Google Cloud Machine Learning Engineer sertifikası Eğitimi

Machine Learning Engineer, makine öğrenimi sistemlerini tasarlar, derler, üretime geçirir, optimize eder, çalıştırır ve yönetir. Bu öğrenme yolu talep üzerine alınan kurslar, laboratuvarlar ve beceri rozetlerinden oluşan özenle seçilmiş bir koleksiyonda size yol gösterir. Eğitim boyunca ML Engineer rolü için gerekli olan Google Cloud teknolojilerini kullanarak pratiğe dayalı deneyim edinirsiniz. Öğrenme yolunu tamamladıktan sonra kariyer yolculuğunuzda emin adımlarla ilerlemek için Google Cloud Machine Learning Engineer sertifikasına göz atın.

Buradan ulaşabilirsiniz.

The Machine That Changed the World: The Story of Lean Production-- Toyota's Secret Weapon in the Global Car Wars That Is Now Revolutionizing World Kitabı

The Machine That Changed the World: The Story of Lean Production-- Toyota's Secret Weapon in the Global Car Wars That Is Now Revolutionizing World ... Wars That Is Revolutionizing World Industry) 

"Machine That Changed the World: The Story of Lean Production" kitabı, Toyota'nın dünya otomobil piyasasında nasıl bir devrim yarattığını ve "Lean Production" (Yalın Üretim) adı verilen üretim metodunu nasıl başarıyla uyguladığını anlatıyor. Bu metod, israfı azaltmak, verimliliği artırmak ve daha kaliteli ürünler üretmek üzerine kurulu. Kitapta, Toyota'nın bu yöntemi nasıl geliştirdiği ve bunun dünya çapındaki sanayiye nasıl yayıldığı anlatılıyor. Yalın üretim, sadece otomobil sektöründe değil, birçok farklı alanda da kullanılan bir yöntem haline geldi. Kitap, bu devrimin arkasındaki stratejileri ve etkilerini ayrıntılı bir şekilde inceliyor.

Yalın üretim yöntemi, özellikle stok maliyetlerini azaltma, üretim süreçlerini hızlandırma ve müşteri ihtiyaçlarına daha hızlı yanıt verme gibi avantajlar sağlıyor. Toyota, bu sistemle üretim hatlarında gereksiz işlemleri azaltarak ve çalışanların sürekli iyileştirme yapmalarını teşvik ederek verimliliği artırdı. Bu sayede, daha az hata ile daha hızlı ve ekonomik bir şekilde üretim yapabiliyorlar.

Kitapta, Toyota'nın bu başarısının arkasında yatan temel prensipler ve uygulamalar detaylı bir şekilde inceleniyor. Örneğin, "Just-in-Time" (Tam Zamanında) üretim, stok tutma maliyetlerini minimuma indirmek için kullanılıyor. Ayrıca, çalışanların sürekli iyileştirme yapmaları, problem çözme yeteneklerini geliştirmeleri ve karar alma süreçlerine aktif olarak katılmaları teşvik ediliyor.

Kitap, Toyota'nın yalın üretim yöntemlerini nasıl başarıyla uyguladığını ve bu yöntemlerin dünya çapında nasıl benimsendiğini anlatarak, modern sanayi ve üretim yöntemlerine dair önemli bir perspektif sunuyor. Bu yaklaşım, diğer şirketler ve sektörler tarafından da benimsenerek, genel olarak üretim ve işletme yönetiminde devrim yaratan bir model haline geldi.

Toyota'nın yalın üretim sistemini başarılı kılan bir diğer önemli özellik de sürekli iyileştirme ve esneklik. Şirket, sürekli olarak üretim süreçlerini gözden geçiriyor ve iyileştirmeler yapıyor. Bu, çalışanlardan gelen geri bildirimler ve önerilerle destekleniyor. Çalışanlar, süreçlerdeki hataları ve israfları tespit edebiliyor ve bunları düzeltmek için yenilikçi çözümler geliştirebiliyorlar.

Kitap, bu süreçlerin sadece üretimle sınırlı kalmadığını, aynı zamanda şirketin tedarik zinciri yönetimi, müşteri ilişkileri ve hatta ürün tasarımı gibi diğer alanlara da uygulandığını gösteriyor. Yalın üretim yaklaşımı, ürünlerin daha hızlı piyasaya sürülmesine, müşteri ihtiyaçlarının daha iyi anlaşılmasına ve daha verimli bir iş gücü oluşturulmasına olanak tanıyor.

Kitabın vurguladığı bir diğer önemli nokta, yalın üretim yaklaşımının sadece Toyota veya otomobil sektörü için değil, her türlü üretim ve hizmet sektörü için uygulanabilir olması. Bu yaklaşım, dünyanın dört bir yanındaki şirketler tarafından benimsenmiş durumda ve sürekli geliştirilmekte.

Sonuç olarak, "The Machine That Changed the World" kitabı, Toyota'nın yalın üretim sistemini ve bu sistemin dünya çapındaki etkilerini derinlemesine inceliyor. Bu sistem, günümüzde birçok sektörde verimliliği ve kaliteyi artırmanın anahtarı olarak görülüyor. Kitap, bu devrimsel yaklaşımın temellerini ve uygulamalarını ayrıntılı bir şekilde ortaya koyarak, modern iş dünyası için önemli bir kaynak haline geliyor.

Kanal Önerisi (Discord,Youtube) : ahmet alp balkan

Junior ve Medior arkadaşlar için kanal önerisi. Kenisi Google, Twitter, Microst'da çalışmış, halihazırda Linkedin'de çalışan Ahmet Alp Balkan'ın kanalı. Ayrıca discord kanalına da abone olabliyorsunuz.

Discord : https://bit.ly/ahmetb-discord

Youtube :https://www.youtube.com/@ahmetb

Java PriorityQueue nedir? Örnek bir senaryo ile Java kodu

Java'da PriorityQueue sınıfı, bir öncelik kuyruğunu uygulayan bir koleksiyondur. Bu kuyruk, öğeleri doğal sıralamalarına göre veya bir Comparator aracılığıyla sağlanan bir sıralamaya göre saklar. PriorityQueue sınıfı, Java'nın java.util paketinin bir parçasıdır ve Queue arayüzünü uygular. Öncelik kuyruklarının(PriorityQueue) ana özellikleri şunlardır:

• Sıralama: Öğeler, doğal sıralamalarına (örneğin, sayılar küçükten büyüğe) veya bir Comparator ile belirtilen bir sıraya göre saklanır.

• Veri Yapısı: Genellikle bir ikili heap yapısı kullanılarak uygulanır, bu da hem ekleme (offer) hem de en yüksek öncelikli öğeyi çıkarma (poll) işlemlerinin verimli bir şekilde yapılmasını sağlar.

• Ekleme ve Kaldırma: offer metodu, kuyruğa yeni bir öğe eklemek için kullanılır. poll metodu, kuyruktan en yüksek öncelikli öğeyi kaldırır ve döndürür. Eğer kuyruk boşsa, poll null değerini döndürür.

• Görüntüleme: peek metodu, en yüksek öncelikli öğeyi kaldırmadan görüntülemek için kullanılır. Kuyruk boşsa, null değerini döndürür.

• Boyut ve Kapasite: PriorityQueue başlangıçta belirli bir kapasite ile oluşturulabilir ve ihtiyaç duyuldukça otomatik olarak genişler.

• İterasyon: PriorityQueue üzerinde iterasyon yapmak, öğeleri kesin bir sırayla döndürmez. Belirli bir sırayla elemanlara erişmek için öğeleri kuyruktan kaldırmak gerekir.

PriorityQueue sınıfı, özellikle performans açısından verimli bir şekilde öncelikli elemanlara erişim gerektiren durumlarda, örneğin görev planlayıcılarında veya minimum/maximum hesaplamalarında kullanışlıdır.

Örnek bir senaryo ile Java kodu

Senaryo: Hasta Sıralaması

Bir hastanede, acil servise gelen hastaların tedavi önceliğini belirlemek için bir öncelik kuyruğu kullanılıyor. Her hastanın bir "aciliyet derecesi" vardır. Bu derece ne kadar yüksekse, hastanın tedavi önceliği o kadar yüksek olur. Hastalar öncelik sırasına göre tedavi edilir.

Bu senaryoda, hastaları Patient adında bir sınıf ile temsil edeceğiz. Her Patient nesnesinin bir ismi ve bir aciliyet derecesi olacak. PriorityQueue sınıfını kullanarak hastaları aciliyet derecelerine göre sıralayacağız.

Kod:

java

Copy code

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Comparator;

// Hasta sınıfı
class Patient {
    String name;
    int urgency;
    public Patient(
        final String name,
        final int urgency
    ) {
        this.name = name;
        this.urgency = urgency;
    }

    @Override
    public String toString() {
          return name + " (Aciliyet Derecesi: " + urgency + ")";
    }
}
public class HospitalQueue {
    public static void main(String[] args) {
          // Öncelik kuyruğunu, aciliyet derecesine göre
  ters sıralama ile oluşturuyoruz
          PriorityQueue<Patient> queue = new
  PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(p -> -p.urgency));
        // Hastaları kuyruğa ekliyoruz
        queue.offer(new Patient("Ali", 5));
        queue.offer(new Patient("Ayşe", 3));
        queue.offer(new Patient("Ahmet", 10));
        queue.offer(new Patient("Fatma", 1));

        // Hastaları öncelik sırasına göre tedavi ediyoruz
        while (!queue.isEmpty()) {
              Patient nextPatient = queue.poll();
              System.out.println("Tedavi edilen
              hasta: " + nextPatient);
        }
    }
}

Bu kodda, Patient sınıfı tanımlanır ve her hastanın ismi ve aciliyet derecesi saklanır. HospitalQueue sınıfının main metodunda, PriorityQueue sınıfından bir nesne oluşturulur ve Comparator ile hastaların aciliyet derecelerine göre sıralanması sağlanır. Daha sonra hastalar kuyruğa eklenir ve öncelik sırasına göre tedavi edilir. Bu sırada, en yüksek aciliyet derecesine sahip hasta öncelikle tedavi edilir.

queue.poll() edildiğinde ilk önce hangi hasta kuruktan çekilir?

Bu örnekte, queue.poll() çağrıldığında, PriorityQueue içindeki en yüksek aciliyet derecesine sahip hasta ilk olarak kuyruktan çekilir. PriorityQueue burada Comparator kullanılarak ters sıralama ile oluşturulduğu için, en yüksek aciliyet derecesine (yani en büyük sayıya) sahip hasta en önce çıkarılır.

Kodda tanımlanan hastalar ve aciliyet dereceleri şöyleydi:

Ali, Aciliyet Derecesi: 5

Ayşe, Aciliyet Derecesi: 3

Ahmet, Aciliyet Derecesi: 10

Fatma, Aciliyet Derecesi: 1

Bu durumda, queue.poll() ilk çağrıldığında, en yüksek aciliyet derecesine (10) sahip olan "Ahmet" isimli hasta kuyruktan çekilir.

ML Gözetimli öğrenme, Örnek bir veri seti ile Spark-Java sınıflandırma örneği

Gözetimli öğrenme, modelin belirli bir çıktıyı tahmin etmesi gerektiği durumlarda kullanılır. Eğitim veri setinde girdi ve beklenen çıktılar bulunur ve model bu veriler üzerinde eğitilir.

Gözetimli öğrenme (supervised learning), yapay zeka ve makine öğrenmesinde sıkça kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde, bir modelin belirli bir çıktıyı doğru bir şekilde tahmin etmesi amaçlanır. Gözetimli öğrenme süreci şöyle işler:

Veri Toplama: Gözetimli öğrenme için ilk adım, eğitim veri setinin toplanmasıdır. Bu veri seti, modelin öğrenmesi için gerekli bilgileri içerir.

Eğitim Veri Seti: Eğitim veri seti, girdi (input) ve beklenen çıktılar (output) içerir. Girdiler, modelin tahmin yapması için kullanacağı verilerdir. Beklenen çıktılar ise, modelin bu girdilere karşılık üretmesi gereken sonuçlardır.

Model Eğitimi: Model, eğitim veri seti kullanılarak eğitilir. Bu süreçte, model girdi verilerini alır ve bu verilere dayanarak bir çıktı üretir. Modelin ürettiği çıktı, beklenen çıktı ile karşılaştırılır ve modelin performansı değerlendirilir.

Optimizasyon ve Ayarlama: Modelin performansı yeterli değilse, algoritma parametreleri ve model yapılandırması optimize edilerek modelin daha doğru tahminler yapması sağlanır.

Test ve Değerlendirme: Model eğitildikten sonra, genellikle daha önce görmediği verilerle test edilir. Bu aşama, modelin gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmek için önemlidir.

Gözetimli öğrenme, sınıflandırma (classification) ve regresyon (regression) gibi çeşitli problem türleri için kullanılabilir. Örneğin, sınıflandırma problemi, bir e-postanın "spam" veya "spam değil" olarak sınıflandırılması olabilir. Regresyon problemi ise, bir evin değerinin tahmin edilmesi gibi sürekli bir çıktının üretilmesini içerebilir.

Gözetimli öğrenmenin devamında, modelin gerçek dünya verileri üzerindeki performansını değerlendirme ve iyileştirme süreçleri önem taşır:

Gerçek Dünya Verileri ile Test: Model, eğitim aşamasında görmediği gerçek dünya verileri ile test edilir. Bu, modelin genelleme yeteneğini ve yeni verilere nasıl tepki verdiğini anlamak için önemlidir.

Değerlendirme Metrikleri: Modelin başarısını ölçmek için çeşitli değerlendirme metrikleri kullanılır. Sınıflandırma problemleri için doğruluk (accuracy), hassasiyet (precision), duyarlılık (recall) ve F1 skoru gibi metrikler; regresyon problemleri için ise ortalama kare hatası (mean squared error) ve ortalama mutlak hata (mean absolute error) gibi metrikler tercih edilir.

Hata Analizi ve İyileştirme: Modelin performansını artırmak için hata analizi yapılır. Yanlış tahminler incelenir ve bu hataların nedenleri belirlenmeye çalışılır. Buna dayanarak, modelin eğitim süreci veya veri seti üzerinde iyileştirmeler yapılabilir.

Özellik Mühendisliği (Feature Engineering): Modelin performansını artırmak için özellik mühendisliği yapılır. Bu süreçte, mevcut verilerden daha anlamlı özellikler (features) türetilir veya gereksiz özellikler çıkarılır.

Modelin Güncellenmesi ve Bakımı: Model, zaman içinde değişen veri ve gereksinimlere uyum sağlayabilmek için düzenli olarak güncellenir ve bakımı yapılır. Bu süreç, modelin uzun vadeli başarısını sağlamak için önemlidir.

Gözetimli öğrenme, finansal tahminler, tıbbi teşhis, görüntü ve ses tanıma, metin sınıflandırma gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu yöntemin başarısı, hem kullanılan algoritmanın kalitesine hem de eğitim veri setinin yeterliliğine ve doğruluğuna bağlıdır. Veri setinin kalitesi ve çeşitliliği arttıkça, modelin daha doğru ve güvenilir tahminler yapma ihtimali de artar.

Şimdi senden 50 adetlik örnek veri seti isteyeceğim. Daha sonraki mesajımda bu veri seti üzerinden bir sınıflandırmayı Apache Spark ve Javayla model oluşturmanı isteyeceğim. Önce bana veri setini ver ve feature valıe ve labelların ne olduğunu söyle.

İşte sınıflandırma için kullanabileceğiniz 50 örneklik bir veri seti:

Özellikler (Features):

Feature1: 0 ile 100 arasında rastgele değerler.

Feature2: 0 ile 50 arasında rastgele değerler.

Feature3: İkili değerler (0 veya 1).

Etiket (Label):

Label: 0 veya 1 olarak sınıflandırılmış. Bu etiket, belirli bir kurala göre hesaplanmıştır: (Feature1 + Feature2 * 2 + Feature3 * 50) > 100.

İlk 10 örnek şu şekildedir:

Feature1 Feature2 Feature3 Label

54.88 28.51 1 1

71.52 21.93 0 1

60.28 49.42 1 1

54.49 5.10 0 0

42.37 10.44 0 0

64.59 8.07 1 1

43.76 32.66 1 1

89.18 12.66 0 1

96.37 23.32 0 1

38.34 12.22 0 0

Bu veri seti, Apache Spark ve Java ile model oluşturmak için kullanılabilir. ​​

Şimdi Spark ve java ile kodunu yaz ve modeli oluştur

Apache Spark ve Java kullanarak basit bir sınıflandırma modeli oluşturmak için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz. Burada, Spark MLlib kütüphanesini kullanacağız. Öncelikle, gerekli kütüphaneleri içe aktararak başlayalım:

java

Copy code

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import org.apache.spark.sql.Dataset;

import org.apache.spark.sql.Row;

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;

import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression;

import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegressionModel;

Daha sonra, bir SparkSession başlatarak işlemlere başlayabilirsiniz:

java

Copy code

SparkSession spark = SparkSession

  .builder()

  .appName("ClassificationExample")

  .config("spark.master", "local")

  .getOrCreate();

Veri setinizi Spark DataFrame formatına dönüştürmek için, öncelikle verilerinizi bir CSV dosyasına kaydetmeniz ve sonra Spark ile yüklemeniz gerekir. Burada, verilerinizi bir CSV dosyasında olduğunu varsayıyorum:

java

Copy code

Dataset<Row> data = spark.read().format("csv")

  .option("header", "true")

  .option("inferSchema", "true")

  .load("path/to/your/csvfile.csv");

VectorAssembler kullanarak özellikleri bir vektöre dönüştürün:

java

Copy code

VectorAssembler assembler = new VectorAssembler()

  .setInputCols(new String[]{"Feature1", "Feature2", "Feature3"})

  .setOutputCol("features");

Dataset<Row> transformedData = assembler.transform(data);

Logistic Regression modelini oluşturun ve verilerle eğitin:

java

Copy code

LogisticRegression lr = new LogisticRegression()

  .setLabelCol("Label")

  .setFeaturesCol("features");

LogisticRegressionModel model = lr.fit(transformedData);

Modeli test verileri üzerinde değerlendirme ve tahmin yapma için kullanabilirsiniz. Burada, basitlik adına, modeli eğitim verisi üzerinde değerlendirdik. Gerçek bir senaryoda, veri setinizi eğitim ve test setlerine bölmelisiniz.

Son olarak, Spark oturumunu kapatmayı unutmayın:

spark.stop();

Bu kod parçacığı, temel bir sınıflandırma modelinin nasıl oluşturulacağını göstermektedir. Gerçek dünya uygulamalarında, veri ön işleme, model parametre ayarlama ve performans değerlendirme gibi ek adımlar gerekebilir.

Dağıtık sistemlerde karşışabileceğimiz problemler. Örnek bir senaryo

Dağıtık sistemler, birden fazla bilgisayarın bir ağ üzerinden birbirleriyle iletişim kurarak bir görevi gerçekleştirmesi esasına dayanır. Bu sistemler, modern bilgi teknolojisinin birçok alanında kullanılır, ancak çeşitli sorunlarla karşılaşılabilir. İşte dağıtık sistemlerde karşılaşılabilecek bazı yaygın problemler:

Eşzamanlama ve Zamanlama Sorunları: Dağıtık sistemlerde, farklı makinelerde çalışan işlemler arasında uyum sağlamak zor olabilir. Zamanlama ve eşzamanlama sorunları, veri tutarsızlığına ve performans düşüşlerine yol açabilir.

Veri Tutarsızlığı ve Çoğaltma Sorunları: Verilerin birden fazla noktada çoğaltılması, veri tutarsızlığına sebep olabilir. Bu, veri güncellemelerinin tüm kopyalara düzgün bir şekilde yayılmamasından kaynaklanır.

Güvenlik Zorlukları: Dağıtık sistemler, veri aktarımı sırasında güvenlik açıklarına daha fazla maruz kalabilir. Veri şifreleme ve güvenli iletişim protokolleri bu sorunları azaltmada önemlidir.

Ağ Sorunları ve Gecikmeler: Ağ bağlantısı sorunları ve gecikmeler, dağıtık sistemlerde performansı etkileyebilir. Özellikle, yüksek gecikme süreleri verimliliği düşürebilir.

Hata Toleransı ve Güvenilirlik Sorunları: Dağıtık sistemler, tek bir noktada meydana gelebilecek hatalara karşı daha dayanıklı olmasına rağmen, sistem genelinde hata yönetimi karmaşık hale gelebilir.

Kaynak Yönetimi ve Ölçeklenebilirlik: Kaynakların etkili bir şekilde yönetilmesi ve sistem ölçeklendirildikçe performansın korunması, dağıtık sistemlerde önemli bir zorluktur.

Uygulama Geliştirme ve Test Zorlukları: Dağıtık sistemlerde uygulama geliştirmek ve test etmek, tek bir makine üzerinde çalışan sistemlere göre daha karmaşıktır. Farklı sistem bileşenlerinin birlikte uyumlu çalışmasını sağlamak önemlidir.

Bu sorunlar, çeşitli algoritmalar, protokoller ve tasarım yaklaşımları kullanılarak ele alınabilir. Örneğin, zaman damgası algoritmaları ve kilit mekanizmaları eşzamanlama sorunlarını çözmeye, veri çoğaltma stratejileri tutarsızlık sorunlarına, ve yük dengeleme algoritmaları kaynak yönetimi sorunlarına yardımcı olabilir.

Örnek bir senaryo 

Elbette, işte dağıtık sistemlerle ilgili bir senaryo:

Senaryo: Çevrimiçi Perakende Satış Platformu

Durum: Bir çevrimiçi perakende satış platformu, dünya çapında milyonlarca kullanıcıya hizmet vermektedir. Platform, farklı coğrafi konumlardaki veri merkezlerinde barındırılan çok sayıda sunucu üzerinde çalışmaktadır. Müşteriler, çeşitli ürünleri arayabilir, inceleyebilir ve satın alabilirler. Platform ayrıca satıcıların ürünlerini listelemelerine ve yönetmelerine olanak tanır.

Dağıtık Sistem Sorunları ve Çözümleri:

Eşzamanlama Sorunları:

Sorun: Müşteriler aynı anda aynı ürün üzerinde işlem yapmaya çalıştığında, stok sayısında tutarsızlıklar oluşabilir.

Çözüm: Optimistik kilitleme mekanizmaları kullanarak, eş zamanlı işlemlerin doğru bir şekilde yönetilmesini sağlamak.

Veri Çoğaltma ve Tutarsızlık:

Sorun: Farklı veri merkezlerindeki ürün bilgileri arasında tutarsızlıklar oluşabilir.

Çözüm: Güçlü tutarlılık modeli veya eventual consistency yaklaşımını benimseyerek, veri çoğaltmasını etkin bir şekilde yönetmek.

Güvenlik Zorlukları:

Sorun: Kullanıcı verilerinin ve ödeme bilgilerinin güvenliğinin sağlanması gerekmektedir.

Çözüm: Güçlü şifreleme yöntemleri ve güvenli iletişim protokolleri kullanarak veri güvenliğini artırmak.

Ağ Gecikmeleri:

Sorun: Kullanıcıların platforma erişiminde gecikmeler yaşanabilir.

Çözüm: İçerik Dağıtım Ağları (CDN) kullanarak kullanıcılara daha yakın noktalardan hizmet vermek ve gecikmeyi azaltmak.

Hata Toleransı:

Sorun: Bir sunucunun çökmesi, hizmet kesintilerine yol açabilir.

Çözüm: Yüksek kullanılabilirlik ve felaket kurtarma stratejileri ile sistem güvenilirliğini artırmak.

Kaynak Yönetimi ve Ölçeklenebilirlik:

Sorun: Kullanıcı sayısının artmasıyla sistem kaynaklarının yetersiz kalması.

Çözüm: Otomatik ölçeklendirme ve etkin kaynak yönetimi ile talebe göre kaynakları ayarlamak.

Uygulama Geliştirme ve Test Zorlukları:

Sorun: Farklı sunucular ve hizmetler arasında entegrasyon ve sürekli işbirliği gereksinimi.

Çözüm: Mikro hizmetler mimarisi ve sürekli entegrasyon/dışa verme (CI/CD) yaklaşımlarını benimsemek.

Bu senaryoda, dağıtık sistemlerin karmaşıklığı ve çeşitli zorlukları, etkin yönetim ve uygun teknolojik çözümlerle başarılı bir şekilde ele alınmıştır.

AWS CookBook Kitabı: AWS'de Başarı için Tarifler - John Culkin, Mike Zazon & Kesha Williams - GOTO 2022

 

Graph Database konusu ve Neo4j anlatımı 40 kayıtlık örnek veri seti ver Bu veri setinden Cypher sorgu dilini kullanarak kullanıcı 1 in arkadaşlarını sorgular mısın? Çeşitli büyük teknoloji şirketlerine başvuran kişiler, kişilerin özellikleri, şirketler, kişilerin şirketlerle yaptığı mülakatlar, mülakat sonuçlarını tanımlayan veri setleri ve ilişkiler

Graf veritabanları, verileri graf yapısı olarak depolayan ve işleyen veritabanlarıdır. Bu veritabanları, düğümler (nodelar), kenarlar (edgeler) ve özellikler (properties) kullanarak veriler arasındaki ilişkileri ifade eder. Graf veritabanlarının en bilinen örneklerinden biri Neo4j'dir.

Neo4j, açık kaynak kodlu bir graf veritabanı yönetim sistemidir. Neo4j, verileri graf yapısında saklar ve bu yapının avantajlarını, özellikle karmaşık ilişkiler ve bağlantılar içeren veri setleri için kullanır. Neo4j'nin bazı önemli özellikleri şunlardır:

Esnek Veri Modeli: Neo4j, verileri düğümler, kenarlar ve özellikler olarak depolar. Bu esnek yapı, çeşitli veri tiplerini ve karmaşık ilişkileri kolayca modellemeye olanak tanır.

Sorgu Dili (Cypher): Neo4j, Cypher adında özel bir sorgu dili kullanır. Cypher, graf verilerini sorgulamak ve manipüle etmek için güçlü ve kullanıcı dostu bir arayüz sunar.

Performans: Graf veritabanları, özellikle ilişkisel veritabanlarına kıyasla, ilişkisel sorguları çok daha hızlı işleyebilir. Neo4j, veri ilişkileri üzerinden hızlı sorgulama ve veri erişimi sağlar.

Skalabilite ve Güvenilirlik: Neo4j, büyük veri setlerini işleyebilir ve yüksek kullanılabilirlik ve veri bütünlüğü sağlar.

Uygulama Alanları: Sosyal ağ analizi, öneri sistemleri, sahtekarlık tespiti, ağ analizi ve karmaşık veri ilişkilerinin analizi gibi birçok alanda kullanılır.

Neo4j'nin kurulumu ve kullanımı görece basittir. Topluluk sürümü ücretsiz olarak sunulurken, daha gelişmiş özelliklere sahip ticari sürümleri de mevcuttur. Neo4j, veri ilişkilerini anlamak ve analiz etmek için güçlü bir araçtır ve günümüzde birçok sektörde popülerdir.

Hangi durumlarda sql databaselerden kaçınıp graph db kullanmalıyız?

SQL veritabanları ve graf veritabanları, farklı veri yapılarına ve kullanım senaryolarına hizmet eder. Belirli durumlarda SQL veritabanlarından kaçınıp graf veritabanlarını tercih etmek daha uygun olabilir. İşte bu durumlardan bazıları:

Karmaşık İlişkisel Veriler: Veri setiniz karmaşık ilişkisel yapılar içeriyorsa ve bu ilişkiler ana odak noktanızsa, graf veritabanları daha uygun olabilir. Örneğin, sosyal ağlar, öneri sistemleri veya ağ analizleri gibi.

Derinlemesine Bağlantı Analizi: Eğer veri setinizdeki bağlantıları derinlemesine analiz etmeniz gerekiyorsa (örneğin, bir kullanıcının arkadaşlarının arkadaşları gibi), graf veritabanları bu tür sorguları çok daha etkili bir şekilde işleyebilir.

Dinamik Şema Gereksinimi: Graf veritabanları, şemasız veya yarı şemalı verileri işlemek için daha uygun olabilir. Eğer veri yapınız sürekli değişiyorsa ve esnek bir şema gerekiyorsa, graf veritabanları tercih edilebilir.

Performans İhtiyaçları: Graf veritabanları, özellikle ilişkisel veritabanlarına göre, bağlantılı veriler üzerinde yapılan sorgularda genellikle daha yüksek performans sunar. Eğer çok sayıda bağlantılı veri üzerinde sorgu yapmanız gerekiyorsa, graf veritabanları daha verimli olabilir.

Yol Bulma ve Ağ Analizi: Graf veritabanları, en kısa yol bulma, ağ analizi ve benzeri görevler için daha uygun olabilir. Örneğin, lojistik, ulaşım ağları veya iletişim ağları gibi alanlarda kullanılabilir.

Polimorfik İlişkiler: Graf veritabanları, birden fazla türdeki nesneler arasındaki ilişkileri modellemek için daha esnektir. Eğer veri modeliniz polimorfik ilişkiler içeriyorsa, graf veritabanları bu ihtiyaca daha iyi yanıt verebilir.

Gerçek Zamanlı Tavsiye Sistemleri: Özellikle e-ticaret, içerik önerisi ve benzeri alanlarda, gerçek zamanlı ve dinamik öneri sistemleri için graf veritabanları daha etkili olabilir.

Her iki veritabanı türünün de avantajları ve dezavantajları vardır. Seçim yaparken, veri modelinizin gereksinimleri, uygulamanızın ölçeklendirilebilirliği, sorgu türleri ve performans ihtiyaçları gibi faktörleri dikkate almanız önemlidir.

40 kayıtlık örnek veri seti ver

Bir örnek veri seti oluşturmak için genellikle veri setinin kullanılacağı bağlam ve ihtiyaçlar önemlidir. Ancak, genel bir örnek olarak, basit bir sosyal ağ veri seti tasarlayabiliriz. Bu veri seti, 40 kullanıcıyı (düğüm) ve bu kullanıcılar arasındaki arkadaşlık ilişkilerini (kenar) içerebilir. Her kullanıcı için temel özellikler (ad, yaş, konum gibi) belirleyebiliriz.

Aşağıda, bu tür bir veri seti için basit bir örnek verilmiştir:

Kullanıcılar (Düğümler)

Kullanıcı ID: 1, Adı: "Ahmet", Yaşı: 25, Konum: "İstanbul"

Kullanıcı ID: 2, Adı: "Ayşe", Yaşı: 30, Konum: "Ankara"

Kullanıcı ID: 3, Adı: "Mehmet", Yaşı: 22, Konum: "İzmir"

...

Kullanıcı ID: 40, Adı: "Elif", Yaşı: 28, Konum: "Bursa"

Arkadaşlık İlişkileri (Kenarlar)

Kullanıcı 1 - Kullanıcı 2

Kullanıcı 1 - Kullanıcı 3

Kullanıcı 2 - Kullanıcı 4

...

Kullanıcı 39 - Kullanıcı 40

Bu veri seti, her kullanıcı için ID, Adı, Yaşı ve Konum gibi özellikleri içerir. Ayrıca, kullanıcılar arasındaki arkadaşlık ilişkileri de kenarlar olarak tanımlanmıştır. Gerçek dünya veri setleri genellikle çok daha karmaşık ve büyük olabilir, ancak bu örnek, graf veritabanlarındaki temel yapıyı ve ilişkileri göstermek için yeterlidir.

Bir Neo4j veritabanına bu veri setini yüklemek için Cypher sorgu dilini kullanabilirsiniz. Öncelikle düğümleri oluşturmak için CREATE komutlarını, ardından ilişkileri kurmak için MATCH ve CREATE komutlarını kullanabilirsiniz.

Bu veri setinden  Cypher sorgu dilini kullanarak kullanıcı 1 in arkadaşlarını sorgular mısın?

Elbette, Neo4j'de Cypher sorgu dilini kullanarak belirli bir kullanıcının arkadaşlarını sorgulamak oldukça basittir. Örneğin, kullanıcı 1'in arkadaşlarını bulmak için aşağıdaki Cypher sorgusunu kullanabiliriz:

cypher

Copy code

MATCH (u:User {id: 1})-[:FRIEND]->(friend:User)

RETURN friend

Bu sorgu, şu adımları izler:

MATCH komutu, veritabanındaki düğümler ve kenarlar arasındaki deseni eşleştirmek için kullanılır.

(u:User {id: 1})-[:FRIEND]->(friend:User) deseni, id özelliği 1 olan bir User düğümü (u) ile arkadaş (FRIEND ilişkisi) olan başka User düğümleri (friend) arasındaki ilişkiyi ifade eder.

RETURN friend komutu, sorgu sonucunda bulunan arkadaş düğümlerini döndürür.

Bu sorgu, kullanıcı 1'in tüm arkadaşlarını listeleyecektir. Burada, User düğümleri için id, name, age, location gibi özellikler tanımlanmış olabilir ve FRIEND ilişkisi, iki kullanıcı arasındaki arkadaşlık bağını temsil eder.

Unutmayın ki bu sorgu, yukarıda tanımladığımız örnek veri seti yapılandırmasına dayanmaktadır. Gerçek bir Neo4j veritabanında, düğüm ve ilişki türleri, özellik isimleri ve yapıları veritabanınızın tasarımına bağlı olarak değişebilir.

Örnek 2

Çeşitli büyük teknoloji şirketlerine başvuran kişiler, kişilerin özellikleri, şirketler, kişilerin şirketlerle yaptığı mülakatlar, mülakat sonuçlarını tanımlayan veri setleri ve ilişkiler

Bir veri seti oluşturmak için öncelikle düğüm (node) ve kenar (edge) tiplerini tanımlamak gerekir. Bu örnekte, düğümler olarak 'Adaylar' (Candidates), 'Şirketler' (Companies) ve 'Mülakatlar' (Interviews) kullanılabilir. Kenarlar, bu düğümler arasındaki ilişkileri tanımlar. Aşağıda, bu veri setinin bir örneğini ve bu düğümler arasındaki potansiyel ilişkileri bulabilirsiniz.

Düğümler (Nodes)

Adaylar (Candidates)

Özellikler: ID, Adı, Yaşı, Eğitim, Teknik Beceriler, Deneyim Yılı

Şirketler (Companies)

Özellikler: ID, Şirket Adı, Sektör, Konum

Mülakatlar (Interviews)

Özellikler: ID, Tarih, Mülakat Türü (Teknik, HR, vs.), Durum (Beklemede, Kabul, Red)

Kenarlar (Edges)

Aday-Şirket İlişkisi

Adayın başvurduğu şirket

Aday-Mülakat İlişkisi

Adayın katıldığı mülakat

Şirket-Mülakat İlişkisi

Şirketin gerçekleştirdiği mülakat

Örnek Veri Seti

Adaylar

ID: 1, Adı: "Aylin", Yaşı: 28, Eğitim: "Bilgisayar Mühendisliği", Teknik Beceriler: ["Python", "SQL"], Deneyim Yılı: 5

ID: 2, Adı: "Emre", Yaşı: 32, Eğitim: "Yazılım Mühendisliği", Teknik Beceriler: ["Java", "C++"], Deneyim Yılı: 7

...

Şirketler

ID: 1, Şirket Adı: "TeknoDev", Sektör: "Yazılım", Konum: "İstanbul"

ID: 2, Şirket Adı: "DataCorp", Sektör: "Veri Analizi", Konum: "Ankara"

...

Mülakatlar

ID: 1, Aday ID: 1, Şirket ID: 1, Tarih: "2023-01-15", Mülakat Türü: "Teknik", Durum: "Beklemede"

ID: 2, Aday ID: 2, Şirket ID: 2, Tarih: "2023-01-20", Mülakat Türü: "HR", Durum: "Kabul"

...

Bu veri seti, teknoloji şirketlerine başvuran adayların, şirketlerin ve yapılan mülakatların temel özelliklerini içerir. Bu veri seti üzerinde, adayların hangi şirketlere başvurduğunu, hangi mülakatlara katıldığını ve mülakat sonuçlarını sorgulamak mümkündür. Neo4j gibi bir graf veritabanında, bu tür verilerin ilişkisel yapısını ve karmaşıklığını etkili bir şekilde yönetebilir ve analiz edebilirsiniz.

Kenarlara örnek veri ver

Kenarlar, graf veritabanlarında düğümler (nodelar) arasındaki ilişkileri temsil eder. Önceki örneğimizde belirttiğimiz 'Adaylar', 'Şirketler' ve 'Mülakatlar' düğümleri için kenarlar oluşturacağız. Bu kenarlar, adayların şirketlere yaptığı başvuruları ve katıldıkları mülakatları temsil edecek.

Kenar Örnekleri

Aday-Şirket Kenarları (Başvurular)

Bu kenarlar, adayların hangi şirketlere başvurduğunu gösterir.

Aday ID: 1 - Şirket ID: 1 (Aylin, TeknoDev'e başvurdu)

Aday ID: 2 - Şirket ID: 2 (Emre, DataCorp'a başvurdu)

...

Aday-Mülakat Kenarları

Bu kenarlar, adayların hangi mülakatlara katıldığını gösterir.

Aday ID: 1 - Mülakat ID: 1 (Aylin, TeknoDev ile mülakat yaptı)

Aday ID: 2 - Mülakat ID: 2 (Emre, DataCorp ile mülakat yaptı)

...

Şirket-Mülakat Kenarları

Bu kenarlar, şirketlerin hangi mülakatları gerçekleştirdiğini gösterir.

Şirket ID: 1 - Mülakat ID: 1 (TeknoDev, Aylin ile mülakat yaptı)

Şirket ID: 2 - Mülakat ID: 2 (DataCorp, Emre ile mülakat yaptı)

...

Bu örnekler, bir graf veritabanında nasıl ilişkisel bağlantılar kurulacağını gösterir. Kenarlar, düğümler arasında mantıksal bağlantılar oluşturarak, veri setindeki karmaşık ilişkileri anlamamıza yardımcı olur. Özellikle, bu tür bir veri seti, işe alım süreçlerinin analizinde veya işe alım süreçlerinin iyileştirilmesinde kullanılabilir. Neo4j'de bu tür verileri sorgulamak ve ilişkileri incelemek için Cypher sorgu dilini kullanabilirsiniz.

Cypher ile Aylinin mülakat yaptığı ve başarılı olduğu şirketleri listele

Aylin'in mülakat yaptığı ve başarılı olduğu şirketleri listelemek için Cypher sorgu dilini kullanabiliriz. Bu sorgu, Aylin'in mülakatlarına ve bu mülakatların sonuçlarına odaklanacaktır. Aşağıdaki sorgu, Aylin'in (varsayalım ki Aylin'in ID'si 1) başarılı olduğu mülakatları ve bu mülakatları gerçekleştiren şirketleri döndürür:

cypher

Copy code

MATCH (c:Candidate {id: 1})-[:HAS_INTERVIEW]->(i:Interview {status: "Accepted"})-[:CONDUCTED_BY]->(company:Company)

RETURN company

Bu sorgu şu şekilde çalışır:

MATCH komutu, belirli bir deseni (pattern) eşleştirmek için kullanılır.

(c:Candidate {id: 1})-[:HAS_INTERVIEW]->(i:Interview {status: "Accepted"}) deseni, ID'si 1 olan Candidate düğümü (Aylin) ile 'Accepted' (Kabul edildi) durumunda olan Interview (Mülakat) düğümleri arasındaki ilişkiyi ifade eder.

-[:CONDUCTED_BY]->(company:Company) kısmı, bu mülakatları gerçekleştiren Company (Şirket) düğümleri ile olan ilişkiyi tanımlar.

RETURN company komutu, sorgu sonucunda bulunan şirket düğümlerini döndürür.

Bu sorgu, Aylin'in başvurduğu ve başarılı olduğu mülakatları yapan şirketlerin listesini verecektir. Unutmayın ki bu sorgunun çalışması için veritabanınızda Candidate, Interview, ve Company düğümlerinin yanı sıra HAS_INTERVIEW ve CONDUCTED_BY gibi ilişkilerin doğru şekilde tanımlanmış olması gerekmektedir.

Makine Öğrenmesi Apache Spark İle Ev Fiyat tahmini

Oda sayısı, balkon var mı yok mu? Cephe kuzey mi güney mi? İl/İlçe. Banyo sayısı. Merkezi Isıtma/Soba/Kombi mi? Bu featurelara göre ev fiyat bilgisi veren örnek bir veri seti verir misin?

Elbette, size örnek bir ev ilanları veri seti oluşturabilirim. Bu veri seti, evlerin oda sayısı, balkon varlığı, cephesi (kuzey veya güney), il/ilçe konumu, banyo sayısı ve ısıtma tipi (merkezi ısıtma, soba veya kombi) gibi özelliklerini içerecek ve her bir ev için tahmini bir fiyat sağlayacak. İşte bu özelliklere göre düzenlenmiş örnek bir veri seti:

Ev ID Oda Sayısı Balkon Varlığı Cephe İl/İlçe Banyo Sayısı Isıtma Tipi Tahmini Fiyat (TL)

1 3 Var Güney İstanbul/Kadıköy 2 Kombi 750.000

2 2 Yok Kuzey Ankara/Çankaya 1 Merkezi Isıtma 450.000

3 4 Var Güney İzmir/Konak 2 Soba 600.000

4 1 Var Kuzey Bursa/Osmangazi 1 Kombi 300.000

5 3 Yok Kuzey Antalya/Muratpaşa 1 Merkezi Isıtma 500.000

Bu tablo, gerçek verilere dayanmayan, sadece bir örnek olarak oluşturulmuş kurgusal bir veri setidir. Gerçek veri setleri genellikle çok daha fazla sayıda örnek ve daha detaylı özellikler içerir.

Şimdi bu verilerin 20 bin adet olduğunu varsayılım. Apache Spark ile verdiğim özelliklere göre ev fiyatı tahmin eden Java ile yazılmış bir tahmin modeli oluşturmak istiyorum. Adım adım ne yaptığını yazıp kodlamanı istiyorum.

Modelle tahminleme yapmak için öncelikle eğitilmiş bir modelinizin olması gerekiyor. Yukarıda bahsedilen adımlarla bir model eğittikten sonra, bu modeli kullanarak yeni veri üzerinde tahminleme yapabilirsiniz. Java'da Apache Spark kullanarak bu işlemi gerçekleştirecek bir uygulama yazalım:

java

Copy code

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import org.apache.spark.sql.Dataset;

import org.apache.spark.sql.Row;

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;

import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegressionModel;

public class HousePricePrediction {

    public static void main(String[] args) {

        // SparkSession başlatma

        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("House Price Prediction").getOrCreate();

        // Eğitilmiş modeli yükleme

        LinearRegressionModel model = LinearRegressionModel.load("path/to/your/saved/model");

        // Yeni veri setini yükleme

        Dataset<Row> newDF = spark.read().option("header", "true").csv("path/to/your/new/data.csv");

        // Yeni veriler için özellik mühendisliği (eğitim veri setiyle aynı ön işlemler)

        // ...

        // Özellikleri vektör olarak birleştirme

        VectorAssembler assembler = new VectorAssembler().setInputCols(new String[]{"oda", "balkon", ...}).setOutputCol("features");

        Dataset<Row> transformedNewData = assembler.transform(newDF);

        // Tahminleme yapma

        Dataset<Row> predictions = model.transform(transformedNewData);

        // Tahminleri gösterme veya kaydetme

        predictions.select("fiyat").show();

        spark.stop();

    }

}

Bu kod parçacığı, eğitilmiş bir modeli yükler ve yeni veri seti üzerinde tahminler yapar. Burada dikkat edilmesi gereken noktalar:

newDF: Tahmin yapmak istediğiniz yeni veri setidir. Bu veri seti, model eğitimi sırasında kullanılan veri setiyle aynı formatta olmalıdır.

Özellik Mühendisliği: Yeni veri seti üzerinde, model eğitimi sırasında uyguladığınız aynı ön işleme adımlarını uygulamanız gerekmektedir.

assembler: Modelin eğitimi sırasında kullanılan özellikleri vektör formuna dönüştürmek için kullanılır.

model.transform(transformedNewData): Bu, yeni veri seti üzerinde tahmin yapmak için kullanılır.

predictions.select("predictedLabel").show(): Bu satır, tahmin edilen değerleri gösterir. İsterseniz bu tahminleri bir dosyaya kaydedebilir veya başka bir işlem için kullanabilirsiniz.

Bu uygulama, modelinizi gerçek dünya verileri üzerinde test etmek ve tahminler yapmak için kullanılabilir. Gerçek bir uygulamada, veri ön işleme ve özellik mühendisliği adımları daha karmaşık olabilir ve modelinizin doğruluğunu artırmak için ek ayarlamalar gerekebilir.

Bir yapay sinir ağı modelim var. 10 katmandan oluşuyor. Bir hayvan resmi veriyorum. Bu hayvanın kedi olduğunu bilmesi için her katmanda ne yapıyor ve katmanlar arasında nasıl bir ilişki kuruyor? Ağırlıklar ne ie yarar? Ağırlıklarda nasıl bir öğrenilmiş saklanan bilgi olur?

Bir yapay sinir ağı modelim var. 10 katmandan oluşuyor. Bir hayvan resmi veriyorum. Bu hayvanın kedi olduğunu bilmesi için her katmanda ne yapıyor ve katmanlar arasında nasıl bir ilişki kuruyor?

Bir yapay sinir ağı modeli, bir hayvan resmini tanıyıp onun bir kedi olduğunu belirlemek için çeşitli katmanlardan geçirerek bir dizi işlem yapar. Bu işlemler ve katmanlar arasındaki ilişkiler genel olarak şöyle açıklanabilir:

Giriş Katmanı: Model, giriş katmanında resmi piksel bazında alır. Bu katman, resmin ham verilerini sonraki katmanlara aktarır.

İlk Gizli Katmanlar (1-3): Bu katmanlar genellikle basit özellikleri algılamak için kullanılır. Örneğin, ilk birkaç katmanda kenarlar, renk geçişleri ve basit dokular gibi temel görsel özellikler tespit edilir.

Orta Gizli Katmanlar (4-7): Bu aşamada, daha karmaşık özellikler algılanır. Model, önceki katmanlardan gelen basit özellikleri birleştirerek kedi gözleri, kulakları veya tüy desenleri gibi daha belirgin özellikleri tanımaya başlar.

Son Gizli Katmanlar (8-10): Bu katmanlarda, model daha da karmaşık ve soyut özellikleri tanır. Kedinin genel şekli, duruşu veya hareketi gibi özellikler bu aşamada tanınır.

Çıktı Katmanı: Son katmanda, model tüm bu özellikleri bir araya getirerek bir sonuca varır. Eğer model, girdi resminde kediye ait yeterli özellik algılamışsa, resmin bir kedi olduğuna karar verir.

Katmanlar arasındaki ilişki, bir önceki katmanın çıktılarının bir sonraki katmanın girdileri olması şeklindedir. Her katman, önceki katmandan gelen bilgiyi daha karmaşık ve soyut bir seviyeye taşıyarak, modelin sonuçta doğru bir tahmin yapmasını sağlar. Bu süreç, derin öğrenme olarak adlandırılır ve her katman, girdi resmindeki bilgileri farklı bir seviyede işler.

Bu senaryoyu daha teknik olarak anlat

Bir yapay sinir ağı modeli, bir hayvan resmini analiz edip bu hayvanın bir kedi olduğunu belirlemek için oldukça teknik ve karmaşık bir süreç izler. 10 katmandan oluşan bu model, her katmanda farklı işlemler yaparak sonuca ulaşır. Bu süreci teknik olarak açıklamak gerekirse:

Giriş Katmanı: Model, burada resmi piksel bazında alır. Her piksel, renk kanalları (genellikle RGB) üzerinden temsil edilir ve bu veri sonraki katmanlara iletilir.

Evrimsel (Konvolüsyonel) Katmanlar: İlk birkaç katman genellikle evrimsel katmanlardır. Bu katmanlar, çeşitli filtreler (kernel) kullanarak resim üzerinde tarama yapar ve özellik haritaları (feature maps) oluşturur. Bu süreç, resimdeki yerel özelliklerin (kenarlar, doku gibi) belirlenmesine yardımcı olur.

Aktivasyon Fonksiyonları: Her evrimsel katmandan sonra, genellikle bir aktivasyon fonksiyonu uygulanır (örneğin, ReLU). Bu, modelin lineer olmayan özellikleri öğrenmesini sağlar.

Havuzlama (Pooling) Katmanları: Bu katmanlar, genellikle evrimsel katmanlardan sonra gelir ve özellik haritalarını küçültmek (downsampling) için kullanılır. Böylece, modelin hesaplama yükü azalır ve aşırı uyuma (overfitting) karşı direnç artar.

Tam Bağlı (Fully Connected) Katmanlar: Son katmanlara doğru, tam bağlı katmanlar devreye girer. Bu katmanlar, önceki katmanlardan gelen tüm özellikleri bir araya getirir ve bu özellikler üzerinden sınıflandırma yapar.

Çıkış Katmanı ve Kayıp Fonksiyonu: Son katmanda, genellikle softmax aktivasyon fonksiyonu kullanılır ki bu, modelin çıktısını olasılık dağılımına dönüştürür. Modelin performansı, kayıp fonksiyonu (loss function) ile değerlendirilir (örneğin, çapraz entropi kaybı).

Geriye Yayılım ve Optimizasyon: Eğitim sürecinde, modelin tahminleri ile gerçek değerler arasındaki fark (kayıp), geriye yayılım (backpropagation) algoritması kullanılarak her katmana yayılır. Bu, ağın ağırlıklarını güncelleyerek öğrenmesini sağlar. Optimizasyon algoritması (örneğin, SGD, Adam), bu ağırlık güncellemelerini yönetir.

Her katman, önceki katmandan gelen bilgiyi işleyerek daha yüksek seviyede soyutlamalar ve özellik kombinasyonları yapar. Böylece, model nihayetinde girdi resmindeki hayvanın bir kedi olup olmadığını tespit edebilecek karmaşıklıkta bir özellik hiyerarşisi oluşturur.

Ağırlıklar ne ie yarar?

Yapay sinir ağlarında ağırlıklar, girdi verilerinin ne kadar ve nasıl etki ettiğini belirleyen faktörlerdir. Her sinir ağında, girdi verileri (örneğin, bir resimdeki pikseller) ve çıktılar (örneğin, bir nesnenin sınıfı) arasında karmaşık ilişkiler vardır. Ağırlıklar, bu ilişkileri modellemek ve öğrenmek için kullanılır. Ağırlıkların temel işlevleri şunlardır:

Önem Belirleme: Ağırlıklar, belirli bir girdinin çıktı üzerindeki etkisini belirler. Yüksek bir ağırlığa sahip bir girdi, çıktıyı daha fazla etkiler, düşük ağırlığa sahip bir girdi ise daha az etkiler.

Özellik Öğrenme: Yapay sinir ağları, verilerdeki özellikleri (örneğin, bir resimdeki şekiller veya desenler) öğrenirken ağırlıkları kullanır. Ağ eğitimi sırasında, bu ağırlıklar verilerdeki yararlı özellikler ve desenlerle uyum sağlayacak şekilde ayarlanır.

Karar Sınırı Oluşturma: Sınıflandırma görevlerinde, ağırlıklar karar sınırları oluşturmak için kullanılır. Bu, modelin farklı sınıfları ayırt etmesine olanak tanır.

Eğitim Sürecinde Güncellenme: Ağ eğitildiği sırasında, ağırlıklar geriye yayılım (backpropagation) ve gradyan inişi gibi algoritmalar kullanılarak sürekli olarak güncellenir. Bu güncellemeler, modelin kayıp fonksiyonunu minimize ederek daha doğru tahminler yapmasını sağlar.

Bilgi Saklama: Bir yapay sinir ağının öğrendiği bilgi, esas olarak ağırlıklarında saklanır. Model ne kadar karmaşık olursa, o kadar çok ağırlık ve dolayısıyla saklanan bilgi olur.

Özetle, ağırlıklar, yapay sinir ağlarının verileri nasıl işlediğini ve öğrendiğini belirleyen temel bileşenlerdir. Modelin performansı ve doğruluğu, ağırlıkların ne kadar iyi ayarlandığına bağlıdır.

Ağırlıklarda nasıl bir öğrenilmiş saklanan bilgi olur? Örneğin bir resimdeki kedinin ağırlık olarak nasıl saklanmış bir bilgisi olabiliri?

Yapay sinir ağlarındaki ağırlıkların, öğrenilmiş bilgileri nasıl sakladığını anlamak için, bu ağırlıkların model içinde nasıl işlediğini ve bir resimdeki kedinin özelliklerinin nasıl temsil edildiğini düşünmek faydalı olacaktır. İşte bu sürecin basitleştirilmiş bir açıklaması:

Girdi Verisi ve İlk Katmanlar: Bir resimdeki kedi, ilk olarak piksel değerleri olarak sinir ağına girdi verisi olarak sunulur. İlk katmanlardaki ağırlıklar, bu piksellerin belirli özelliklerini (örneğin, kenarlar, köşeler, renk geçişleri) algılamak için ayarlanır.

Özellik Haritaları: Her konvolüsyonel katmanda, ağırlıklar filtreler veya kernel'lar olarak işlev görür. Bu filtreler, resmin farklı bölgelerindeki özellikleri tespit eder ve özellik haritaları oluşturur. Örneğin, bir filtre kedi gözlerini, diğeri kulaklarını ve bir başkası tüy desenlerini tespit edebilir.

Özelliklerin Birleştirilmesi: Derin katmanlara doğru, ağırlıklar daha karmaşık özellikleri ve nesne parçalarını tanıyacak şekilde ayarlanır. Örneğin, kedinin gözleri, burnu, kulağı gibi özelliklerin kombinasyonları. Bu aşamada, ağ, kedinin bireysel özelliklerini tanımanın ötesine geçerek, bu özelliklerin bir arada nasıl bir kedi görünümü oluşturduğunu öğrenir.

Sınıflandırma ve Karar Verme: Son katmanlara gelindiğinde, ağırlıklar artık kedinin tam bir görsel temsilini içerecek şekilde ayarlanmıştır. Bu ağırlıklar, kedi resmiyle ilişkili yüksek aktivasyon değerlerine yol açar ve modelin son katmanı, bu bilgiyi kullanarak resmin bir kedi olduğuna karar verir.

Bu süreçte, ağırlıkların "öğrenilmiş saklanan bilgi" olarak ifade edilmesi, ağın eğitim sürecinde kedinin görsel özelliklerini tanıma ve bunları başka hayvanlardan ayırt etme kapasitesini kazanması anlamına gelir. Eğitim sırasında, bu ağırlıklar kedinin tipik özelliklerine uyum sağlayacak şekilde ayarlanır ve bu ayarlamalar modelin içinde saklanır. Böylece, model yeni bir resimle karşılaştığında, önceden öğrenilmiş bu özellikleri kullanarak kedi olup olmadığını belirleyebilir.

O zaman ağırlık katsayıları bir nevi modelin fonksiyonu olarak iş yapıyor

Evet, doğru anladınız. Yapay sinir ağlarındaki ağırlık katsayıları, modelin temel fonksiyonlarını belirleyen unsurlardır. Bu ağırlıklar, modelin girdi verilerinden çıktılar üretme şeklini belirleyen parametrelerdir ve modelin öğrenme yeteneğinin merkezinde yer alırlar. Ağırlıkların işlevlerini daha detaylı açıklamak gerekirse:

Girdi-Çıktı İlişkisi: Ağırlıklar, girdi verilerinin nasıl işlenip çıktılara dönüştürüleceğini belirler. Her ağırlık, girdi verilerinin çıktı üzerindeki etkisini niceliksel olarak temsil eder.

Özellik Algılama: Ağırlıklar, verilerdeki özellikleri algılama ve tanıma kapasitesini belirler. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma modelinde, ağırlıklar çeşitli görsel özellikleri (kenarlar, desenler, nesne parçaları vb.) algılama yeteneğini temsil eder.

Karar Sınırları: Sınıflandırma görevlerinde ağırlıklar, farklı sınıflar arasındaki karar sınırlarını oluşturur. Ağırlıklar, modelin hangi girdi verilerinin hangi çıktıya karşılık geldiğini belirlemede kritik rol oynar.

Eğitim Süreci: Eğitim sürecinde, ağırlıklar verilerden elde edilen geri bildirimle sürekli olarak güncellenir. Bu, modelin daha doğru tahminler yapmasını sağlar ve öğrenme sürecinin temelini oluşturur.

Bilgi Saklama: Modelin öğrendiği her şey ağırlıklarında saklanır. Bu, modelin eğitimden sonra yeni verilerle karşılaştığında önceki deneyimlerini kullanarak tahmin yapabilmesini sağlar.

Bu nedenle, ağırlıklar, yapay sinir ağı modelinin temel işlevlerini yerine getiren ve modelin öğrenme kabiliyetini belirleyen en önemli unsurlardandır. Bir modelin başarısı, ağırlıklarının ne kadar iyi ayarlandığına ve eğitildiğine bağlıdır.

Modelde her bir layerda alt alta gelen node'lar ne anlama geliyor ve bu nodelardan bir sonraki nodeların tümüne giden oklar ne anlama geliyor?

Yapay sinir ağlarındaki her bir katmandaki "nodelar" (düğümler) ve bu nodelardan bir sonraki katmandaki tüm nodelara giden oklar, modelin nasıl veri işlediğini ve öğrendiğini temsil eder. Bu unsurların her birinin anlamını aşağıda açıklıyorum:

Nodelar (Düğümler): Bir yapay sinir ağının her katmanındaki nodelar, genellikle "nöronlar" olarak adlandırılır ve gerçek beyindeki nöronlara benzetilir. Her bir nöron, girdi verisini alır, üzerinde bir işlem yapar (örneğin, girdilerin ağırlıklı toplamını alır) ve bir çıktı üretir. Bu çıktı, genellikle bir aktivasyon fonksiyonu (örneğin, ReLU veya Sigmoid) tarafından işlenir ve sonraki katmana iletilir.

Oklar (Bağlantılar): Bir nörondan diğerine giden oklar, bu nöronlar arasındaki bağlantıları temsil eder. Her bir ok, bir ağırlık katsayısı ile ilişkilendirilir. Bu ağırlık katsayısı, bir nöronun çıktısının bir sonraki nörona ne kadar etki edeceğini belirler.

Katmanlar Arası İlişki: Bir katmandaki her nöronun bir sonraki katmandaki tüm nöronlara bağlanması, her bir girdinin sonraki katmandaki her bir nöronun aktivasyonunda bir şekilde rol oynamasını sağlar. Bu, karmaşık özelliklerin ve ilişkilerin öğrenilmesine olanak tanır.

Bilgi Akışı ve İşleme: Bir katmandaki nöronların çıktıları, bir sonraki katmandaki nöronların girdileri haline gelir. Bu şekilde, veri model boyunca ilerler, her katmanda işlenir ve en sonunda bir çıktı (örneğin, sınıflandırma veya regresyon sonucu) üretilir.

Özetle, yapay sinir ağlarındaki nodelar ve bağlantılar, modelin veriyi nasıl işleyeceğini ve öğreneceğini belirleyen temel yapı taşlarıdır. Her nöron, veri işlemenin bir parçası olarak hareket eder ve nöronlar arası bağlantılar (oklar), bu verinin ağ içinde nasıl aktarıldığını ve dönüştürüldüğünü gösterir. Bu yapı, karmaşık veri desenlerini öğrenme ve tahminlerde bulunma yeteneği sağlar.

Kedi örneğinde bu nöronlar ve okları açıklar mısın;?

Kedi resimlerini tanıyan bir yapay sinir ağı modelindeki nöronlar ve okları açıklamak için, bu modelin resimleri nasıl işlediğini ve kedi özelliklerini nasıl öğrendiğini göz önünde bulundurmak gerekir. İşte bu sürecin bir açıklaması:

Giriş Katmanındaki Nöronlar: Modelin giriş katmanı, kedi resmini piksel değerleri olarak alır. Her bir nöron, resmin bir pikselini veya piksel grubunu temsil eder. Bu pikseller, resmin ham verisini oluşturur.

İlk Gizli Katmandaki Nöronlar ve Okları: İlk gizli katmandaki nöronlar, giriş katmanındaki piksellerden alınan bilgileri işler. Buradaki oklar, giriş katmanındaki piksellerin bu nöronlara bağlandığını ve her bir bağlantının bir ağırlık katsayısına sahip olduğunu gösterir. Bu ağırlıklar, basit özelliklerin (kenarlar, renk geçişleri gibi) nasıl algılanacağını belirler.

Ara Katmanlardaki Nöronlar ve Okları: Modelin derinleşen katmanlarındaki nöronlar, daha karmaşık özellikleri işler. Bu katmanlardaki oklar, önceki katmandaki nöronlardan gelen bilginin nasıl aktarıldığını ve birleştirildiğini gösterir. Örneğin, bu katmanlardaki nöronlar kedi gözlerini, kulaklarını, tüy desenlerini vb. algılayabilir.

Son Katmanlardaki Nöronlar ve Okları: Modelin son katmanlarındaki nöronlar, kedinin genel görünümünü anlamak için daha önce algılanan özellikleri birleştirir. Bu katmanlardaki oklar, kedinin genel yapısının ve şeklinin nasıl algılanacağını gösterir.

Çıktı Katmanı: Modelin son katmanı, tüm bu bilgileri alır ve bir karar verir. Eğer model, girdi olarak verilen resimde yeterli kedi özelliği algılamışsa, çıktı katmanındaki nöronlar bu resmin bir kedi olduğunu belirtecek şekilde aktive olur.

Bu süreçte, her nöron ve ok, resimdeki kedi ile ilgili özellikleri algılama, işleme ve bunları bir araya getirme işlevi görür. Nöronlar, öğrenilen özellikleri temsil ederken, oklar bu özelliklerin nasıl birbirine bağlandığını ve modelin genel yapısını gösterir. Modelin başarısı, bu ağırlıkların ve nöronların ne kadar iyi eğitildiğine bağlıdır.

Nöronlar kedi gözlerini, kulaklarını, tüy desenlerini vb. algılayabilir dedin. Her bir nöron farklı özelliğe mi bakıyor?

Evet, yapay sinir ağlarında her bir nöron genellikle farklı özelliklere odaklanır, ancak bu özelliklerin tam olarak ne olduğunu belirlemek ve her bir nöronun neyi temsil ettiğini açıkça tanımlamak genellikle zordur. Bir görüntü işleme görevinde, nöronların farklı görsel özelliklere odaklandığı söylenebilir:

İlk Katmanlar: İlk katmanlardaki nöronlar genellikle daha basit görsel özelliklere odaklanır. Bu, örneğin kenarlar, köşeler veya renk geçişleri gibi temel görsel öğeleri içerebilir. Bu katmanlardaki her bir nöron, bu basit özelliklerin belirli bir kombinasyonunu algılamak için ağırlıklarını ayarlar.

Ara Katmanlar: Daha derin katmanlardaki nöronlar, ilk katmanların algıladığı basit özellikleri daha karmaşık özelliklere dönüştürmek için çalışır. Bu katmanlarda, nöronlar belki de bir kedinin gözlerini, kulaklarını veya tüy desenlerini algılayacak şekilde özelleşir. Ancak, bu nöronların her birinin tam olarak hangi özelliğe odaklandığını açıkça belirlemek zor olabilir.

Son Katmanlar: Modelin son katmanları, daha önceki katmanlardan gelen bilgileri toplar ve sonuçta bir sınıflandırma veya tahmin yapar. Bu katmandaki nöronlar, resimdeki kedinin genel varlığını ve diğer sınıflarla olan ilişkisini belirlemeye çalışır.

Her bir nöronun neyi temsil ettiğini tam olarak anlamak genellikle mümkün olmasa da, sinir ağlarının katmanları arasında bu tür bir özellik hiyerarşisi olduğunu söylemek doğru olacaktır. Derin öğrenme modelleri, genellikle "kutu içi kara kutu" olarak adlandırılır, çünkü modelin iç işleyişinin tam detayları genellikle şeffaf değildir ve doğrudan gözlemlenemez. Ancak, katmanlar arası bu ilerleyiş, modelin karmaşık özellikleri nasıl öğrendiği ve işlediği hakkında genel bir fikir verir.

Time Series Database'ler nedir? InfluxDB, Prometheus, TimescaleDB, Graphite, OpenTSDB, AWS Timestream. Loglar için örnek bir kayıt serisi. Finansal analiz için örnek bir veri serisi

Zaman serisi veritabanları (Time Series Databases - TSDB), zaman damgalarıyla etiketlenmiş verilerin depolanması, işlenmesi ve sorgulanması için optimize edilmiş veritabanlarıdır. Bu tür veritabanları, genellikle zamanla değişen ölçümleri veya olayları kaydetmek için kullanılır. Örnek olarak finansal piyasa verileri, IoT cihazlarından gelen sensör verileri, uygulama performans metrikleri, ve hava durumu kayıtları verilebilir. Zaman serisi veritabanlarının bazı önemli özellikleri şunlardır:

Yüksek Veri Yazma Hızı: Zaman serisi veritabanları, sürekli gelen büyük miktardaki verileri hızlı bir şekilde işlemek ve depolamak için tasarlanmıştır.

Zaman Damgalarına Göre Sorgulama: Veriler, zaman damgalarına göre sıralanır ve sorgulanır, bu da zamanla ilgili sorguların ve analizlerin kolaylaştırılmasını sağlar.

Veri Sıkıştırma ve Saklama: Zaman serisi veritabanları, uzun süreli veri saklamak için veri sıkıştırma teknikleri kullanır, böylece depolama alanından tasarruf sağlarlar.

Trend Analizi ve Tahmin: Bu veritabanları, zaman serisi verilerinin analizine ve trendlerin, döngüsel hareketlerin ve potansiyel gelecekteki davranışların tahminine olanak tanır.

Gerçek Zamanlı İzleme ve Uyarılar: Gerçek zamanlı veri akışları, anlık analiz ve uyarı mekanizmaları sağlayarak, sistem durumunu ve performansını sürekli izlemeye olanak tanır.

Popüler zaman serisi veritabanları arasında InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus ve GrafanaLabs'ın Loki'si bulunur. Her biri, farklı kullanım durumları ve gereksinimleri karşılamak üzere benzersiz özellikler ve yetenekler sunar.

İşte popüler zaman serisi veritabanı ürünlerinden bazıları:

InfluxDB: Açık kaynak kodlu, yüksek performanslı bir zaman serisi veritabanıdır. IoT, analitik uygulamalar ve devOps alanlarında yaygın olarak kullanılır.

Prometheus: Açık kaynak kodlu bir izleme ve uyarı aracıdır ve kendi zaman serisi veritabanı motorunu kullanır. Özellikle Kubernetes ve bulut tabanlı uygulamalar için uygun olan Prometheus, gerçek zamanlı izleme ve uyarılar sağlar.

TimescaleDB: PostgreSQL tabanlı, açık kaynak kodlu bir zaman serisi veritabanıdır. Geleneksel SQL sorgularını destekler ve büyük veri setleri üzerinde hızlı analiz yapabilir.

Graphite: Performans izleme için kullanılan başka bir açık kaynak zaman serisi veritabanıdır. Veri toplama ve görüntüleme için kullanılır ve özellikle uygulama metriklerinin izlenmesinde popülerdir.

OpenTSDB: HBase üzerine inşa edilmiş, büyük ölçekli zaman serisi verileri için tasarlanmış bir veritabanıdır. Özellikle büyük miktarda metrik verinin depolanması ve sorgulanması için uygundur.

Microsoft Azure Time Series Insights: Azure tabanlı bir zaman serisi veri analizi ve görselleştirme hizmetidir. Özellikle bulut tabanlı IoT çözümleri için kullanılır.

AWS Timestream: Amazon Web Services tarafından sağlanan, tamamen yönetilen bir zaman serisi veritabanı hizmetidir. Ölçeklenebilirlik ve verimlilik sunarak IoT ve operasyonel uygulamalar için idealdir.

Bu veritabanları, farklı ihtiyaç ve gereksinimleri karşılamak üzere çeşitli özellikler sunar. Seçim yaparken, veritabanının özellikleri, performansı, maliyeti ve ölçeklenebilirliği gibi faktörleri göz önünde bulundurmak önemlidir.Uygulama Log'ları da zaman serisi şeklinde mi tutulur?

Evet, uygulama logları da zaman serisi verileri olarak tutulabilir ve bu yöntem oldukça yaygındır. Uygulama loglarının zaman serisi verisi olarak işlenmesi, logların oluşturulma zamanını temel alarak düzenlenmesi ve analiz edilmesi anlamına gelir. Bu yaklaşımın birkaç önemli avantajı vardır:

Zaman Damgaları ile Düzenleme: Her log girdisi, oluşturulduğu zamanı gösteren bir zaman damgası içerir. Bu, logların zaman sırasına göre sıralanmasını ve incelenmesini kolaylaştırır.

Trend Analizi ve Desen Tanıma: Zaman serisi olarak düzenlenmiş loglar, belirli zaman aralıklarında ortaya çıkan hataların, performans sorunlarının veya diğer önemli olayların tanımlanmasına yardımcı olur. Bu, sistem performansının zamanla nasıl değiştiğinin anlaşılmasını sağlar.

Gerçek Zamanlı İzleme ve Uyarı: Uygulama logları zaman serisi olarak işlendiğinde, gerçek zamanlı izleme sistemleri bu verileri kullanarak anormal durumları hızla tespit edebilir ve gerekli uyarıları yapabilir.

Veri Sıkıştırma ve Etkili Depolama: Zaman serisi veritabanları genellikle veri sıkıştırma teknikleri kullanır, bu da büyük log verilerinin daha verimli bir şekilde depolanmasını sağlar.

Sorgulama ve Analiz Kolaylığı: Zaman damgalarına dayalı sorgular, belirli olayları veya hata desenlerini araştırmayı kolaylaştırır.

Uygulama loglarını zaman serisi olarak tutmak, özellikle sürekli veri üreten ve yüksek hacimli log kayıtları olan büyük ölçekli uygulamalar ve sistemler için idealdir. Zaman serisi veritabanları ve log yönetim araçları (örneğin, Elasticsearch, Splunk, Graylog) bu tür verileri işlemek ve analiz etmek için sıklıkla kullanılır.

Loglar Örnek bir kayıt serisi verir misin?

Elbette, aşağıda örnek bir uygulama log kayıt serisi bulunmaktadır. Bu kayıtlar, tipik bir web uygulamasının sunucu loglarına benzeyebilir ve her girdi, bir zaman damgası, log seviyesi, mesaj ve bazen ekstra bilgiler içerir. Bu tür loglar, uygulamanın durumu ve etkinlikleri hakkında detaylı bilgi sağlar:

2023-12-25T08:15:23.091Z INFO Server başlatılıyor...

2023-12-25T08:15:24.512Z INFO Veritabanı bağlantısı kuruldu.

2023-12-25T08:15:25.203Z WARN Yapılandırma dosyasında eksik parametreler var.

2023-12-25T08:15:25.678Z INFO Dinleme portu: 8080

2023-12-25T08:15:30.897Z INFO Yeni kullanıcı girişi: kullanıcı_id=1234

2023-12-25T08:15:32.456Z ERROR Veritabanı sorgusu başarısız: Sorgu detayları...

2023-12-25T08:15:35.678Z INFO Kullanıcı oturumu sonlandırıldı: kullanıcı_id=1234

2023-12-25T08:15:40.123Z INFO Sağlık kontrolü tamamlandı: Tüm sistemler normal.

2023-12-25T08:15:45.456Z WARN Bellek kullanımı %90'a ulaştı.

2023-12-25T08:15:50.789Z CRITICAL Sistem aşırı yük altında!

Bu kayıtların her biri, aşağıdaki formatı izler:

Zaman Damgası: Log girdisinin oluşturulduğu tarih ve saat (YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.mmmZ formatında).

Log Seviyesi: Logun önem derecesini gösterir (örneğin, INFO, WARN, ERROR, CRITICAL).

Mesaj: Log girdisinin açıklaması veya detayları.

Ek Bilgiler: Bazı log girdileri, kullanıcı ID'si gibi ekstra bilgiler içerebilir.

Bu tür log kayıtları, uygulamanın durumunu izlemek, potansiyel sorunları tespit etmek ve sistem performansını değerlendirmek için kullanılır.

Finansal analiz için örnek bir veri serisi verir misin?

Finansal analiz için kullanılan veri serileri genellikle piyasa verilerini içerir ve hisse senetleri, döviz kurları, emtialar gibi çeşitli finansal enstrümanlara ait fiyatları, hacimleri ve diğer ilgili metrikleri kapsar. Aşağıda, örnek bir hisse senedi fiyat veri serisi bulunmaktadır. Bu veriler, belirli bir şirketin hisse senedi fiyatlarının zaman içinde nasıl değiştiğini gösterir:

yaml

Copy code

Tarih         Açılış Fiyatı  Kapanış Fiyatı  En Yüksek  En Düşük  Hacim

2023-12-20    150.50         152.30          153.00     149.80    1,200,000

2023-12-21    152.30         153.50          154.20     151.50    1,500,000

2023-12-22    153.50         155.00          156.00     152.00    1,800,000

2023-12-23    155.00         154.80          155.50     153.50    1,400,000

2023-12-24    154.80         155.50          156.50     154.00    1,100,000

2023-12-25    155.50         156.70          157.20     155.00    1,200,000

Bu tabloda yer alan sütunlar aşağıdaki gibi tanımlanır:

Tarih: Hisse senedinin işlem gördüğü tarih.

Açılış Fiyatı: O gün için ilk işlem fiyatı.

Kapanış Fiyatı: O günün sonunda kaydedilen son işlem fiyatı.

En Yüksek: O gün içinde kaydedilen en yüksek hisse senedi fiyatı.

En Düşük: O gün içinde kaydedilen en düşük hisse senedi fiyatı.

Hacim: O gün içinde işlem gören toplam hisse senedi sayısı.

Bu tür veri serileri, hisse senedi performansının analizi, trendlerin ve desenlerin belirlenmesi, teknik analiz, ve hisse senedi ticareti stratejilerinin geliştirilmesi gibi çeşitli finansal analizlerde kullanılır.

AWS IAM Manager servisi konusu. Rol ile politika arasındaki fark nedir? Rol le grup arasındaki fark nedir? Kullanıcı, Grup, rol ve politika için örnek senaryo

AWS IAM (Identity and Access Management) Manager, Amazon Web Services'ın güvenliği yönetmek için kullandığı bir servistir. Bu servis, AWS kaynaklarına erişimi kontrol etmek ve yönetmek için kullanılır. Anahtar özellikleri şunlardır:

Kullanıcı ve Grup Yönetimi: IAM, bireysel kullanıcı hesapları oluşturmanıza ve bunları gruplara atamanıza olanak tanır. Böylece, belirli politikaları ve izinleri kolayca uygulayabilirsiniz.

Rol ve Politika Yönetimi: Rol ve politikalar, kullanıcıların ve sistemlerin AWS kaynaklarına nasıl erişebileceğini tanımlar. Bu, kaynaklara erişimi sınırlamak ve güvenliği sağlamak için kritik öneme sahiptir.

Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme: IAM, kullanıcıların kimliğini doğrulamak ve belirli kaynaklara erişim izni vermek için çeşitli yöntemler sunar. Bu, şifreler, çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) ve erişim anahtarları içerebilir.

İnce Taneli Erişim Kontrolü: IAM, kullanıcılara ve rollerine yönelik izinlerin çok detaylı bir şekilde ayarlanmasına olanak tanır. Bu, belirli AWS servislerine, işlevlere veya kaynaklara erişim sağlamak için kullanılır.

Entegrasyon ve Federasyon: IAM, diğer kimlik sağlayıcıları ile entegre olabilir, böylece kullanıcılar mevcut kimlik bilgileriyle AWS servislerine giriş yapabilirler.

Güvenlik Raporlama ve İzleme: IAM, güvenlik durumunuzu izlemenize ve raporlamanıza yardımcı olmak için kullanıcı aktivitesi ve politika değişiklikleri gibi olayları kaydeder.

API Erişimi: AWS'nin API'lerini kullanarak programatik olarak kullanıcılar, roller ve politikalar oluşturabilir ve yönetebilirsiniz.

AWS IAM, bulut altyapınızı güvende tutmak ve uyum gereksinimlerini karşılamak için oldukça önemlidir. Kullanıcıların ve sistemlerin yalnızca gerekli kaynaklara erişmesini sağlayarak, güvenlik risklerini azaltır ve veri ihlallerini önlemeye yardımcı olur.

Kullanıcı ve Grup Yönetimi: IAM, bireysel kullanıcı hesapları oluşturmanıza ve bunları gruplara atamanıza olanak tanır. Böylece, belirli politikaları ve izinleri kolayca uygulayabilirsiniz.

Evet, AWS IAM'ın Kullanıcı ve Grup Yönetimi özelliği, AWS kaynaklarına erişim kontrolü ve yönetimi için oldukça önemlidir. Bu özellik, etkili bir güvenlik yönetimi ve organizasyonel düzenin sağlanmasına yardımcı olur. İşte bu özelliğin bazı temel yönleri:

Kullanıcı Yönetimi

Kullanıcı Hesapları Oluşturma: AWS IAM, bireysel kullanıcılar için hesaplar oluşturmanıza olanak tanır. Bu kullanıcılar, AWS konsoluna giriş yapabilir ve API çağrıları yapabilir.

Kimlik Doğrulama: Her kullanıcıya bir kullanıcı adı ve şifre atanabilir. Ayrıca, daha güvenli bir doğrulama için çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) seçeneği de mevcuttur.

Erişim Anahtarları: Programatik erişim için kullanıcılara erişim anahtarları (bir anahtar ID'si ve gizli erişim anahtarı) verilebilir. Bu, AWS CLI veya SDK'lar aracılığıyla AWS servislerine erişim sağlar.

Grup Yönetimi

Gruplar Oluşturma: Benzer izinlere ihtiyaç duyan kullanıcıları gruplamak için gruplar oluşturabilirsiniz. Örneğin, "Geliştiriciler" veya "Sistem Yöneticileri" gibi gruplar oluşturulabilir.

Politikalarla Grupları Yönetme: Gruplara politikalar atanabilir, böylece gruptaki tüm kullanıcılara bu politikalar otomatik olarak uygulanır. Bu, izinleri tek tek kullanıcılara değil, gruplara atayarak yönetimi kolaylaştırır.

Gruplara Kullanıcı Ekleme/Çıkarma: Kullanıcılar, ihtiyaçlar değiştikçe gruplara eklenebilir veya gruplardan çıkarılabilir. Bu, esnek bir yönetim ve hızlı değişiklikler yapma imkanı sağlar.

Genel Avantajları

Güvenliği Artırma: Kullanıcı ve grup yönetimi, her kullanıcının yalnızca gereksinim duyduğu kaynaklara erişimini sağlayarak güvenliği artırır.

Yönetim Kolaylığı: Gruplar, izin yönetimini kolaylaştırır. Bir grubun politikasını değiştirmek, grubun tüm üyelerine otomatik olarak yansır.

Uyumluluk ve İzleme: Her kullanıcının eylemleri kaydedilir, bu da güvenlik denetimleri ve uyumluluk için önemlidir.

Kısacası, AWS IAM'ın kullanıcı ve grup yönetimi özellikleri, AWS kaynaklarına erişimi güvenli, düzenli ve kolay bir şekilde yönetmenize olanak tanır. Bu, özellikle büyük ve karmaşık AWS ortamlarında, güvenlik ve verimlilik açısından kritik öneme sahiptir.

Rol ve Politika Yönetimi: Rol ve politikalar, kullanıcıların ve sistemlerin AWS kaynaklarına nasıl erişebileceğini tanımlar. Bu, kaynaklara erişimi sınırlamak ve güvenliği sağlamak için kritik öneme sahiptir.

AWS IAM'da Rol ve Politika Yönetimi, bulut kaynaklarınıza erişimi kontrol etmek ve güvenliğini sağlamak için hayati öneme sahiptir. Bu özellik, kullanıcılar, hizmetler ve uygulamaların AWS kaynaklarına nasıl ve hangi koşullar altında erişebileceklerini tanımlar. İşte bu konseptlerin temel bileşenleri:

Rol Yönetimi

Roller: IAM rolleri, AWS hizmetlerine veya kaynaklarına erişim için kullanılır. Roller, bir kullanıcıya atanmış bir kimlik yerine belirli bir görev veya uygulama için kullanılır.

Geçici Erişim: Roller, geçici güvenlik bilgileri sağlar, bu da onları kısa süreli işler için ideal kılar. Örneğin, bir uygulama belirli bir süre için AWS hizmetlerine erişmek üzere bir rol kullanabilir.

Cross-Account Access: Roller, bir AWS hesabından diğerine güvenli bir şekilde erişim sağlamak için de kullanılabilir. Bu, birden fazla AWS hesabını yöneten organizasyonlar için önemlidir.

Politika Yönetimi

Politikalar: Politikalar, JSON formatında yazılmış belgelerdir ve roller, kullanıcılar veya gruplar gibi IAM varlıklarına atanabilir. Bu politikalar, bu varlıkların AWS kaynaklarına nasıl erişebileceğini tanımlar.

İzinler: Politikalar, belirli eylemleri (örneğin, bir S3 bucket'ını okuma veya bir EC2 instance'ı başlatma) gerçekleştirebilmek için gerekli izinleri tanımlar.

Şartlar: Politikalarda, belirli şartlar altında izinlerin nasıl uygulanacağını tanımlayabilirsiniz. Örneğin, politika, yalnızca belirli bir IP aralığından yapılan istekler için geçerli olabilir.

Genel Avantajları

Güvenlik ve Uyumluluk: Rol ve politika yönetimi, kaynaklara erişimi sıkı bir şekilde kontrol etmenize olanak tanır, bu da güvenliği artırır ve uyumluluk gerekliliklerini karşılar.

Esneklik ve Ölçeklenebilirlik: Roller ve politikalar, genişleyen veya değişen iş ihtiyaçlarına uyum sağlamak için kolayca ayarlanabilir ve güncellenebilir.

Ayrıntılı Erişim Kontrolü: İnce ayar yapılmış politikalar, kullanıcılara ve hizmetlere sadece gerekli olan minimum erişim seviyesini sağlar, bu da "en az ayrıcalık" güvenlik ilkesini destekler.

Automasyon ve Entegrasyon: Roller ve politikalar, otomatikleştirilmiş süreçler ve üçüncü taraf hizmetlerle kolayca entegre edilebilir, bu da operasyonel verimliliği artırır.

Rol ve politika yönetimi, AWS ortamınızda güvenliği, esnekliği ve yönetim kolaylığını sağlamak için kritik önem taşır. Bu özellikler, AWS kaynaklarınıza erişimi etkin bir şekilde kontrol etmenize ve gereksiz riskleri azaltmanıza yardımcı olur.

Rol ile politika arasındaki fark nedir?

AWS IAM'da rol ve politika arasındaki fark, temel olarak bunların AWS kaynaklarına erişimi kontrol etme şekillerinde yatmaktadır. Her biri farklı amaçlar için tasarlanmıştır ve AWS güvenlik modelinin önemli parçalarıdır. İşte ana farklar:

Rol

Tanım: Bir rol, AWS'de bir kimlik oluşturur. Bu kimlik, geçici güvenlik bilgileriyle donatılır ve belirli AWS kaynaklarına erişim sağlamak için kullanılır.

Kullanım Alanları:

AWS servislerine (örneğin, bir EC2 instance'ının S3 bucket'ına erişmesi gibi) yetki vermek.

Kullanıcıların kendi hesaplarından başka bir AWS hesabındaki kaynaklara erişmesine izin vermek.

Uygulamaların veya otomatikleştirilmiş işlerin AWS kaynaklarına erişmesi için.

Geçici Güvenlik Bilgileri: Roller, belirli bir süre için geçerli olan geçici güvenlik bilgileri sağlar.

Doğrudan Kullanıcı Ataması Yok: Roller doğrudan bir kullanıcıya atanmaz, ancak kullanıcılar geçici olarak bir role "geçiş yapabilir" veya o rolü "üstlenebilir".

Politika

Tanım: Politika, JSON formatında yazılan bir belgedir ve AWS kaynaklarına kimin, ne zaman, nereden ve nasıl erişebileceğini tanımlayan kurallar ve izinler setidir.

Kullanım Alanları:

Belirli AWS kaynaklarına (örneğin, bir S3 bucket veya bir EC2 instance) erişim izinlerini tanımlamak.

Kullanıcılar, gruplar veya roller gibi IAM varlıklarına atanarak bu varlıkların kaynaklara erişim şeklini belirlemek.

Sürekli İzinler: Politikalar, sürekli geçerli olan izinleri tanımlar ve bu izinler politika kaldırılıncaya kadar geçerlidir.

Doğrudan Atama: Politikalar, doğrudan kullanıcılara, gruplara veya rollere atanabilir.

Özet

Rol, AWS'de bir kimlik oluşturur ve genellikle geçici erişim için kullanılır. Roller, belirli durumlarda kullanılacak yetkileri içerir.

Politika, bu rollerin, kullanıcıların veya grupların hangi kaynaklara ve nasıl erişebileceklerini tanımlayan kurallar setidir.

Pratikte, bir rol ve ona atanmış politikalar birlikte çalışır: Rol, bir kimlik ve yetki seti sağlar, politika ise bu role atanır ve rolün ne yapabileceğini belirler. Bu ayrım, AWS'de güvenlik ve erişim kontrolünün ince ayarlanmasını sağlar.

Rol le grup arasındaki fark nedir?

AWS IAM'da rol ve grup arasındaki fark, her birinin kullanım amacı ve işlevselliğinde yatmaktadır. İkisi de erişim kontrolü ve yönetimi için kullanılır, ancak farklı durumlar ve gereksinimler için tasarlanmıştır.

Grup

Tanım: Bir grup, bir veya daha fazla IAM kullanıcısını içeren bir koleksiyondur.

Amaç: Gruplar, benzer erişim ihtiyaçlarına sahip kullanıcıları organize etmek ve yönetmek içindir. Örneğin, tüm geliştiricileri veya tüm sistem yöneticilerini aynı grupta toplayabilirsiniz.

Politika Ataması: Gruplara politikalar atanabilir ve bu politikalar gruptaki tüm kullanıcılara uygulanır. Bu, birden fazla kullanıcıya aynı izinleri vermek için kolay ve etkili bir yoldur.

Doğrudan Kullanıcı İlişkisi: Gruplar doğrudan kullanıcılara atanır. Bir kullanıcı birden fazla gruba üye olabilir.

Rol

Tanım: Bir rol, belirli bir görevi yerine getirmek için gereken izinleri içeren bir IAM varlığıdır.

Amaç: Roller, AWS kaynaklarına geçici erişim sağlamak için kullanılır. Bu, AWS servislerine, farklı AWS hesaplarındaki kaynaklara veya üçüncü taraf hizmetlere erişim gerektiren durumlar için idealdir.

Politika Ataması: Roller de politikalarla yönetilir, ancak bu politikalar geçici görevler veya özel erişim senaryoları için kullanılır.

Kullanıcı Bağımsızlığı: Bir rol, doğrudan bir kullanıcıya bağlı değildir. Bunun yerine, kullanıcılar veya AWS hizmetleri gerektiğinde bir rolü "üstlenir" (geçici olarak o rolün izinlerini alır).

Özet

Gruplar, kullanıcıları yönetmek ve birden çok kullanıcıya aynı izin setini uygulamak için kullanılır. Gruplar, doğrudan kullanıcılara bağlıdır.

Roller, geçici görevler ve özel erişim senaryoları için tasarlanmıştır. Bir rol, doğrudan bir kullanıcıya bağlı olmaksızın, kullanıcılara veya AWS hizmetlerine geçici erişim izinleri sağlar.

Bu ayrım, AWS'de kullanıcı ve erişim yönetiminin esnek ve güvenli bir şekilde yapılmasını sağlar. Gruplar, genel kullanıcı yönetimi ve izin ataması için kullanılırken, roller daha dinamik ve geçici erişim gereksinimleri için idealdir.

Kullanıcı, Grup, rol ve politika için örnek senaryo

AWS Identity and Access Management (IAM) kapsamında kullanıcı, grup, rol ve politika kavramlarını daha iyi anlamak için somut bir örnek üzerinden gitmek faydalı olacaktır. Diyelim ki, bir şirketiniz var ve bu şirket AWS üzerinde çeşitli kaynakları yönetiyor. Bu örnekte, bir web uygulaması geliştirme ekibi ve bu ekibin AWS kaynaklarına nasıl erişebileceğini göreceğiz.

Kullanıcı

Tanım: AWS üzerinde bir kimlik. Bu, gerçek bir kişi veya otomatik bir süreç olabilir.

Örnek: "Alice" ve "Bob", şirketinizin web geliştirme ekibinde çalışan iki mühendis. Her birine AWS IAM kullanıcı hesabı oluşturulur. Alice'in kullanıcı adı "alice@example.com", Bob'un kullanıcı adı ise "bob@example.com".

Grup

Tanım: Ortak erişim ihtiyaçlarına sahip IAM kullanıcılarının koleksiyonu.

Örnek: "WebDevTeam" adında bir grup oluşturulur. Bu grup, web geliştirme ile ilgili AWS kaynaklarına erişim gerektiren kullanıcılardan oluşur. Alice ve Bob, "WebDevTeam" grubuna eklenir.

Rol

Tanım: Belirli izinleri içeren ve gerektiğinde kullanıcılar veya AWS hizmetleri tarafından "üstlenilen" bir kimlik.

Örnek: "WebAppRole" adında bir rol oluşturulur. Bu rol, web uygulamasının çalıştırıldığı AWS EC2 instance'larının yönetimi için gereklidir. Rol, bu instance'lara erişim izinleri içerir ve EC2 instance'ları tarafından üstlenilir.

Politika

Tanım: Bir kullanıcı, grup veya role atanabilecek izinleri tanımlayan bir belge.

Örnek: "WebDevAccessPolicy" adında bir politika oluşturulur. Bu politika, Amazon S3 bucket'larına dosya yüklemek ve okumak, DynamoDB tablolarını yönetmek ve CloudWatch loglarına erişmek gibi izinleri içerir. "WebDevAccessPolicy", "WebDevTeam" grubuna ve "WebAppRole" rolüne atanır.

Kullanım Senaryosu

Kullanıcılar: Alice ve Bob, AWS Management Console'a kendi IAM kullanıcı bilgileriyle giriş yapar. Bu kullanıcı hesapları "WebDevTeam" grubuna ait olduğu için, "WebDevAccessPolicy" tarafından sağlanan izinlere sahip olurlar.

Grup: "WebDevTeam" grubu, ekibin AWS kaynaklarına erişimini merkezi olarak yönetir. Gruba yeni bir kullanıcı eklendiğinde, bu kullanıcı otomatik olarak grubun politikalarını alır.

Rol: "WebAppRole", EC2 instance'ları tarafından üstlenilir ve bu instance'ların gerekli AWS kaynaklarına erişimini sağlar.

Politika: "WebDevAccessPolicy", hem kullanıcılara (Alice ve Bob üzerinden) hem de role (EC2 instance'ları üzerinden) uygulanarak, gerekli kaynaklara erişim sağlar ve bu erişimi güvenli bir şekilde kısıtlar.

Bu örnek, IAM kullanıcılarının, gruplarının, rollerinin ve politikalarının nasıl bir araya geldiğini ve AWS kaynaklarına erişim kontrolünün nasıl sağlandığını göstermektedir.

Bir bilgisayar mühendisi için Disiplin ve özkontrol, uyum sağlama, cesaret, kendinin farkında olma, stresle başa çıkabilme, odaklanma, sabır, kontrol odağı,kararlılık neden önemlidir?

Bir bilgisayar mühendisi için disiplin ve özkontrol, uyum sağlama, cesaret, kendinin farkında olma, stresle başa çıkabilme, odaklanma, sabır, kontrol odağı ve kararlılık gibi özellikler çeşitli nedenlerle önemlidir:

Disiplin ve Özkontrol: Bilgisayar mühendisliği, karmaşık ve detay gerektiren projeler üzerinde çalışmayı içerir. Disiplin ve özkontrol, uzun süreli projelerde verimli çalışmayı ve hedeflere ulaşmayı sağlar.

Uyum Sağlama: Teknoloji sürekli değişir ve gelişir. Bir bilgisayar mühendisi, yeni teknolojilere ve metodlara hızlıca uyum sağlayabilmeli ve sürekli öğrenmeye açık olmalıdır.

Cesaret: Yenilikçi çözümler geliştirmek ve karmaşık problemleri çözmek için cesaret gereklidir. Ayrıca, yeni fikirleri sunmak ve risk almak da cesaret isteyen durumlardır.

Kendinin Farkında Olma: Kendi güçlü ve zayıf yönlerini bilmek, kişisel ve profesyonel gelişim için önemlidir. Bu, daha etkili işbirlikleri kurmaya ve kişisel gelişim alanlarını tanımlamaya yardımcı olur.

Stresle Başa Çıkabilme: Proje teslim tarihleri, karmaşık problemler ve beklenmedik durumlar stres yaratabilir. Stresle başa çıkabilme yeteneği, verimliliği korumak ve sağlıklı bir çalışma ortamı sürdürebilmek için kritiktir.

Odaklanma: Uzun süreli ve detay gerektiren işlerde odaklanmak, verimliliği artırır ve hataları azaltır.

Sabır: Büyük projeler ve zor problemler üzerinde çalışırken sabır, motivasyonun ve ilerlemenin sürdürülmesinde önemlidir.

Kontrol Odağı: Kendi eylemlerinin sonuçlarını kontrol etme inancı, başarıya ulaşmada önemli bir motivasyon kaynağıdır.

Kararlılık: Zorluklar ve engellerle karşılaşıldığında hedeflere bağlı kalmak, başarılı sonuçlara ulaşmanın anahtarlarından biridir.

Bu özellikler, bir bilgisayar mühendisinin hem kariyerinde hem de kişisel gelişiminde başarılı olmasını sağlar ve onları sürekli değişen teknoloji dünyasında etkili birer profesyonel yapar.

Bir senaryo verir misin?

Elbette, işte bir bilgisayar mühendisi için tipik bir senaryo:

Senaryo: Yeni Bir Yazılım Projesi

Durum: Ayşe, bir yazılım şirketinde çalışan deneyimli bir bilgisayar mühendisidir. Şirketi, yeni bir yapay zeka tabanlı görüntü tanıma sistemi geliştirmek üzere bir proje başlatmıştır. Ayşe, bu projenin baş mühendisi olarak atanmıştır.

Disiplin ve Özkontrol: Proje karmaşık ve uzun vadeli olduğundan, Ayşe günlük ve haftalık hedefler belirler. Kendini bu hedeflere sadık kalmaya zorlar, böylece proje zamanında ilerler.

Uyum Sağlama: Teknoloji dünyasındaki son gelişmeleri takip eder ve proje için en uygun yeni araçları ve yöntemleri belirlemek için sürekli öğrenir.

Cesaret: Ayşe, projenin bazı riskli ancak potansiyel olarak devrim yaratacak özelliklerini önerir. Bu yenilikçi fikirler, proje ekibini heyecanlandırır ve şirketin inovasyon konusundaki itibarını artırır.

Kendinin Farkında Olma: Ayşe, takım yönetimi konusunda daha fazla deneyim kazanmaya ihtiyaç duyduğunu fark eder ve bu alanda bir mentorluk programına katılır.

Stresle Başa Çıkabilme: Proje sırasında ortaya çıkan beklenmedik sorunlarla karşılaştığında, Ayşe sakin kalır ve etkili çözüm yolları bulmak için ekibiyle birlikte çalışır.

Odaklanma: Ayşe, projenin kritik bölümlerinde çalışırken dikkatini dağıtacak unsurlardan kaçınır ve tamamen işine odaklanır.

Sabır: Bazı geliştirme aşamaları beklenenden daha uzun sürer, ancak Ayşe sabırlıdır ve ekibini motive etmeye devam eder.

Kontrol Odağı: Karşılaştığı zorlukların üstesinden gelme konusunda kendine güvenir ve ekibini de aynı şekilde teşvik eder.

Kararlılık: Proje boyunca karşılaştığı engellere rağmen, Ayşe hedeflerinden sapmaz ve sonunda başarılı bir ürün ortaya çıkarır.

Bu senaryo, bir bilgisayar mühendisinin kariyerinde karşılaşabileceği tipik zorlukları ve bu zorlukların üstesinden gelmek için gerekli olan kişisel özellikleri göstermektedir.

Bir eticaret platformum var. Anasayfada popüler ürünleri gösteriyorum. Bunu her ziyaretçiye gösteriyorum ve cache'e almak istiyorum. Cache olarak redis kullanıyorun. Db tarafında postgresql ve spring data kullanıyorum. Spring boot ile bu senaryoyu kodla

Spring Boot, Redis ve PostgreSQL ile bir e-ticaret platformunda popüler ürünleri cache'leme için bir örnek senaryo ve kod parçaları aşağıdaki gibidir:

Ön Koşullar

Redis ve PostgreSQL'in kurulu ve yapılandırılmış olması gerekir.

Spring Boot projesinde spring-boot-starter-data-redis ve spring-boot-starter-data-jpa bağımlılıklarının eklenmiş olması gerekir.

Adımlar

Redis Konfigürasyonu: Redis bağlantısını yapılandırın.

Entity Sınıfı: PostgreSQL'de saklanan ürünler için bir entity sınıfı oluşturun.

Repository Katmanı: Spring Data JPA ile repository tanımlayın.

Service Katmanı: Ürünleri çekme ve cache'leme işlemleri için bir service yazın.

Controller Katmanı: HTTP isteklerini karşılayacak bir controller oluşturun.

Örnek Kod Parçaları

RedisConfig.java

java

Copy code

@Configuration

@EnableCaching

public class RedisConfig {

    @Bean

    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {

        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();

        template.setConnectionFactory(connectionFactory);

        return template;

    }

}

Product.java

java

Copy code

@Entity

public class Product {

    @Id

    private Long id;

    private String name;

    private BigDecimal price;

    // getters ve setters

}

ProductRepository.java

java

Copy code

public interface ProductRepository extends JpaRepository<Product, Long> {

    List<Product> findTop10ByOrderByPopularityDesc();

}

ProductService.java

java

Copy code

@Service

public class ProductService {

    @Autowired

    private ProductRepository productRepository;

    @Autowired

    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public List<Product> getPopularProducts() {

        String key = "popularProducts";

        List<Product> products = (List<Product>) redisTemplate.opsForValue().get(key);

        if (products == null) {

            products = productRepository.findTop10ByOrderByPopularityDesc();

            redisTemplate.opsForValue().set(key, products, 1, TimeUnit.HOURS);

        }

        return products;

    }

}

ProductController.java

java

Copy code

@RestController

@RequestMapping("/products")

public class ProductController {

    @Autowired

    private ProductService productService;

    @GetMapping("/popular")

    public ResponseEntity<List<Product>> getPopularProducts() {

        return ResponseEntity.ok(productService.getPopularProducts());

    }

}

Notlar

Bu örnek, popüler ürünlerin listesini her saat başı güncelleyerek Redis'te cache'ler.

RedisTemplate kullanılarak nesneler Redis'te saklanır.

ProductRepository sınıfı, popüler ürünleri sorgulamak için kullanılır.

ProductService sınıfı, Redis cache'ini yönetir.

ProductController sınıfı, HTTP isteklerine yanıt verir.

Bu kodlar, projenize uygun şekilde düzenlenmelidir. Veritabanı bağlantı ayarları ve diğer konfigürasyonlar projenizin ihtiyaçlarına göre ayarlanmalıdır.