BÜLTEN:01
DataVision:BEGINNING
Gündem
—> Covid-19 bizi bazı şeyleri daha hızlı öğrenmek durumunda bıraktı. Bunlardan bir tanesi de görüntü işleme. Yapay Zeka sayesinde görüntüler işlenerek sosyal mesafe belirli bir ölçüde kontrol edilebilecek.
Yapay Zeka Sosyal Mesafeyi Sıkı Bir Şekilde Kontrol Edecek
—> Herkes şu lafı duymuştur. “Arıların soyu tükenirse dünya yok olur” Uzmanlar da bundan korkmuş olacak ki gündemin popüler konuları Yapay Zeka,Iot ve Büyük Veri’yi bir arada kullanarak oluşabilecek riskleri azaltmaya çalışıyor.
How Artificial Intelligence, IoT And Big Data Can Save The Bees
—> Duygu Analizi(Sentiment Analysis) ve Sosyal Medya Analizi(Social Media Analysis) birlikte kullanıldığı zaman ne kadar işe yarıyor, bu virüs günlerinde tekrar ve tektar görmeye devam ediyoruz.
This Artificial Intelligence Extracts Emotions And Shows What People Are Feeling
—> Yapay Zeka ve Sağlık Sektörünün tanışması uzun sürmemişti. Covid-19’un ortaya çıkmasıyla gündemde 1 numaraya kadar çıkan bu ikili farklı alanlara da el atmış gözüküyor.
Deep Learning ile Tümörler alınabilir mi?
Deep learning takes on tumours
—> Yapay Zeka, atası elektriği bile zor kullanmak durumunda bıraktı 🙂
How utilities are using AI to adapt to electricity demands
Okuma Listesi
Yapay Zeka’nın “İhtiyaç Hiyerarşisi” yazısı ile, yapay zeka konusunda çalışma yapmak isteyenlerin temel ihtiyaçları tek bir yere toplanmış gözüküyor.
Giriş bültenine yakışır şekilde, veri bilimi dünyasına ilk adımlarını atanlar için sitemizden birkaç yazıyı buraya ekledik ve akıllardaki soruları cevaplamaya çalıştık.
—> Veri Bilimini hangi disiplinlerden meydana geliyor?
—> Veri Bilimi Çalışmaya Nereden Başlamalıyım?
—> Bu yolda hangi dil bana daha iyi bir arkadaş olur?
Anlaşılması Güç İfade
Yapay Zeka, bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyetidir.
Makine Öğrenmesi, verilere erişmelerine imkan sağlayarak kendi kendilerine öğrenmelerine fırsat vermemiz fikri çerçevesinde YZ’nin güncel uygulamasıdır.
Bu iki kavram konusunda aklınızda hala sorular var ise linkleri takip ederek, sorularınıza yanıt arayabilirsiniz.
- Yapay Zeka’nın 3 türü
- Yapay Zeka-Makine Öğrenmesi Farkı
- Yapay Zeka,Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme
Sözlük
Veri Bilimi(Data Science): Özellikle son birkaç yıl içinde sosyal medya kullanımının artması, cihazların akıllanması ve uzay ile ilgili çalışmaların hızlandırılması gibi durumlardan dolayı ortaya çok büyük miktarlarda veriler çıktı. Ayrıca, devletlerin ve şirketlerin petrol, doğalgaz, maden gibi alanlardan kazandıkları para onlara yetmemeye başladı. Bunların sonucunda insanlar tıpkı amerikayı, afrikayı keşfetmeye çıktıkları gibi inlerinden çıktılar ve daha fazlası için yolculuklar yapmaya başladılar. Sonunda buldular. Yeni petrol veriydi. Hem de yıllardır gözlerinin önünde olan. Veri Bilimi ise bu Büyük miktardaki veriyi kullanılabilir bir şey,bir bilgi,bir informasyon haline getirme sürecidir, işlemidir. Ta ki bu veriyi geri insanlara satabilsinler 🙂
Detaylı Bilgi ->->Veri Bilimi Nedir?
Derin Öğrenme(Deep Learning): Ne kadar çok veri olursa o kadar iyi yapay zeka özellikleri açığa çıkacaktır. İşler daha karmaşık hale gelecektir, karmaşık hale geldikçe yapay zekadan, makine öğrenimine kaymalar meydana gelecektir. Daha da karmaşık hale gelince makine öğreniminden, derin öğrenime geçişler başlayacaktır. Ne kadar çok veriniz varsa sisteminiz o kadar iyi çalışacaktır.
Makine öğrenimi tek katmanda işlem yaparken derin öğrenme birçok katmanda aynı anda işlem yapmaktadır. Bir gurup makine,öğrenim algoritmalarını aynı anda kullanarak tek işlemde sonuca ulaşmaya çalışır.
Büyük Veri(Big Data): Özellikle son birkaç yıl içinde sosyal medya kullanımının artması, cihazların akıllanması ve uzay ile ilgili çalışmaların hızlandırılması gibi durumlardan dolayı ortaya çıkan, çok büyük kısmı işe yaramayan veri 🙂
Detaylı Bilgi -> Büyük Veri ve Veri Analizi
Veri Bilimi ile ilgili daha fazla kavram hakkında bilgi edinmek isterseniz diye buraya bir link daha bırakıyoruz.
Top Data Science Glossary to Know About in 2020
Tarih Köşesi
1974=>Peter Naur,Veri Bilimi Kavramı’nı kitabında sıkça kullanan ilk kişi oldu.
1999=>Büyük Veri kavramı dünyamıza girdikten kısa bir süre sonra insanlar veriye özel yazılımlar kullanması gerektiğini anlamışlardı. Bu yıl bu resmi olarak duyuruldu.
2001=>Bulut Teknolojisi’nin temelleri atıldı.
2002=>Uluslararası Bilim Konsülü tarafında Data Science Journal yayınlanmaya başladı.
2008=>LinkedIn ve Facebook,çalışanlarına “Data Scientist” ünvanı vererek bir kapıyı daha açtı.
2011=>Data Scientist iş ilanları 1500% arttı.
2012=>Alman Hükümetine Endüstri 4.0 Sanayi Devrimi tasarısı sunuldu.
2013=>IBM:”2011-2013 arasında oluşturululan bilgiler tüm insanlık tarihinde oluşturulan bilgilerin %90’ını oluşturuyor.”
Veri Bilimi’ne Giriş kursundan yararlanılmıştır.
Veri Bilimi tarihi hakkında daha fazla bilgi edinmek için:
Başucu Kaynakları
Veri bilimi için yararlanılabilecek çok sayıda kitabın da bulunduğu iki önemli site:
Öneri
Bu haftaki kitap önerimiz:
Veri Bilimi (Prof. Dr. Cem Sütçü , Doç. Dr. Çiğdem Aytekin): Yeni başlayan ve Türkçe kaynak isteyenler için veri biliminin temelini anlamak üzerine önemli bir kitap.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi konularında uygun fiyata e-book almak isterseniz:
Humble Bundle Artifical İntelligence-Machine Learning Books
Hazırlayanlar
-Berkay AKBULUT -Eren Can ARDIÇ
-Doğukan TUNA -Saygın YILDIZ