­čĆâÔÇŹÔÖÇ´ŞĆ Ko┼ča Ko┼ča I4.0 ­čÜÇ

kernel central of operating system

Devrim ÔÇťbir durumdan ba┼čka bir duruma ge├ži┼č, evrim, d├Ân├╝┼č├╝m.ÔÇŁ

Yakla┼č─▒k bir sene ├Ânceydi, ko┼čuya ilgi duymaya ba┼člam─▒┼čt─▒m ve haftada iki g├╝n i┼čten sonra kendimi ko┼čmaya zorluyordum. ─░lk g├╝nlerde zihinsel s─▒n─▒rlar─▒m─▒ ve bedenimin fizyolojik kapasitesini bilmedi─čim i├žin antrenmanlar─▒ma h─▒zl─▒ ba┼čl─▒yor, fakat hedefledi─čim mesafeye ula┼čam─▒yordum. Bu durumun sonucu olarak, art─▒k antrenmanlar─▒ma temkinli ba┼čl─▒yordum. Fakat bu sefer de, hedefledi─čim mesafelere ula┼čt─▒─č─▒mda kapasitemi tam olarak kullamad─▒─č─▒m─▒ hissediyor; daha iyisini yapabilece─čimi d├╝┼č├╝nerek bu deneyimi bir sonraki antrenman─▒ma aktar─▒yordum. Ko┼čullar de─či┼čiyor, havalar ─▒s─▒nmaya ba┼čl─▒yordu. Tam ├Â─črendim derken, de─či┼čen ko┼čullara v├╝cudumun verdi─či tepkiler farkl─▒la┼č─▒yordu. Bu durumun nedenini ├Â─črenmek i├žin daha fark─▒ ┼čartlar─▒ deneyimlemeye ve konunun uzman─▒ olan ki┼čilerin tavsiyelerine ihtiya├ž duyuyordum.

- Asl─▒nda ├Â─čreniyordum.

Hi├ž d├╝┼č├╝nd├╝n├╝z m├╝ insano─člu nas─▒l ├Â─črenir ? Bizi di─čer canl─▒lardan ay─▒ran en temel kabiliyetlerden biridir ├Â─črenme. De─či┼čen ko┼čullara ayak uydurubilme ve ileti┼čim yetene─čimiz de di─čer ├Ânemli kalibiliyetlerimizdendir. ├ľzellikle ileti┼čim yetene─čimiz ve sosyal bir canl─▒ olmam─▒z sayesinde, sadece kendi deneyimlerimizden de─čil; di─čer insanlar─▒n deneyimlerinden de faydalanabiliyoruz.

Tam da bu s─▒ralarda, i┼č hayat─▒mda daha ├Ânce kar┼č─▒la┼čmad─▒─č─▒m baz─▒ kavramlar─▒ duymaya ba┼člam─▒┼čt─▒m: ÔÇťNesnelerin ─░nternetiÔÇŁ ve ÔÇť4. Sanayi DevrimiÔÇŁ. Nesnelerin internetini anlam verebiliyordum fakat 4. sanayi devrimi, i├žerisinde ge├žen ÔÇťdevrimÔÇŁ kelimesinin anlam a─č─▒rl─▒─č─▒ndan dolay─▒ olduk├ža iddial─▒yd─▒. T├╝rk├že kaynaklara ba┼čvurup, konu ├╝zerine d├╝zenlenen baz─▒ sempozyumlara kat─▒ld─▒m. Bu de─či┼čimin tam olarak neyi ifade etti─čini anlamaya ├žal─▒┼čt─▒m fakat, ├žabalar─▒m beyhudeydi. Maalesef bir t├╝rl├╝ kavram─▒n i├žini dolduram─▒yordum. ├ç├╝nk├╝ bir ├žok kaynak, sempozyum kat─▒l─▒mc─▒s─▒ ve s├Âz├╝mona uzman ki┼či genellikle sadece nesnelerin internetinden bahsediyor; end├╝striyel otomasyon, veri g├Ârselle┼čtirme, ├Âzellikle alt─▒ eksenli robotlar─▒n yayg─▒nla┼čt─▒r─▒lmas─▒ ve verimlilik konular─▒na de─činiyorlard─▒.

Fakat bu teknolojiler y─▒llard─▒r vard─▒ ve end├╝stride zaten kullan─▒l─▒yordu, neydi ki bunu devrimsel k─▒lan ?

Tabiiki mera─č─▒m ve bilgi a├žl─▒─č─▒m, ├ža─č─▒m─▒zdaki bilgiye ula┼čma kolayl─▒─č─▒yla birle┼čerek beni derin bir ara┼čt─▒rmaya s├╝r├╝kledi. Bulabildi─čim t├╝m yaz─▒l─▒ ve g├Ârsel kayna─č─▒ ara┼čt─▒rd─▒m ve sonunda ula┼čt─▒─č─▒m nokta, bu trendi devrimsel k─▒lan kilit ta┼č─▒na beni s├╝r├╝kledi.

Haval─▒ ad─▒yla, yapay zeka (AI). Teknik ad─▒ makine ├Â─črenmesi (ML).

Bu kavramlar, ├Âzellikle matematiksel ve istatistiksel altyap─▒lar─▒ beni ger├žekten heyacanland─▒rm─▒┼čt─▒. Kurumsal hayat─▒n monotonlu─čunda y─▒ldan y─▒la kaybetmeye ba┼člad─▒─č─▒m mesleki heyecan─▒m, kelimenin tam anlam─▒yla dirilmi┼č; bulabildi─čim t├╝m bo┼č zamanlar─▒mda, zaman zaman i┼č yerinde ├Â─člen aralar─▒ dahil olmak ├╝zere, beni bu konuda ara┼čt─▒rma yapmaya s├╝r├╝klemi┼čti. Kafamda yank─▒lanan soru ise ┼čuydu:

─░nsano─člunun kendi edindi─či veya ba┼čkalar─▒n─▒n elde etti─či tecr├╝beleri kullanarak ├Â─črenmesi ve de─či┼čken ko┼čullarda bu ├Â─črendiklerini uygulayabilme kabiliyeti bir ┼čekilde makinelere uygulanabilir miydi?

Neyse ki ┼čansl─▒yd─▒mÔÇŽ Bu soru y─▒llard─▒r bir ├žok merakl─▒ ve ┼č├╝phe g├Ât├╝rmez ┼čekilde benden daha zeki beyinleri kurcalam─▒┼č ve konuyla ilgili say─▒s─▒z ├Ârnek sunulmu┼čtu. G├╝nl├╝k hayat─▒ma giren fakat farkedemedi─čim ya da nas─▒l sorusunu sormad─▒─č─▒m yeniliklerin altyap─▒s─▒n─▒n bu oldu─čunu ├Â─črenince olduk├ža ┼ča┼č─▒rm─▒┼čt─▒m. Tabi ya, sosyal medya a─člar─▒nda benim ilgi alanlar─▒ma y├Ânelik ├╝r├╝n raklamlar─▒n─▒n kar┼č─▒ma ├ž─▒kmas─▒ ya da gece yatarken yar─▒ uykulu olarak sesli komutla kurdu─čum alarm─▒m─▒n ├žal─▒┼čma prensibi buna dayan─▒yordu. Makine ├Â─črenmesi algoritmalar─▒. Bingo! Sonunda bulmu┼čtum.

Elbette t├╝m bu ├Â─črenme ser├╝venimin yan─▒nda ko┼čuya olan tutkum, her ge├žen g├╝n art─▒yordu. Hatta ko┼čuya baz─▒ yat─▒r─▒mlar da yapm─▒┼čt─▒m. Haruki MurakamiÔÇÖnin Ko┼čmasayd─▒m Yazamazd─▒m kitab─▒nda ge├žen Mizuno ayakkab─▒lar, kaliteli ko┼ču k─▒yafetleri ve GPS ├Âzellikli bir ko┼ču saati alm─▒┼čt─▒m. Saatim bana ko┼ču s─▒ras─▒nda tempomu, ne kadar s├╝redir ko┼čtu─čumu, ko┼čtu─čum parkurdaki y├╝kseklik art─▒┼č─▒n─▒ ve kalp at─▒┼č h─▒z─▒m─▒ anl─▒k olarak veriyordu. Art─▒k daha kontroll├╝ gidebiliyordum fakat h├ól├ó hatalar yap─▒yordum. Bazen heyecan─▒ma yenik d├╝┼č├╝p ko┼čumu istedi─čim ┼čekilde bitiremiyordum. Birg├╝n yine ko┼ču s─▒ras─▒nda bir┼čeyi farkettim. Ko┼ču saatimdeki ham veriyi kullanarak ki┼čisel bir proje geli┼čtirebilirdim. Bu s├╝re├žte hem uzun s├╝redir ├Â─črenmek istedi─čim Python diline al─▒┼č─▒rd─▒m, hem de bence en verimli ├Â─črenme s├╝recine girerdim. Yaparak ├Â─črenme! Fikir ┼čuydu:

  • Ben makine olacakt─▒m.
  • Saatim benden, yani makineden veri toplayan ve buluta aktaran cihaz (nesnelerin interneti).
  • Bir de veriyi i┼čleyen ve anlaml─▒ hale getiren bir algoritmam olacakt─▒.

E─čer ba┼čarabilirsem minik projem belli ad─▒mlar─▒ izleyecekti. Bir sonraki ko┼čaca─č─▒m parkurun mesafe-y├╝kselme verisini algoritmamda girdi olarak kullanacakt─▒m. Algoritmam bu parkuru t─▒rman─▒┼čl─▒ ve ini┼čli k─▒s─▒mlar─▒na g├Âre b├Âl├╝mlere ay─▒r─▒p, ge├žmi┼č ko┼ču datalar─▒m─▒ kullarak kurdu─čum lineer regresyon modeline g├Âre i┼čleyecekti. B├Âylece ko┼čumu en verimli ┼čekilde bitirebilmem i├žin hangi tempoda ko┼čmam gerekti─čini tahmin edecekti. Beni olduk├ža heyecan verici bir ├žal─▒┼čma beklemekteydi. ├ç├╝nk├╝ devaml─▒ antrenman yap─▒yordum ve yeni datam s├╝rekli birikiyordu. E─čer ba┼čar─▒l─▒ olursam v├╝cudumun ve ├ževrenin de─či┼čen ko┼čullar─▒na g├Âre daima g├╝ncel tahminler veren bir algoritmaya sahip olacakt─▒m.

kernel central of operating system

Sonunda haz─▒rd─▒m. Udemy platformundan ve ├že┼čitli Python k├╝t├╝phanelerinden scikit-learn ula┼čt─▒─č─▒m bilgilerle art─▒k makine ├Â─črenmesinin belki de en basit algoritmas─▒ olan lineer regresyon modelini, elimdeki kendi ko┼ču datamla kurabilirdim.

Ham datam a┼ča─č─▒daki gibiydi:

kernel central of operating system

Bir metafor kullanarak anlatmam gerekirse, nas─▒l insano─člu ├ževresindeki t├╝m olaylar─▒ ve ya┼čad─▒─č─▒ tecr├╝beleri birebir haf─▒zas─▒nda tutmuyorsa; makine ├Â─črenmesi i├žin de (bir nevi insan alg─▒s─▒ gibi) ham datam─▒z─▒ i┼člemeli, anlams─▒z k─▒s─▒mlar─▒ ├ž─▒kararak i┼čimize yarayacak yeni de─či┼čkenler t├╝retmeliyiz. Buna data temizleme diyebiliriz. Bu i┼člemden sonra datam─▒n yeni g├Âr├╝n├╝m├╝ a┼ča─č─▒daki gibiydi:

kernel central of operating system

Temizledi─čim datada mesafe, y├╝kseklik de─či┼čimi ve kalp at─▒┼č─▒ de─či┼čkenlerini lineer modelimi kurmak i├žin kullanacak ve ├ž─▒kt─▒ olarak en ideal ÔÇťTempoÔÇŁ verisini alacakt─▒m. Ko┼čaca─č─▒m parkurun mesafe ve y├╝kselti verisini kolayca Google Earth kullanarak ├ž─▒karabilirdim. Ko┼ču s─▒ras─▒nda kalmak istedi─čim kalp at─▒┼č─▒ aral─▒─č─▒n─▒ da kendim girerek ge├žmi┼č datam─▒ baz ald─▒─č─▒mda algoritmam bana, bu parkuru en verimli ┼čekilde bitirmem i├žin hangi tempoda ko┼čmam gerekti─čini verecekti.

Algoritmam─▒ kurmu┼čtum, s─▒rada test etmek vard─▒. Bunun i├žinse en basit methodu kullacakt─▒m. Daha ├Ânce ko┼čtu─čum ve i├žerisinde elde etmek istedi─čim tempo verisi zaten olan data setimdeki X de─či┼čkenlerini lineer modelime de uygulayacak, y ├ž─▒kt─▒s─▒n─▒ alacakt─▒m (Tempo). Bu ├ž─▒kt─▒lar─▒ ger├žek verilerle k─▒yaslay─▒p, modelin ne kadar hata ile ├žal─▒┼č─▒p ├žal─▒┼čmad─▒─č─▒n─▒ anlayacakt─▒m. Bir ├že┼čit validasyon yapacakt─▒m.

Sonu├ž hi├ž de fena de─čildi.

Ger├žek Data ile Tahmin Edilenin Kar┼č─▒la┼čt─▒r─▒lmas─▒:

kernel central of operating system

Ger├žek Data De─čerleri ve Tahmin Datalar─▒ Fark─▒ Da─č─▒l─▒m─▒:

kernel central of operating system

Yukar─▒da anlatt─▒─č─▒m ├Ârnek belki kurulabilecek en basit lineer model. Buradaki basit makine ├Â─črenmesi algoritmas─▒n─▒n d─▒┼č─▒nda, biraz ara┼čt─▒rmayla inan─▒lmaz yarat─▒c─▒ ve ba┼čar─▒l─▒ makine ├Â─črenmesi algoritmalar─▒na ula┼čabilirsiniz (Bknz: kaggle , scikit-learn.

kernel central of operating system

┼×imdi bir at├Âlye hayal edelim, ├╝├ž adet ard─▒┼č─▒k proses olsun. Birinci proseste delik delme i┼člemi yap─▒ls─▒n; ikinci proseste ─▒s─▒l i┼člem, ard─▒ndan ├╝├ž├╝nc├╝ proseste ise delinen bu delik ta┼članarak son ├Âl├ž├╝s├╝ne getirilsin. Ve bu ├Âl├ž├╝m m├╝mk├╝n olan en dar toleranslarda ve hassas bir bi├žimde yap─▒ls─▒n.

Klasik yakla┼č─▒mla par├žalar─▒ ├Âl├žer, bir sonraki par├žan─▒n daha iyi olmas─▒ i├žin makineye belki ayar verirsiniz. Bir operat├Âr yard─▒m─▒ ile makineyi orta de─čere devaml─▒ yakla┼čt─▒rmaya ├žal─▒┼č─▒rs─▒n─▒z. De─či┼čen ko┼čullarda, ├Ârne─čin yaz aylar─▒ geldi─činde makine akslar─▒n─▒n verece─či tepkiler belki de─či┼čecek ve yeni ayarlara ihtiya├ž duyulacaks─▒n─▒z. Elbette bu i┼člemi makine ├Â─črenmesi algoritmalar─▒ kurarak otonom bir ┼čekilde de yapabilirsiniz. T├╝m proses zinciriniz birbiri ile ili┼čkili de─či┼čkenlerin toplanmas─▒ sayesinde ileti┼čim i├žinde olup, kurulan makine ├Â─črenmesi vas─▒tas─▒yla, de─či┼čen ko┼čullara kendili─činden ayak uydurur.

├ľrnek vermek gerekirse, ta┼člama makinenize s─▒cakl─▒k sens├Âr├╝ ve titre┼čim sens├Âr├╝ takt─▒─č─▒n─▒z─▒ d├╝┼č├╝nelim. Ta┼člamadan ├ž─▒kan deli─čin ├žap─▒n─▒ ├Âl├ž├╝p, hatta bir ├Ânceki delik delme prosesindeki delik ├žap─▒n─▒ ve ─▒s─▒l i┼člemden ┼čarj verilerini alabilir. T├╝m bu verileri bulutta saklay─▒p devaml─▒ algoritman─▒za sokarak, ta┼člama makinesi NC kodunu bu algoritmadan gelecek tahminlere g├Âre ayarlay─▒p; m├╝kemmele yak─▒n, de─či┼čen ko┼čullara kendili─činden ayak uyduran bir ├╝retim sistemi yaratabilirsiniz. Zaman ge├žtik├že proses zincirinizin datas─▒ di─čer bir ifadeyle tecr├╝besi artar. Bu sadece benim ilk akl─▒ma gelen ve m├╝mk├╝n belkide g├╝n├╝m├╝zde yaz─▒lan baz─▒ algoritmalar─▒n yan─▒nda ├žok ├žok basit bir ├Ârnek. Her┼čey hayal g├╝c├╝n├╝zle s─▒n─▒rl─▒.

G├╝n├╝m├╝zde kullan─▒lan algoritmalar─▒ g├Ârd├╝k├že gelecekte nelerle kar┼č─▒la┼čabilece─čimiz zaman zaman ├╝rk├╝t├╝c├╝ de olmakta. ─░lk akl─▒ma gelenler:

  • El yaz─▒n─▒ otomatik alg─▒layan sistemler
  • Sesinizle komut etti─činiz sistemler
  • Otonom s├╝r├╝┼č
  • Y├╝z tan─▒ma
  • Google reklamlar─▒
  • Akci─čer filminizin verisiyle kanser olup olmad─▒─č─▒n─▒z─▒ y├╝ksek ba┼čar─▒ oran─▒yla tahmin eden algoritmalar

Ko┼ču antrenman─▒mda akl─▒ma gelen bir fikir ile ba┼člayan ser├╝venimde ├Â─črendiklerim bunlar.

Evet, 4. Sanayi Devrimi ger├žekten ya┼čan─▒yor.

Sorgulamay─▒ unutmay─▒n, sevgiyle kal─▒n.




updated_at 14-05-2020