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=10000) Prosedürel İçerik Üretimi: python # GAN ile texture generation generator = keras.Sequential([...]) discriminator = keras.Sequential([...]) gan = GAN(generator, discriminator) Önemli Notlar: Veri temizlemede domain bilgisi kritik Ses tanımada sample rate uyumu önemli Öneri sistemlerinde cold start problemi Oyun AI'ında overfitting'e dikkat Kullanışlı Kütüphaneler: Veri Temizleme: pandas, feature-engine Ses İşleme: librosa, pydub Öneri Sistemleri: surprise, tensorflow-recommenders Oyun AI: gym, stable-baselines3 Sonraki Adımlar İçin: Küçük veri setleriyle başlayın Pipeline'lar oluşturun Üretim ortamına aşamalı geçiş yapın
