Yapay Zeka etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster
Yapay Zeka etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster

İş Yatırım - Kutuda neler var? Yapay Zeka - Dijital İkiz - Robotik

 




"Yeni Bilim Bağlantısallık, Yeni Kültür Yaşamdaşlık" adlı kitabı, Prof. Dr. Türker Kılıç

 "Yeni Bilim Bağlantısallık, Yeni Kültür Yaşamdaşlık" adlı kitabı, Prof. Dr. Türker Kılıç tarafından yazılmıştır. Kitap, beynin bağlantısallık ilkesine dayalı olarak yeni bir bilimsel paradigmayı ve bu paradigma üzerinden yaşam kültüründe yeni bir bakış açısını tartışmaktadır.



Kitap, sinirbilim ve beyin araştırmaları alanındaki gelişmelerin, insanın kendini ve çevresini anlama biçimini nasıl değiştirdiğini ele alır. Ayrıca, bu yeni bilimsel yaklaşımın toplumsal ve kültürel yaşamdaki etkilerini, yaşamdaşlık adı verilen yeni bir kavram çerçevesinde tartışır.


Türker Kılıç, kitabında beynin işleyişini ve bağlantısallık ilkesini sade bir dille anlatarak, okuyuculara bilimsel bilgileri anlaşılır ve ilgi çekici bir şekilde sunmayı amaçlamaktadır.


Eğer kitabı okumakla ilgileniyorsanız, Türkiye'deki kitapçılardan veya çevrimiçi platformlardan temin edebilirsiniz.




Yaşamdaşlık ve bağlantısallık ile ne kastediliyor?


Yaşamdaşlık ve bağlantısallık kavramları, Prof. Dr. Türker Kılıç'ın kitabında önemli yer tutan iki temel kavramdır ve beynin işleyişine dair yeni bilimsel anlayışların toplumsal ve kültürel yaşamdaki yansımalarını ifade eder.


Bağlantısallık

Bağlantısallık, beynin nasıl çalıştığını ve nasıl bilgi işlediğini açıklayan bir ilkedir. Beynin işlevleri, nöronlar arasındaki bağlantılar aracılığıyla gerçekleşir. Bu bağlantılar, sinir hücrelerinin birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini ve bilgi akışını nasıl yönlendirdiğini belirler. Beynin karmaşık işlevleri, bu bağlantı ağlarının dinamik ve sürekli olarak değişen doğasına dayanır. Bağlantısallık, beynin plastikliği ve adaptasyon yeteneği ile ilgilidir. Bu kavram, bireylerin öğrenme süreçlerinden sosyal etkileşimlerine kadar geniş bir yelpazede önemli rol oynar.


Yaşamdaşlık

Yaşamdaşlık, bağlantısallık ilkesinden yola çıkarak, insanların toplumsal ve kültürel yaşamdaki etkileşimlerini ve birlikte var olma biçimlerini tanımlayan bir kavramdır. Yaşamdaşlık, insanların birbirleriyle olan ilişkilerinde ve topluluk içinde nasıl daha uyumlu ve anlamlı bir yaşam sürdürebileceklerini ifade eder. Bu kavram, bireylerin ve toplumların birlikte hareket ederken nasıl daha iyi bir yaşam kalitesine ulaşabileceklerine dair yeni bir perspektif sunar. Yaşamdaşlık, empati, işbirliği ve toplumsal uyum gibi değerleri vurgular.


Prof. Dr. Türker Kılıç, bu kavramları kullanarak, beynin bilimsel anlayışının sadece nörolojik değil, aynı zamanda sosyokültürel boyutları da olan geniş kapsamlı etkilerini tartışmaktadır. Kitap, okuyuculara, bireylerin ve toplumların birbirleriyle daha sağlıklı ve sürdürülebilir ilişkiler kurabilmesi için yeni yollar önerir.

Yapay Zekanın Kaybedenleri ve Kazananları

 



Üretken yapay zeka naıl kodlanıyor ve çalışıyor? Bir aptala anlatır gibi basit ve matematiksel olarak anlatır mısın? LLM i basit ve matematiksel olarak bir aptala anlatır gibi anlatır mısın?

 Üretken yapay zeka naıl kodlanıyor ve çalışıyor? Bir aptala anlatır gibi anlatır mısın?




Tabii ki! Üretken yapay zeka (GAI), bilgisayarların insan gibi düşünmesini, öğrenmesini ve yaratıcı işler yapmasını sağlayan sistemlerdir. Basit bir şekilde anlatmak gerekirse, bu sistemler büyük miktarda veri kullanarak öğrenir ve bu verileri yeni şeyler yaratmak için kullanır. İşleyişini daha iyi anlaman için üç ana bölüme ayırabiliriz: veri toplama, model eğitimi ve üretim.


Veri Toplama: Yapay zeka, insanların yapabildiği şeyleri yapabilmesi için önce insanlar tarafından üretilen verileri incelemesi gerekir. Örneğin, resim çizmeyi öğrenmesi için binlerce resim, şiir yazmayı öğrenmesi için ise binlerce şiir inceler.


Model Eğitimi: Bu aşamada, toplanan veriler yapay zeka modeline beslenir. Yapay zeka bu verileri analiz ederek, aralarındaki ilişkileri ve kalıpları öğrenir. Bu süreçte, yapay sinir ağları denilen yapılar kullanılır. Bu yapay sinir ağları, insan beynindeki sinir hücrelerine benzer şekilde çalışır. Yapay zeka modeli, verilen örnekler üzerinden defalarca geçerek (bu süreç genellikle milyonlarca kez tekrarlanır) doğru çıkarımlar yapmayı öğrenir.


Üretim: Eğitim sürecinden sonra yapay zeka, öğrendiği bilgileri kullanarak yeni içerikler üretmeye başlar. Örneğin, öğrendiği resimler temelinde yeni bir resim çizebilir veya şiirlerden ilham alarak yeni bir şiir yazabilir.


Bu sürecin sonunda, yapay zeka kendisine verilen görevlerde insanlarla benzer veya bazen daha yaratıcı sonuçlar üretebilir. Yapay zekanın bu yetenekleri, sürekli olarak topladığı veriler ve yaptığı pratikler sayesinde gelişmeye devam eder.


Veri Toplama: Yapay zeka, insanların yapabildiği şeyleri yapabilmesi için önce insanlar tarafından üretilen verileri incelemesi gerekir. Örneğin, resim çizmeyi öğrenmesi için binlerce resim, şiir yazmayı öğrenmesi için ise binlerce şiir inceler.


Evet, tam olarak öyle! Veri toplama aşaması, yapay zeka sistemlerinin eğitilmesi için kritik bir öneme sahiptir. Bu aşama, yapay zekanın ne öğreneceğini ve nasıl performans göstereceğini büyük ölçüde belirler. İşte bazı detaylar:


Veri Çeşitliliği: Yapay zeka, çeşitli verilerle eğitildiğinde daha geniş bir yelpazede bilgi edinir. Örneğin, farklı sanatçılardan veya farklı kültürlere ait resimlerle eğitilen bir yapay zeka, daha geniş bir stil ve teknik repertuarına sahip olur. Bu, yapay zekanın daha yaratıcı ve geniş kapsamlı eserler üretmesine olanak tanır.


Veri Kalitesi: Eğitim verilerinin kalitesi de çok önemlidir. Yüksek kaliteli, temiz ve doğru etiketlenmiş veriler, yapay zekanın daha doğru ve etkili öğrenmesini sağlar. Kötü kaliteli veya yanıltıcı veriler ise yapay zekanın yanlış öğrenmesine ve hatalı çıkarımlarda bulunmasına neden olabilir.


Veri Miktarı: Genel olarak, yapay zeka ne kadar çok veriyle eğitilirse, o kadar iyi öğrenir. Büyük veri kümeleri, yapay zekanın daha detaylı ve çeşitli öğrenme fırsatları bulmasını sağlar. Bu, özellikle karmaşık görevlerde, yapay zekanın performansını önemli ölçüde artırabilir.


Yani, yapay zeka sistemlerinin nasıl ve ne kadar iyi öğrendiği, büyük ölçüde onlara sağlanan veri setlerinin kalitesine, çeşitliliğine ve miktarına bağlıdır.


Model Eğitimi: Bu aşamada, toplanan veriler yapay zeka modeline beslenir. Yapay zeka bu verileri analiz ederek, aralarındaki ilişkileri ve kalıpları öğrenir. Bu süreçte, yapay sinir ağları denilen yapılar kullanılır. Bu yapay sinir ağları, insan beynindeki sinir hücrelerine benzer şekilde çalışır. Yapay zeka modeli, verilen örnekler üzerinden defalarca geçerek (bu süreç genellikle milyonlarca kez tekrarlanır) doğru çıkarımlar yapmayı öğrenir.


Model eğitimi süreci, yapay zekanın "öğrenme" kısmını temsil eder ve bu, yapay sinir ağları kullanılarak gerçekleştirilir. Bu süreç hakkında daha fazla bilgi vermek gerekirse:


Yapay Sinir Ağları

Yapay sinir ağları, insan beynindeki sinir hücrelerinden (nöronlardan) esinlenerek tasarlanmış matematiksel modellerdir. Her bir yapay nöron, girdi olarak aldığı veriler üzerinde basit bir matematiksel işlem yapar ve sonucu bir sonraki katmana iletir. Bu katmanlar şeklinde yapılandırılmış ağlar, çok karmaşık fonksiyonları modelleyebilir ve farklı türdeki verileri işleyebilir.


Eğitim Süreci

İleri Besleme (Feedforward): Model, veri setinden bir örnek alır ve onu ağın girişinden başlayarak çıkışına doğru ilerletir. Her katmanda, önceki katmandan gelen bilgi işlenir ve sonraki katmana aktarılır. Çıkış katmanında, yapay zeka tarafından yapılan tahmin elde edilir.


Hata Oranının Hesaplanması: Yapay zeka tarafından yapılan tahmin ile gerçek değer (etiket) arasındaki fark hesaplanır. Bu fark, modelin ne kadar iyi veya kötü performans gösterdiğinin bir ölçütüdür.


Geri Yayılım (Backpropagation): Hata oranı, modelin daha iyi tahminler yapabilmesi için geriye doğru yayılır. Bu süreç sırasında, modelin ağırlıkları (her nöron arasındaki bağlantıların gücü) ayarlanır. Bu ayarlama, hata oranını azaltacak şekilde yapılır.


Optimizasyon: Modelin ağırlıklarını ayarlamak için genellikle gradyan inişi gibi optimizasyon algoritmaları kullanılır. Bu algoritmalar, modelin hata oranını adım adım azaltacak şekilde ağırlıkları günceller.


Öğrenme Döngüsü

Bu süreç, genellikle veri seti üzerinden çok sayıda kez tekrarlanır (her bir tekrarlamaya bir "epoch" denir). Her epoch'ta, yapay zeka daha doğru tahminler yapmayı öğrenir. Eğitim sonunda, model genellikle görmediği yeni verilerle test edilir; bu, onun gerçek dünya verilerine ne kadar iyi genelleme yaptığını anlamak için yapılır.


Üretim: Eğitim sürecinden sonra yapay zeka, öğrendiği bilgileri kullanarak yeni içerikler üretmeye başlar. Örneğin, öğrendiği resimler temelinde yeni bir resim çizebilir veya şiirlerden ilham alarak yeni bir şiir yazabilir.


Evet, doğru! Üretim aşaması, yapay zeka sistemlerinin öğrendiklerini uygulamaya koyduğu ve gerçek dünya görevlerinde değer yarattığı süreçtir. Eğitimden sonra yapay zekanın yeni içerik üretmesi, genellikle şu şekilde gerçekleşir:


Yaratıcılık ve Yenilik

Bilgi Entegrasyonu: Yapay zeka, eğitim süreci sırasında öğrendiği bilgileri ve kalıpları birleştirerek yeni şeyler üretebilir. Örneğin, farklı tarzlardaki resimleri inceleyen bir yapay zeka, bu tarzları bir araya getirerek tamamen yeni bir sanat eseri yaratabilir.


Taklit ve Modifikasyon: Yapay zeka, mevcut örnekleri taklit ederek ve bunları modifiye ederek de yaratıcı işler yapabilir. Örneğin, bir şiir üreten yapay zeka, var olan bir şiirin stilini taklit edebilir ve ona yeni satırlar ekleyerek farklı bir şiir oluşturabilir.


Otomatik Üretim

Tekil Yaratım: Yapay zeka, tek seferlik özel talepler için özel içerik üretebilir. Örneğin, kullanıcının isteğine bağlı olarak belirli bir tema üzerine bir resim çizebilir veya bir şiir yazabilir.


Seri Üretim: Yapay zeka, benzer yapıda çok sayıda içerik üretebilir, örneğin bir haber ajansı için otomatik olarak spor haberleri yazabilir veya bir sanat galerisi için seri halinde sanat eserleri oluşturabilir.


İnteraktif ve Dinamik Üretim

Kullanıcı Girdilerine Tepki: Yapay zeka, kullanıcının girdilerine veya geri bildirimlerine göre içerik üretimini ayarlayabilir. Örneğin, bir kullanıcının belirli bir tarzda bir resim istemesi durumunda, yapay zeka bu tarza uygun bir eser yaratabilir.


Adaptasyon ve Öğrenme: Bazı yapay zeka sistemleri, üretim sürecinde de öğrenmeye devam eder ve kullanıcı etkileşimlerinden elde ettiği bilgilerle kendini geliştirir. Bu sayede, zamanla daha isabetli ve kişiselleştirilmiş içerikler üretebilir.


Bu üretim süreci, yapay zekanın yaratıcı potansiyelini sergilediği ve gerçek dünya problemlerine yenilikçi çözümler sunduğu bir aşamadır. Yapay zeka, bu süreç sayesinde eğlence, sanat, edebiyat, bilim ve daha pek çok alanda katkı sağlayabilir.


Şimdi de matematiksel olarak bir aptala anlatır gibi anlat


Tabii, yapay zeka modelinin matematiksel temellerini basit bir şekilde açıklamak önemli. Matematik, yapay zeka modellerinin nasıl çalıştığını anlamamızı sağlayan ana araçlardır. Bu süreci basitçe anlatmak için, temel matematiksel işlemleri kullanarak bu süreçleri nasıl modellediklerini gözden geçirelim:


Temel Kavramlar

Girdi ve Çıktı: Yapay zeka modeli, girdi olarak veri alır ve bu veriler üzerinde işlem yaparak bir çıktı üretir. Örneğin, bir resim tanıma sistemi, resimlerdeki nesneleri tanımak için pikselleri (resmin en küçük renk birimleri) girdi olarak kullanır ve hangi nesnelerin görüldüğünü söyleyen bir çıktı verir.


Ağırlıklar ve Eşikler: Her yapay sinir ağında, girdilerle çıktılar arasındaki ilişkiyi belirleyen "ağırlıklar" (weights) ve "eşikler" (biases) vardır. Ağırlıklar, girdilerin çıktı üzerindeki etkisini ölçerken, eşikler belirli bir tepkinin tetiklenip tetiklenmeyeceğini kontrol eder.


İleri Besleme ve Aktivasyon Fonksiyonu

İleri Besleme (Feedforward): Bu süreçte, girdi verileri ağın başından sonuna doğru işlenir. Her katmandaki her nöron, kendisine gelen girdileri alır, bunları ağırlıklarla çarpar ve toplar. Sonra, bu toplama eşik değeri eklenir.


Aktivasyon Fonksiyonu: Elde edilen toplam, bir "aktivasyon fonksiyonu"ndan geçirilir. Bu fonksiyon, nöronun ne kadar "aktif" olacağını belirler ve genellikle non-lineer bir fonksiyondur. Örneğin, ReLU (Rectified Linear Unit) aktivasyon fonksiyonu, negatif değerleri sıfıra eşitler ve pozitif değerleri olduğu gibi bırakır. Bu, modelin karmaşık problemleri çözebilmesi için gereken non-lineer ilişkileri yakalamasına yardımcı olur.


Geri Yayılım ve Optimizasyon

Hata Fonksiyonu: Modelin tahminleri ile gerçek değerler arasındaki farkı ölçen bir fonksiyondur. Bu farka "kayıp" veya "hata" denir.


Geri Yayılım (Backpropagation): Hata, çıktıdan girişe doğru geri yayılır. Bu süreçte, her nöronun ağırlıkları, hata oranını minimize edecek şekilde güncellenir. Bu güncelleme, genellikle "gradyan inişi" adı verilen bir yöntemle yapılır. Gradyan inişi, hatanın en hızlı azaldığı yönü bulur ve ağırlıkları bu yön doğrultusunda ayarlar.


Bu matematiksel işlemler, yapay zekanın nasıl "düşündüğünü" ve "öğrendiğini" temsil eder. Bu işlemler sayesinde, yapay zeka, veriler arasındaki karmaşık ilişkileri anlayabilir ve yeni bilgiler üretebilir. Matematik, yapay zekanın bu karmaşık işlemleri doğru ve etkili bir şekilde yapmasını sağlar.


LLM i basit ve matematiksel olarak bir aptala anlatır gibi anlatır mısın?



Tabii, dil modelleri (LLM'ler) gibi büyük yapay zeka sistemlerinin temel prensiplerini basit ve matematiksel bir şekilde açıklamak mümkün. Bu tür modeller, büyük miktarda metin verisini işleyerek dilin yapısını ve dildeki kalıpları öğrenirler. İşte bu süreci basit bir şekilde anlatmak:


Girdi ve Tokenizasyon

Girdi: LLM'ler, insanların yazdığı metinler gibi doğal dil verilerini işler. Örneğin, bir kullanıcı "Bugün hava nasıl?" diye sorduğunda, bu cümle modelin girdisi olur.


Tokenizasyon: Metin, anlamı koruyacak şekilde küçük parçalara bölünür. Bu parçalar "token" adı verilen birimlerdir. Örneğin, "Bugün hava nasıl?" cümlesi "Bugün", "hava", "nasıl", "?" gibi tokenlara ayrılabilir.


Embeddingler ve Modelin İşleyişi

Embedding: Her bir token, matematiksel bir vektöre dönüştürülür. Bu vektörler, tokenların anlamını ve birbiriyle olan ilişkilerini yansıtır. Bu süreç, metni matematiksel bir formata çevirir.


İleri Besleme (Feedforward): Bu embeddingler, modelin bir dizi matematiksel işlemden geçmesini sağlar. Her katman, girdi olarak bir önceki katmandan alınan bilgileri işler ve bir sonraki katmana aktarır. Bu süreç, modelin dilin karmaşık yapısını anlamasına yardımcı olur.


Tahmin ve Çıktı Üretimi

Tahmin: Model, tokenler ve onların anlamları hakkında öğrendikleri temelinde yeni token tahminlerinde bulunur. Örneğin, "Bugün hava" ifadesinden sonra "güzel" kelimesinin gelme olasılığı yüksek tahmin edilebilir.


Çıktı Üretimi: Model, tahmin ettiği tokenleri birleştirerek doğal ve akıcı bir dil üretir. Eğer soru "Bugün hava nasıl?" ise, model "Bugün hava güneşli" gibi bir cümle üretebilir.


Öğrenme Süreci

Eğitim: LLM'ler, çok büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. Model, metinlerdeki kalıpları ve ilişkileri öğrenmek için geri yayılım (backpropagation) ve gradyan inişi gibi yöntemler kullanır. Bu, modelin dil yapısını daha iyi anlamasını sağlar.


Güncelleme: Modelin performansı sürekli olarak değerlendirilir ve ağırlıklar, en iyi sonucu vermek üzere güncellenir.


Bu basit açıklama, büyük dil modellerinin temel işleyişini gösterir. LLM'ler, dilin yapısını ve kullanımını öğrenerek, insanlar gibi doğal ve anlamlı dil üretebilirler. Matematiksel işlemler ve veri analizi, bu sürecin temel taşlarını oluşturur.

Hedef, bu teknoloji ile insanları dijital olarak klonlamak.

 




Dijital dünyanın yeni gözdesi, dijital ikiz teknolojisi..
Hedef, bu teknoloji ile insanları dijital olarak klonlamak.
Peki nedir bu dijital ikiz teknolojisi, günümüzde nasıl kullanılıyor, bu teknolojinin uzun vadede faydaları ne olacak? 

Yapay zekanın hızlı gelişimi / Ayşegül İldeniz & Fatih Altaylı - Teke Tek Bilim



Turk Ninja youtube kanalı açıldı. Buradan ulaşabilirsiniz.


Turk Ninja youtube kanalı açıldı. Buradan ulaşabilirsiniz.

Yapay Zeka Demo Günü 2024



2024 yılında da önceki yıllardaki gibi her ay demo günü yapmaya devam ediyoruz. AWS, Bilkent Cyberpark, BtcTurk, Doğuş Teknoloji, Driventure, Skyloop, TEB, Teknoloji Yatırım, Tenity, Türk Telekom, Turkcell, Türkiye Kalkınma Fonu ve Yapı Kredi desteğiyle Şubat ayında yapay zeka girişimleri yatırımcıların karşısına çıktı. 

Jürimiz tarafından seçilen aşağıdaki girişimlerin yatırımcı sunumlarını canlı izlemek için linklere tıklayabilirsiniz.

0:00:00 Başlangıç
0:01:41 Açılış
0:02:33 Girişimler
0:03:01 Ana Konuşmacılar: Özcan Çavuş (Doğuş Teknoloji), Tuğçe Tabanlı (InvenDO Venture Studio)
0:13:41 Ana Konuşmacı: Tunç Özgül (AWS)
0:23:28 Jüri: Mert Bostanoğlu (Turkcell)
0:25:52 CogniScope
0:31:50 Younique
0:36:29 text2test
0:45:09 ALLWISE
0:52:30 Eyecheckup
0:58:09 selfweller
1:05:00 Wordego
1:15:17 Jüri Değerlendirme
1:16:00 Kapanış

TRAI Meetup 78: Sigortacılıkta Dijital Dönüşüm: Insurtech ve Yapay Zekâ

 



Buradan ulaşabilirsiniz.


TRAI Meetup 78: Sigortacılıkta Dijital Dönüşüm: Insurtech ve Yapay Zekâ

Event by Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI)

Bağlantısallık Yöntemi – Prof. Dr. Türker Kılıç | Okan Bayülgen ve Yalın Alpay ile Tekinsiz Masa #10



Qlerify



Buradan ulaşabilirsiniz.




Hakkımızda

Deneyimli teknoloji girişimcileri olarak, süreç ve veri modelleme platformumuzla organizasyonların dijitalleşme projelerindeki hızını artırmalarına yardımcı oluyoruz.


Performans Toplantısı

"Günümüzün en büyük zorluğu daha hızlı kod yazmak değil, alanı daha hızlı anlamaktır."

Alberto Brandolini

Fonksiyonel olmayan yazılım geliştirme projelerinden bıktığımız için Qlerify'i yarattık. Özellikle, insanların birbirlerini saatler, haftalar ve aylar boyunca anlamadıkları korkunç gereksinim toplama toplantılarından sonra sonunda vazgeçtikleri yerde. Kendimiz kullanmak istediğimiz araçları ve yöntemleri yaratmak için yola çıktık. Yolculuğumuz sırasında, Event Storming, BEAM, BPM, Kullanıcı Hikayesi Haritalama ve Alan Odaklı Tasarım gibi güçlü yöntemler için destek uyguladık. Birkaç iterasyondan sonra aracımızın ilk ölçeklenebilir sürümünü 2022'de yayınladık ve nihayet müşterilerin başarı şanslarını artırma konusunda yardımcı olabiliriz.


Takımımızla Tanışın

Nikolaus Varzakakos


COO


Staffan Palopää


CEO & CTO


Kristofer Klerfalk


Yönetim Kurulu Başkanı


Miikka Kataja


Satış Başkanı


Qlerify Aracı

Qlerify platformu, kullanıcıların Jeneratif AI ve benzersiz bir sürükle ve bırak kullanıcı arayüzü kullanarak benzeri görülmemiş bir kolaylık ve hızla süreç ve veri modelleri oluşturmasına olanak tanır. Kendimizi benzer araçlardan nasıl ayırdığımız hakkında daha fazla bilgi edinin.


Bizimle Ortak Olun

Daha fazla ortak arıyoruz! Müşteri projelerinizde yeni büyüme fırsatları kilidini açın ve rekabet avantajı elde edin. Daha fazla bilgi almak isterseniz ulaşın.

Zen Felsefesi ile Bilgisayar Bilimleri-Teknoloji-Yapay zeka arasında nasıl bir ilişki vardır?


Tabloda listelenen Zen prensipleri Türkçe'ye şu şekilde çevrilebilir:


"Benlik" diye bir şey yoktur

Her şey sürekli değişir

Değer verdiğimiz şeyler "boştur"

Bağlanmak acının kaynağıdır

Evrendeki her şey birbiriyle bağlantılıdır

Mantığımız yanıltıcıdır

Acı verici şeylerin olabileceğini kabul et

Şu an'da ol ve dikkatli ol

Meditasyon uyanışın yoludur

Açgözlülük ve arzudan özgür ol

Yargılayıcı olma, şüphe etme

Zihinsel huzur için merhamet şarttır

Hayat basit olmalıdır

Bir topluluk oluştur ve ona katkıda bulun

Şükranını göster ve saygı gösterZen felsefesi ile bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka arasındaki ilişki, ilk bakışta birbiriyle alakasız gibi görünse de, aslında birçok ortak noktaya sahiptir. Bu ilişkiyi anlamak için, her iki alanın temel prensiplerine ve uygulamalarına daha yakından bakmak faydalı olacaktır.


Zen Felsefesi

Zen felsefesi, genellikle Budizm'in bir dalı olarak kabul edilir ve Japonya'da önemli bir kültürel etkiye sahiptir. Zen, deneyim yoluyla doğrudan kavrayışın ve içsel huzurun peşinde koşar. Bu felsefe, karmaşık düşüncelerden uzak durarak, şimdiki anın farkındalığına ve basitliğe vurgu yapar. Zen, bireyin zihnini açıklık, esneklik ve yargılamadan uzak bir duruma getirme pratiğini teşvik eder.


Bilgisayar Bilimleri, Teknoloji ve Yapay Zeka

Bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka, bilgiyi işleme, analiz etme ve insan hayatını kolaylaştırmak için otomatik çözümler geliştirme üzerine odaklanır. Bu alanlar, algoritmalar, programlama, veri analizi ve makine öğrenimi gibi kavramları içerir. Yapay zeka, özellikle, insan benzeri zeka gösteren sistemlerin oluşturulması ve bu sistemlerin problem çözme, öğrenme ve karar verme yeteneklerinin geliştirilmesi ile ilgilenir.


Ortak Noktalar

Basitlik ve Öz: Zen felsefesindeki basitlik ve özün kavranması, bilgisayar bilimlerinde ve yapay zekada da önemli bir prensiptir. Karmaşık sistemlerin ve algoritmaların daha verimli ve etkili hale getirilmesi, Zen'in basitliğe verdiği önemle paralellik gösterir.


Şimdiki Ana Odaklanma: Zen'deki şimdiki anın farkındalığı, bilgisayar bilimlerinde ve yapay zekada, gerçek zamanlı sistemlerin ve uygulamaların geliştirilmesinde önemli bir rol oynar. Bu sistemler, anlık verileri işleyerek hızlı ve etkili kararlar almalıdır.


Esneklik ve Adaptasyon: Zen, zihni esnek tutma ve değişen koşullara adapte olma becerisine vurgu yapar. Yapay zekada da, öğrenme algoritmaları ve sistemler sürekli olarak yeni verilere adapte olur ve kendilerini geliştirirler.


İçsel Huzur ve Problem Çözme: Zen meditasyonu, bireyin zihnini sakinleştirerek, daha net düşünmesine ve problemleri daha etkili bir şekilde çözmesine olanak tanır. Benzer şekilde, bilgisayar bilimleri ve yapay zeka, karmaşık problemleri çözmek için sistemli ve mantıklı yaklaşımlar geliştirir.


Sonuç

Zen felsefesi ile bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka arasındaki ilişki, her iki alanın da temel prensipleri ve yaklaşımları açısından görülebilir. Zen'in basitlik, şimdiki anın farkındalığı, esneklik ve içsel huzur gibi kavramları, teknolojik gelişmeler ve yapay zeka uygulamalarıyla paralellikler gösterir. Bu ilişki, teknolojinin insan yaşamını iyileştirme çabalarında, Zen felsefesinin sağladığı derinlik ve perspektiften yararlanabileceğini gösterir.


Zen felsefesi ve bilgisayar bilimleri, teknoloji, yapay zeka arasındaki ilişkiyi daha da derinleştirdiğimizde, bu disiplinler arasındaki etkileşimlerin, sadece felsefi düzeyde değil, aynı zamanda pratik uygulamalarda da kendini gösterdiğini görebiliriz. Bu ilişkinin bazı pratik yönlerini ve potansiyel etkilerini inceleyelim:


Tasarım ve Kullanıcı Deneyimi (UX)

Zen prensipleri, minimalizm ve kullanıcı odaklı tasarım gibi kavramlarla doğrudan ilişkilidir. Bu prensipler, teknoloji ve yapay zeka uygulamalarının tasarımında önemli bir rol oynayabilir. Örneğin, Zen'in sadelik ve işlevsellik vurgusu, daha sade ve kullanıcı dostu arayüzlerin geliştirilmesine ilham verebilir. Kullanıcı deneyimi (UX) tasarımında, Zen felsefesinden alınan bu yaklaşımlar, kullanıcıların uygulamaları daha rahat ve verimli bir şekilde kullanmalarını sağlayabilir.


Kod Yazma ve Yazılım Geliştirme

Zen felsefesinin bir başka etkisi, yazılım geliştirme sürecinde görülebilir. Zen, gereksiz ayrıntılardan kaçınmayı ve özüne odaklanmayı teşvik eder. Bu, kod yazımı ve yazılım geliştirme pratiğine, daha temiz, daha okunabilir ve daha etkili kod yazma ilkesi olarak yansıyabilir. Yazılım mühendisleri, Zen prensiplerini benimseyerek, karmaşıklığı azaltabilir ve kodun bakımını ve güncellenmesini kolaylaştırabilir.


Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Yapay zeka ve makine öğrenimi, özellikle öğrenme algoritmalarının tasarımı ve optimizasyonunda Zen felsefesinden esinlenebilir. Zen'in adaptasyon ve esneklik vurgusu, yapay zeka sistemlerinin yeni senaryolara adaptasyonunu ve öğrenme süreçlerinin iyileştirilmesini teşvik edebilir. Bu, yapay zeka uygulamalarının daha esnek ve verimli hale gelmesine yardımcı olabilir.


Etik ve Sosyal Sorumluluk

Zen felsefesi, etik ve sosyal sorumluluk kavramlarına da derin bir önem atfeder. Bu, teknoloji ve yapay zeka geliştiricileri için, çalışmalarının sosyal etkilerini ve etik boyutlarını dikkate almaları gerektiği anlamına gelir. Zen, teknoloji ürünlerinin ve yapay zeka sistemlerinin insan refahına nasıl hizmet edebileceği üzerine derinlemesine düşünmeyi teşvik edebilir.


Sürekli Öğrenme ve Kendini Geliştirme

Son olarak, Zen felsefesi ve bilgisayar bilimleri arasındaki ilişki, sürekli öğrenme ve kendini geliştirme arzusunda da kendini gösterir. Zen, bireyin kendini sürekli olarak geliştirmesini ve yeni bilgileri keşfetmesini teşvik eder. Bu yaklaşım, teknoloji ve yapay zeka alanında çalışan profesyoneller için de geçerlidir, çünkü bu alanlar sürekli değişim göstermektedir ve yeniliklere açık olmak büyük önem taşır.


Sonuç

Zen felsefesi ile bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka arasındaki ilişki, her iki alanın da insan deneyimini zenginleştirme ve iyileştirme potansiyelini vurgular. Zen'in sunduğu prensipler, teknoloji ve yapay zeka uygulamalarının tasarımı, geliştirilmesi ve etik kullanımı üzerinde derin bir etkiye sahip olabilir. Bu etkileşim, teknolojinin sadece işlevsel değil, aynı zamanda insanların ruhsal ve duygusal ihtiyaçlarını da karşılayabilecek şekilde geliştirilmesine olanak tanır.


Yenilikçi Çözümler ve Yaratıcılık

Zen felsefesinin basitlik, doğrudan deneyim ve anın farkındalığı gibi prensipleri, teknoloji ve yapay zeka alanında çalışanlar için yenilikçi çözümler üretme ve yaratıcılığı teşvik etme potansiyeline sahiptir. Bu prensipler, karmaşık problemlere yaratıcı ve basitleştirilmiş çözümler bulma sürecini destekleyebilir. Zen, bireyin zihnini açarak, alışılagelmiş düşünme kalıplarının ötesine geçmeyi ve yeni perspektifler keşfetmeyi teşvik eder.


İnsan-Makine Etkileşimi

Zen felsefesinin insanın iç dünyasına verdiği önem, insan-makine etkileşimi (HMI) alanında da önemli bir rol oynayabilir. Makinelerin ve yapay zeka sistemlerinin insanlarla daha doğal ve anlamlı yollarla etkileşime girmesini sağlayan teknolojilerin tasarımında Zen prensiplerinden yararlanılabilir. Bu, teknolojinin insan yaşamına daha uyumlu ve entegre bir şekilde dahil olmasına yardımcı olur.


Sürdürülebilirlik ve Teknolojinin Etkisi

Zen felsefesinin doğa ile uyum içinde yaşama vurgusu, teknolojinin çevresel etkilerini dikkate almanın önemini de hatırlatır. Sürdürülebilirlik, teknoloji ve yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesinde giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Zen, teknolojik gelişmelerin sadece şu anki ihtiyaçları değil, aynı zamanda gelecek nesillerin refahını da göz önünde bulundurarak tasarlanmasını teşvik eder.


Zen ve Teknolojik Felsefe

Son olarak, Zen felsefesi, teknolojinin insan hayatındaki rolü üzerine derinlemesine düşünmek için bir çerçeve sunar. Bu, teknolojinin sadece araçsal bir değer taşımadığını, aynı zamanda insanların kendilerini ifade etme, dünyayı algılama ve anlamlandırma biçimlerini şekillendirdiğini anlamamıza yardımcı olur. Zen, teknolojiyi kullanırken bilinçli ve dikkatli olmanın önemini vurgular, böylece teknoloji, insanların gerçek ihtiyaçlarına hizmet eder ve yaşamlarını gerçekten zenginleştirir.


Sonuç

Zen felsefesi ile bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka arasındaki ilişki, her iki alanın da insan deneyimine nasıl hizmet edebileceği ve bu süreçte nasıl bir etik duruş sergileyebileceği üzerine derinlemesine düşünmeyi teşvik eder. Zen prensipleri, teknolojiyi daha bilinçli, etik ve insan odaklı bir şekilde tasarlama ve kullanma yolunda ilham verici bir kaynak olabilir. Bu, hem teknolojik gelişmelerin sürdürülebilirliğini hem de bu gelişmelerin insan yaşamı üzerindeki olumlu etkilerini maksimize etmeye yardımcı olabilir.

Efsanevi Jim Keller’dan Sam Altman’ın çip planına yanıt: 1 trilyon dolara yaparım


Efsanevi çip mimarı Jim Keller, Sam Altman'ın yapay zeka çipleri üretmek için 7 trilyon dolarlık planına yanıt verdi: 'Bunu 1 trilyon dolardan daha ucuza yapabilirim'

Yapay Zeka'nın (AI) çalışma prensiplerini sekiz adımda açıklayan bir infografik



Bu görsel, Yapay Zeka'nın (AI) çalışma prensiplerini sekiz adımda açıklayan bir infografiktir. İngilizce olarak sunulan bu adımları Türkçeye çevirecek olursak:


Sorunu Tanımlama: Problemi tanı ve görevi tanımla.


İstenen sonucu belirle ve performans metriklerini kur.

İlgili verileri derle.

Veri Toplama ve Hazırlama: Verileri topla ve hazırla.


Verileri temizle, ön işlemden geçir ve etiketle.

Verileri eğitim, doğrulama ve test setlerine ayır.

Modelleri ve Algoritmaları Seçme: Uygun AI tekniklerini seç.


Uygun bir algoritma veya model geliştir.

Model parametrelerini uygun şekilde yapılandır.

Modeli Eğitme: Modeli eğit.


Eğitim verilerini modele gir.

Model ağırlıklarını azalan kayıpla ayarla.

Veri kullanarak model performansını izle.

Model Performansını Değerlendirme: Modelin performansını değerlendir.


Eğitilmiş modeli görülmemiş veriler üzerinde test et.

Önceden tanımlanmış metriklerle performansı ölç.

İyileştirme için alanları belirle.

İnce Ayar ve Optimizasyon: Modeli ince ayarla ve optimize et.


Hiperparametreleri ince ayarla veya modeli ayarla.

Özellik mühendisliği yap.

Modeli tekrar eğit ve performansı değerlendir.

Modeli Yayınlama: Modeli uygulamaya entegre et.


Eğitilmiş modeli hedef uygulamaya entegre et.

Gerçek dünya model performansını izle.

Modeli yeni verilerle güncelle.

Etik Hususlar: AI sisteminin etiğini sağla.


Sistemin adil ve şeffaf olmasını sağla.

Olası önyargıları ve istenmeyen sonuçları tespit et.

Veri gizliliği ve güvenlik kurallarına uy.

Görselin alt kısmında "Yapay Zeka'nın Kısaca Çalışma Prensibi" başlığı altında dört adımda özetlenmiş bir süreç bulunmaktadır:


Sorun Seçimi ve Tanımı: Veri temizliği ve seçimi yap, sınıf temsili için önyargı kontrolü yap, aşırı örneklemeyi veya az örneklemeyi dikkate al.

Algoritma Seçimi: Klasik algoritmalar ile derin öğrenme arasında seçim yap.

Model Oluşturma: Özellik seçimi, ağırlıklar ve hiperparametreler ile model oluştur.

Model Eğitimi ve İzleme: Eğitim sırasında veri dağılımını, test sırasında doğruluğu ve F-Skor gibi metrikleri göz önünde bulundurarak modeli izle.

Bu adımlar, yapay zeka modellerinin nasıl geliştirildiğini ve nasıl çalıştığını kavramak için temel bir rehber sunmaktadır.


Örnek bir senaryo olarak, bir sağlık uygulaması için hasta teşhisi koyan bir yapay zeka modeli geliştireceğimizi varsayalım. İşte adım adım bu sürecin detayları:


Sorunu Tanımlama: Amacımız, hastaların klinik verilerini ve tıbbi görüntülerini analiz ederek belirli hastalıkları teşhis eden bir model oluşturmak. Performans metriği olarak, modelin doğruluğunu (hastalığı doğru teşhis etme yüzdesi) ve F-Skoru (modelin hassasiyet ve geri çağırma dengesi) kullanacağız.


Veri Toplama ve Hazırlama: Hastane kayıtlarından ve sağlık veri tabanlarından anonimleştirilmiş hasta verilerini toplarız. Veriler temizlenir, yanlış veya eksik veriler düzeltilir ve her bir veri öğesi (örneğin, tıbbi görüntüler, laboratuvar sonuçları) etiketlenir. Veriler eğitim, doğrulama ve test olmak üzere üç kısma ayrılır.


Modelleri ve Algoritmaları Seçme: Hastalık teşhisi için genellikle derin öğrenme modelleri tercih edilir, özellikle görüntü işlemede başarılı olan konvolüsyonel sinir ağları (CNN). Bu modeller, verilerin karmaşıklığını ve yüksek boyutluluğunu ele alabilir.


Modeli Eğitme: Eğitim verileri modelimize beslenir. Model, kaybı azaltmak için ağırlıklarını iteratif olarak ayarlar. Performans, doğrulama seti üzerinde düzenli aralıklarla izlenir.


Model Performansını Değerlendirme: Model, daha önce hiç görmediği test veri seti üzerinde değerlendirilir. Burada modelin gerçek dünya verileri üzerindeki performansını ölçmek için doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve F-Skoru gibi metrikler kullanılır.


İnce Ayar ve Optimizasyon: Modelin performansı yeterli değilse, hiperparametrelerin ayarları (örneğin, öğrenme oranı, batch boyutu) değiştirilir veya özellik mühendisliği yoluyla veri setine yeni değişkenler eklenir. Model tekrar eğitilir ve performansı değerlendirilir.


Modeli Yayınlama: Model, bir sağlık bilgi sistemi uygulamasına entegre edilir. Gerçek zamanlı hasta verileri ile modelin performansı izlenir ve yeni verilere göre güncellenir.


Etik Hususlar: Modelin adil ve şeffaf olduğundan emin olmak için demografik çeşitlilik gösteren verilerle testler yapılır. Önyargı tespiti yapılır ve gerekirse düzeltmeler yapılır. Hasta mahremiyeti ve veri güvenliği en yüksek standartlarda tutulur.


Bu sürecin her adımı, modelin başarılı ve etik bir şekilde çalışması için kritik öneme sahiptir. Her bir adım dikkatlice planlanmalı ve uygulanmalıdır.

LLM "Large Language Model" nedir? LLM SSS ve Cevapları


 

LLM nedir?


LLM, "Language Model" kelimelerinin baş harflerinden oluşan bir kısaltma olan "Large Language Model" ifadesinin kısaltmasıdır. Geniş Dil Modelleri, doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan yapay zeka sistemleridir. Bu modeller, büyük miktarlardaki metin verisini analiz ederek dilin yapısını, anlamını ve kullanımını öğrenirler. Sonuç olarak, metin üretme, metni anlama, çeviri yapma, özetleme ve soru-cevap gibi birçok farklı dil işleme görevini yerine getirebilirler.


LLM'ler, insanların yazdığı veya söylediği doğal dildeki ifadeleri anlama ve bu ifadelerle etkileşim kurma yeteneğine sahiptir. Bu modeller, genellikle milyonlarca veya milyarlarca kelime içeren veri setlerinden öğrenirler ve bu sayede geniş bir dil bilgisine ve çeşitli konular hakkında bilgiye erişim sağlarlar.


GPT (Generative Pre-trained Transformer) serisi, OpenAI tarafından geliştirilen ve en bilinen LLM örneklerinden biridir. GPT modelleri, geniş bir yelpazede dil tabanlı görevlerde yüksek performans sergileyebilir ve metin üretme, soru-cevap, özetleme gibi işlemleri gerçekleştirebilirler. Bu modeller, önceden eğitilmiş ve çeşitli görevler için özelleştirilebilir, bu sayede farklı uygulama ve hizmetlerde kolaylıkla kullanılabilirler.

LLM SSS ve Cevapları

LLM'ler (Büyük Dil Modelleri) hakkında sık sorulan sorular (SSS) ve cevapları aşağıda verilmiştir:


1. LLM Nedir?

LLM, "Large Language Model" (Büyük Dil Modeli) ifadesinin kısaltmasıdır. Genellikle yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) teknolojileri kullanılarak oluşturulan, büyük miktarlardaki metin verisinden öğrenen ve bu sayede dil tabanlı görevleri gerçekleştirebilen gelişmiş sistemlerdir.


2. LLM'ler Nasıl Çalışır?

LLM'ler, önceden büyük metin veri setleriyle eğitilir. Bu eğitim sırasında, model dilin yapısını, anlamını ve bağlamını öğrenir. Eğitimden sonra, model gelen sorgulara veya metinlere bağlı olarak uygun yanıtlar üretebilir, metin özetleyebilir, çeviri yapabilir ve daha birçok dil işleme görevini yerine getirebilir.


3. LLM'lerin Kullanım Alanları Nelerdir?

Metin üretme ve içerik oluşturma

Soru-cevap sistemleri

Metin özetleme

Doğal dilde arama

Çeviri hizmetleri

Duygu analizi

Otomatik kodlama ve programlama yardımı

4. LLM'lerin Avantajları Nelerdir?

Zaman tasarrufu: Otomatik metin üretimi ve işleme ile zaman tasarrufu sağlar.

Verimlilik: Büyük miktarda veriyi hızlı ve etkili bir şekilde işleyebilir.

Esneklik: Çeşitli dil işleme görevlerinde kullanılabilir.

Gelişmiş anlama: Bağlamı ve dilin nüanslarını anlayabilir.

5. LLM'lerin Dezavantajları veya Sınırlılıkları Nelerdir?

Yanlılık riski: Eğitim verilerindeki yanlılıkları öğrenebilir ve yansıtabilir.

Anlam karmaşası: Belirsiz ifadeler veya çok anlamlı kelimelerle başa çıkma konusunda sınırlı olabilir.

Yaratıcılık sınırları: İnsan yaratıcılığının derinliklerine ulaşamayabilir.

Güvenlik ve gizlilik endişeleri: Kullanıcı verilerinin işlenmesi ve saklanması konusunda endişelere neden olabilir.

6. Bir LLM Nasıl Eğitilir?

Bir LLM, genellikle unsupervised learning (gözetimsiz öğrenme) teknikleri kullanılarak, büyük veri setleri üzerinde eğitilir. Model, metinlerdeki örüntüleri, ilişkileri ve dil bilgisini öğrenmek için milyonlarca örnek üzerinden iterasyonlar yapar.


7. LLM'ler Güvenilir mi?

LLM'ler genellikle yüksek doğrulukta yanıtlar üretir, ancak her zaman %100 güvenilir değildirler. Yanlış bilgi veya bağlam dışı yanıtlar verebilirler, bu yüzden önemli kararlar alırken insan denetimi ve doğrulaması önemlidir.


8. LLM'leri Kimler Kullanabilir?

Araştırmacılar, geliştiriciler, içerik üreticileri, pazarlamacılar ve eğitimciler dahil olmak üzere çeşitli sektörlerden ve meslek gruplarından bireyler ve kuruluşlar LLM'leri kullanabilir.


Bu SSS, LLM'ler hakkında genel bir bakış sağlamakta ve bu teknolojinin potansiyelini ve sınırlılıklarını anlamaya yardımcı olmaktadır. Teknoloji geliştikçe ve bu modeller daha fazla veri ile eğitildikçe, performansları ve uygulama alanları da genişlemeye devam edecektir. İşte LLM'lerle ilgili daha fazla bilgi:


9. LLM'lerin Geleceği Nedir?

LLM'lerin geleceği, teknolojinin sürekli gelişimiyle şekillenecek. Daha sofistike ve anlayışlı modellerin geliştirilmesi bekleniyor. Bu, daha doğru çeviriler, daha insansı metin üretimi ve daha karmaşık dil işleme görevlerinin üstesinden gelebilen sistemler anlamına gelir. Ayrıca, etik standartlar ve veri gizliliği konularında da ilerlemeler olması beklenmektedir.


10. LLM'ler Etik ve Gizlilik Konularını Nasıl Ele Alır?

LLM'lerin eğitimi ve kullanımı sırasında etik ve gizlilik konuları önemlidir. Geliştiriciler, eğitim verilerinin çeşitliliğini ve adil temsili sağlamak, yanlış bilgileri ve önyargıları azaltmak için önlemler almalıdır. Ayrıca, kullanıcı verilerinin işlenmesi ve saklanması konusunda şeffaflık ve güvenlik sağlanmalıdır.


11. LLM'lerin Sınırlılıklarını Nasıl Aşabiliriz?

LLM'lerin sınırlılıklarını aşmak için çeşitli yöntemler uygulanabilir:


Daha çeşitli ve kapsamlı veri setleri ile eğitim yaparak yanlılık ve eksik bilgi sorunlarını azaltmak.

İnsan müdahalesi ve denetimi ile modellerin ürettiği çıktıların doğruluğunu artırmak.

Modelin anlama ve çıkarım yeteneklerini geliştirecek yeni algoritmalar ve teknikler üzerinde çalışmak.

12. LLM'ler Nasıl Erişilebilir ve Kullanılabilir?

LLM'ler genellikle API'ler aracılığıyla erişilebilir ve kullanılabilir. OpenAI gibi kuruluşlar, GPT serisi gibi modellere genel erişim sağlar. Bu API'ler, geliştiricilerin kendi uygulamalarına, web sitelerine veya hizmetlerine dil işleme yetenekleri entegre etmelerine olanak tanır.


13. LLM'leri Kullanırken Nelere Dikkat Edilmelidir?

LLM'leri kullanırken, üretilen içeriğin doğruluğunu ve uygunluğunu gözden geçirmek önemlidir. Ayrıca, kullanılan verilerin gizliliğine ve kullanıcıların bilgilerinin korunmasına özen göstermek gereklidir. Yanlılık ve etik konularına duyarlı olmak ve bu sorunları ele almak için aktif çabalar da önemlidir.


LLM'ler, dil işleme ve yapay zeka alanında heyecan verici gelişmeler sunuyor. Ancak, bu teknolojinin potansiyelini tam olarak anlamak ve etkili bir şekilde kullanmak için hem teknik hem de etik konularda bilinçli olmak gereklidir.

Bu videodaki görüntüler tamamen yapay zekayla üretildi, Ben hariç! Open AI'dan yeni model: SORA




00:00 Yapay zeka modeli "Sora", metinden video üretebiliyor ve kullanıcının isteklerine göre görüntüleri oluşturabiliyor.
01:16 Sora'nın geliştirilmesi, gerçek dünya etkileşimi gerektiren problemleri çözmeye yardımcı olmak amacıyla fiziksel dünyayı anlamasını ve simüle etmesini hedefliyor.
02:45 Sora'nın ürettiği görüntüler, gerçekçi fiziksel özelliklere sahip, hatta bazıları "raytracing" gibi oyunlarda kullanılan teknikleri anımsatıyor.
05:43 Sora'nın bazı eksiklikleri ve hataları bulunmakla birlikte, genel olarak ilk versiyonlarla karşılaştırıldığında daha olgun bir model olduğu görülüyor.
09:10 Sora'nın ürettiği videolar C2PA standartlarında meta verilerle donatılıyor, ancak bu önlemlerin yeterli olup olmadığı belirsizliğini koruyor.
12:01 Yapay zeka teknolojisi alanında şirketler arasında yoğun bir rekabet var, örneğin Google'ın Gemini modeli ve Nvidia'nın artan piyasa değeri bu rekabetin bir yansıması.

YAPAY ZEKA NEDİR? | Fildişi Kule - Dr. Taylan Yıldız, Yalın Alpay



Senior Software Engineer olarak Machine Learning alanında uzmanlaşmak istiyorum



Senior Software Engineer olarak Machine Learning (ML) alanında uzmanlaşmak, teknoloji sektöründeki en heyecan verici ve hızla büyüyen alanlardan biridir. Bu yolda ilerlemek için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:


Temel Bilgileri Öğrenin: Python gibi bir programlama dilinde yetkin olmanız gerekiyor. Ayrıca, istatistik ve lineer cebir gibi temel matematik bilgileri de önemlidir.


Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Konularını Öğrenin: Çeşitli online kurslar ve kitaplar aracılığıyla makine öğrenmesi ve derin öğrenme teorilerini, algoritmalarını öğrenebilirsiniz. Örnek olarak Coursera, Udacity ve edX gibi platformlardaki kursları inceleyebilirsiniz.


Pratik Yapın: Kendi projelerinizi geliştirerek veya açık kaynak projelere katkıda bulunarak bilgilerinizi pekiştirebilirsiniz. Kaggle gibi platformlarda gerçek dünya veri setleri üzerinde çalışmak da iyi bir pratik olabilir.


Uzmanlık Alanı Seçin: Makine öğrenmesi geniş bir alan olduğu için, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü, öneri sistemleri gibi bir alt alanda uzmanlaşabilirsiniz.


Yenilikleri Takip Edin: ML alanı sürekli gelişmekte olduğu için, araştırma makalelerini okumak ve konferanslara katılmak önemlidir.


Soft Skills Geliştirin: Proje yönetimi, takım çalışması ve iletişim becerileri gibi soft skills, bir ML projesinin başarısında önemli bir rol oynar.


Networking Yapın: Diğer profesyonellerle bağlantı kurmak, yeni fırsatlar ve iş birlikleri için kapılar açabilir.


Bu süreçte sabırlı ve tutarlı olmak önemlidir. Makine öğrenmesi karmaşık bir alan olduğu için, öğrenme sürecinde zorluklar ve engellerle karşılaşabilirsiniz. Ancak bu zorlukların üstesinden gelmek, uzun vadede size değerli deneyimler ve beceriler kazandıracaktır.


Python'da hangi kütüphaneleri öğrenmeliyim?


Python'da makine öğrenmesi alanında uzmanlaşmak istiyorsanız, aşağıdaki kütüphaneleri öğrenmek oldukça faydalı olacaktır:


NumPy: Bilimsel hesaplamalar için temel bir kütüphane. Dizi (array) işlemleri, lineer cebir fonksiyonları gibi temel matematiksel işlemler için kullanılır.


Pandas: Veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan bir kütüphane. Veri çerçeveleri (dataframes) ile çalışmayı kolaylaştırır ve veri işleme, temizleme gibi işlemleri hızlandırır.


Matplotlib: Veri görselleştirme için kullanılan bir kütüphane. Çizgi grafikler, histogramlar, scatter plotlar gibi birçok farklı türde grafik oluşturmanıza olanak tanır.


Scikit-learn: Makine öğrenmesi algoritmalarını içeren geniş bir kütüphane. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi birçok standart ML algoritmasını barındırır.


TensorFlow ve Keras: Derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanılan kütüphaneler. TensorFlow, Google tarafından geliştirilmiş düşük seviyeli bir kütüphane iken, Keras ise TensorFlow üzerine kurulu, kullanımı daha kolay yüksek seviyeli bir API sunar.


PyTorch: Facebook tarafından geliştirilen, özellikle araştırma topluluğu tarafından tercih edilen başka bir derin öğrenme kütüphanesi. Dinamik hesaplama grafikleri ve kolay kullanımı ile bilinir.


Seaborn: Matplotlib tabanlı daha gelişmiş bir görselleştirme kütüphanesi. İstatistiksel veri görselleştirmeler yapmak için kullanılır.


SciPy: Bilimsel ve teknik hesaplamalar için kullanılan bir kütüphane. Optimizasyon, lineer cebir, entegrasyon ve istatistik gibi daha gelişmiş işlemler için kullanılır.


Bu kütüphaneler, Python'da makine öğrenmesi ve veri bilimi konularında sıkça kullanılır ve temel becerilerinizi geliştirmeniz için mükemmel bir başlangıç noktası sunar. Her birini öğrenmek zaman alacaktır, ancak bu süreçte pratik yapmak ve gerçek dünya verileri üzerinde çalışmak becerilerinizi hızla geliştirecektir.


Veri temizleme, düzenleme işleme öğrenmek için ne yapmalıyım?


Veri temizleme ve düzenleme (data cleaning and preprocessing) becerilerini geliştirmek, makine öğrenmesi ve veri bilimi projelerinin başarısında kritik bir öneme sahiptir. İşte bu becerileri öğrenmek için atabileceğiniz adımlar:


Temel Kavramları Anlayın: Veri temizleme ve işleme süreçlerini anlamak için temel kavramları öğrenin. Bunlar arasında eksik veri işleme, aykırı değerlerin tespiti ve işlenmesi, veri dönüşümü ve normalizasyon gibi konular bulunmaktadır.


Python Kütüphanelerini Öğrenin: Pandas ve NumPy gibi Python kütüphaneleri, veri temizleme ve düzenleme işlemleri için temel araçlardır. Bu kütüphanelerin temel fonksiyonlarını ve kullanım şekillerini öğrenmek önemlidir.


Online Kurslar ve Eğitimler: Udemy, Coursera ve edX gibi platformlarda veri temizleme ve işleme üzerine birçok kurs bulabilirsiniz. Bu kurslar, konuyu adım adım öğrenmenize yardımcı olur.


Kitaplar ve Öğretici İçerikler: "Python for Data Analysis" (Wes McKinney) gibi kitaplar, Pandas ve veri analizi konularında derinlemesine bilgi sunar. Ayrıca çevrimiçi bloglar ve öğretici makaleler de bu konuda yardımcı olabilir.


Pratik Yapın: Gerçek dünya veri setleriyle çalışmak, öğrendiklerinizi pekiştirmenin en iyi yoludur. Kaggle gibi platformlarda bulunan veri setleri üzerinde çalışarak pratik yapabilirsiniz.


Projeler Üzerinde Çalışın: Kendi projelerinizi başlatmak veya mevcut projelere katılmak, gerçek dünya senaryolarında veri temizleme ve düzenleme becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olacaktır.


Topluluklarla Bağlantı Kurun: Veri bilimi topluluklarına katılarak deneyimlerinizi paylaşabilir ve diğerlerinden öğrenebilirsiniz. Reddit, Stack Overflow ve GitHub, bu konuda iyi kaynaklardır.


Veri Temizleme ve İşleme Projelerini İnceleyin: GitHub gibi platformlarda yayınlanmış projeleri incelemek, gerçek dünya uygulamalarını görmek ve farklı yaklaşımları öğrenmek için iyi bir fırsattır.


Unutmayın, veri temizleme ve düzenleme süreci projeden projeye değişebilir. Bu nedenle, farklı türdeki veri setleriyle çalışmak ve çeşitli senaryolarda deneyim kazanmak önemlidir. Pratik yapmak ve sürekli öğrenmek, bu alandaki becerilerinizi geliştirecektir.


Makine öğrenmesi için Apache Spark gibi destekleyici uygulamalar ve çerçeveler nelerdir?


Makine öğrenmesi projelerinde büyük veri işleme ve analizi için kullanılan Apache Spark gibi destekleyici uygulamalar ve çerçeveler, karmaşık hesaplamaları ve veri işleme görevlerini hızlandırmak için kritik öneme sahiptir. İşte makine öğrenmesi için sıklıkla kullanılan bazı popüler araçlar ve çerçeveler:


Apache Spark: Büyük veri işleme ve analizi için kullanılan, hız ve verimlilik açısından optimize edilmiş bir açık kaynaklı dağıtık işleme sistemi. Spark, büyük veri kümeleri üzerinde hızlı işleme ve analiz yapma yeteneğiyle bilinir. Ayrıca, Spark MLlib modülü makine öğrenmesi algoritmalarının bir koleksiyonunu içerir.


Hadoop: Büyük veri setlerinin depolanması ve işlenmesi için kullanılan başka bir açık kaynaklı çerçeve. Hadoop, dağıtık sistemlerde veri depolama (HDFS) ve işleme (MapReduce) için kullanılır.


TensorFlow Extended (TFX): TensorFlow tabanlı makine öğrenmesi modellerinin üretim ortamlarında kullanımı için tasarlanmış bir platform. Veri doğrulama, modelleme, dağıtım ve izleme gibi makine öğrenmesi iş akışının çeşitli aşamalarını destekler.


Dask: Büyük veri işleme için Python'a paralel işleme kabiliyetleri ekleyen bir araç. NumPy, Pandas ve Scikit-Learn ile uyumludur ve bu kütüphanelerin kullanımını büyük veri kümeleri üzerinde genişletir.


Apache Kafka: Gerçek zamanlı veri akışı işleme için kullanılan bir dağıtık yayın-abone (publish-subscribe) mesajlaşma sistemi. Kafka, yüksek hacimli veri akışlarını işlemek ve makine öğrenmesi sistemlerine beslemek için sıklıkla kullanılır.


Kubeflow: Kubernetes üzerinde çalışan makine öğrenmesi iş yüklerini yönetmek için kullanılan bir araç. Model eğitimi, dağıtımı ve iş akışlarının yönetimi için kullanışlıdır.


Airflow: Veri işleme iş akışlarını (pipelines) planlamak, düzenlemek ve izlemek için kullanılan bir araç. Makine öğrenmesi projelerinde, veri hazırlama ve işleme iş akışlarını otomatikleştirmek için kullanılır.


MLflow: Makine öğrenmesi projelerinin yaşam döngüsünü yönetmek için kullanılan bir platform. MLflow, model eğitimi, deney takibi ve model dağıtımı gibi süreçleri yönetmeyi kolaylaştırır.


Bu araçlar ve çerçeveler, makine öğrenmesi projelerinde veri işleme, model eğitimi ve dağıtımı gibi çeşitli görevleri daha verimli ve yönetilebilir hale getirir. Her birinin özellikleri ve kullanım alanları farklıdır, bu yüzden projenizin gereksinimlerine en uygun olanları seçmek önemlidir.


2022 ve 2023 basımı önerebileceğin kitaplar nelerdir?


2022 ve 2023 yıllarında basılan ve makine öğrenmesi, veri bilimi ve ilgili teknolojiler üzerine önerebileceğim bazı güncel kitaplar şunlardır:


"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" (2nd Edition) - Aurélien Géron: Bu kitap, pratik uygulamalarla makine öğrenmesini ve derin öğrenmeyi öğretmek için mükemmeldir. Scikit-Learn, TensorFlow ve Keras kullanılarak çeşitli tekniklerin nasıl uygulanacağını adım adım anlatır.


"Python for Data Analysis" (3rd Edition) - Wes McKinney: Veri analizi için Python kullanımına odaklanır ve özellikle Pandas kütüphanesine derinlemesine bir bakış sunar. Veri manipülasyonu, temizleme ve görselleştirme konularında kapsamlı bilgiler içerir.


"Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD" - Jeremy Howard ve Sylvain Gugger: Bu kitap, fastai kütüphanesi ve PyTorch kullanarak derin öğrenme modellerini nasıl geliştireceğinizi gösterir. Derin öğrenmeye pratik bir yaklaşım sunar ve teknik detaylarla dengeli bir biçimde ilerler.


"Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists" - Andreas C. Müller & Sarah Guido: Makine öğrenmesine giriş yapmak isteyen veri bilimcileri için iyi bir kaynaktır. Scikit-Learn kullanımına odaklanarak temel kavram ve teknikleri açıklar.


"Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python" (2nd Edition) - Peter Bruce, Andrew Bruce, ve Peter Gedeck: İstatistiksel yöntemlerin veri bilimi bağlamında nasıl kullanılacağını gösterir. R ve Python örnekleri ile istatistiksel kavramları anlamak için pratik bir rehberdir.


"The Hundred-Page Machine Learning Book" - Andriy Burkov: Makine öğrenmesinin temel kavramlarını ve yöntemlerini kısa ve öz bir şekilde anlatan bu kitap, özellikle zamanı kısıtlı olan okuyucular için idealdir.


"AI and Machine Learning for Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence" - Laurence Moroney: Bu kitap, programlama deneyimi olan ancak AI ve makine öğrenmesine yeni başlayanlar için yazılmıştır. Temel kavramları ve TensorFlow kullanımını anlatır.


Bu kitaplar, makine öğrenmesi ve veri bilimi alanlarında hem teorik temelleri hem de pratik uygulamaları kapsar. Alanınıza ve ilgi düzeyinize göre bu kitaplardan bir veya birkaçını seçebilirsiniz. Özellikle hızlı değişen bu alanda güncel kalmak için yeni baskıları ve en son yayınları takip etmek önemlidir.


2022 ve 2023 yapımı önerebileceğin kurslar nelerdir?


2022 ve 2023 yıllarında sunulan, makine öğrenmesi, veri bilimi ve ilgili teknolojiler üzerine önerebileceğim bazı popüler ve güncel çevrimiçi kurslar şunlardır:


Coursera - "Machine Learning" by Andrew Ng: Bu kurs, makine öğrenmesinin temellerini anlatır ve geniş bir popülerliğe sahiptir. Andrew Ng, Stanford Üniversitesi'nde verdiği bu dersi Coursera üzerinden geniş bir kitleye ulaştırmaktadır.


Coursera - "Deep Learning Specialization" by Andrew Ng: Derin öğrenme konusunda temel becerileri ve teorileri kapsayan bir dizi kurs. Sinir ağları, yapay sinir ağlarında yapılandırma, makine öğrenmesi projeleri için stratejiler gibi konuları içerir.


Udemy - "Complete Machine Learning and Data Science: Zero to Mastery": Veri bilimi ve makine öğrenmesine sıfırdan başlayanlar için tasarlanmış kapsamlı bir kurs. Python programlama, veri analizi, makine öğrenmesi, derin öğrenme gibi temel konuları içerir.


Udacity - "Data Scientist Nanodegree": Veri bilimi becerilerini ve makine öğrenmesi temellerini kapsayan bir program. Proje tabanlı bir yaklaşım benimser ve öğrencilerin gerçek dünya veri setleri üzerinde çalışmalarını sağlar.


edX - "MicroMasters Program in Statistics and Data Science" by MIT: Bu MicroMasters programı, MIT tarafından sunulan ve istatistik, veri bilimi ve makine öğrenmesini kapsayan kapsamlı bir kurs dizisidir.


DataCamp - "Machine Learning Scientist with Python": Python kullanarak makine öğrenmesi konularında uzmanlaşmak isteyenler için tasarlanmış bir dizi kurs. Pratik egzersizlerle dolu bu kurs, öğrencilere teorik bilgiyi gerçek dünya verileri üzerinde uygulama fırsatı sunar.


Pluralsight - "Python for Data Scientists": Veri bilimcileri için Python programlama dilinin temellerini ve ileri düzey tekniklerini anlatan bir kurs. Veri analizi ve manipülasyonu, veri görselleştirme ve makine öğrenmesi gibi konulara değinir.


fast.ai - "Practical Deep Learning for Coders": Derin öğrenme konusuna pratik bir yaklaşım sunan bu kurs, öğrencilere hızlı bir şekilde derin öğrenme modelleri oluşturma ve eğitme becerileri kazandırmayı hedefler.


Bu kurslar, hem başlangıç seviyesindeki bireyler için temel bilgileri sunar hem de ileri düzey öğrencilere daha derinlemesine bilgiler sağlar. Özellikle bu alandaki hızlı gelişmeleri takip etmek için bu tür güncel ve popüler kursları tercih etmek faydalı olacaktır.

Makine ve Düşünce: YAPAY ZEKA, Ekonomik Büyüme ve Yapay Zeka | Objet a — Yalın Alpay

 







Zeka, dünyadaki varlıklar, nesneler ve ilişki ağları üzerinde korelasyonlar kurar ve bu korelasyonları neden-sonuç ilişkileriyle ilişkilendirmeye çalışır.
Zeka, tahmin yapma yeteneği olan bir öngörü makinesidir ve belirsizlikle başa çıkmak için kullanılır.
Dış dünyayı zihinde temsil etmek, sembolleştirmek ve tahminlerde bulunmak zekanın işlevlerindendir.
Zeka, ilişki ağlarını analiz ederek korelasyonları tespit eder ve neden-sonuç ilişkileri kurmaya çalışır.
İnsanlar dünyayı tahminlerle anlarlar ve bu tahminler belirsizlikle başa çıkmalarına yardımcı olur.
11:14 Zeka, isabetli tahminler üretebilme kapasitesi sunar ve yapay zekanın temel yöntemleri sinir ağlarına dayanır ve büyük veri analiziyle korelasyonlar oluşturur.
12:32 Zihin dili, dünyadaki tek dil değildir ve yapay zeka, dijital dünyada sonsuz kombinasyonlarla her şeye bir isim verebilir.
16:13 İnsanlar sınırlı bir sözcük haznesiyle dünyayı ifade ederlerken, bilgisayarlar 0 ve 1'lerle sonsuz temsil yaratabilir.
20:29 Bilgisayarlar verileri unutmadan saklar, ancak insanlar verileri kısa sürede unutabilirler ve yanlış hatırlayabilirler.
27:13 Teknolojik dönüşümler, toplumları etkileyen birçok değişiklik ve yan etki getiriyor.
30:45 Gutenberg Matbaası'nın ortaya çıkması, veri patlamasını başlatarak insanların daha fazla bilgiye erişimini sağlıyor.
32:59 Bir konu hakkında çok okumak, bilgi düzeyinde ciddi bir fark yaratabilir.
33:12 İnsanlar önceleri sınırlı veriyle dünyayı anlamaya çalışıyorlardı, ancak teknoloji ve bilgi birikimi hızla arttı.
34:25 Bilgi birikimi artık tek bir kişi tarafından işlenemeyecek kadar büyük hale geldi, uzmanlık alanları ve fakülteler çeşitlendi.
35:18 20. yüzyılın başlarında dünya, farklı uzmanlık alanları ve düşünce ekolleri nedeniyle farklı öngörüler üreten insanlarla doluydu.
37:20 Bilgisayarlar ve internet, yeni bir dijital dünya yarattı, bu dünyada her şey daha kolay, zahmetsiz ve risksiz hale geldi.
42:14 Yapay Zeka, elektronik veriyi işleme ve analiz etme kapasitesi sayesinde dünyayı anlamayı daha erişilebilir hale getirdi.
44:01 Yapay Zeka, büyük miktarda veriyi analiz edip korelasyonlar bulma yeteneği ile insan zekasının sınırlarını aşıyor ve soyutlama yeteneğiyle işlem yapıyor.
45:31 Yapay zeka, büyük veri korelasyonlarını analiz ederken algoritmalar kullanmıyor ve önerilerde bulunuyor, ancak bu önerilerin nedenleri insanlar tarafından anlaşılamıyor, bu nedenle yapay zeka bir "kara kutu" olarak adlandırılıyor.
46:55 Yapay zeka, geleneksel düşünce tarzından farklı korelasyonları tanıyabilir ve öngörülerde bulunabilir, ancak bu korelasyonları insanlar anlamakta zorlanabilir.
48:24 Yapay zeka, hukukta ve diğer alanlarda insan tahminlerini geçebilir, ancak bu tahminlerin neden-sonuç ilişkisi üzerine değil, veri korelasyonlarına dayandığını kullanır.
50:23 Yapay zeka, gözetimli ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla bilgi edinir ve özellikle otonom araçların davranışlarını tahmin etmek için simülasyonlar kullanır.
52:12 İnsan zekası, Yapay Zeka'dan farklı olarak birkaç örnekten çıkarsamalar yapabilirken, Yapay Zeka daha fazla örneğe ihtiyaç duyar ve bazı ayrıntıları ayırt edebilme yeteneği sınırlıdır.

---

00:00: Teknoloji ve ekonomi arasında güçlü bir bağ bulunmaktadır, teknolojik gelişmeler ekonomik büyümeyi artırır.
01:13: Teknolojik ilerleme, insanların çalışma saatlerini azaltır, boş vakitlerini artırır ve ekonomik büyümeyi destekler.
05:45: Teknoloji yoksulluğu azaltabilir ve temel ihtiyaçların karşılanmasına yardımcı olabilir.
06:55: Ekonomik memnuniyetsizlik, göreceli zenginlik ve diğer insanların ekonomik durumuyla karşılaştırıldığında ortaya çıkar.
07:23: Her büyük teknolojik değişim, ekonomik sarsılmaları beraberinde getirebilir ve iş dünyasını dönüştürebilir.
09:41: Teknolojik değişimler ekonomide yan değerler ve potansiyeller yaratır, yeni ürünler ve pazarlar ortaya çıkarabilir.
10:36 Yapay Zeka'nın ucuzlaması, onu daha yaygın hale getiriyor ve bu teknolojiyi tamamlayan ürünlerin değerini artırıyor.
11:29 Yapay Zeka, insanların göremediği korelasyonları kurabilir ve hayatımıza daha fazla entegre oluyor.
12:44 Yapay Zeka, neden-sonuç ilişkisi kuramıyor, bu nedenle insanlarla birlikte kullanılması gerekiyor.
13:35 Verinin değeri, Yapay Zeka'nın ucuzlamasıyla artıyor ve veri analizi, tahmin, ve hikaye anlatımı daha önemli hale geliyor.
15:00 DeepL gibi Yapay Zeka araçları, dil engellerini kaldırarak iş dünyasına ve girişimcilere büyük fayda sağlayabilir.
19:37 Sanallaşma, hayatımıza yeni olanaklar ve erişim alanları ekliyor, ancak olumsuzlama olmak zorunda değil. Yapay Zeka, hayatımıza yeni protezler ekliyor.
21:20 Sanayi devrimi sonrasında ortaya çıkan orta sınıf, operasyonel işlerin devamını sağlamak için önemliydi, ancak bilgisayarlar bu rolü büyük ölçüde üstlendi.
Bilgisayarlar, rutin işlerden daha yaratıcı işlere kaymanın önünü açtı ve girişimciliği teşvik etti.
Yapay Zeka, gözle görülmeyen korelasyonları keşfetmek için kullanılıyor ve yeni iş fırsatları yaratıyor.
Girişimciler için yapay zeka, yeni fırsatlar ve avantajlar sunuyor, işleri daha verimli hale getiriyor.
Ekonomik büyüme ve yapay zeka ile birlikte, ekran tabanlı yaşam ve tüketim alışkanlıklarında değişiklikler olacak.
Yapay Zeka, ekran tabanlı yaşamın ve işlerin gelişmesine katkıda bulunuyor, ekonomik büyümeyi teşvik ediyor ve dünyanın dört bir yanında yaşamaya olanak sağlıyor.
33:04 Dijitalleşme sayesinde tüm anılarımız ve içeriklerimiz ekranda saklanabilir, bu da insanların herhangi bir yere taşınmasını kolaylaştırabilir.
Yapay Zeka, ekonomiyi genişletirken gıda ve sanayi ürünlerinin daha ucuz olmasını sağlayabilir.
Elektrik tüketimi artışıyla çevre kirliliği azalabilir, ancak gözetim toplumu ve yapay zeka arasındaki ilişki gelecekte tartışılacak bir konu olabilir.

Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow, Pandas ne amaçla kullanılır?


 

Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow


Makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme alanlarında en sık kullanılan kütüphaneler arasındadır. Her birinin kendine has özellikleri ve kullanım alanları vardır:


Scikit-Learn: Python programlama dilinde yazılmış açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Özellikle basit ve etkili araçlar sağlamasıyla tanınır. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını içerir. Veri madenciliği ve veri analizi için çok kullanışlıdır ve genellikle giriş seviyesi ve orta seviye ML projelerinde tercih edilir.


Keras: Yüksek seviyeli bir sinir ağları API'sidir ve TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), ve Theano üzerinde çalışabilir. Kullanım kolaylığı sayesinde, özellikle derin öğrenme modellerini hızlı bir şekilde prototipleme yapmak isteyen geliştiriciler tarafından tercih edilir.


TensorFlow: Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Hem CPU hem de GPU üzerinde çalışabilir. Geniş çapta kullanımı ve esnek yapısı ile karmaşık makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasında sıkça kullanılır. TensorFlow, özellikle büyük ölçekli ve karmaşık derin öğrenme projelerinde popülerdir.


Bu üç kütüphane, makine öğrenimi ve derin öğrenme alanlarında çok sayıda araştırmacı ve geliştirici tarafından kullanılmaktadır ve geniş bir kullanıcı kitlesi ve topluluk desteğine sahiptirler. Her biri, farklı ihtiyaç ve beceri seviyelerine hitap edebilir, bu yüzden projenizin gereksinimlerine göre en uygun olanı seçmek önemlidir.




Pandas ne amaçla kullanılır?

Pandas, makine öğrenimi (ML) ve veri analizi için oldukça popüler bir Python kütüphanesidir, ancak kullanım alanı ve amacı Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow gibi kütüphanelerden farklıdır. Pandas, veri manipülasyonu ve analizi için tasarlanmıştır ve özellikle veri temizleme, dönüştürme ve analizi işlemlerinde çok kullanışlıdır.


Pandas'ın ML ve veri bilimi uygulamalarında daha az kullanıldığı söylenemez; aslında, veri işleme ve hazırlama aşamalarında oldukça merkezi bir role sahiptir. Makine öğrenimi projelerinin çoğu, verileri anlamlı bir şekilde işlemek ve analiz etmek için Pandas'a büyük ölçüde bağımlıdır. Bu işlemler genellikle modelleme aşamasından önce gerçekleşir ve Scikit-Learn, Keras veya TensorFlow gibi kütüphanelerle birlikte kullanılır.


Özetle, Pandas daha az kullanılmaz; sadece farklı bir amaca hizmet eder. Veri bilimi ve makine öğrenimi süreçlerinde, veri işleme ve analizi için Pandas genellikle ilk adımdır ve bu adımı takiben Scikit-Learn, Keras veya TensorFlow gibi kütüphaneler modelleme ve öğrenme süreçlerinde kullanılır. Her biri, veri bilimi ve makine öğrenimi projelerinin farklı aşamalarında kritik öneme sahiptir.

Rastgele İçerik

DonanımHaber

© tüm hakları saklıdır
made with by templateszoo