Okuma Listesi

Süper güç yapay zeka kavramı üzerine buradan ilgi çekici fikirleri keşfedebilirsiniz.

AI superpowers – for people and jobs

Makine öğrenimi algoritmaları arasında hangisini tercih edeceğinizden emin değil misiniz? Doğru makine öğrenimi algoritmasını seçmek için bu kılavuzdan yardım alabilirsiniz.

An easy guide to choose the right Machine Learning algorithm

Makine öğrenmesi konusunda meraklı olup nereden başlayacakları konusunda bir karar vermiş ve bunun için bir bilgisayar arayışına girenler için rehber niteliğinde bir yazı olan bu içerikte tercihlerinizi hangi faktörlere göre yapmanız gerektiğini keşfedebilirsiniz.

Makine Öğrenmesi için Bilgisayar Seçimi

Ekonomik olayların, iktisat teorisine göre istatistik ve matematik yöntemlerinin kullanılmasıyla analiz edilip çıkarım yapılmasını amaçlayan bir sosyal bilim olan ekonometrinin metodolojisini daha iyi kavramak için bu içeriğe göz atabilirsiniz.

Ekonometri nedir?

Veri madenciliği üzerine ilgi çekici ve bilgilendirici bir içerik.

Python ile Veri Kazıma(Web Scraping) Çalışması: Dünya Halleri Verisinin Kazınıp, Analiz Edilmesi ve Modellenmesi

Anlaşılması güç ifade

Predictive Modelling (Öngörücü modelleme): Kısaca geleceği tahmin etmek için verileri kullanmaya dayalı bir model olduğunu söyleyebiliriz. Veri bilimciler, veri tabanlı tahminler üreterek ne olacağını en olası olanı belirlemek için olasılık ve istatistik kullanırlar. Geçmişteki olaylardan ne kadar çok veri elde edilebilirse, algoritmaların doğru kanıtlama olasılığı yüksek bir tahmin verme olasılığı o kadar yüksektir. Öngörücü modelleme, istenen bir sonucu üretme olasılığı en yüksek olan değişkenleri belirlemek için çok sayıda simüle edilmiş olayın yürütülmesini içerir.

Sözlük

Hadoop: Büyük Veri hakkında araştırma yaptığınızda, er ya da geç şu araç ile karşılaşacaksınızdır: Hadoop. 

Peki bu tam olarak nedir?

Basitçe söylemek gerekirse, Hadoop, büyük veri işlemlerinin “omurgası” olarak kullanabileceği bir dizi açık kaynak programı ve prosedürü olarak düşünülebilir.

Daha fazla bilgi için:https://www.mediaclick.com.tr/blog/hadoop-nedir

TensorFlow: Kasım 2015’te Google tarafından sunulan TensorFlow, şu anda derin öğrenme modelleri oluşturmak için en popüler framework. Birçok sınıflandırma ve regresyon algoritmasını, daha genel olarak derin öğrenme ve sinir ağlarını destekler.

Daha fazla bilgi için: http://devnot.com/2019/tensorflow-nedir-nasil-kullanilir/

Tarih köşesi

Bu hafta tarih köşemizde oldukça popüler olan Boston Dynamics ve geliştirdiği robotlara dair kısa bir tarih köşesi sunuyoruz.

Boston Dynamics ve Robotik Teknoloji Sektörünün Geleceği

Bigdog, Amerika Birleşik Devletleri Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) tarafından 2005 yılında, çok engebeli arazilerde askerlere eşlik etmesi amacıyla geliştirilmiştir. Üretilmiş ve tasarlanmış  ilk asker robot olan Bigdog, büyük bir köpek, küçük bir katır boyutunda olması sayesinde özellikle engebeli arazilerde ilerleyebilme yeteneği ile askerin yükünü azaltabilmektedir. Bigdog 100 cm uzunluğunda, 75 cm boya sahip ve 108 kg ağırlığındadır. Sıcaklık, hareket, basınç, eklem ve radar sensörleri başlıca olmak üzere 69 sensöre sahiptir. Yerleşik bir bilgisayara sahip olan Bigdog engebeli bir arazide saatte 6.5 km yol alabilmektedir.

Bigdog üzerinde, 9.000 rpm tek silindir 15-Hp go kart motoru bulunmaktadır. Gelişmiş bir hidrolik sisteme sahip olan Bigdog , yapısında 16 adet aktüatör (bir mekanizmayı veya sistemi kontrol eden veya hareket ettiren bir tür motor) bulundurur. Her bir bacağında 4 işlem bulunduran Bigdog, ayakları ile sağladığı mukavemet sayesinde dinamik bir yapıya sahiptir. Bigdog, 1.4 m/s hızla 35 derece eğimli araziye tırmanabiliyor, engebeli, karlı, çamurlu arazide yürüyebildiği gibi sudada ilerleyebilmektedir.

https://www.matematiksel.org/bigdog-dunyanin-en-gelismis-engebeli-arazi-robotu/

https://en.wikipedia.org/wiki/BigDog

https://www.afcea.org/content/bigdog-steps-action

Yardımcı Kaynak

Free eBook: Learn Python Programming – Second Edition

Python’un temellerini ve veri bilimini, programlama ve web geliştirmeye nasıl uygulayacağınızı keşfedin. Uygulamalı öğretici projeler içerecek şekilde tamamen güncellenmiş bu kaynağı ücretsiz edinebilirsiniz.

Bağlantı

Öneri

Bu haftanın kaynağı “Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data” 2016 yılında yayınlanmış bir veri bilimi kitabıdır. İçerik bakımından doygunluğu gayet iyi olan bu e-kitabı edinmenizi öneriyoruz.

Ekstra: Document Speech kütüphanesi olan bu kütüphaneye bir göz atmanızı öneririz.

https://github.com/tolgaaydemr/documentSpeech