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'

Devamı...

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.

crunchbase.com nedir?

Crunchbase, teknoloji odaklı şirketler, başlangıç firmaları, ve yatırımcılar hakkında veri sağlayan bir platformdur. Kullanıcılarına şirketlerin finansal detayları, yatırım bilgileri, pazar büyüklükleri ve sektörel trendler gibi iş dünyasıyla ilgili kapsamlı bilgiler sunar. Ayrıca, kullanıcılar şirket profilleri arasında arama yapabilir, spesifik sektörlerdeki gelişmeleri takip edebilir ve potansiyel yatırım fırsatları hakkında bilgi edinebilirler.

Crunchbase, özellikle girişim sermayesi yatırımları, melek yatırımlar, ve özel sermaye işlemleri gibi alanlarda aktif olan profesyoneller için değerli bir kaynaktır. Platform, şirketlerin ve yatırımcıların birbirlerini daha kolay bulmalarına ve bağlantı kurmalarına yardımcı olmak amacıyla tasarlanmıştır. Ayrıca, pazar araştırması yapmak, rekabet analizi gerçekleştirmek ve sektörel trendleri anlamak isteyenler için de önemli bir araçtır.

Crunchbase'in veri tabanı, kullanıcıların ve şirketlerin kendileri tarafından güncellenir. Bu, platformun sunduğu bilgilerin geniş kapsamlı ve güncel olmasını sağlar. Ancak, kullanıcıların sunulan bilgilerin doğruluğunu kendi başlarına doğrulamaları önerilir.

Crunchbase, aynı zamanda, girişimcilik ekosistemine dair derinlemesine analizler ve raporlar sunarak, sektördeki önemli eğilimleri ve gelişmeleri öne çıkarır. Bu raporlar, yatırım akışlarını, sektörel büyüme alanlarını, hot start-up'ları ve diğer önemli metrikleri içerebilir. Bu tür bilgiler, yatırımcıların ve girişimcilerin stratejik kararlar almasına yardımcı olabilir.

Platform, kullanıcılarına çeşitli abonelik seçenekleri sunar. Ücretsiz sürüm, temel arama işlevselliği ve sınırlı sayıda şirket profiline erişim imkanı sağlarken, ücretli abonelikler daha gelişmiş özellikler ve daha derinlemesine veri erişimi sunar. Örneğin, ücretli aboneler, daha detaylı şirket finansallarına, yatırım geçmişine, ve piyasa analizlerine erişebilirler.

Crunchbase ayrıca, API (Uygulama Programlama Arayüzü) hizmeti aracılığıyla, geliştiricilerin ve kurumsal müşterilerin kendi uygulama ve sistemlerine entegre etmek üzere veri çekmelerine olanak tanır. Bu, özellikle büyük ölçekli pazar araştırması ve veri analizi projelerinde kullanışlıdır.

Son olarak, Crunchbase platformu, girişimcilik ve yatırım topluluğu içinde networking (ağ oluşturma) fırsatları sunar. Kullanıcılar, platform üzerinden potansiyel iş ortakları, yatırımcılar veya danışmanlarla bağlantı kurabilir ve sektörle ilgili etkinlikler ve konferanslar hakkında bilgi edinebilirler. Bu özellikler, özellikle yeni başlayan şirketler ve girişimciler için, değerli kaynaklar ve mentorluk fırsatlarına erişim sağlayabilir.

Crunchbase, girişimcilik ekosisteminde önemli bir rol oynamakta ve teknoloji odaklı iş dünyası için vazgeçilmez bir kaynak haline gelmiştir. Platform, sürekli olarak gelişmekte ve kullanıcılarına daha fazla değer sunmak için yeni özellikler ve hizmetler eklemektedir.

SSS

Crunchbase nedir?

Crunchbase, şirketler, başlangıçlar ve yatırımcılar hakkında detaylı veri sağlayan bir platformdur. Kullanıcılarına finansal detaylar, yatırım bilgileri ve sektörel trendler sunar.

Crunchbase'e nasıl kaydolunur?

Crunchbase web sitesine gidip, "Kaydol" seçeneğine tıklayarak e-posta adresinizle kayıt olabilirsiniz.

Crunchbase verileri ne kadar güncel?

Crunchbase verileri, kullanıcıların ve şirketlerin katkılarıyla sürekli güncellenir. Ancak, en güncel bilgiler için doğrudan şirketlerin profillerini kontrol etmek faydalı olabilir.

Crunchbase API'si nedir ve nasıl erişilir?

Crunchbase API'si, geliştiricilerin Crunchbase veri tabanındaki bilgilere programatik olarak erişmesini sağlar. API'ye erişim için Crunchbase Enterprise aboneliği gereklidir.

Crunchbase verileri nasıl kullanılabilir?

Crunchbase verileri, pazar araştırması yapmak, yatırım fırsatlarını keşfetmek ve sektörel trendleri analiz etmek için kullanılabilir. Kullanıcılar, platform üzerindeki filtreleme araçlarını kullanarak aradıkları bilgilere kolayca ulaşabilirler.

Bir ulusal Sigorta Şirketi için detaylı İş Analitiği senaryosu ve uygulaması

Bir ulusal sigorta şirketi için detaylı iş analitiği senaryosu ve uygulaması geliştirmek, şirketin operasyonlarını optimize etmesine, müşteri memnuniyetini artırmasına ve karlılığını iyileştirmesine yardımcı olabilir. Bu tür bir analitik çözüm, genellikle büyük veri setlerini işlemeyi, karmaşık analizler yapmayı ve iş kararları almak için kullanılabilir bilgiler üretmeyi içerir. Aşağıda bir ulusal sigorta şirketi için önerilen bir iş analitiği senaryosu ve bu senaryonun uygulanması için bir yol haritası bulunmaktadır.

Senaryo: Müşteri Kayıp Analizi ve Risk Değerlendirme

Amaç: Müşteri devir oranını azaltmak ve risk değerlendirmesini iyileştirmek.

Veri Kaynakları:

Müşteri demografik bilgileri

Poliçe detayları (kapsam türleri, primler, vade tarihleri vb.)

Talep geçmişi

Müşteri etkileşim kayıtları (çağrı merkezi, e-posta, sosyal medya)

Finansal raporlar (ödeme geçmişi, mali durum)

Analitik Yöntemler:

Müşteri Segmentasyonu: Müşterileri demografik özelliklerine, poliçe türlerine ve etkileşim davranışlarına göre gruplara ayırma.

Churn Analizi (Müşteri Kayıp Analizi): Müşteri devir oranlarını tahmin etmek için makine öğrenimi modelleri kullanma. Modeller, müşterilerin sigortayı iptal etme olasılığını belirlemek için geçmiş davranışları ve etkileşimleri analiz eder.

Risk Değerlendirme: Poliçe detayları ve talep geçmişine dayanarak risk profilleri oluşturma. Bu, daha doğru prim hesaplamaları ve risk yönetimi stratejileri geliştirmek için kullanılabilir.

Tahmin Modelleri: Talep frekansı ve maliyetleri gibi gelecekteki finansal performansı tahmin etmek için istatistiksel modellerin kullanılması.

Uygulama Adımları:

Veri Toplama ve Hazırlık:

Tüm ilgili veri kaynaklarından verileri topla.

Verileri temizle, eksik verileri işle ve veri setlerini birleştir.

Veri Analizi:

İstatistiksel analiz ve veri madenciliği tekniklerini kullanarak verileri incele.

Müşteri segmentasyonu için k-means gibi kümeleme algoritmalarını uygula.

Churn modelleri için lojistik regresyon, karar ağaçları veya rastgele ormanlar gibi sınıflandırma algoritmalarını kullan.

Model Eğitimi ve Değerlendirme:

Seçilen algoritmaları kullanarak modelleri eğit.

Model performansını çapraz doğrulama ve diğer metriklerle değerlendir.

En iyi performans gösteren modelleri seç.

Uygulama ve İzleme:

Seçilen modelleri iş süreçlerine entegre et.

Model çıktılarını raporla ve ilgili departmanlarla paylaş.

Model performansını ve iş sonuçlarını sürekli olarak izle ve gerekirse modelleri güncelle.

Eylem Planları ve Stratejiler:

Riskli müşteriler ve poliçeler için özel eylem planları geliştir.

Müşteri memnuniyetini artırmak için hizmet iyileştirmeleri ve müşteri sadakat programları tasarla.

Risk yönetimi ve prim ayarlama stratejilerini, model çıktılarına göre düzenle.

Teknoloji ve Araçlar:

Veri işleme ve analizi için güçlü bir veri tabanı yönetim sistemi (DBMS) ve veri işleme araçları (örneğin, SQL, Python, R) kullan.

Model geliştirme ve eğitimi için makine öğrenimi kütüphaneleri (örneğin, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) ve istatistiksel analiz araçlarına yatırım yap.

Raporlama ve görselleştirme için Tableau, Power BI gibi araçlar kullanarak yönetim ve paydaşlara anlaşılır raporlar sun.

Eğitim ve Gelişim:

Çalışanları veri bilimi, makine öğrenimi ve analitik araçları konusunda eğit.

Sürekli öğrenme ve gelişim programları ile analitik yetenekleri güçlendir.

Müşteri Geri Bildirimi ve Sürekli İyileştirme:

Müşteri geri bildirimlerini topla ve analiz et.

Geri bildirim ve model sonuçlarına dayanarak süreçleri ve stratejileri sürekli iyileştir.

Güvenlik ve Gizlilik:

Müşteri verilerinin korunması ve gizlilik standartlarına uygun olarak işlenmesi için sıkı güvenlik protokolleri ve şifreleme teknikleri uygula.

Veri kullanımı ve paylaşımı konusunda şeffaflık sağla ve müşterileri bilgilendir.

Sonuçların Değerlendirilmesi ve Paylaşılması:

Proje sonuçlarını ve elde edilen kazanımları yönetimle ve tüm ilgili paydaşlarla paylaş.

Başarılı uygulamaları ve öğrenilen dersleri belgele ve gelecekteki projeler için rehber olarak kullan.

Bu iş analitiği senaryosu ve uygulama süreci, bir ulusal sigorta şirketinin iş operasyonlarını, müşteri hizmetlerini ve finansal performansını önemli ölçüde iyileştirebilir. Ancak, bu sürecin başarısı, verilerin kalitesine, analitik modellerin doğruluğuna ve önerilen stratejilerin etkili bir şekilde uygulanmasına bağlıdır. Ayrıca, bu tür bir projenin uygulanması disiplinlerarası bir yaklaşım gerektirir ve şirket içindeki farklı departmanların işbirliği ve koordinasyonunu zorunlu kılar.

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.

Spring ve Spring Boot'a yapılan eleştiriler 2024, Dezavantajlar

 

Spring ve Spring Boot'a yapılan eleştiriler 2024

Spring ve Spring Boot, Java tabanlı uygulamalar geliştirmek için popüler çerçeveler olmaya devam etmektedir. 2024 yılı itibarıyla yapılan eleştirilere ve gelişmelere bakıldığında, bu teknolojilerin sunduğu yeni özellikler ve mevcut zorluklar dikkat çekmektedir.

Spring Boot 3.2 ve Spring Framework 6.1, Java 21, sanal thread'ler ve CRaC (Checkpoint/Restore in Application Continuity) gibi özellikler ekleyerek gelişmeye devam etmiştir. Sanal thread'ler, geleneksel thread'lere göre programlamayı kolaylaştırsa da, I/O işlemleri veya synchronized Java kodu bölümlerinde kilitlerle çalışırken verimlilik avantajlarını kaybedebilir. Bu, bazı JDBC sürücüleri ve Spring ekosistemine dahil kütüphaneler için geçerlidir. Ayrıca, reaktif programlama ve Kotlin coroutines desteği ile asenkron görevleri koordine etme konusunda da iyileştirmeler yapılmıştır. CRaC ise uygulamaların "sıfıra ölçeklenmesini" sağlayarak, Java uygulamalarının başlangıç sürelerini önemli ölçüde azaltmaktadır. Ancak, bu özellik yalnızca Linux'ta çalışmakta ve JDK desteği gerektirmektedir​​.

Spring Boot, Spring Framework'ün geniş ekosistemini, örneğin Spring Security ve Spring Data gibi, kullanma imkanı tanır. Mockito gibi mocking frameworkleri desteği sayesinde daha sağlam uygulamalar geliştirilebilir. TestContainer'lar ile entegrasyon testlerini hızlandırma yeteneği de dikkate değer bir özelliktir. Spring Boot'un gözlemleme ve izleme yetenekleri, özellikle mikroservisler ve karmaşık uygulama mimarileri için önemlidir. Actuator Endpoints, Micrometer entegrasyonu ve loglama gibi özellikler, uygulamaların üretim ortamlarında izlenmesi ve teşhis edilmesi konusunda büyük kolaylıklar sunmaktadır​​.

GitHub'daki Spring Boot projesi, Spring ile güçlendirilmiş üretim kalitesinde uygulama ve servisler oluşturmayı kolaylaştıran, görüş sahibi bir yapı sunar. XML yapılandırma gerektirmeyen ve kod üretimi yapmayan bu yaklaşım, Spring geliştirmesi için çok daha hızlı ve erişilebilir bir başlangıç deneyimi sağlamayı amaçlamaktadır​​.

Spring Boot ve JWT entegrasyonu, REST API'lerin korunmasında önemli bir rol oynar. Spring Security ve JWT bağımlılıklarının eklenmesi, güvenli bir şekilde kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemlerinin yapılabilmesini sağlar​​.

Bu bilgiler ışığında, Spring ve Spring Boot'un sürekli olarak geliştirildiği ve yeni özelliklerle zenginleştirildiği; ancak sanal thread'ler, reaktif programlama ve CRaC gibi özelliklerin bazı zorluklar ve trade-off'lar içerdiği görülmektedir. Bu teknolojilerin öğrenilmesi ve kullanılması, modern Java uygulamaları geliştirme konusunda önemli avantajlar sunmaktadır.

Dezavantajlar ve yapılan eleştiriler

Spring ve Spring Boot çerçeveleri, Java tabanlı uygulama geliştirmede yaygın olarak kullanılan güçlü araçlardır; ancak, her teknoloji gibi bunlar da bazı dezavantajlar ve eleştirilere maruz kalmaktadır. 2024 yılı itibarıyla yapılan eleştirilere ve gözlemlenen dezavantajlara genel bir bakış sunalım:

Sanal Thread'ler ve Verimlilik Sorunları: Spring Boot 3.2 ve Spring Framework 6.1'in Java 21 desteğiyle gelen sanal thread'ler, programlamayı kolaylaştırırken, I/O işlemleri veya synchronized kod bölümlerinde kilitlenme sorunlarına neden olabilmektedir. Bu, verimlilik avantajlarının kaybedilmesine yol açar. Bazı JDBC sürücüleri ve Spring ekosistemine ait kütüphaneler bu sorunu yaşayabilir​​.

Reaktif Programlama Karmaşıklığı: Reaktif programlama modeli, daha ölçeklenebilir uygulamalar geliştirmeyi vaat etse de, geri çağırma yönetimi (callback management) ve hata ayıklama (debugging) işlemleri daha karmaşık hale gelebilir. Bu durum, bazı geliştiriciler için öğrenme eğrisini ve uygulama geliştirme sürecini zorlaştırabilir​​.

CRaC ile İlgili Sınırlamalar ve Trade-off'lar: CRaC (Checkpoint/Restore in Application Continuity) özelliği, uygulamaların başlangıç sürelerini önemli ölçüde azaltarak "sıfıra ölçeklenmesi" için büyük bir potansiyele sahipken, yalnızca Linux ortamında çalışması, uygulama durumlarının doğruluğunu koruma konusunda bazı endişeler ve JDK desteği gereksinimi gibi sınırlamalar sunmaktadır​​.

Yapılandırma ve Karmaşıklık: Spring ve Spring Boot, geniş bir yapılandırma ve özelleştirme seçeneği sunar. Bu durum, bazen "yapılandırma cehennemi" olarak adlandırılan, projenin karmaşıklığının artmasına ve yönetilmesinin zorlaşmasına neden olabilir. Özellikle, büyük ve karmaşık projelerde, yapılandırma dosyalarının yönetimi ve anlaşılması zor olabilir.

Öğrenme Eğrisi: Spring ekosisteminin genişliği ve derinliği, yeni başlayanlar için zorlayıcı bir öğrenme eğrisi oluşturabilir. Spring'in farklı modülleri ve özellikleri arasındaki ilişkileri anlamak ve etkili bir şekilde kullanmak zaman ve pratik gerektirir.

Bellek Kullanımı ve Başlatma Süresi: Spring uygulamaları, özellikle büyük projelerde, önemli miktarda bellek kullanımı ve uzun başlatma sürelerine sahip olabilir. Bu, özellikle mikro hizmetler ve bulut tabanlı dağıtımlar için optimize edilmiş hafif çerçeveleri tercih eden geliştiriciler için bir dezavantaj oluşturabilir.

Bu eleştiriler ve dezavantajlar, Spring ve Spring Boot'un geliştirilmesi ve kullanılması sırasında dikkate alınması gereken önemli noktaları temsil eder. Ancak, Spring ekosistemi sürekli olarak gelişmekte ve bu sorunların üstesinden gelmek için yeni özellikler ve iyileştirmeler sunmaktadır. Geliştiricilerin bu araçları seçerken projelerinin gereksinimleri ve öncelikleri doğrultusunda dengeli bir karar vermesi önemlid

Veri Okuryazarlığı Programı - Başlangıçtan İleri Seviyeye - 19 Video

Yeni dünyanın en değerli hazinesi veriyi okuyabilmek, yazabilmek ve en önemlisi veri ile düşünebilmek için VERİ OKUR-YAZARLIĞI programını başlatıyoruz. #digitalbigbang