İlk Modelim: Taş, Kâğıt, Makas

Geçen derste bilgisayarların örneklerden öğrenebildiğini konuştuk. Bugün sıra bizde: Bilgisayara taş, kâğıt ve makas el işaretlerini tanımayı biz öğreteceğiz. Ders sonunda kameranın önünde elinizi oynattıkça ekrandaki çubukların değiştiğini göreceksiniz.

Dersin Amacı ve Kazanımlar

Bu dersin sonunda:

1. Teachable Machine’de görüntü projesi oluşturup sınıfları adlandırabileceksiniz.
2. Kamerayla her sınıf için dengeli sayıda örnek toplayabileceksiniz.
3. Modeli eğitip canlı olarak deneyebileceksiniz.
4. Modelin başarısını bir deneme tablosuyla ölçebileceksiniz.
5. Projenizi dosya olarak kaydedip yeniden açabileceksiniz.

Gerekli Malzemeler

Modelimiz Neyi Öğrenecek?

Modelimizin dört sınıfı (grubu) olacak: Taş (yumruk), Kâğıt (açık el), Makas (iki parmak) ve Boş (kamerada el yok). Dördüncü sınıf neden gerekli? Model yalnızca bildiği sınıflardan birini seçebilir. “Boş” sınıfı olmazsa, kameranın önünde hiçbir şey yokken bile modelimiz “taş” ya da “kâğıt” diyecektir.

Etkinlik 1: Projeyi Oluşturalım

1. Tarayıcıda teachablemachine.withgoogle.com adresini açın ve Get Started (Başlayın) düğmesine tıklayın.
2. New Project (Yeni Proje) ekranında Image Project (Görüntü Projesi) kartına tıklayın. Açılan pencerede iki seçenek görünür: Standard image model (Standart görüntü modeli) ve Embedded image model (Gömülü görüntü modeli). Standard image model seçeneğini seçin.
3. Ekranda Class 1 ve Class 2 adlı iki kutu göreceksiniz. “Class 1” yazısının yanındaki kalem simgesine tıklayıp adını Taş, “Class 2”nin adını Kâğıt yapın.
4. Aşağıdaki Add a class (Sınıf ekle) düğmesiyle iki sınıf daha ekleyin ve adlarını Makas ve Boş yapın.

Etkinlik 2: Örnekleri Toplayalım

1. Her sınıf kutusunda Add Image Samples: (Görüntü örneği ekle) yazısının altında iki düğme vardır: Webcam (Kamera) ve Upload (Yükle). “Taş” kutusundaki Webcam düğmesine tıklayın. Tarayıcı kamera izni isterse İzin ver deyin.
2. Elinizi yumruk yapıp kameraya gösterin ve Hold to Record (Kaydetmek için basılı tut) düğmesine basılı tutun. Siz bastıkça fotoğraflar çekilir.
3. Kayıt sırasında elinizi yavaşça hareket ettirin: biraz sağa, biraz sola, biraz yakına, biraz uzağa. Elinizi hafifçe çevirin. Böylece model aynı işaretin farklı görünüşlerini öğrenir.
4. Yaklaşık 150 fotoğraf toplayınca bırakın. Aynısını Kâğıt ve Makas için de yapın.
5. “Boş” sınıfı için elinizi kameradan çekin ve yalnızca arka planın fotoğraflarını çekin. Bu sınıfa da yaklaşık 150 fotoğraf toplayın.

Her sınıf kutusunda kaç örnek topladığınız yazar (örneğin “60 Image Samples”, yani 60 görüntü örneği). Sayıların birbirine yakın olmasına dikkat edin.

Kameranız yoksa ya da çalışmıyorsa Upload düğmesine tıklayın. Açılan alanda Choose images from your files, or drag & drop here (Dosyalarınızdan resim seçin ya da buraya sürükleyip bırakın) yazar. Önceden çektiğiniz fotoğrafları buradan ekleyebilirsiniz. Import images from Google Drive seçeneğiyle Google Drive’dan da resim alabilirsiniz.

Etkinlik 3: Eğitelim ve Deneyelim

1. Ortadaki Training (Eğitim) kutusunda bulunan Train Model (Modeli eğit) düğmesine tıklayın. Eğitim birkaç dakika sürebilir. Bu sırada tarayıcı sekmesini değiştirmeyin; site de bunu uyaran bir mesaj gösterir. Eğitim bitince düğmenin yazısı Model Trained (Model eğitildi) olur. Aynı kutudaki Advanced (Gelişmiş) ayarlarına şimdilik dokunmayın.
2. Eğitim bitince sağdaki Preview (Önizleme) bölümü çalışmaya başlar. Input (Giriş) anahtarı ON (açık) olmalıdır. Yanındaki listeden Webcam seçiliyse kamera görüntüsü açılır. Altındaki Output (Çıktı) bölümünde her sınıf için bir çubuk ve yüzde değeri görünür. Bu yüzdeler, modelin her sınıftan ne kadar emin olduğunu gösterir.
3. Kameraya sırayla taş, kâğıt ve makas gösterin. Çubuklar nasıl değişiyor? Kameranız yoksa listeden File (Dosya) seçeneğini seçip bir el fotoğrafı yükleyerek de deneyebilirsiniz.

Etkinlik 4: Modelimiz Ne Kadar Başarılı?

“Çalışıyor gibi” demek yetmez; ölçelim. Defterinize aşağıdaki tabloyu çizin. Her işareti 10 kez, her seferinde elinizi biraz farklı tutarak gösterin. Model doğru sınıfı en yüksek yüzdeyle gösterdiyse “doğru” sayın.

Toplam doğru sayısını 40’a bölüp 100 ile çarparsanız modelinizin doğruluk yüzdesini bulursunuz. Örneğin 34 doğru varsa: 34 ÷ 40 × 100 = %85.

Etkinlik 5: Projeyi Kaydedelim

1. Sol üstteki menü simgesine (☰) tıklayın.
2. Download project as file (Projeyi dosya olarak indir) seçeneğini seçin. Bilgisayarınıza .tm uzantılı bir dosya iner. Dosyanın adını “tas-kagit-makas” gibi anlaşılır bir ad yapın.
3. Bir sonraki derste aynı menüdeki Open project from file (Projeyi dosyadan aç) seçeneğiyle bu dosyayı açıp kaldığınız yerden devam edeceksiniz.

Sıra Sizde

1. Modelinizi bir arkadaşınıza deneyin: Onun eli için kaç doğru tahmin oluyor? Kendi elinizle karşılaştırın.
2. Modele hiç öğretmediğiniz bir işaret (örneğin başparmak yukarı) gösterin. Model ne diyor? Neden böyle davranıyor olabilir?
3. Bir sınıftan örneklerin yarısını silin (fotoğrafların üzerine gelince çıkan silme simgesiyle) ve modeli yeniden eğitin. Deneme tablosu nasıl değişti?

Kendini Dene

1. Modelimize neden “Boş” adlı bir sınıf ekledik?
2. Örnek toplarken elimizi neden hareket ettirdik?
3. 40 denemede 30 doğru tahmin yapan bir modelin doğruluk yüzdesi kaçtır?

Cevaplar