nailnhh
genel bir örnek olarak Sudoku oyununu öğretelim. Sudoku, 9x9 bir kare grid üzerinde yer alan sayıları doğru bir şekilde yerleştirme oyunudur. İşte adım adım bir yapay sinir ağı modeli oluşturarak Sudoku oyununu öğretmek için izlenebilecek bir yol:
Veri Seti Hazırlama:
Öncelikle, bir Sudoku veri seti oluşturmanız gerekecektir. Bu veri setinde, çözümlü Sudoku örnekleri ve onların çözümleri bulunmalıdır.
Veri setini elde etmek için çeşitli kaynaklardan Sudoku bulmacalarını çözebilir ve kaydedebilirsiniz.
Her bir Sudoku bulmacası için, orijinal bulmaca ve çözümü olacak şekilde bir eşleme yapmalısınız.
Veri Seti Önişleme:
Sudoku bulmacalarını modelin anlayabileceği bir formata dönüştürmelisiniz. Bu, griddeki her bir hücrenin sayı değerini temsil eden bir giriş vektörü kullanabilirsiniz.
Örneğin, her hücre için 0 ile 9 arasında bir sayı değeri olabilir ve bu değerler one-hot encoding ile temsil edilebilir.
Orijinal bulmaca ve çözümündeki tüm hücrelerin one-hot encoding temsilini oluşturmalısınız.
Yapay Sinir Ağı Modelinin Oluşturulması:
Python'da Keras veya TensorFlow gibi yapay sinir ağı kütüphanelerini kullanarak bir model oluşturmanız gerekecektir.
Birkaç gizli katman ve çıkış katmanı içeren bir yapay sinir ağı modeli oluşturabilirsiniz.
Her bir hücrenin one-hot encoding temsilini giriş olarak alacak ve tahmin edilen Sudoku çözümünü çıkış olarak verecektir.
Modeli eğitmek için, oluşturduğunuz veri setini giriş ve çıkış olarak kullanabilirsiniz.
Model Eğitimi:
Oluşturduğunuz modeli veri setiyle eğitmek için eğitim algoritmasını kullanabilirsiniz.
Yapay sinir ağı modeli, veri setindeki Sudoku bulmacalarının çözümünü doğru bir şekilde tahmin etmeyi öğrenecektir.
Eğitim süreci boyunca, modelin doğruluğunu ve kaybını izlemek için gerekli metrikleri kullanabilirsiniz.
Modelin Değerlendirilmesi:
Eğitim tamamlandıktan sonra, modelin performansını değerlendirmek için bir test veri seti kullanabilirsiniz.
Test veri setindeki Sudoku bulmacalarını modele vererek çözümünü tahmin etmesini sağlayabilirsiniz.
Doğru tahmin edilen çözümlerin yüzdesini hesaplayarak modelin başarısını değerlendirebilirsiniz.
Bu adımlar, genel bir yapıyı temsil etmektedir ve Sudoku oyununu yapay sinir ağına öğretmek için kullanabileceğiniz bir rehber niteliğindedir. Adımların detaylandırılması ve uygulanması için Python dilinde kullanabileceğiniz bir yapay sinir ağı kütüphanesi olan Keras veya TensorFlow gibi kütüphaneleri araştırmanız ve kullanmanız gerekecektir.
Unutmayın, bu sadece genel bir örnektir ve daha karmaşık bir model veya farklı bir puzzle oyunu için farklı adımlar gerekebilir.
Python Kodu:
`import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
Adım 1: Veri Seti Hazırlama
Sudoku veri setini ve çözümlerini oluşturun
sudoku_data = np.array([
[5, 3, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 0],
[6, 0, 0, 1, 9, 5, 0, 0, 0],
[0, 9, 8, 0, 0, 0, 0, 6, 0],
[8, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 3],
[4, 0, 0, 8, 0, 3, 0, 0, 1],
[7, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 6],
[0, 6, 0, 0, 0, 0, 2, 8, 0],
[0, 0, 0, 4, 1, 9, 0, 0, 5],
[0, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 7, 9]
])
sudoku_labels = np.array([
[5, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 1, 2],
[6, 7, 2, 1, 9, 5, 3, 4, 8],
[1, 9, 8, 3, 4, 2, 5, 6, 7],
[8, 5, 9, 7, 6, 1, 4, 2, 3],
[4, 2, 6, 8, 5, 3, 7, 9, 1],
[7, 1, 3, 9, 2, 4, 8, 5, 6],
[9, 6, 1, 5, 3, 7, 2, 8, 4],
[2, 8, 7, 4, 1, 9, 6, 3, 5],
[3, 4, 5, 2, 8, 6, 1, 7, 9]
])
Adım 2: Veri Seti Önişleme
Sudoku verilerini one-hot encoding olarak dönüştürün
sudoku_data = np.eye(10)[sudoku_data.reshape(-1)].reshape((9, 9, 10))
Adım 3: Yapay Sinir Ağı Modelinin Oluşturulması
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(9, 9, 10)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(9, activation='softmax'))
Adım 4: Model Eğitimi
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(sudoku_data, sudoku_labels, epochs=10, batch_size=32)
Adım 5: Modelin Değerlendirilmesi
Test verileri oluşturun ve modelin performansını değerlendirin
test_data = np.array([
[0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
[8, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 3, 0, 6, 0, 8, 4, 0, 0],
[0, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[7, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 6],
[0, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 7, 0],
[9, 0, 0, 3, 0, 0, 2, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 7, 0, 0, 0],
[0, 0, 6, 0, 9, 0, 0, 0, 0]
])
test_data = np.eye(10)[test_data.reshape(-1)].reshape((9, 9, 10))
predictions = model.predict(test_data)
decoded_predictions = np.argmax(predictions, axis=2)
print("Tahminler:")
print(decoded_predictions)
`
Yukarıdaki kodda, Sudoku veri setini ve çözümlerini doğrudan tanımladık. Ardından, veri setini one-hot encoding olarak dönüştürdük. Yapay sinir ağı modelini oluştururken, giriş katmanı için (9, 9, 10) şeklinde bir giriş şekli belirledik çünkü her hücre için 10 olası değer (0-9) one-hot encoding ile temsil ediliyor. Modeli derledik ve eğittik.
Son olarak, bir test veri seti oluşturarak modelin performansını değerlendirdik ve tahminleri yazdırdık.
Bu kod, Sudoku oyununu yapay sinir ağına öğretmek için basit bir örnek sunmaktadır. Gerçek bir uygulama için daha fazla veri, daha karmaşık bir model ve daha fazla eğitim süresi gerekebilir.