Yapay Zeka Temelleri Rehberi kategorisinde en çok aranan başlıklardan biri olan supervised Unsupervised Learning, projelerde sık tekrarlanan bir ihtiyacı karşılar. Bu yazıda konuyu kısaca açıklıyor, ardından doğrudan kullanabileceğiniz kod örnekleri sunuyoruz.
Supervised Unsupervised Learning Nedir?
Supervised Unsupervised Learning, geliştiricilerin projelerinde sık karşılaştığı bir ihtiyacı pratik bir şekilde çözmeyi amaçlar. Aşağıdaki kod örnekleri, konuyu en temel haliyle göstermek için hazırlanmıştır ve doğrudan kopyalanıp özelleştirilebilir.
Kod örneklerini kullanmadan önce kendi proje yapınıza (dosya yolları, değişken adları, bağımlılıklar) göre küçük uyarlamalar yapmanız gerekebilir.
Supervised Unsupervised Learning Kod Örnekleri
Aşağıda supervised Unsupervised Learning ile ilgili üç farklı kod örneği bulabilirsiniz. Her kod bloğunun sağ üst köşesindeki Kopyala butonuyla kodu panoya kopyalayabilirsiniz.
# Supervised Unsupervised Learning - LLM API ile sohbet tamamlama
from ai_client import Client
client = Client(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="ornek-model-large",
messages=[
{"role": "system", "content": "Sen yardimci bir asistansin."},
{"role": "user", "content": "Supervised Unsupervised Learning hakkinda kisa bir aciklama yap."},
],
temperature=0.7,
)
print(response.choices[0].message.content)
# Supervised Unsupervised Learning - prompt sablonu olusturma
def supervisedUnsupervisedLearning_prompt_olustur(konu, seviye="baslangic"):
sablon = (
"Asagidaki konuyu {seviye} seviyesinde anlat: {konu}.\n"
"Ornekler ve adim adim aciklamalar kullan."
)
return sablon.format(seviye=seviye, konu=konu)
print(supervisedUnsupervisedLearning_prompt_olustur("Supervised Unsupervised Learning"))
# Supervised Unsupervised Learning - basit veri/model islemi
import numpy as np
class SupervisedUnsupervisedLearning:
def __init__(self, veri):
self.veri = np.array(veri)
def ozet_istatistik(self):
return {
"ortalama": float(np.mean(self.veri)),
"std": float(np.std(self.veri)),
"max": float(np.max(self.veri)),
"min": float(np.min(self.veri)),
}
ornek = SupervisedUnsupervisedLearning([1, 2, 3, 4, 5])
print(ornek.ozet_istatistik())
Supervised Unsupervised Learning Nasıl Kullanılır?
Supervised Unsupervised Learning ile ilgili kod örneklerini projenize eklerken aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:
- İlgili kod bloğunu kopyalayın ve proje dosyanıza ekleyin.
- Değişken ve fonksiyon adlarını kendi projenizdeki isimlendirme kurallarına göre güncelleyin.
- Kodu çalıştırmadan önce gerekli bağımlılıkların (kütüphane, modül, eklenti) kurulu olduğundan emin olun.
- Tarayıcı konsolu veya sunucu loglarını takip ederek hata olup olmadığını kontrol edin.
Sık Sorulan Sorular
Bu kod örneklerini ticari projelerde kullanabilir miyim?
Evet, örnekler genel amaçlı referans kodlardır ve projenize uyarlayarak kullanabilirsiniz. Üretim ortamına almadan önce güvenlik ve performans açısından gözden geçirmeniz önerilir.
Supervised Unsupervised Learning için hangi araçlara ihtiyacım var?
Genel olarak bir kod editörü (VS Code gibi) ve konuyla ilgili çalışma zamanı (tarayıcı, Node.js, PHP, Python veya MySQL gibi) yeterlidir. Örnek kodlar yaygın araçlarla uyumludur.
Supervised Unsupervised Learning ile ilgili hata alırsam ne yapmalıyım?
Öncelikle kullandığınız sürüm ve bağımlılıkların güncel olduğundan emin olun. Konsol/log çıktısındaki hata mesajını dikkatlice okuyarak değişken adları ve dosya yollarını kontrol edin.
Supervised Unsupervised Learning ile ilgili kod örneklerini projenize eklerken aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:
- İlgili kod bloğunu kopyalayın ve proje dosyanıza ekleyin.
- Değişken ve fonksiyon adlarını kendi projenizdeki isimlendirme kurallarına göre güncelleyin.
- Kodu çalıştırmadan önce gerekli bağımlılıkların (kütüphane, modül, eklenti) kurulu olduğundan emin olun.
- Tarayıcı konsolu veya sunucu loglarını takip ederek hata olup olmadığını kontrol edin.
Supervised Unsupervised Learning ile ilgili kod örneklerini projenize eklerken aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:
- İlgili kod bloğunu kopyalayın ve proje dosyanıza ekleyin.
- Değişken ve fonksiyon adlarını kendi projenizdeki isimlendirme kurallarına göre güncelleyin.
- Kodu çalıştırmadan önce gerekli bağımlılıkların (kütüphane, modül, eklenti) kurulu olduğundan emin olun.
- Tarayıcı konsolu veya sunucu loglarını takip ederek hata olup olmadığını kontrol edin.
Supervised Unsupervised Learning ile ilgili kod örneklerini projenize eklerken aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:
- İlgili kod bloğunu kopyalayın ve proje dosyanıza ekleyin.
- Değişken ve fonksiyon adlarını kendi projenizdeki isimlendirme kurallarına göre güncelleyin.
- Kodu çalıştırmadan önce gerekli bağımlılıkların (kütüphane, modül, eklenti) kurulu olduğundan emin olun.
- Tarayıcı konsolu veya sunucu loglarını takip ederek hata olup olmadığını kontrol edin.
Supervised Unsupervised Learning ile ilgili kod örneklerini projenize eklerken aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:
- İlgili kod bloğunu kopyalayın ve proje dosyanıza ekleyin.
- Değişken ve fonksiyon adlarını kendi projenizdeki isimlendirme kurallarına göre güncelleyin.
- Kodu çalıştırmadan önce gerekli bağımlılıkların (kütüphane, modül, eklenti) kurulu olduğundan emin olun.
- Tarayıcı konsolu veya sunucu loglarını takip ederek hata olup olmadığını kontrol edin.
Supervised Unsupervised Learning ile ilgili kod örneklerini projenize eklerken aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:
- İlgili kod bloğunu kopyalayın ve proje dosyanıza ekleyin.
- Değişken ve fonksiyon adlarını kendi projenizdeki isimlendirme kurallarına göre güncelleyin.
- Kodu çalıştırmadan önce gerekli bağımlılıkların (kütüphane, modül, eklenti) kurulu olduğundan emin olun.
- Tarayıcı konsolu veya sunucu loglarını takip ederek hata olup olmadığını kontrol edin.






Yorum Yapın