120 Akıl Alıcı Yapay Zeka Uygulaması

 

Deep Learning For Dummies kitap tanıtımı

Kitaba buradan ulaşabilirsiniz.

"Deep Learning For Dummies" kitabı, derin öğrenme ve yapay zeka konusunda yeni başlayanlar ve konuya ilgi duyan kişiler için bir rehber görevi görür. Kitap, anahtar terimler ve konseptler, çeşitli derin öğrenme teknikleri ve kullanımları, ve genellikle programlama ve matematik becerileri gerektiren derin öğrenme modellerinin nasıl uygulanacağına dair anlaşılabilir ve erişilebilir bir giriş sağlar.

Özellikle, "Deep Learning For Dummies" kitabı, okuyucuyu şu konularla tanıştırır:

Yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks, ANN): Yapay sinir ağlarının temelleri, çeşitli katman türleri ve ağların nasıl eğitileceği ve optimize edileceği konularında bilgi verilir.

Derin öğrenme algoritmaları: Çeşitli popüler derin öğrenme algoritmaları, bu algoritmaların nasıl çalıştığı ve uygulamada ne tür problemleri çözebileceği anlatılır.

Tensorflow, PyTorch gibi derin öğrenme kütüphaneleri: Bu gibi araçların nasıl kullanılacağı, model oluşturma ve eğitme süreçleri detaylandırılır.

Pratik uygulamalar: Derin öğrenmenin gerçek hayatta nerede ve nasıl kullanıldığına dair örnekler sunulur. Bu, görüntü ve ses tanıma, doğal dil işleme ve öneri sistemleri gibi alanları içerir.

Etik ve sorumluluk: Yapay zekanın etik kullanımı ve potansiyel riskleri konusunda bir tartışma sunar.

Kitap, öğrenme sürecini kolaylaştırmak ve okuyucunun konseptleri uygulamada görmesini sağlamak için çeşitli egzersizler, örnekler ve uygulama projeleri içerir. Bu kitap, bilgisayar bilimleri, yapay zekanın uygulamaları, ve veri bilimi konularında genel bir bakış sağlar ve okuyucuya derin öğrenme konusunda kendi yolunda ilerleme için gereken bilgi ve becerileri verir.

"Deep Learning For Dummies" kitabının daha detaylı bir özeti ve genel bir bakışa devam edersek:

Derin Öğrenme Nedir: Derin öğrenmenin tanımı, tarihçesi ve anahtar özellikleri ile başlar. Neuronal sinir ağlarına, geriye doğru yayılım (backpropagation) gibi temel konseptlere kadar birçok anahtar kavram hakkında açıklamalar yapılır.

Derin Öğrenme Modelleri ve Algoritmaları: Farklı derin öğrenme modelleri ve algoritmalarının (yapay sinir ağları, evrişimli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları, vb.) anlatıldığı bölümler bulunur. Bu bölümde ayrıca, modelleri eğitmek ve hiperparametreleri ayarlamak için kullanılan teknikler ele alınır.

Derin Öğrenme Kütüphaneleri: Derin öğrenme uygulamaları geliştirmek için popüler açık kaynak kütüphaneleri ve çerçeveleri (framework) incelenir. Özellikle TensorFlow ve PyTorch gibi popüler kütüphanelerin nasıl kullanılacağına dair ayrıntılı rehberler bulunur.

Gerçek Dünya Uygulamaları: Görüntü tanıma, dil işleme, otonom araçlar, tıbbi görüntüleme ve daha fazlası gibi çeşitli sektörlerde derin öğrenmenin nasıl kullanıldığını gösteren örnekler ve vaka çalışmaları sunulur.

Eğitim ve Optimizasyon: Derin öğrenme modellerinin eğitim süreci ve performansını optimize etmek için kullanılan teknikler anlatılır. Overfitting, underfitting, cross validation, regularization ve drop out gibi kavramlara yer verilir.

Etik ve Gelecek: Son bölümler, yapay zekanın potansiyel etik sorunlarına ve derin öğrenmenin geleceğine dair bir tartışma sunar.

Her bir bölüm, okuyucunun öğrenme sürecini pekiştirmek ve derin öğrenme konularına pratik uygulamalar getirmek için uygulama örnekleri ve egzersizler içerir. "Deep Learning For Dummies", derin öğrenme konusunda sağlam bir temel oluşturmak isteyen herkes için kullanışlı bir kaynak olarak kabul edilir.

"Deep Learning For Dummies" kitabı genel olarak geniş bir derin öğrenme bilgisi sağlar ve çok sayıda konuyu ele alır. Ancak, daha fazla ayrıntıya inmek için kitapta bazı ileri seviye konulara da yer verilir:

Derin Takviye Öğrenmesi: Takviye öğrenme, makinenin belirli bir hedefe ulaşmak için hangi eylemleri gerçekleştireceğini öğrenmesine izin verir. Kitap, bu ileri teknikleri ve bunların oyun oynama, navigasyon ve daha fazlası gibi uygulamaları üzerinde durur.

Üretici Adversarial Ağlar (GANs): Bu ileri düzey teknik, iki ağın birbirine karşı "yarıştığı" bir durumu içerir: biri gerçekçi veri üretmeye çalışırken, diğeri gerçek verileri sahte verilerden ayırt etmeye çalışır. Bu teknoloji, son yıllarda fotoğraf gerçekçiliği, sanat oluşturma ve daha fazlası için popüler olmuştur.

Transfer Öğrenme: Bu konsept, bir modelin bir görevde öğrendiklerini başka bir göreve aktarmasını içerir. Bu, genellikle çok az veriyle çalışırken veya büyük ölçekteki veri setlerinin eğitiminde zaman ve hesaplama kaynaklarını tasarruf etmek için kullanılır.

Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML): AutoML, model seçimi, hiperparametre ayarlama ve özellik mühendisliği gibi süreçleri otomatikleştirmeyi hedefler. Bu, daha geniş bir kitleye makine öğrenmesi uygulamalarının geliştirilmesini sağlamak için önemlidir.

Derin Öğrenmenin sınırlamaları ve zorlukları: Derin öğrenme son derece güçlü olsa da, bazı önemli sınırlamaları ve zorlukları vardır. Bu bölüm, bu zorlukları ve bu zorlukların nasıl üstesinden gelinebileceğini tartışır.

Bu ileri seviye konulara ek olarak, kitap ayrıca çeşitli endüstriyel uygulamalar ve derin öğrenmenin gelecekteki potansiyeli hakkında da bilgi verir. Bu, kitabın bir derin öğrenme rehberi olmasının yanı sıra, bu alandaki en son araştırmalar ve uygulamalar hakkında bilgi edinmek isteyen okuyucular için de değerli bir kaynak olmasını sağlar.

"Deep Learning For Dummies" kitabı, hem yeni başlayanlara hem de bu konuda daha fazla bilgi edinmek isteyen deneyimli okuyuculara derin öğrenmenin farklı yönlerini kapsamlı bir şekilde açıklar. İşte bu çerçevede devam eden bir özet:

Veri Hazırlama: Bu bölüm, derin öğrenme modelinin eğitimi için verilerin nasıl hazırlanacağına dair rehberler içerir. Özellikle, veri temizleme, veri dönüştürme, ve verinin bölünmesi (eğitim, doğrulama ve test setleri) gibi konular üzerinde durulur.

Buluta Dayalı Derin Öğrenme: Bulut hizmetlerinin derin öğrenme için nasıl kullanılabileceğini öğretir. Bulut hizmetleri, büyük veri setlerinin işlenmesi ve depolanması için genellikle gereken büyük miktarda işlem gücü ve depolama alanını sağlar.

Donanım ve Yazılım Araçları: Derin öğrenme için gereken donanım (GPU'lar, TPU'lar vs.) ve yazılım araçlarına dair genel bir bakış sağlar. Bu, modelin eğitimi ve uygulamada derin öğrenme için genellikle gerekli olan büyük miktarda hesaplama kaynağı hakkında bir anlayış sağlar.

Derin Öğrenme Modellerini Ölçme ve Değerlendirme: Modellerin başarısını ölçmek için kullanılan metrikler ve teknikler üzerinde durulur. Ayrıca, modelin genelleştirme yeteneğini ölçmek için kullanılan çapraz doğrulama gibi teknikler de ele alınır.

Derin Öğrenme Modellerini Yayımlama ve Kullanma: Bir modelin eğitilmesinin ardından, bu modelin nasıl kullanılacağına ve genel halkın erişimine sunulacağına dair rehberler sunulur. Bu, genellikle bir API üzerinden veya bir uygulama içine yerleştirilerek yapılır.

Sonuç olarak, "Deep Learning For Dummies" kitabı, derin öğrenmenin teorik kavramlarından pratik uygulamalarına kadar bir dizi konuyu kapsar. Okuyucu, temel kavramları anlamayı, modelleri eğitmeyi, uygulamaları değerlendirmeyi ve uygulamada derin öğrenme tekniklerini kullanmayı öğrenebilir. Kitap, bu alandaki bilgisi ne olursa olsun her okuyucunun derin öğrenme konusunda bilgi ve becerilerini genişletmeye yardımcı olabilir.

"Deep Learning For Dummies" kitabında ayrıca şu başlıklara da yer verilir:

Sorun Çözme Stratejileri: Derin öğrenme modelleri ile karşılaşılan yaygın sorunlara ve bu sorunların nasıl aşılabileceğine dair stratejiler ve teknikler konu edilir. Örneğin, aşırı uyum (overfitting) veya modelin yeterince iyi genelleştirememesi gibi durumlar.

İleri Seviye Optimizasyon Teknikleri: Gelişmiş optimizasyon algoritmaları (Adam, RMSProp vb.) ve hiperparametre ayarlama stratejileri, modellerin eğitim sürecini hızlandırmak ve performansını artırmak için incelenir.

Derin Öğrenmenin Geleceği: Derin öğrenme ve yapay zeka alanındaki son gelişmeler ve potansiyel gelecekteki uygulamalar hakkında bir tartışma sunulur. Yapay genel zeka, derin takviye öğrenme ve derin öğrenmenin biyoloji ve tıp alanlarında kullanımı gibi konular bu bölümde ele alınır.

Toplum ve Etik: Yapay zekanın toplum üzerindeki etkisi ve etik konuları üzerinde durulur. Özellikle, yapay zekanın iş gücü, veri gizliliği ve makine öğrenmesi modellerinin önyargıları konuları detaylı bir şekilde ele alınır.

Kitapta, her konunun sonunda, okuyucunun anladığı bilgileri pekiştirebileceği ve uygulayabileceği çeşitli örnekler, alıştırmalar ve projeler sunulur. Bu, okuyucunun derin öğrenme konseptlerini ve tekniklerini uygulamada nasıl kullanacağını anlamasına yardımcı olur.

"Deep Learning For Dummies", konuya yeni başlayanlar için mükemmel bir giriş kaynağı olmakla birlikte, daha deneyimli okuyucuların da derin öğrenme konusundaki bilgilerini genişletmek ve güncellemek için kullanabileceği bir kitaptır. Kapsamlı ve anlaşılır bir şekilde yazılmıştır, bu da herhangi bir okuyucunun konuyu anlamasını ve bu heyecan verici ve hızla gelişen teknoloji alanında ilerlemesini sağlar.

MIT Derin Öğrenmeye Giriş için kurs dersleri. (63 Ders Playlist) İngilizce

Course lectures for MIT Introduction to Deep Learning. http://introtodeeplearning.com

Deep Learning'i bir aptala anlatır gibi anlatır mısın?

Elbette, derin öğrenmeyi olabildiğince basit bir şekilde anlatmaya çalışacağım.

Haydi bir düşünün, bir bebeği ele alalım. Bebek dünyaya geldiği zaman, ona hiçbir şey hakkında bilgi verilmez, ama zamanla her şeyi öğrenir. Bir kediye veya köpeğe baktığında, onların ne olduğunu bilmez. Ancak, annesi veya babası ona birkaç kez "Bu bir kedi" veya "Bu bir köpek" dediğinde, bebeğin beyni bu bilgileri alır ve işler. Bir sonraki sefer bir kedi veya köpek gördüğünde, onları tanır. İşte bu, basit bir öğrenme sürecidir.

Şimdi bu öğrenme sürecini bir bilgisayara uygulayalım ve buna derin öğrenme diyoruz. Bir bilgisayar programına bir dizi kedi veya köpek resmi gösteririz ve ona hangi resimlerin kedi, hangi resimlerin köpek olduğunu söyleriz. Bilgisayar, her bir resimdeki özellikleri (renk, şekil, boyut, vb.) analiz eder ve hangi özelliklerin bir kediye, hangi özelliklerin bir köpeğe ait olduğunu öğrenir.

Bilgisayar, gördüğü resimlerdeki bu özellikleri birbirine bağlayan bir dizi 'katman' oluşturur. Her katman, önceki katmandan daha karmaşık özellikleri öğrenir - ilk katman belki sadece renkleri ve şekilleri öğrenir, ikinci katman belki şekillerin nasıl birleştiğini öğrenir, üçüncü katman belki de tam bir kedi veya köpek yüzünün nasıl göründüğünü öğrenir. Bu katmanların her birine bir 'sinir ağı' denir ve bu sinir ağlarının birleşimine 'derin sinir ağı' denir - bu nedenle bu tür öğrenmeye 'derin öğrenme' diyoruz.

Sonunda, bilgisayar bu öğrenme sürecinden sonra yeni bir resmi ilk defa gördüğünde, bu resimdeki özellikleri analiz edebilir ve "Bu bir kedi" veya "Bu bir köpek" diyebilir. Bu, bir bilgisayarın derin öğrenme kullanarak öğrendiği şekildedir. Tabii ki, derin öğrenme sadece kedileri ve köpekleri tanımak için değil, aynı zamanda çeşitli karmaşık görevleri gerçekleştirmek için de kullanılır - örneğin, bir otomobilin kendiliğinden sürmesini sağlamak, bir doktorun bir X-ray'de hastalığı tanımlamasına yardımcı olmak veya bir dil modelinin bir insan gibi konuşmasını sağlamak.

Derin öğrenme, yapay sinir ağları adı verilen bir yapıya dayanır. Bu ad, sinir ağlarının insan beyninin nasıl çalıştığına benzer bir şekilde çalışmasından gelir. İnsan beyni milyarlarca nöron adı verilen hücrelerden oluşur ve bu nöronlar karmaşık bir ağ oluşturur. Bir nöron, diğer nöronlardan gelen sinyalleri alır, bu sinyalleri işler ve sonra diğer nöronlara sinyal gönderir. Bu, beynimizin düşünmesini ve öğrenmesini sağlar.

Yapay sinir ağları, bu doğal süreci taklit eder. Bir yapay sinir ağı, 'katmanlar' adı verilen bir dizi gruptan oluşur. Her katman, 'nöron' adı verilen bir dizi işlem biriminden oluşur. Her bir nöron, diğer nöronlardan gelen verileri alır, bu veriler üzerinde bir hesaplama yapar ve sonra sonucu diğer nöronlara gönderir.

Bir yapay sinir ağındaki ilk katman, 'giriş katmanı' olarak adlandırılır ve doğrudan girdi verilerini (örneğin bir resim, bir ses kaydı, bir metin vb.) alır. Son katman, 'çıkış katmanı' olarak adlandırılır ve bu, yapay sinir ağının sonucunu verir (örneğin, "Bu bir kedi mi?" veya "Bu bir köpek mi?"). Bu iki katman arasındaki tüm katmanlar 'gizli katmanlar' olarak adlandırılır ve her biri, verilerin daha karmaşık özelliklerini öğrenir.

Her bir nöronun ne kadar 'aktive' olacağını belirlemek için, her birine bir 'ağırlık' ve bir 'bias' atanır. Ağırlıklar ve biaslar, bir yapay sinir ağının 'öğrenme' yaptığı parçalardır - ağırlıklar ve biaslar, ağın verilerden ne öğrendiğini temsil eder. Başlangıçta, ağırlıklar ve biaslar genellikle rastgele atanır, ama sonra 'geriye yayılım' adı verilen bir süreçle ağ, verileri daha iyi tahmin edebilmek için ağırlıkları ve biasları ayarlar.

Örneğin, bir kedi resmini tanımak için bir yapay sinir ağı eğittiğimizi düşünelim. Ağı bir dizi kedi resmiyle 'eğitiriz' ve ağın her resmi bir kedi olarak doğru şekilde tanıması için ağırlıkları ve biasları ayarlarız. Bu süreç, ağın 'öğrendiği' ve geliştirdiği yerdir - sonunda, ağ, yeni bir kedi resmini doğru şekilde tanıyabilecek şekilde 'eğitilmiş

User

devam

ChatGPT

Olur, devam edelim.

Eğitim süreci boyunca, her bir ağırlık ve bias, bir 'kayıp fonksiyonu' kullanılarak ne kadar iyi çalıştığını ölçer. Kayıp fonksiyonu, yapay sinir ağının tahminlerini gerçek sonuçlarla karşılaştırır ve ağın ne kadar 'kaybettiğini' - yani, tahminlerinin ne kadar yanlış olduğunu - hesaplar. Ağın amacı, bu kaybı azaltmaktır, bu da ağın tahminlerini daha doğru hale getirir.

Kayıp fonksiyonu, ağırlıkların ve biasların ne kadar değiştirilmesi gerektiğini belirlemek için kullanılır. Bu, 'geriye yayılım' adı verilen bir süreçle yapılır. Geriye yayılım, hataların ağı 'geriye doğru' yayıldığı ve ağırlıkların ve biasların bu hatalara göre ayarlandığı bir süreçtir. Bu süreç, her bir ağırlığın ve bias'ın kayba ne kadar katkıda bulunduğunu belirler ve bu bilgi, ağırlıkları ve biasları güncellemek için kullanılır.

Bu süreç birçok kez tekrarlanır - genellikle binlerce veya hatta milyonlarca kez - ve her seferinde ağırlıklar ve biaslar yavaşça ayarlanır. Sonunda, eğitim sürecinin sonunda, ağ, girdi verilerini doğru bir şekilde sınıflandırabilecek şekilde 'eğitilmiş' olur.

Örneğin, bir kedi resmini tanıyan bir ağ, başlangıçta her resmin bir kedi olup olmadığını rastgele tahmin eder. Ancak, eğitim süreci boyunca, ağ, bir resmin bir kedi olup olmadığını belirlemek için hangi özelliklere bakması gerektiğini 'öğrenir'. Bu, ağırlıkların ve biasların sürekli olarak ayarlanmasıyla gerçekleşir. Sonunda, ağ, bir resmin bir kedi olup olmadığını doğru bir şekilde tahmin edebilir.

Tabii ki, derin öğrenme sadece resimleri sınıflandırmak için değil, aynı zamanda bir dizi başka görev için de kullanılabilir. Örneğin, derin öğrenme, bir dil modelini eğitmek, bir video oyununda bir karakteri kontrol etmek, bir robotun nasıl hareket edeceğini öğrenmek veya hatta bir hastanın hastalığını teşhis etmek için kullanılabilir.

Bu, derin öğrenmenin çok basit bir açıklamasıdır ve gerçekte çok daha karmaşık ve tekniktir. Ancak, umarım bu, derin öğrenmenin genel bir fikrini vermiştir.

Fikret Toydemir - Yapay Zeka'da Büyük Verinin Rolü

Büyük Veri Analitiği uluslararası pazarda bir çok işletmenin inovasyon anahtarı olmaya ve stratejik rekabet gücünü artırmaya devam ederken, ülkemizde Yapay Zeka kavramının eksponansiyel yükselişi ile birlikte işletmelerin planlamalarındaki aktif statüsünü kaybetti. Aslında son dönemlerin popüler tartışma konusu olan Yapay Zeka'nın uygulama alanlarında Büyük Veri, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme teknikleri temel oluşturmaktadır. Bu çerçevede bu teknolojilerin işletmelerin Yapay Zeka senaryoları oluşturmadaki kritik rolünü analiz ederken, efektif uygulanan Büyük Veri Analitiğinin işletmelerin dijital dönüşümünde hala en başarılı faktör olduğuna değinecek, yakın dönemde Yapay Zeka'nın özellikle işletmelerin hayatında neleri değiştireceğine dikkat çekeceğiz

 Fikret Toydemir - Yapay Zeka'da Büyük Verinin Rolü

Content:

Fikret Toydemir, yapay zekada büyük verinin rolü hakkında bilgi verdi. Konuşmasında yapay zeka ve büyük veri arasındaki ilişkiyi detaylandırdı. İşte konuşmanın özeti:

Özet

Fikret Toydemir, yapay zekada büyük verinin rolü hakkında bilgi verdi.

Öne Çıkanlar

🧠 Yapay zekada büyük verinin önemi vurgulandı.

📊 Büyük verinin yapay zeka uygulamalarında kullanımı anlatıldı.

💡 Veri analitiğinin yapay zeka gelişimindeki rolü açıklandı.

🌐 Veri toplamanın ve veri bütünlüğünün önemi vurgulandı.

🚀 Büyük verinin işlenmesi ve değerlendirilmesi üzerine yöntemler paylaşıldı.

🎯 Yapay zeka algoritmalarının büyük veri üzerinde nasıl çalıştığı anlatıldı.

🌟 Yapay zeka ve büyük verinin gelecekteki potansiyeli üzerinde duruldu.

Nasıl veri bilimci olunur? ChatGpt

1. Matematik ve İstatistik Bilgisi Edinin: Veri biliminde kullanılan birçok teknik ve algoritma, temel matematiksel ve istatistiksel kavramlara dayanmaktadır. Örneğin, makine öğrenmesi modelleri genellikle temel istatistiksel teorilere dayanır. Lineer cebir, olasılık teorisi, istatistik ve hatta belirli durumlarda diferansiyel denklemler hakkında bilgi sahibi olmanız gerekecektir. Online eğitim platformlarında bulabileceğiniz birçok ücretsiz kurs ile bu konuları öğrenebilirsiniz. 2. Programlama Öğrenin: Python ve R, veri bilimi topluluğunda en popüler olan iki dildir. Python öğrenmek genellikle daha kolaydır ve birçok veri bilimi kütüphanesi Python'a dayanır. R, özellikle istatistik ve grafikler konusunda güçlüdür. İlgili dili öğrendikten sonra, Pandas, NumPy, Matplotlib ve Seaborn gibi Python kütüphanelerini öğrenmeniz önemlidir. Bunlar veri analizi ve görselleştirme için sıkça kullanılır. 3. Veri Analizi ve Görselleştirme Tekniklerini Öğrenin: Veri analizi, ham verilerden yararlı bilgiler çıkarmak için kullanılan bir tekniktir. Bunun için öncelikle verileri temizlemeyi (eksik değerleri işleme, dış değerleri tespit etme vb.), ardından verileri manipüle etmeyi (sıralama, filtreleme, gruplama vb.) ve son olarak da verileri analiz etmeyi öğrenmelisiniz. Veri görselleştirme, verilerinizi anlamanıza ve başkalarına sunmanıza yardımcı olur. Matplotlib ve Seaborn, Python ile veri görselleştirme yapmak için kullanılan popüler kütüphanelerdir. 4. Makine Öğrenmesi Bilgisi Edinin: Makine öğrenmesi, algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanarak bilgisayarların belirli bir görevi, açıkça programlanmadan öğrenmesini sağlar. Makine öğrenmesi, regresyon, sınıflandırma, kümeleme, boyut indirgeme gibi birçok teknik içerir. Scikit-learn ve TensorFlow, bu alanda sıkça kullanılan kütüphanelerdir. 5. Büyük Veri Teknolojilerini Öğrenin: Büyük veri teknolojileri, veri biliminde büyük veri kümeleriyle çalışabilme yeteneği anlamına gelir. Hadoop ve Spark, büyük veri teknolojileri arasında en popüler olanlardır. Bu teknolojiler, büyük veri kümelerini işlemek ve analiz etmek için kullanılır. 6. Veritabanı Bilgisi Edinin: SQL gibi veritabanı dillerini öğrenmek, veritabanlarından veri çekme yeteneği anlamına gelir. SQL, birçok işletmenin ve organizasyonun verilerini depolamak için kullandığı bir dildir. SQL öğrenmek, veri analizi ve makine öğrenmesi gibi daha ileri düzey becerilere sahip olmanızı sağlar. 7. Projeler Yapın: Yukarıdaki becerileri öğrendikten sonra, bu becerileri kullanarak gerçek projeler üzerinde çalışmak önemlidir. Kendi projelerinizi yapın veya veri bilimi yarışmalarına katılın. Bu, hem becerilerinizi uygulama hem de portföy oluşturma şansı verir. Özellikle Github gibi platformlarda projelerinizi paylaşmak, işe alım sürecinde sizin için bir avantaj olabilir. 8. Stajlar ve İş Deneyimi: Teorik bilgi ve pratik projeler önemli olsa da, gerçek dünya deneyimi bir işveren için genellikle en değerli şeydir. Stajlar ve giriş seviyesi pozisyonlar, becerilerinizi gerçek dünya verileri ve problemleri üzerinde uygulama fırsatı sunar. 9. Devamlı Öğrenme: Veri bilimi alanı sürekli gelişir ve değişir. Bu nedenle, güncel kalmak ve becerilerinizi tazelemek için sürekli öğrenme önemlidir. Online kurslarda yeni beceriler öğrenin, blogları ve akademik makaleleri okuyun ve konferanslara katılın. 10. Networking: Diğer veri bilimcileri ile bağlantı kurun. Bu, fikirlerinizi paylaşmanızı, başkalarından öğrenmenizi ve kariyer fırsatlarına ulaşmanızı sağlar. LinkedIn ve Twitter, profesyonel ağ oluşturmanın iyi yollarıdır. Ayrıca, Meetup.com gibi siteleri kullanarak yerel veri bilimi etkinliklerine katılabilirsiniz. 11. Veri Bilimi Sertifikaları Alın: Coursera, edX ve Udacity gibi online platformlarda birçok veri bilimi sertifikası bulabilirsiniz. Bu sertifikalar, işverenlere veri bilimindeki yetkinliklerinizi kanıtlamanıza yardımcı olabilir. 12. Akademik Derece Edinin veya İlerletin: Bazı işverenler, özellikle daha teknik veya uzman pozisyonlar için bir yüksek lisans veya doktora derecesi ister. Bu dereceler genellikle daha derinlemesine ve teorik bilgi sağlar. Ancak, bu tür bir derece almadan önce, ihtiyaçlarınızı ve kariyer hedeflerinizi dikkatlice düşünün. Bazı durumlarda, deneyim ve projeler daha değerli olabilir. Öğrenme yolculuğunuzda bir şeyi unutmayın, herkesin öğrenme hızı ve stil farklıdır. Herkesin öğrenme süreci farklıdır ve kendi tempoda ilerlemeniz önemlidir. İlgi alanlarınıza ve hedeflerinize göre öğrenme planınızı ayarlayın. Veri biliminde ilerledikçe, veri mühendisliği, veri analizi, makine öğrenmesi, derin öğrenme veya doğal dil işleme gibi daha spesifik alanlarda uzmanlaşmayı düşünebilirsiniz. Her bir alan kendi başına karmaşık ve geniş olduğu için, belirli bir alana odaklanmak genellikle en etkili stratejidir. Son olarak, veri bilimi alanında başarılı olmanın anahtarı meraklı olmak, sürekli öğrenmeye devam etmek ve zorluklar karşısında pes etmemektir. Veri mühendisliği, veri analizi, makine öğrenmesi, derin öğrenme veya doğal dil işleme gibi daha spesifik alanları detaylı olarak anlatabilir misin? Evet, tabii ki. Veri bilimi büyük ve karmaşık bir alandır ve birçok spesifik alt disiplin içerir. İşte bunlardan bazıları: 1. Veri Mühendisliği (Data Engineering): Veri mühendisleri, büyük veri setlerinin saklanması ve işlenmesi için altyapıları ve sistemleri tasarlar ve oluşturur. Bu, veri tabanı sistemlerini kurmayı, veri pipeline'ları oluşturmayı ve veri setlerini saklama ve sorgulama için hızlı ve etkin yöntemler geliştirmeyi içerir. Veri mühendisleri genellikle SQL gibi veritabanı dillerinde ve Hadoop veya Spark gibi büyük veri teknolojilerinde uzmandır. Ayrıca genellikle veri tabanı tasarımında ve sistem mimarisi konularında da derinlemesine bilgi sahibidirler. 2. Veri Analizi (Data Analysis): Veri analisti, veriden anlamlı bilgiler çıkarmak için istatistiksel teknikleri ve araçları kullanır. Bu genellikle, verinin temizlenmesini, incelenmesini ve yorumlanmasını içerir. Veri analistleri ayrıca, verileri anlaşılır hale getirmek için görselleştirme teknikleri kullanır. Bu rol genellikle SQL ve Python veya R gibi bir programlama dili konusunda bilgi gerektirir. 3. Makine Öğrenmesi (Machine Learning): Makine öğrenmesi, bilgisayarların belirli bir görevi, açıkça programlanmadan öğrenmesini sağlar. Makine öğrenmesi mühendisleri ve uzmanları, regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve boyut azaltma gibi teknikleri kullanarak algoritmalar geliştirir ve uygular. Bu alanda çalışmak genellikle güçlü bir matematiksel ve istatistiksel bilgi gerektirir, ayrıca Python ve R gibi programlama dilleri ile TensorFlow veya PyTorch gibi makine öğrenmesi kütüphanelerinde uzmanlık gerektirir. 4. Derin Öğrenme (Deep Learning): Derin öğrenme, yapay sinir ağlarına dayanan bir makine öğrenmesi alt kümesidir. Derin öğrenme modelleri, görüntü ve ses işleme gibi karmaşık problemleri çözmek için genellikle büyük veri setlerini kullanır. Bu alandaki uzmanlar genellikle Python ve TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme kütüphanelerinde bilgili olmalıdır. 5. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP): NLP, bilgisayarların insan dillerini anlamasını ve oluşturmasını sağlar. Bu, metin sınıflandırma, duygu analizi, otomatik özetleme, çeviri ve daha fazlasını içerir. NLP uzmanları genellikle Python veya Java gibi dilleri ve NLP kütüphanelerini (örneğin, NLTK, SpaCy veya Hugging Face gibi) kullanır. Gelişmiş NLP, genellikle derin öğrenme tekniklerini de içerir. Bu alanlardan her biri kendi başına geniş ve karmaşıktır ve genellikle özel eğitim ve deneyim gerektirir. Her alanın kendine özgü zorlukları ve fırsatları vardır, ve hangi alana odaklanacağınıza, ilgi alanlarınıza, mevcut becerilerinize ve kariyer hedeflerinize bağlıdır. Ancak unutmayın, bu alanlar birbirinden tamamen izole değildir. Örneğin, bir makine öğrenmesi mühendisi genellikle veri analizi becerilerine sahip olmalıdır ve bir NLP uzmanı derin öğrenme tekniklerini anlamalıdır. Bu nedenle, hangi alana odaklanmayı seçerseniz seçin, diğer alanlar hakkında da genel bir anlayışa sahip olmak genellikle faydalıdır.

Nasıl Veri Bilimci Olunur? Veri Bilimi Nedir? Çok Değerli O Meslek

"► Merhaba, ben Melih Kurtaran. Sabancı Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 2021 mezunuyum. Yüksek lisans eğitimine devam etmek üzere Erasmus Mundus bursuyla önce Finlandiyada sonra da İspanyada yaşadım. Şuanda kariyerime Finlandiya’nın en büyük ikinci şirketi Neste’de Veri Bilimci olarak devam ediyorum. Elimden geldiğince Youtube'da avrupadan çeşitli videolar paylaşıyorum, abone olup destek olursanız çok memnun olurum.

"