Makine Öğrenimi (Yapay Öğrenme)— Tensorflow NFT’lerde Nasıl Devrim Yaratıyor?

4 min readMar 13, 2023

Herkese merhabalar eğer NFT konusunda fikir sahibi değilseniz ya da makaleyi okumadan önce NFT’leri hatırlamak sizin için iyi bir fikirse;

-NFT AĞLARI HAKKINDA BİLMENİZ GEREKEN HER ŞEY!

-ERC-4907: NFT Kiralama Standardı ve NFT Nasıl Kiralanır?

-NFT DÜNYASININ ‘KAZANMAK İÇİN OYNA’ OYUNLARI

yazılarıma göz atabilirsiniz.

Takas edilemez Token’lar (NFT’ler) dünyayı kasıp kavurmaya devam ediyor. :) Benzersiz dijital varlıklar, sanat koleksiyonlarından oyun varlıklarına ve dijital kimliklere kadar birçok alan için kullanılır durumdalar. Lakin NFT’ler daha yaygın hale geldikçe, özgünlük ve kişiselleştirme ile ilgili sorunlar daha önemli ve acil hale geliyor. Yapay zekanın Metaverse ya da NFT konularında kullanımları üzerine konuşmuştuk. Makine öğreniminin de NFT konusunda devreye gireceği yer burasıdır. Bu yazımda, makine öğreniminin NFT’leri oluşturmak ve doğrulamak için nasıl kullanıldığını ve ayrıca bunları kişiselleştirmek için nasıl kullanılabileceğini konuşacağız.

Bölüm 1:

Makine Öğrenimi ile NFT’ler Oluşturma Benzersiz bir NFT oluşturmak, benzersiz bir görüntü gerektirir ve bu görüntüleri oluşturmak için makine öğrenimi de kullanılabilir. Popüler bir yaklaşım olan, Çekişmeli üretici ağları (GAN’lar) kullanmaktır. GAN’lar, iki ağdan oluşan bir tür makine öğrenimi modelidir: bir üretici ağ ve bir ayrımcı ağ. Üretici ağı yeni görüntüler oluştururken ayrımcı ağ gerçek ve sahte görüntüleri birbirinden ayırmaya çalışır. Zamanla, iki ağ birbirinden öğrenir ve üretici ağ gerçekçi görüntüler oluşturmada daha iyi hale gelir.
GAN’ları kullanarak bir NFT görüntüsü oluşturmak için TensorFlow kitaplığını kullanabiliriz. Öncelikle, önceden eğitilmiş bir GAN modeli yüklememiz gerekiyor. Daha sonra bu modeli, Ethereum gibi bir blockchain platformu kullanarak bir NFT’ye dönüştürebileceğimiz benzersiz bir görüntü oluşturmak için kullanabiliriz.
İşte bazı örnek kodlar:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model

# Önceden eğitilmiş GAN modelini yükleyin
gan_model = load_model('gan_model.h5')

# Yeni bir görüntü oluştur
new_image = gan_model.predict([latent_vector])

# Görüntüyü Ethereum kullanarak bir NFT'ye dönüştürün
hash_value = generate_hash(new_image)
mint_nft(hash_value)

Bölüm 2:

Makine Öğrenimi ile Özgünlüğü Doğrulama NFT’lerle ilgili en büyük zorluklardan biridir. Makine öğrenimi, bir NFT’nin görüntü kalitesi ve meta veriler gibi çeşitli özelliklerini analiz ederek bu konuda yardımcı olabilir. Büyük bir gerçek NFT veri kümesi üzerinde, bir makine öğrenimi modeli eğiterek, yeni bir NFT’nin gerçek olup olmadığını doğru bir şekilde belirleyebilecek bir model oluşturabiliriz.
NFT orijinalliğini doğrulayabilen bir model oluşturmak için TensorFlow’un görüntü sınıflandırma modelleri kullanılabilir. Bu modeller, gerçek NFT görüntülerinden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilebilir ve daha sonra yeni görüntüleri gerçek veya sahte olarak sınıflandırmak için kullanılabilir. Yine bazı örnek kodlara göz atalım:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D 

# Gerçek NFT görüntülerinin veri kümesini yükleyin
authentic_data = load_data('authentic_nfts')

# Bir görüntü sınıflandırma modeli oluşturun
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(256,256,3)),
    Flatten(),
    Dense(1, activation='sigmoid')])

# Modeli orijinal NFT veri kümesinde eğitin
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(authentic_data, epochs=10)

# Yeni NFT'leri doğrulamak için modeli kullanın
new_image = load_image('new_nft')
authenticity = model.predict(new_image)

3. Bölüm Kişiselleştirme için Makine Öğrenimi:

NFT’lerin en önemli avantajlarından biri, her bir kullanıcı için benzersiz bir şekilde kişiselleştirilebilmesi ve daha özel ve sürükleyici bir deneyime olanak sağlamasıdır. Makine öğrenimi, daha alakalı ve kişiselleştirilmiş içerik sağlamak için kullanıcı davranışını ve tercihlerini analiz edebildiğinden, bu kişiselleştirmede çok önemli bir rol oynayabilir.

Örneğin, bir makine öğrenimi algoritması, bir kullanıcının satın alma geçmişini, göz atma davranışını ve diğer verileri analiz ederek onlara hitap etmesi muhtemel NFT’leri önerebilir. Bu, kullanıcıların başka türlü kendi başlarına bulamayacakları yeni sanatçıları ve içeriği keşfetmelerine yardımcı olabilir.

Makine öğrenimi ek olarak üretken NFT’lerin oluşturulmasına katkı sağlayabilir. Örneğin: görüntüler veya ses dosyaları gibi belirli veri kümeleri üzerinde eğitilmiş algoritmalar kullanılarak oluşturulan NFT’ler. Algoritma daha sonra bu eğitim verilerine dayalı olarak her kullanıcı için kişiselleştirilebilen yeni, benzersiz NFT’ler üretebilir.

Bölüm 4: Zorluklar ve Düşünceler

Makine öğrenimi, NFT ekosistemini büyük ölçüde geliştirme potansiyeline sahip olsa da dikkate alınması gereken çeşitli zorluklar ve hususlar da vardır.

En büyük zorluklardan biri veri gizliliği ve güvenliğidir.

Makine öğrenimi algoritmaları, eğitilmek için hassas kullanıcı bilgileri de dahil olmak üzere büyük miktarda veri gerektirir. Bu verilerin güvenli bir şekilde toplanıp saklanmasını ve süreç boyunca kullanıcı gizliliğinin korunması sağlanmalıdır.
Diğer bir husus, makine öğrenimi algoritmalarındaki önyargı potansiyelidir. Eğitim verileri çeşitli değilse veya bir bütün olarak popülasyonu temsil etmiyorsa, algoritma önyargılı veya ayrımcı kalıpları öğrenebilir. Kapsayıcılık ve çeşitliliğin temel değerler olduğu NFT alanında bunun ciddi sonuçları olabilir. ( Bu konuyu metaverse ve etik konusunda da konuşmuştuk.)

Son olarak, makine öğreniminin NFT alanındaki potansiyel çevresel etkisini dikkate almak önemlidir. Makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek, büyük bir karbon ayak izine sahip olabilen önemli hesaplama kaynakları gerektirir. Yenilenebilir enerji kaynakları kullanmak veya enerji verimliliği için algoritmaları optimize etmek gibi bu etkiyi azaltmanın yollarını keşfetmek önemlidir.

ÖZETLE;

Makine öğrenimi, daha kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmaktan orijinalliği doğrulamaya ve sahtekarlığı önlemeye kadar NFT ekosistemini büyük ölçüde geliştirme potansiyeline sahiptir. NFT alanı gelişmeye ve olgunlaşmaya devam ettikçe, makine öğrenimini bu sistemlere entegre etmenin etik ve çevresel sonuçlarını dikkate almak önemli olacaktır.
Bu makalede, üretken algoritmalar kullanarak NFT’ler oluşturmaktan kişiselleştirme ve öneri sistemleri için makine öğrenimini kullanmaya kadar makine öğreniminin NFT alanında kullanılabileceği bazı yolları konuşmuş olduk. Ayrıca, makine öğrenimini bu sistemlere entegre ederken dikkate alınması gereken bazı zorlukları ve hususları tartıştık.
Bu makalede sağlanan örnek kod, TensorFlow kullanarak NFT’ler oluşturmak için bir makine öğrenimi algoritmasının olası bir uygulamasını gösterir. Bununla birlikte, makine öğreniminin NFT alanında kullanılabileceği başka birçok yol vardır ve siz okuyucularımı, kendi özel kullanım durumları için ve en verimli olana sahip olabilmek için bu teknikleri keşfetmeye ve denemeye teşvik ediyoruz.

Sonraki yazılarda görüşmek üzere!

Lütfen bana bu konuda yazmaktan çekinmeyin, her zaman bir mesaj uzağınızda olacağım.

Beni Linkedin ve Twitter hesaplarımdan da takip edebilirsiniz!🐞

Finansal Feragatname: Bu bir finansal tavsiye değildir. Ben mali müşavir değilim. Bu hesap eğlence ve düşüncelerimi ifade etmek içindir. Lütfen kendi araştırmanızı yapın ve kendi kararlarınızı kendiniz verin.