Yapay zeka (AI) dünyasında keşfe çıkmaya hazır mısınız? Peki ya Python’un gücünü ve Flask’ın esnekliğini birleştirerek, AI uygulamaları geliştirmeyi hiç düşündünüz mü? Bu yazıda, Python ve Flask kullanarak basit bir yapay zeka uygulaması geliştirme sürecine adım adım göz atacağız. Hedefimiz, hem geliştiricilere hem de yapay zeka dünyasında yeni olanlara yönelik, eğlenceli ve öğretici bir deneyim sunmak!
Flask Nedir ve Neden Kullanılır?
# Flask Kurulumu
pip install Flask
Yukarıdaki komut, Flask’ı kurarak projenize başlamak için ilk adımı atmanızı sağlar.
Flask ile Yapay Zeka Entegrasyonu
# Adım 1: Modeli Eğitmek
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# Modeli oluşturma
model = Sequential([
Flatten(input_shape=(28, 28)),
Dense(128, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Modeli eğitme
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
# Adım 2: Flask ile API Oluşturmak
from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tf
# Flask uygulamasını başlatıyoruz
app = Flask(__name__)
# Modeli yükleme
model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
file = request.files['file']
img = process_image(file) # Görseli işleme fonksiyonu
prediction = model.predict(img)
return jsonify(prediction.tolist())
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Yukarıdaki kodda, Flask üzerinden bir /predict API endpoint’i oluşturduk. Bu endpoint, kullanıcının yüklediği resmi alır, modelimize gönderir ve tahmin sonucunu döndürür.
# Adım 3: Flask ile Yapay Zeka Uygulaması Yayınlamak
Yapay Zeka Uygulama Örnekleri
- Chatbotlar: Kullanıcıların sorularına anında yanıt veren AI destekli sohbet robotları.
- Veri Analizi: Büyük veri kümeleri üzerinde analiz yaparak tahminlerde bulunan uygulamalar.
- Metin Sınıflandırma: Kullanıcıların metinlerini belirli kategorilere ayıran sistemler.
Flask ve Yapay Zeka için İpuçları
2. Veri Güvenliği: Kullanıcıların yüklediği verileri korumak için güvenlik önlemleri alın.
3. UI Tasarımı: Kullanıcı dostu bir arayüz tasarımı yaparak, uygulamanızın erişilebilirliğini artırın.
---
