Web geliştirme dünyası sürekli değişiyor. Teknolojiler hızla ilerlerken, kullanıcıların beklentileri de aynı hızla artıyor. Bugün, uygulama geliştiricilerin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, uygulamaları daha akıllı hale getirebilmek. İşte tam bu noktada yapay zeka devreye giriyor! Yapay zeka ile entegre edilmiş bir web uygulaması geliştirmek, sadece teknolojinin gücünden yararlanmakla kalmaz, aynı zamanda uygulamanızı geleceğe taşıyan adımlar atmanıza olanak sağlar.
Peki, bir web uygulamasını yapay zeka ile nasıl güçlendirebilirsiniz? İşte cevabı: Spring Boot ve TensorFlow.
Spring Boot ve TensorFlow Nedir?
Öncelikle, bu iki teknolojiye göz atalım:
TensorFlow ise Google tarafından geliştirilen bir yapay zeka kütüphanesidir. Derin öğrenme algoritmalarını kolayca uygulamanıza olanak tanır. TensorFlow, özellikle büyük veri ile çalışırken ve makine öğrenimi modelleri oluştururken etkileyici sonuçlar sunar.
Spring Boot ve TensorFlow'u Birleştirmek
Birleşim, gücün ortaya çıktığı yer! Spring Boot’un esnekliği ve TensorFlow’un derin öğrenme yetenekleri ile, akıllı web uygulamaları geliştirebilirsiniz. Adım adım nasıl bir araya getirebileceğinizi inceleyelim.
İlk olarak, Spring Boot projemizi başlatalım. Eğer Spring Boot konusunda yeniyseniz, [Spring Initializr](https://start.spring.io/) kullanarak temel bir proje başlatabilirsiniz. İhtiyacınız olan bağımlılıkları ekledikten sonra, projeyi IDE’nize (IntelliJ IDEA veya Eclipse gibi) import edebilirsiniz.
kopyala@SpringBootApplication public class AiWebApp { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(AiWebApp.class, args); } }
# Adım 2: TensorFlow Kütüphanesini Entegre Etmek
Spring Boot projesine TensorFlow'u entegre etmek için gerekli bağımlılığı eklemeniz gerekiyor. Bunun için Maven veya Gradle kullanabilirsiniz. Maven kullanıyorsanız, şu bağımlılığı `pom.xml` dosyanıza ekleyin:
kopyalaorg.tensorflow tensorflow-core-platform 2.7.0
# Adım 3: Modeli Yüklemek ve Çalıştırmak
Şimdi, TensorFlow kullanarak bir makine öğrenimi modelini uygulamaya entegre edebiliriz. Basit bir örnek olarak, eğitilmiş bir model yükleyelim ve modelin tahmin yapmasını sağlayalım.
kopyalaimport org.tensorflow.Graph; import org.tensorflow.Session; import org.tensorflow.Tensor; public class TensorFlowService { private static final String MODEL_PATH = "model.pb"; public float[] predict(float[] input) { try (Graph graph = new Graph()) { graph.importGraphDef(Files.readAllBytes(Paths.get(MODEL_PATH))); try (Session session = new Session(graph)) { Tensor inputTensor = Tensor.create(input); return session.runner() .feed("input", inputTensor) .fetch("output") .run().get(0).copyTo(new float[1][3])[0]; } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } }
# Adım 4: Web Servisi Olarak Sunma
TensorFlow modelini çalıştırdık. Şimdi ise bu modeli bir web uygulaması olarak sunmak için Spring Boot’un sunduğu web servislerini kullanacağız. Basit bir REST API oluşturalım.
kopyala@RestController @RequestMapping("/api/ai") public class AiController { private final TensorFlowService tensorFlowService; @Autowired public AiController(TensorFlowService tensorFlowService) { this.tensorFlowService = tensorFlowService; } @PostMapping("/predict") public float[] predict(@RequestBody float[] input) { return tensorFlowService.predict(input); } }
Burada, `/api/ai/predict` endpoint’i üzerinden gelen verileri modelimize gönderip, tahminler alıyoruz.
