PictoBlox’ta Doğal Dil İşleme Yöntemini Kullanarak Sanal Doktor Uygulaması Geliştirelim
Tasarla ve Yap köşesinin bu kodlama projesinde blok tabanlı yapay zekâ yazılımı PictoBlox’taki doğal dil işleme eklentisini kullanarak doğal dil işleme yöntemiyle sanal doktor uygulaması geliştiriyoruz.
Bilmekte Fayda Var!
Doğal dil işleme, bilgisayar bilimlerinde yapay zekâ alanındaki alt dallardan biridir. Doğal dil işleme teknolojileri ile konuşmaların ve yazılı metinlerin bilgisayar algoritmaları tarafından anlaşılması ve bunlara anlamlı bir şekilde cevap verilmesi amaçlanır. Bu sayede yazılı metinler bir dilden bir dile otomatik olarak tercüme edilebilir, komutlara uygun tepkiler verilebilir, konuşmalar otomatik olarak metne dönüştürülebilir ve uzun metinler özetlenebilir. Doğal dil işleme teknolojisi özellikle Apple Siri ve Google Asistant gibi kişisel asistan teknolojilerinin yaygınlaşmasında kilit role sahiptir.
Günümüzde doğal dil işlemenin en yaygın kullanıldığı alanlardan biri de sohbet robotları. Bugün birçok büyük teknoloji şirketi insanlarla doğal iletişim kurabilen sohbet robotları geliştirmek için büyük yatırımlar yapıyor. Artık çoğu bankacılık işlemi müşteri temsilcisine bağlanılarak değil, dijital asistanlar aracılığı ile gerçekleştiriliyor. Bu uygulamalar, konuşma ya da metin içindeki anahtar kelimeleri tespit ederek yapılmak istenen işlemi belirliyor ve buna uygun tepki veriyor. Doğal dil işleme teknolojilerinde insanların kelimelere sembolik anlamlar yüklemesi ve bazı kelimeleri farklı telaffuz etmesi gibi makinelerin ve algoritmaların işini zorlaştıracak birçok etmen var.
Tasarla ve Yap köşesinin bu kodlama projesinde blok tabanlı yapay zekâ yazılımı PictoBlox’taki doğal dil işleme eklentisini kullanarak bildirilen semptomlara göre kişiye COVID-19, sıtma ve diyabet hastalıkları için teşhis koyabilen bir sanal doktor uygulaması geliştiriyoruz. Bunun için öncelikle COVID-19, sıtma ve diyabet hastalıkları için temel semptomları belirleyeceğiz. Belirtileri tanımlayan kelimeleri hastalıklar için gruplandırdıktan sonra modelimizi eğiteceğiz. Son olarak bu eğitim setini hastadan aldığımız belirti bilgilerine göre hastalığı teşhis etmede kullanacağız.
Nelere İhtiyacımız Var?
- İnternet bağlantısı olan bir bilgisayar
Ne Yapıyoruz?
Ne Oldu?
Bu projede doğal dil işleme yöntemini kullanarak geliştirdiğimiz sanal doktor uygulaması için kendi veri setimizi nasıl oluşturabileceğimizi ve bu veri seti ile modeli nasıl eğitebileceğimizi öğrendik. Geliştirdiğimiz uygulama, eğittiğimiz modeli kullanarak hastadan alınan belirti bilgilerine göre teşhis tahmini yaptı ve hastalık ile ilgili tavsiyelerde bulundu.
Siz de doğal dil işleme yöntemini kullanarak yazılı metinlerden duygu durumunu tespit edebilen uygulamalar geliştirebilirsiniz.