Bosluga Dusmek ? Şükretmek

 

Yillar oncesinde bu blog sitemde yazılar yazardım. Benim icin bir nevi gunluktu. Hem öğrendiklerimi hemde düşüncelerimi paylasirdim. Büyük hayallerim vardi. Yillar oncesinde hayatimi bosa harcadigimi düşünürken suan geriye baktigimda aslında okul - üniversite doneminde daha aktif, bilgi öğrenen bir hayatim vardi. Bazı yazilarimi okuyunca sasirdim. Simdi bu yazilari başkasından okusam çok zeki bir kız derdim. 

Universite doneminde farklı konularda kendimi geliştirir, neredeyse her gun hayallerim icin bir şey yapardım. Yazilimci olmak, aklıma gelen website ve aplikasyonları gercege dönüştürmek istiyordum. 

Mezun olduktan sonra çok farklı bir endüstride yer aldım. Bu endüstriyi paylasmayacagim ama geriye döndüğümde yazilimci olmadigima ve bu sektörde yer aldigima seviniyorum. Oyle bir sektorki yer alanların %90i basarisiz. Uzun ve acı dolu bu surecin ardından başarıya ulaştım. Basari bana kilcal damarım kadar yakin. Sadece icimdeki hayalleri kaybetmek ve gecen yıllara baktigimda daha aktif yasamamis olmak beni uzuyor. Günlerimi daha aktif ve dolu gecirebilirdim. Hayatta her şey değişir, gelisir ama zaman ve sağlık gitti mi yerine gelmesi zor oluyor. Hatta sağlık bile geri gelebilir ama zaman öyle degil. 

Gordugum 100 yas ustu insanlara baktigimda bir şey fark ettim. Hepsi az yiyor ve çok çok şükrediyor. Ben şükredenlerden olmak ve hayatimin geri kalanını dolu dolu, sevdiklerimle, kalp kirmadan, güzel bir hayat yasamak istiyorum. 

Şirketiniz Kâr Etmiyorsa Ne Yapmalısınız?

 

Ülkemizde bir şirket başarılı değilse satış yoluna gidiliyor. Oysaki farklı bir ekip, şirketi güzel bir konuma taşıyabilir. 

Aslında yurt dışında çok fazla uygulanılan bir yöntem şirketin başkasına devri, satışıdır. Çok yaygın olarak devam edilmektedir. 

Eğer sizinde işiniz iyi gitmiyorsa, uzman ekiplerimiz şirketinizi incelesin, fiyat biçsin ve teklifini yapsın. En kısa sürede başınıza ağrı veren, ilerlemeyen şirketinizden kurtulabilirsiniz. 

Bilgi vermek için formu doldurunuz. Sizinle iletişime geçelim! 

Tunawa, Ihtacatın adresi

Hoşgeldiniz size üzerinde çalıştığım www.tunawa.com sitemi tanıtmak isterim. Bu blog üzerinde 2 ay yazmış olsam da 2 yıl sonrasında halendaha ziyaretçiler olması harika ve umarım faydalı buluyorsunuzdur.

Bu çok kısa bir yazı olacak ve sonrada editleyeceğim. Sitemde şuanda yaklaşık 700 ürün var ve dropshipping yapacağım ama bununla kalmayıp yurt dışına özellikle tesettür ürünlerini ihraç etmek istiyorum. Tabi herşey yeni yeni başlıyor. Siteyi kuralı 2 hafta oldu. Umarım her şey güzel olur

Toyota Üretim Sistemi - TPS

    Toyota üretim sistemi (TPS) Lean Manufacturing, Supply Management gibi konularda karşımıza çıkar. Aslında bu stratejilerin Toyota'dan geldiği söylenir. Doğru veya yanlış, günümüzde bile bu sistem çok yararlı görülmektedir. Bu sistem her organizasyon için bire bir aynı işlemez fakat düşüncenin ana mantığını kavramak her organizasyonun yararınadır.

   
       Toyota uzun vadeli( Long Term) düşünmeye önem verir.

Ana Düşünce : Şirketler, fabrikalar, bu gibi organizasyonlar sürekli değişir ve her gün farklı problemler ortaya çıkar. Bir problem sadece anlık olarak çözülür ve daha sonra tekrar ortaya çıkarsa iş büyür ve kayıp artar. Böylece bir iş yapılırken sadece şimdiyi değil gelecek 50 yılı düşünerek yapılmalıdır.

     Tek Parça Akışı (One-Piece Flow) ile birlikte az maliyet ile en iyi kalite üretilir. Bütün süreçler sıralıdır ve parçaları geri getirme, taşıma gibi bir gereklilik ortaya çıkmaz. Ve problemler her bir akışta tespit edilir, problem çözülür eğer çözülemezse sistem durdurulur böylece arıza anında çözülerek, problemler sonraya bırakılmaz.

  Sonuç: İşlemler sıralı olduğu için bir müdahale gerektirmeden işlemler devam eder. Parçaları üretim taşıma işleminden kurtulmuş olursunuz.

    Standarzation Toyota için önemli bir stratejidir. Henry Ford 'Yarının gelişimi, daha iyi olması için bugün standartlaşma gereklidir. Eğer daha iyi bir yarın için bugünün standartlaşmasını düşünüyorsan, biryere gelirsin. Fakat standartlaşmanın kısıtlı olduğunu düşünürsen proses duruyor.' der

   Ben aslında uzun vadeli düşünme hakkında çok şüpheciydim, aslında TPS i incelerseniz ana düşünce; işi yarına bırak değil, daha iyi bir yarın için şimdi çalış ve asla pes etmedir.

  Standartlaşma Kaizen kitabında şöyle açıklanır; eğer golf öğrenmek istiyorsanız bir öğretmen size golf'un temellerini öğretir fakat siz yaptığını işte standartlaşmak istiyorsanız pratik yapın, patik yapın, pratik yapın. Eğer sürekli bunu gerçekleştirecek beceriniz yoksa, gelişmek için umut yoktur.

  Toyota'yı ziyarete gittiğimde her bir yeni işçinin bir mentör tarafından 2 yıl eğitildiğini öğrenmiştim. Ve TPS den öğrendiklerim öğretiyor ki; işçi zor problemlerle baş başa bırakılır ve beklenen şey 80% düşünme 20% iştir fakat insanlar bunun tersini yapar.

Kaizen, Daha iyisi için değişim anlamına gelir ve limitleri zorlayacak bir değişim mantığı vardır. Yani sadece değişim değil, elinden gelenin en iyisi yapıp, limitleri kırmaktır.

Peki biz Kaizen'i hayatımızda nasıl uygulayabiliriz? Kaizen'in basamakları vardır, lütfen okurken kendi hayatıma nasıl geçiririm diye düşünün. Sadece bir fabrika için değil, dikkat edersek burada bahsedilenler; limitleri kırma, daha iyisi için çalışma... hayatımıza uygular isek bizi daha aktif yapar.

                                  Kaizen'in Basamakları

1.  Üretimle ilgili bildiklerini gözden geçir. ( Hayatını gözden geçir)
2.   Nasıl çözüleceğini( problemin) düşün, neden yapılamayacağını değil. ( Hayallerinin peşinde koş, mutlaka yorulacaktır.)
3.   Bahane üretme, yaptıklarını sorgulayarak başla.
4. Mükemmeliyet için koşma, %50 si bile olsa hiçten iyidir.
5. Yanlışları tek seferde doğrula, sonraya bırakma.
6. Kaizen için para harcama ( seni senden iyi bilen yok)
7. Bilgelik zorluklarla karşılaştıkça ortaya çıkar.
8. 5 kere 'niye' diye sor ve gerçek problemi algıla.
9. Tek bir kişinin bilgisini sormaktansa 10 kişiye sor.
10. Unutma, Kaizen( Daha iyi bir sen) için olanaklar sonsuzdur.

Birgün Kiichiro Toyoda fabrika için yürüyordu ve makine çalışmadığı için sıkıntıda gözüken bir işçiyle karşılaştı. Toyoda gidip işçinin ellerini yağ kutusuna sokmasını istedi ve 'ellerin kirlenmeden işini yapmayı nasıl umut edersin dedi.' Yani güzel bir şey elde etmek istiyorsak onun için çabalamak bazen ise başı şeylerden feragat etmek gerekir .
Toyota bu üretim stratejisinin yanında en büyük avantaj olarak 'Hızlı öğrenmesini görüyor.' Toyota uyguladığı stratejilerle üretime çok hızlı ayak uydurmayı başarıyor. Hatta rakiplenin tek korkması gereken şeyin bu olduğu söylenir.
Tainchi Onho ' Toyota'yı harika yapan herhangi bir element değil, bu elementlerin bir arada olmasıdır ve hergün ciddi bir şekilde uygulanmalıdır.'
Hatta eğer bir şirket TPS'e boş vakitte uygulanacak hoş bir şey gözüyle bakıyorsa, o şirket gelişemez. Stratejiler şirketleri büyütür. Birer gereksinimdir, boş vakitte göz atılan kurallar bütünü değillerdir.

 

   


    

Arthur Samuel Ve Dama Programı

Arthur Samuel, Yapay Zeka araştırmalarının öncülerindendir, bilgisayarların kendi deneyimlerinden öğrenmeleri üzerine çalışmalar yapmıştır. Yapay Zeka denemelerini dama üzerinde kurgulamıştır. Dama oyununu seçmesinin sebeplerinden biri, oyundaki iyi ve kötü hamlelerin not edilmesidir, böylece iyi ve kötü hamle arasında ayrım yapılabilinir.

1961 yılında Ed Feigenbaum ve Julian Feldman ilk Yapay Zeka anatolojisini oluştururken, Samuel Arthur'un dama araştırmasına ek olarak bilgi vermesini istediler. Dünya genelinde ün yapmış olan 4 dama oyuncusu ile karşı karşıya gelen dama programı kazandı.

   Dama Oyunu Kullanılarak Makine Öğrenimi Üzerine Bazı Çalışmalar

Özet: Dama oyunu kullanılarak 2 Makine öğrenimi prosedürü incelenmiştir. Elde edilen sonuç, oynamayı öğrenen bilgisayarın oyunu yazan kişiden kat ve kat daha iyi oynadığıdır. Ve daha fazlası, doğru yön, kurallar verildiğinde bilgisayar bu işlemi 8-10 saat aralığında öğrenir.

Kazanma ihtimaline  uygun olarak her bir tahta pozisyonu bir skora denk getirildi. Başlangıçta damaların ve her kenarda ki parçaların sayısına göre skorlar belirleniyordu. Her nekar bu yöntem çalışsa da oyunun  performansını geliştirmek için, programın kendi başına binlerce kere oynamasını sağladı ve elde ettiği sonuçları noktasal skorlama için kullandı.

Samuel kendi performansını kendi tecrübeleri ile geliştiren bir program yazmıştı. Program öğrendi ve makine öğrenimi doğdu.

Bir önceki leveldeki mümkün hareketleri kaydediyor.

Makine öğreniminin iki farklı metodu arasında ayrım yapalım. İlk metodumuz, Yapay Sinir ağlarıdır. Öğrenilmiş davranışın, rastgele birleşmiş ağa geçişidir, bilgisayar üzerinde bir simulasyondur. Başka bir tanımla

YAPAY SİNİR AĞI; İNSAN BEYNİNİN SİNİR HÜCRELERİNDEN OLUŞMUŞ KATMANLI VE PARALEL OLAN YAPISININ TÜM FONKSİYONLARIYLA BERABER SAYISAL DÜNYADA GERÇEKLENMEYE ÇALIŞILAN MODELLENMESİDİR.

Bir diğer, daha etkili olan metod ise; Sadece belirli şeyleri öğrenme amaçlı dizayn edilmiş gelişmiş ağların aynısının geliştirilmesidir.

İlk metod, genel amaçlı öğrenme makinelerinin gelişmesine itiyor. İkinci metod ise her uygulama için yazılım gerektiriyor.

Kazanmayı garanti edecek kural yoktur ve her doğru yol hesaplanmaya kalkınsa 10⁴⁰ kadar ihtimal olurdu. Bilgisayar oynadıkça mümkün yolları bulur.

Bilgisayar sonuç pozisyonlarını göz önünde bulundurarak, bir kaç hareket öncesine bakar. Tahta pozisyonları makine kelimeleri şeklinde depo edilir ve 4 kelime herhangi bir posizyonu belirtmek için kullanılır. 32 bit pozisyon, 32 oyun karesine denk gelir. Her pozisyon yeni başlangıca ve deneyime katkıda bulunması için saklanır.

Modern programlar, 8*8 'lik oyunlarda için gerekli her mümkün hareket kombinasyonunu gösteriyor.

 

Nasıl programların zeki olduğunu belirleyen kurallar varsa, benzeri oyunlar içinde geçerlidir.

Çok Basit Çözülen : İçinde olduğu pozisyonu algılar.

Basit Çözülen:Bulunduğu pozisyonu algılamakla birlikte, oyunun başlangıcından itibaren bir stratejisi vardır.

Güçlü Çözüm: Mümkün olan bütün ihtimaller bilinir, sadece oyunun değil oyuncununda oynama taktiğini algılar ve buna göre hareket eder.

Kaynakça:

http://library.msri.org/books/Book29/files/schaeffer.pdf

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.368.2254&rep=rep1&type=pdf

Makine Öğrenimi #1

İçerikler:

• Makine Öğreniminin Doğuşu
• Makineler Nasıl Öğrenir?
• Makine Öğrenimi Teknikleri

Arthur Samuel,  dama oynayan bir program yazdı. Kazanma ihtimaline  uygun olarak her bir tahta pozisyonu bir skora denk getirildi. Başlangıçta damaların ve her kenardaki parçaların sayısına göre skorlar belirleniyordu. Her nekadar bu yöntem çalışsa da oyunun  performansını geliştirmek için, programın kendi başına binlerce kere oynamasını sağladı ve elde ettiği sonuçları noktasal skorlama için kullandı.

Samuel kendi performansını kendi tecrübeleri ile geliştiren bir program yazmıştı. Program öğrendi ve makine öğrenimi doğdu.

MAKİNELER NASIL ÖĞRENİR ?

Öğrenme kavramı insanlar için söz konusu olunca, ezbere dayalı öğrenme veya gerçek zeka

( memorization, and true intelligence) arasında ayrım yapabiliyoruz.

Telefon numarası ezberleme şüphesiz öğrenme olarak kabul ediliyor.

Çocuklar grup içesinde oynadığı zaman, diğer insanların ona nasıl davrandığını gözlemliyor. Onların gelecekteki sosyal hareketleri de bu deneyim sayesinde oluşur. Geriye dönüp aynı şeyleri tekrardan yaşamıyorlar. Çevrelerinde gördükleri onlara birer düşünce kazandırıyor. Bu öğrenmenin de ötesinde 'sezgiye'  sahip olmaktır.

Küçük bir çocuğa kedi ve köpek arasındaki farkı öğrettiğinizi düşünün. Flashcard ile çocuğa kedi ve köpek resmini gösteriyorsunuz, çocuk biliyor. Sonra kartı destenin içine katın, çocuk hepsinin arasından kedi resmini çıkarıyor. Peki nasıl? Kedi olmayan resim için beyninde 'yanlış bu değil' ve kedi olan için işte bu! diyor. Daha çok deneyim ile çocuk gelişiyor... İnsan beyni sınıflandırma mekanizmasına sahiptir, siz kedi ve köpeği ayırt etme tekniğini çocuğa göstermeseniz de o zaten çözer. Bu ise çevreden gördüklerini anlama ve sınıflandırma gücüdür.

Deneme ile öğrenme insan ve makine öğrenimi için ortak özelliktir. Tabi ki insan beyni en gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarından kat ve kat üstündür. Fakat bilgisayarlar, ezberleme, geri çağırma ve işleme girdirmekte ilerdedirler. Bu bilgisayarların insan beyninden üstün olmasından değil bilgisayarların 'milyonlarca deneyim için sabrı olmasından ve hızlı öğrenmesindendir.'

İnsanlar öğrenmek için şekil, renk, yazı büyüklük gibi şeyleri dikkate alırken, makine öğrenimi elindeki probleme göre benzer yöntemleri uygulamaktadır.

Makine öğrenimi stratejileri, istatistik, bilgisayar bilimleri, robotik, matematik, dil çevirisi gibi temellerle meydana gelmiştir.

Algoritmaların bazıları, sınıflandırmayı ele alırken bazıları ise sayısal ölçümü ele alır. Bazıları benzerlik ve farklılık gibi özellikleri ölçer. ( örneğin: insan, makineler, kediler)

Bütün algoritmaların sahip olduğu ortak özellik ise örneklerden (deneyimlerden) öğrenmesi ve öğrendiklerini yeni durumlara aktarabilmeleridir.
Kaggle sitesinde düzenlenen bir yarışmada, yarışmacılara 25.000 resim örneği verildi. Her biri tarif edilmiş resimlerdi. Örneğin köpek yüzüyor, kedi mama yiyor şeklinde tanımlamalar verildi. Yarışmacılar algoritmalarını uyguladıktan sonra, 12.500 tane tarif edilmemiş, ne olduğu belirtilmemiş resimler test edildi.

Kedi ve köpek resim ayırt etme yarışmasında, yarışmacılar doğru sınıflandırmayı bulmak için binlerce algoritma denediler. Kazanan yarışmacı %98.914 oranla galip geldi.

Makine öğrenimi etiketli resimleri tanımlar ve bunun üzerinden bir model oluşturur ve sonuç olarak deneyimlerle öğrenen program etiketsiz resimleri de ayırt edebilir hale gelir.

Örnekte yanlış etiketlenmiş bir kedi vardır. Hatırlamak gerekir ki, burada kullanılan yöntem Makine Öğreniminin Supervised öğrenme şeklidir. Başka tür yöntemler de vardır

Dolandırıcılık tespiti, müşteri hedefi, ürün önerme, real- time endüstri gözetim, düşünce analizleri makine öğrenimi sayesinde yapılır.

Makine öğrenimi, bir nevi verilerin konuşturulup, algoritmalarla problemlere çözüm bulunmasıdır.

MAKİNE ÖĞRENİMİ TEKNİKLERİ 

Sınıflandırma ( Classification) : Girilen verileri analiz eder ve onları ayırt eden özelliğe göre sınıflandırır.

Kullanıldığı Yerler: Mesajların spam olarak belirlenmesi, düşünce analizi, içeri kişiselleştirme, kusurlu malların elenmesi, ilaç etkileri

Günlük hayattan örnek: Çocuğunuz, kardeşiniz legolarla oynuyordur. Kare, yuvarlak, üçgen şekilde legolar vardır ve bunları kendi arasında şekline göre sınıflandırır. İşte bu sınıflandırmaya basit bir çerçeveden bakıştır.

Bahsettiğim mesajların spam olarak belirlenmesi vs. gibi olaylar için 10 binlerce veya milyonlarca veri gerekir ama ana mantık hep aynıdır.

Tahmin ( Regression): Girilen veriye göre, her bir outputu öngörmektir.

Kullanıldığı Yerler: Market stok tahmini, rağbet öngörüsü, fiyat tahmini, hava tahmini, maç sonuçları tahmini gibi...

Tavsiye ( Recommendation) : Kullanıcının hangi alternatifi seçeceğini tahmin etmedir.

Kullanıldığı Yerler:  Ürün tavsiyesi, iş tavsiyesi, içerik tavsiyesi

Çıkarsama (Imputation) : Kaybolmuş verilerin değerini çıkarsamak

Kullanıldığı Yerler: Müşteri veri kayıpları, nufüs sayım kayıpları

Karar vermek için Veri Kullanılması

Küçük yatırımcılara şirket açmaları için fon sağlayan bir şirkette sorumlu olduğunuzu düşünün. Şirket, haftadan birkaç başvuru alıyor ve bütün bu başvuruları okumak ve kabul edip etmemek konusunda karar vereceksiniz. İşlem aşağıdaki şemada gösterilmiştir.

Başvuranlar sizin sağladığınız servisle mutlu, şirketiniz popüler oldukça, başvuran sayısı artıyor ve çok yakında haftalık olarak yüzlerce başvuru geliyor. İsteği karşılamak için işçi alıyor ve çalışma saatlerini artırıyorsunuz ama artan isteği karşılayamayınca beklemekten sıkılan insanlar, rakibinize başvuru yapmaya başlıyor.

Evet iş büyüdükçe daha çok işçi işe aldınız ama bu sizin için yeterli olmadı.

http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+%28German+Credit+Data%29 linkine gidin.

Sitede göreceğiniz verilerden fark edilen,

• 7,500$ üzeri kredi kartı alanların çoğu geri ödeme yapmamış
• Denetleme hesabı olmayan kişiler kredilerini zamanında ödediler.

7,500$ üzeri kredi isteklerini silmek istiyorsunuz , 86 kullanıcıdan 44' ü ödemede sorun oluşturdu yani yüksek mebla kredi kartlarının %51 i geri ödemedi ama fark ediyorsunuz ki kullanıcılarınızın %8.6 sı yüksek mebla da kredi kartı almıştı. Bu demek oluyor ki, sınıflandırma yapmak için daha sağlam bir temelli karşılaştırmaya ihtiyacınız var.

İkinci seçeneğe göre; denetleme hesabı olmayan herkesin başvurusunu kabul etmek istiyorsunuz. Denetleme hesabı olmayan kullanıcıların %88 i geri ödediği için bu yöntemi doğru buluyorsunuz.

Denetleme hesabı olmayan her kullanıcıyı kabul etmek, otomatik olarak kabul edilenler oranını %45 e getiriyor. Böylece sadece yeni başvuruları analiz etmeniz gerekir.

Makine öğreniminde veri eldeki problem hakkında öngörü oluşturmayı sağlar. Eski veriler analiz edilip, en uygun sonuç bulunur. Makine öğrenimini kredi veren bir şirkete uygulamak istiyorsanız, elinizde verileri kullanmalısınız. Input ve outcome şeklinde, verilen kredi ve hangi kullanıcıların geri ödeme yaptığı göz önünde bulundurulmalıdır.

Tarihi veri kullanılarak makine öğrenimi modeli oluşturulur.  Yeni kredi kartı uygulamaları geldikçe, geri ödeme olasılık tahminleri verilerden elde edilmeye devam edilir.

Deneme setindeki örneklerin bulunması ile bir model oluşturulur. Modelleme kullanıcının verilerine bağlıdır.

Bir sonraki aşama ise bir Makine Öğrenimi algoritması seçmektir. İstatiksel iş modellemeleri outcome ve input arasında ki ilişkiyi açıklamak için denklemler kullanır

Kaynakça :https://www.manning.com/books/real-world-machine-learnings://www.manning.com/books/real-world-machine-learning

Yazılım Nasıl Öğrenilir ?

                           

        

                 Yazılım Nasıl Öğrenilir ? 
      Ezberleme, Anla

       Yazılımda iyi olan kişilerin nasıl o kadar şeyi hatırladığını merak ederiz. Aslında burada ki anahtar nokta, hatırlamak değil işin mantığını kapmaktır. Her kod farklıdır, diyelim ki kodu ezberlediniz ama aynı kod farklı bir şekilde önünüze geldi bu durumda ne yapacağınızı bilemezsiniz.

    Aktif Öğrenici Olun

 Her öğrendiğinizi not alıp bir daha o nota geri dönmeyecekseniz, bu pasif bir öğrenme şeklidir, en azından yazılımcılar için.
 Öğrendiğiniz kodu ve bilgiyi pratiğe geçirmelisiniz eğer kullanamıyorsanız bununla ilgili araştırmalısınız.

   Kodlarla Oyna

 Her ne amaçla yaparsanız yapın, o işten zevk almazsanız olmaz. Yazılımın bir güzelliği kendiniz kullanabileceğiniz uygulamalar yapıyor olmanızdır. Örneğin, internette hazır paylaşılmış olan Youtube video indirme uygulaması ile birlikte reklamsız ve virüssüz video indirebilirsiniz.

  Aynı kod üzerinde oynamalar yapın.

  Hata Yapın 

Bir yazılımcı hata yapmıyor ise gelişmiyordur. Bugün dünyanın en iyi şirketleri her gün problem çözen şirketlerdir.

 İngilizce Öğrenin 
  
 İngilizceyi sevmeniz bunun için yeterli, bilmiyorsanız bile kelime çevire çevire iyi bir hale getirirsiniz. Yani ingilizce'nin bir bahane olmasından kurtulun.

Örnek Kodları İnceleyin, blogları inceleyin, bir satır bile olsa hergün kod yazın. Hergün yeni bir şey öğrenin ve teknolojiyi takip edin. Zor ve sıkıcı günler olabilir ama bu sevdiğiniz işi bırakmanız için bir bahane olmamalıdır. 

Stackoverflow, github gibi siteleri eğlenme mekanınız haline getirin.

  

StajOkulu 2017 #StajOkulu #Bilişim

Ülkemiz şartlarında üniversitede öğrenmiş olduğumuz bilgileri aktif ve teknik olarak hayata geçirebileceğimiz ortamdır, staj. Bir yanda ülke gelişsin isteyip, bas bas bağırıp, kocaman firmalarında öğrenci toplumunun aktif rol almasını uygun görmeyenler varken, ne mutlu bize ki, bu işi gönlünden yapan bir ortam var, adı Stajokulu. Stajokulu, gönlü geniş insanların başlattığı bir gönüllülük projesidir. Stajokulu'na katılan her eğitimci kendi alanlarında uzman kişilerdir. Eğitimcilerin hepsi, ülke eğitim ve kalıplaşmış düşünce tarzı karşısında umutsuz düşen gençlere yol göstermek, onlara ilham vermek, alanlarını ve iş ortamını tanıtmak, velhasılıkelam ülkesine faydalı olmak amacı ile işlerini bırakıp, yoğun istanbul trafiğini ve sıcağını çekmeyi göze alarak bu yola çıktı. 

StajOkulu'nun Bize Kazandırdıkları 

• Sektöre girme hikayeleri bize anlatan uzmanlar bizi umutlu ve aynı zamanda  azimli olmamız yolunda teşvik etti.
• Bilişimin hangi alanında ilerlememiz gerektiği konusunda ikilemde kalırken, farklı programlama dillerini görmek ve gelişmiş firmaların hangi dillere önem verdiğini öğrenmek kesin bir fikre yaklaşmamızı sağladı.
• Sektörde işlerin nasıl gerçekleştiğini, üniversite bittikten sonra bile kendimizi geliştirmemiz gerektiğini ve alanında uzman kişilerin işlerini ne derecede sevgi ile yaptıklarını görmüş olduk.
• Okula bağlı kalmamamız, azimli olmamız gerektiğinin önemini tekrardan hatırladık.
• Bir proje geliştirirken planlı olma ve görevleri gruplara ayırmanın önemini gördük.
• Yazılımla kendimizi kısıtlamak zorunda olmadığımızı gördük.
• Oyun, web, artırılmış gerçeklik, büyük-veri alanlarında projeler yapıldı. 
• Veri tabanı ve Büyük Veri analizlerinin iş dünyasında ki önemini görürken, sağlık ve şehircilik alanlarında yazılımın kullanım yerini gördük.
• Çok kısa bir süre içerisinde yazılım alanında ki her teknoloji hakkında bir fikre sahip olduk. Daha azimli çalışmamız gerektiğini gördük.
• Staj boyunca, üniversite okurken tanışma imkanı bulamayacağımız çok sayıda uzman ile tanışma zevkini elde ettik.

“Sen varını-yoğunu, malını-mülkünü ver de bir gönül yap! Yap da o gönül; mezarda, o kapkara gecede sana ışık versin!.. demiştir Mevlana. 

Varımız yoğumuz para ise bir gün iflas ederiz, uçar gider, fakat Stajokulu'nda ; uzmanların kendilerini nasıl geliştirdiklerini görmek, üniversitede öğrenmediğimiz bilgileri edinmek, bir sürü teknoloji ile tanışmak, geleceğin nasıl inşa edildiğini görmek bizim ilim çantamızı doldurmuş taşırmıştır. 

Endüstri 4.0 Üzerine Düşünmeye Değer Mi?

    2016 yılında Davosta gerçekleşen Dünya Ekonomik Toplantısının en büyük konuşma konularından birisi Endüstri 4.0 idi . Bu toplantı da günümüzde Robotlar, yapay zeka, 3D printing, biyoteknoloji, sürücüsüz araçlar, nesnelerin interneti gibi konuların bu güne kadar hiç görülmemiş bir şekilde bilgi ve gelişim bombardımanı içerisinde olduğunu belirtti.

   Ekonomist olan Robert Gordon1. endüstri devriminin kömür, buhar makineleri, demir yolları ve dokuma üzerine, ikinci endüstri devrimi elektrikte gelişimler, motorlar, hidrokarbon, petrol ve kimyasal gelişmeleri beraberinde getirdi. Üçüncü endüstri devrimi ise, bilgisayarlar ve telekomunikasyon üzerine olmuştur.
Uzun dönemli yaşanan yeniliklerin aktivitesi genel olarak; değişim kuantumuna, gelişim ve verimlilikteki etkisi ve uzun vadeli olmasına bağlıdır.

   Profesor Gordona göre ikinci endüstri devrimi verimlilik ve uzun vadeli olarak en etkili olandır. Elektrik ve motorlar değişimdeki büyüklüğü gösteriyor. O zamandan beridir 2. endüstri devriminde yaşanan etkiler, ulaşım, verimlilik, madde ulaştırmada esneklik gibi sonuçları doğurdu. Hayvanların ve insanların yerini değiştirmek, enerjiyi, hızı, iş güvenliğini artırırken maliyeti azalttı.

Üçüncü endüstri devrimi ise beklendiği gibi bir etki göstermemiştir. Dördüncü endüstri devrimi olarak adlandırılan kavram ise aslında üçüncü endüstri devriminin devamıdır. Neden mi ?

 Yapay zeka, biyoteknoloji, Robot teknolojileri yeni değil. Yıllar önce başlayan çalışmalar sonucunu şimdi vermeye başladı ve yeni bir endüstri devrimi olarak gösterilmeye başlandı. Hernekadar benim şahsi düşüncem, devrimler üzerinde odaklanmak yerine teknoloji ve gelişim üzerinde odaklanmak olsa da 3. endüstri devriminin bilgisayar üzerine olduğunu düşününce bugün yapay zeka, 3D printing gibi konularda ki gelişmelerin aslında 3. endüstri devriminin bir devamı ve aslında bir bilgisayardan farksız olduğunu görmek zor değil. Bugün dünyada ses çıkartan kişiler aslında her seminerlere gidip yeni devrim hakkında konuşanlar değil, teknolojinin ta kendisini sunan, geliştiren kişiler.


    Sanırım bundan sonra bize düşende teorilere takılı kalmak yerine dünyanın ileri gidenleri gibi pratiğe dökmektir.

Gelişmek İsteyen Şirketlerin Yapması Gereken

    Gün geçtikçe yapay zeka hayatımıza daha çok giriyor. Asırlar içerisinde meydana gelen icatlar ve gelişimler bir çita hızı kazanmış gibi eskiye nazaran kat kat hızlı ilerliyor, teknoloji de gelişim bombardımanı yaşanıyor.

                Günümüzde nesnelerin interneti, Endüstri 4.0 ve Yapay Zeka alanlarında meydana gelen gelişmeler bu savaş içerisinde teknolojiye ayak uyduran şirketlerin ayakta duracağını gösteriyor. Çünkü popülasyonun gelişmesi daha çok madde ihtiyacını doğururken diğer bir yandan sosyal medya, telefon, oyun gibi şeylerle vakit geçiren insanlar tembelleşti bu ise kendi çalışan fabrikalar, makineler, kendi giden araçlar gibi hayatımızı bir anlamda kolaylaştıracak ihtiyaçlar doğdu.

                Peki Yapay Zeka bu kadar ilerlerken, dünyanın en iyi firmaları yatırımlarını bu konu üzerinde yaparken bizler bundan uzak mı  durmalıyız ?

                Asıl konumuza Yapay Zekanın günümüze etkisine gelecek olursak, makinelerin ve fabrikaların zeki hale gelmesi haricinde yapay zeka markanızı nasıl daha iyi yerlere getirebilir.

     İçeriğinizi En iyi Hale Getirin

                Yapay Zeka kullanılarak meydana getirilen pazarlama robotu ile birlikte, tüketicilerinize en hızlı şekilde ulaşabilir. Bunu sadece sosyal medya kullanıcılarının hangi konular üzerinde araştırdığını analiz ederek ve onlara sizin ürününüzü satmaya çalışarak yapabilir.

Boomtrain olarak adlandırılan bot sizin müşterilerinize kolayca ulaşmanızı sağlayabilir.

Şirket Bilgilerinizi Derleyin

                İş kurmanın ve işi yürütmenin en sıkıcı hallerinden birisi milyonlarca datayı derlemektir. Fakat artık buna gerek yok, Yapay zeka robotu ile artık bu da kolay.

Vaktinizi Koruyun

                Sizler ürününüzü daha iyi hale getirirken, müşterilere ulaşma işini robota bırakın ve zaman kazanın.

                Bunlar şirketinizi yönetirken sizlere zaman kazandıracak sadece birkaç yöntemdir. Yapay zeka bunun daha fazlasını yapıyor. Fabrikanızı teknolojiden mahrum etmeyin ve büyümeye geçin. Günümüzde öyle bir hal aldı ki, Facebook sahibi çıkıp akıllı telefonların yerini farklı şeylerin alacağını söylüyor, bir çok firma sürücüsüz giden araç üzerinde çalışıyor. Teknoloji ile bağını koparmayan devletler büyüyor, yeni pasta şekilleri üretmek yeri her yıl yeni çipler yapıyor, yeni ürün çıkarıyor ve geliştiriyor. Unutmamak gerek ki bugün süper güç olan şirketler bir gün küçük şirketlerdi…

Suyu Kirden Arındırmanın Yeni Yöntemi Geliyor

Seyreltik kirletici konsantrasyonlarını sudan ayırma işlemleri enerji kullanılarak veya kimyasal yoğunluk ayrışımı ile gerçekleşiyordu. MIT tarafından gerçekleştirilen yeni metod ile birlikte istenilmeyen en küçük kir bileşikleri bile rahat bir şekilde sudan ayırt edilebiliyor.

Yeni metod Enerji ve Çerve Bilimi dergisinde anlatıldı. Bu metod, elektrokimyasal işlemleri kullanılarak tarım ilacı, kimyasal ve gübresel ürünlerden kalan pis artıklar en küçük molekül konsantrasyonun da bile ayrılıyor. Bu metod aynı zamanda, yüzey reaksiyonlar arasındaki rekabetin sonucunda geleneksel elektrokimyasal ayırma metodunun asitlik dalgalanmaları ve performans kayıpları gibi sınırlarına değinir.
Günümüzde, seyrek kirlilikleri ayırt etmek için kullanılan metodlar zar filtreleme gibi oldukça pahalı ve en küçük partiküllere etki edemeyecek sistem kullanılmakta ve bu sistemler yüksek voltaj kullanılarak kirlerin ayrılması hedeflenirken bir taraftan da doğal olmayan enerjinin su içerisine enjekte edilmesine sebep olur.
Yeni sistemde su, kimyasal etki altına alınmış yüzey arasında pozitif ve negatif elektronlar arasında bağ kurar. Bu elektrot yüzeyler Faraday metalleri ile kaplıdır ve bu metaller ile birlikte aksiyonların pozitif veya negatif yüklü olması sağlanır. Bu aktif gruplar kir molekülü tarafından güçlü bir şekilde bağlanacak halde ayarlanır. Araştırmalar sonucunda milyonlarca parça pis madde konsantrasyonun uzaklaştırılması gerçekleştiği görülmüştür.
Bir önceki araştırmalar elektrotlar üzerinde yoğunlaşmıştı ki bunlar yüksek voltajlara ulaşıp kirletici bileşikler üretti. Fonksiyonlaşmış elektrotların hem negatif hem de pozitif kutuplarda kullanımı ile birlikte yan etkiler yok edilmiş oldu. Bu asimetrik sistemler pozitif ve negatif toksik iyonların aynı zaman dilimi içerisinde eşzamanlı uzaklaştırılmasını sağlar.
Aynı aşamalar, önemli değere sahip olan bileşiklerin veya ilaçların üretim aşamasında kurtarılması üzerinde de uygulanmalı, aksi takdirde aşırı madde üretimini engelleyemez ve tasarruf yapamayız. Sistem çevrenin daha sağlıklı hale gelmesi, toksik kimyasal maddelerin uzaklaştırılması ve kimyasal bitki üzerinde değerli ürünlerin verimli kullanılması veya atılması halinde kullanılabilir.
Sistem gayet çekici fakat pratikte, kir bileşikler ile başa çıkması için birçok aşamasının dizayn edilmesi gerekmektedir. Verimli elektriksel sistem solar paneller yardımıyla çalıştırılabilir.
Yüksek basınç ve elektrokimyasal sistemler yüksek voltaj ihtiyacı duyar iken yeni sistemde düşük voltaj ve basınç yeterlidir.

Dünya Zirvesine Çıkaran Problem

                                      Dünya Zirvesine Çıkaran Problem Gerçek Bir Hikayeden Alıntıdır!

            Dünya Zirvesine Çıkaran Problem

                15 yıl boyunca Çip üreten markalarda çip dizaynı üzerinde kariyer geliştiren Mark Chung, normalde 100$ civarında gelen elektrik faturasının yerine 650$lık faturayı görünce şok oldu ve kendi bölgesine bağlı olan elektrik firmasını aradı ve tabi ki kendisine verilen cevap faturanın doğru olduğu ve elektrik ölçüm cihazının gayet iyi bir şekilde çalıştığı idi. O hafta işte arkadaşı ile sorunun ne olduğunu tartışırken akıllarına  elektrik giderlerini ölçen cihazlardan alıp evdeki bütün prizleri kontrol etmek geldi ve sonuç olarak geldikleri nokta evde herhangi bir prizde veya cihazda sorun olmamasıydı.

               
           Tabi iki zeki mühendis hiç durmayıp, sayacı hackleyip, sayaca Wifi Chipsetleri eklediler ve elde ettikleri dataları toplayan aynı zamanda  sonuçları gösteren bir software programı yazarak , dataları oraya gönderdiler.

        Bunun üzerine geniş bir araştırma yaptılar ve deneysel teori, elektriksel araçların takibinin zeki bir sayaç üzerinden yapılması hakkında idi. Bunun üzerine iki mühendis birden çok sistem takibinin tek bir çember üzerinde paket düzenleme tekniklerinin çemberden gelen sinyallere uygulanması ile elde edilebilinirdi.

Eski bir salınım ölçer aldılar ve bu salınım ölçeri eve elektrik sağlayan panelin üzerine yerleştirdiler. Yapılan bütün işlemler sonunda sonuç inanılmazdı. Normalde beklenenden 10kat daha verimli çalışan bir sistem elde etmişlerdi.

     Mühendis :  Eğer sorun üzerinde ileri gitmeseydim, sadece yüksek fatura ödemekle kalmaz çocuğumun giderlerini de bunun üzerinde harcamam gerekirdi.

               
        Piyasada ki açığı gören mühendisler arkadaşlarını da yanına alarak bir işyeri açtılar.

“Eğer piyasaya yeni giriyorsanız, ürettiğiniz ürünü alabilecek inşalara yoğunlaşmanız gerekir “

Bugün aynı sistem buzdolapları, lamba, motor içerisinde kullanılmakta. Sadece bir problemden doğan ve bu problemin arkasını bırakmayan bu iki mühendis daha iler giderek bugün sinyalleri çözen bir sistem kullarak 8 kilohertz aralığındaki sinyalleri algılıyor. Ana düşünce ise enerji kullanımını verimli hale getiren cihazlar kullanmak.

   Bizim amacımız kullandığımız aracı 100$ ve aşağı bir ücrete indirmek, böylece her bina, otopark gibi yerlerde enerjinin kullanımını optimize edip dünyayı kurtarabiliriz.

    Dünya hayatı problemli geçer, bazıları bu problemleri bir kazanca dönüştürürken bazıları ile bu problemleri bahane olarak görür. Oysaki bizim için iyi olduğunu düşündüğümüz şeyler bizlere zarar verebilir, kaçınıp varlığından yakındığımız problemlerde bizi dünyanın zirvesine çıkarabilir.Problemler değildir bizi dünyanın zirvesine çıkaran, bizler problemlerin ardından gidersek belki de bu problemler bizler için bir sebep olur. Einstein demişti ya "Ben sizlerden daha zeki olduğum için değil, sorunlarla daha çok vakit geçirdiğim için böyleyim" (buna benzer bir şey :) ) Umarım problemlerimizi bahane olmaktan çıkarıp bizi Dünya zirvesine çıkaran bir neden haline dönüştürürüz, hep beraber :) .

Karar Ağacı İle Daha Sağlam Temelli Girişimlere

   Elon Musk Paypaldan kazandığı ne var ne yok varsa SpaceX ve Tesla için harcadığında bir çok kişi kendisinin yanlış bir karar verdiğini ve başarısız  bir girişimde bulunduğunu söylemişti.Aslında Musk'ın bu kararının arkasında üzerinde uzun süre düşünülmüş ve planlanmış' karar ağacı ' vardı.Bu metod sadece Musk tarafından değil Warren Buffett gibi bilyonerler tarafından da kullanılmaktadır.

Karar ağacı saçma hatalardan kaçınmak ve gelecekte ne olacağını basit bir şekilde analize dökmektir.Bu şekilde ulaşmak istediğimiz şey üzerine , farklı açılardan düşünmüş oluruz .Biliyorum bunlar şuan için bir anlam ifade etmiyor ama birazdan edecek :)  Şahsen girişimci olmak isteyen herkesin karar ağacı gibi bir uygulama ile yaşanabilecek bütün riskleri ve kazançları irdelemesinin çok iyi olacağını düşünüyorum .Tabi ki , problemler bizi yolumuzdan edemez , fakat ne tür problemler ile karşılaşabileceğimizi düşünüp , henüz problemler belirmeden önlemler almalıyız.

Musk katıldığı bir röportajda yaptığı işin çok riskli olduğunu fakat bu riski almaya değer olduğunu söyledi.
Finansal olarak düşünürsek , eğer SpaceX 100$ bilyon dolarlık bir değere gelirse, $30 bilyon dolarlık bir kazanç elde ederdi. Fakat eğer SpaceX üzerine 1$ bilyon dolar harcasa idi 800$ milyon dolarlık bir kazanç elde ederdi 

Expected Return : Beklenilen kazanç Expected Loss: Beklenilen Kayıp Probability of success: Başarma ihtimali Probability of failure : Zarar ( İflas ) ihtimali 

Decision : Karar 

Karar Ağacı - Şeması nasıl çalışır ?

•  Negatif ve Pozitif yaşanabilecek her şeyi gözden geçir ve bu yaşanabilecek şey size nasıl ve ne kadar zarar veya kar getirir?
•  Kar'ın ve ya Zararın büyüklüğü hesapla 
• Olasılık ile büyüklüğü çarp ( Kazanma olasılığı * Kazanma sonucu getiri ) - ( Kaybetme olasılığı * Kaybedilen Miktar ) 
• Kazançları ve kayıpları topla 

  Bulduğunuz Sonuç, kazançlı bir girişim mi yoksa sizi zarara mı sokacak bunu belirtir.
İnansanız da inanmasanız da , düşüncelerinizi böyle bir şemaya oturtmanızın bir zararı olmaz aksine kârı olur .

Elon Musk Nasıl Hızlı Öğreniyor Ve 4 Şirketi Yönetebiliyor

 Hatırlıyorum da Jack Ma , Bill Gates için 'bütün işleri tuttu bize yapacak bir şey bırakmadı ' demişti...
Günümüzün dikkatleri en çok üzerine çeken 'Tesla, SpaceX, Paypal ve en son olarak Neuralink " şirketleri ile gündeme düşen Elon Musk , dünyanın en üstün teknolojilerini kullanarak , gerçekten zor olan bir işi başarıyor .(Muhtemelen Jack Ma , Elon Musk'ın bütün işleri kaptığını düşünmeye başlamıştır .)

Elon Musk görüştüğü binlerce insandan hiç birini şirketine CEO olacak seviyede görmediğini ileri sürerek , şu anda 4 tane şirketinin Kurucusu  ve CEO'su görevindedir.Peki Elon Musk'ı özel yapan , bizler bir çok şey için vakit bile bulamazken onun elini attığı her işi başarı ile bitirmesinin arkasında yatan sır nedir ? Gelin bunu , sakin sakin onu bilen insanların bizlere sunduğu bilgiler ile irdeleyelim.

Elon Musk'ın birbirinden çok farklı 4 alanda ( Enerji , Software , Ulaşım , Roket ) milyon dolarlık şirketlere sahip olmasının nedenleri ;

 Çalışma Etikleri ( Haftalık 85-100 saat arası çalışması )
    Alışagelmiş düşüncelerin dışına çıkması
    Mutheşem Azmi 

Bu nedenler hiç şüphesiz Musk'ın başarısında rol oynasa da , kendisi ile ilgili geniş araştırma yaptığımda dikkatimi çeken kısımlar oldu .

Elon Musk Sadece Bir Konu Üzerine Odaklanmak Yerine ,Konular Arasında Bağ Kuruyor 

  Günümüzde sadece bir konu üzerine odaklanıp , o konuda uzman olmamız gerektiği düşünceleri dolaşıyor .Fakat geçmişi unutuyor muyuz ? Hangi alim , filozof , bilim adamı sadece 1 konu üzerine çalıştı?Hepsinin  biyografisini okuyorsunuz ; fark edilen şey Matematik , Astronomi , Metafizik üzerine çalışmalar yapmış .Musk bu kuralı kendi üzerinde uygulayıp , yararını görmektedir. Aslında yaptığı şey kendini kısıtlamamak .Biz sürekli bir konu üzerinde düşüneceğiz , aman gözlerim diğer tarafları görmesin diye çabalıyoruz .

Şahsi düşüncem : Farklı konular hakkında bilgi sahibi olup , aralarında ilişki kurup ve evet en sonunda en az birinde uzman olmak .Alim ve bilim insanları da bu yöntemi uygulamıştır.Sadece bir ve ya iki konuda ki projeleri ile bilinir fakat diğer  konularla da çalıştıkları belirtilir .

 Örneğin : Teknoloji ile ilgileniyorsanız ve aynı zamanda biyoloji hakkında bilginiz varsa diğerlerini aklına gelmeyecek düşünceler sizin aklınıza gelir .

Musk Oğlum Nerdesin ?  , Kitap Okuyorum Anne 

Abisinin bildirdiğine göre Musk her gün en az 2 kitap okumuş ve ansiklopedi serilerinin hepsini bitirmiştir.Yani bu demek oluyor ki , her ay bir kitap okuyor isek Musk bizim 60 katımız daha fazla okumaktaydı .

Musk Ne Tür Kitaplar Okur ? 

Musk , bilim kurgu , felsefe , dini , yazılım , bilim insanların biyografileri , ve girişimci türde kitaplar okumuştur .Yaşı ilerledikçe ise fizik , mühendislik , ürün dizayn , iş , teknoloji ve enerji üzerine kitaplar okumuştur .

Elon Musk'ın öğrenmeye olan sevgisi onun okuldan daha çok , kitaplardan öğrenmesini sağlamıştır .

Musk'a roket yapmayı nereden öğrendin diye sorulduğunda , kitaplardan şeklinde cevap vermiştir.

Öğrenme Metodu  

Aslında bu yazının başından beridir , bu metod hakkında konuştuk.Bilgi aktarımı olarak geçen teknik ; herhangi bir konu hakkında edinilen bilginin bir diğer konuya aktarılması , ve ya bağlantı kurulmasıdır .

Bilgiyi bir semantik ( anlamsal ) ağaç olarak görmek önemli , gerekli olan , esas düşünceyi anlamaya önem göster .Örneğin gövde ve dallar konusunu iyice öğrenmeden , yapraklara ve detaylara geçmenin bir anlamı yoktur. 

Bu cevap Musk tarafından Reddit üzerinde verilmiştir.

Sonuç olarak : Bilgi transferi metodu ile birlikte , konu iyice anlaşılmadan , geçilmez .Yıllar öncesinde beyin ile ilgili araştırma yaparken , Melik Duyar'ın tavsiyesini duymuştum .Kendisi , eğer aklınıza bir şey takıldı ise onu hemen araştırın sonraya bırakmayın demişti.Çünkü , o problem aklımızda çözülmediği sürece orada duracak ve beynimizde yer kaplayacak .

• 3-4 yaşından beridir ayda 60 kitap okuyan 
• İyi bir eğitim için , ailesini ve hatta sonrasında işine ilgi duymayan sevgilisini bırakan 
• Vaktinin değerini bilen 
• Bu ülkede bir şey olmaz demeyip , kendi elinden geleni yapan
• Kendisini anlamadığı için spikerin suratına telefonu kapatma cesaretini kendinde bulan ( :) ) 
• Çok yüksek bir derecede azmi olan , asla vazgeçmeyen , vazgeçmektense ölürüm diyen 
• Okulda ki eğitimlerin ( birde bizim eğitim ile kıyaslayın , adam süper eğitim aldı aslında ) hiç bir yere getirmeyeceğini fark eden ve diploma yerine , bilgisini pratiğe dönüşmeyi tercih eden 
• Sürekli kendini geliştiren 
• Kullandığı öğrenme tekniklerini sorgulayıp , kendine en uygun tekniği bulup uygulayan 
• Zeki insanlar ile çalışıp , yanlışlarını ve eksikliklerini söyleyen insanlara ,yaptığı işin harika olduğunu söyleyenlere kıyasla daha  çok önem veren ...

 Bu özelliklere sahip birinin başarısız olması , sizce mümkün mü ?

Özet : Elon Musk diğer başarılı insanlar gibi , başarıya giden yolu bulmuş ve sırf bu yolda ilerlemek için önünde ki bütün engelleri kırmıştır.Hep Elon şunu yaptı , Bill Gates şunu yaptı diye konuşuyoruz ; lütfen önemli bir hususu atlamayalım .Bu insanlar başarı için bir çok şeyi bıraktı .Rahat olmayı , uzun tatilleri , tv izlemeyi , herkesle arkadaşlık yapmayı ... bunun tam tersine onları zirveye getirecek hayat akışını alışkanlık edindiler.

Umarım Elon Musk'ın öğrenme teknikleri ve azmi isteyen herkesi , güzel şeyler yapmaya ve pes etmemeye iter.

İyi bir egitimde püf nokta

   Öğrenenler'in çoğu öğrenmenin sadece 'sınıf' içerisinde gerçekleştiğini ,öğrenmenin ; izleyerek , dinleyerek ve okuyarak  gerçekleştiğini düşünüyorlar .

Düşünün ki ;size iki farklı sınıf içerisinden birisini seçmeniz söyleniyor .

İlk sınıf: Ders videolar ile ilerliyor .Öğretmen her konuyu en ince ayrıntısına kadar anlatıyor ve gayet kalın bir kitaptan dersleri takip ediyorsunuz.

İkinci Sınıf: Herhangi bir video ve ya kitap yok .Ders, sorular ve cevaplar eşliğinde ilerliyor .

Aynı konu üzerinde olan bu sınıflardan hangisini seçersiniz ?

Birçok insan öğrenmenin , sadece dinleyerek , izleyerek , okuyarak gerçekleştiğini sanıyor ve soru çözme , pratik yapma kısmını hep atlıyor .Çünkü soru çözmek eğlenceli gözükmüyor.

Evet size iki seçenek sunuldu .Diyelim ki birinci sınıfı seçtik ; birinci sınıf'ta verilen eğitim ile konu iyi bir şekilde kavranır , fakat Einstein'ın dediği gibi

  Eğitim , insanın okulda öğrendiği her şeyi unuttuğunda arta kalandır .

 Böyle bir eğitim bizim konuyu kavramamızı sağlasa da geçici hafıza'da depo edilmekten kendini kurtaramaz.

İkinci sınıfı seçelim.Bu sınıfta bilgi sorular üzerinden öğretilmeye çalışılıyor .İmkansız olmasa'da diğer sınıf'a göre daha çok zaman alır .Sorunun ilginçliğine göre de geçici hafızadan çıkar ve uzun bir süre sonra bile rahatlıkla hatırlayabileceğiniz 'bilgi' haline dönüşür.

İki sınıfta da eksiklikler olduğunu gördük .Peki ya iki sınıfı birleştirsek ne dersiniz? Dersi harika anlatan bir öğretmen , dersi teşvik eden video ve kitap ,daha fazlası öğrenme süresi boyunca beynimizi daha çok kullanmamıza fayda sağlayan , ilginç , yaratıcı sorular .İşte iki iyi eğitim sisteminin birleşip bir harikulade olması budur .Pratiğe dökülmeyen bilgi öğrenilmiş değil , unutmaya meyilli , sadece üzerinde vakit geçirilmiş fakat gelecekte unutulmuş 'bir hiç' olacak bilgidir.

  Çok sevdiğim bir sözü sizlerle paylaşmak istiyorum .

   Doğru sonucu elde edene kadar değil , yanlış yapmayacak hale gelene kadar pratik yapın  

 

5 Adımda Programlama Dili Öğrenimi

     Bir çok kişi yazılım öğrenmek istiyor fakat sonuca ulaşan kişilerin sayısı başlayanların sayısı ile  kıyaslanmayacak kadar küçük .Yazılım( programming ) öğrenirken yapılan hatalardan bazıları ;

1.  Sadece okulda ki derslerle birlikte yazılım öğrenilebileceğini düşünmek 
2. Pes etmek ve devam ettirmemek 
3. Çok hızlı ve ya çok yavaş ilerlemek
4. En kötüsü ; insan üstü bir şey olduğunu düşünüp hiç başlamamak
5. İşin mantığı kavramadan konuları geçmek.

           5 Etkili Yol İle Yazılım Öğrenin  

•   Örnek Kodları inceleyin
•    Herhangi bir programlama dilini öğrenmeden önce ve öğrenme sürecin de örnek kodlara bakıp ne işe yaradıklarını anlamak ve ya en azından anlamaya çalışmak yararlı olacaktır .Hiçbir şey anlamasak bile beynimiz onu bir klasörde depolar ve onu öğrenince o bilgiye karşı olumlu bakar , yeni öğrendiğinizi düşünseniz de uzun zaman öncedir ona baktığınız için beyin kendini o bilgiye yakın hissede ve unutmaz.
•   Okumak , Anlamak Yetmez , Kodu Yazın
•  Okuduğunuz zaman bir kodu anlamış olabilirsiniz fakat kodu kendiniz yazıp , hızlı bir şekilde kod yazıp , eğer yanlış yaparsanız da onları çözmeye uğraşmanız gerekir .Kod yazmazsanız yanlış yapamazsınız , yanlışlarınız üzerinde çalışmazsanız soru çözme becerisi edinemezsiniz . Bunun için yanlış yapınca üzülmemeli , sadece çözmek için gayret göstermelidir.
•  Bir önceki basamakta incelemiş olduğunuz kodları kendiniz yazın ve üzerinde değişiklikler yapın .
• Öğrendiğiniz Bilgileri Birleştirin 
•   Birlikte ilerlediğiniz video serisi ve kitap anlatımı akışının haricinde öğrendiğiniz bilgileri birleştirerek kendi programınızı yazın .Unutmayın iki satır bile sizin olsun , yaratıcı olmak zorunda değil , ilk defa yapılan bir şey olmak zorunda değil , tek amaç öğrendiğinizi ve ana mantığı anladığınızı görmektir.
• Debugger Kullanın 
•  Debug tekniklerini öğrendikçe , program yazmak daha kolay hale gelecektir .Debugger sizin variable değerlerini görmenizi sağlar .
• Elinizden Geldiğince Çok Kaynak Kullanın
•  Programlamaya direk başladığınız gibi değil fakat gün geçtikçe daha çok kaynak karıştırmak her zaman faydalı olur .Anlamadığınız bir konu diğer bir kaynakta daha güzel anlatılmış olabilir.Böyle bir şansı kaçırmamak gerekir. 

   Yazılım ( programlama dili ) öğrenimi günümüzün ve muhtemelen geleceğin en değerli mesleği olmuş durumda .Günümüz de her şey internet üzerinden yapılıyor ve gelecekte olacağını düşündüğümüz üstün  robotlar ise kodlar yazılarak oluşturuluyor ve bunun için kod bilgisine gerek vardır .Zor olduğu düşünerek vazgeçmek muhtemelen beyninize haksızlık olur çünkü kullandığınız o süper zeka telefonun kodunu yazan sizden çokta farklı birisi değil , sadece konu üzerinde vaktini harcamış kişidir. 

Yapay zeka nedir ve hayatımızı nasıl etkiliyor

  Yapay Zeka Nasıl Öğrenilir adlı yazım da Yapay Zeka'ya başlamak için gerekli olan düşünce yapısını kaynak vermeden belirtmiştim .Yapay Zeka çok geniş bir bölüm olduğu için  daha fazla bilgiye ihtiyaç olduğunu düşündüm .Öncelikle Yapay Zeka nedir ve yapay zeka ile ne yapabiliriz konusunu öğrenmemiz ilk adım olacaktır .

Yapay Zeka ( Artificial Intelligence - Al ) bilgisayar biliminin alt dalıdır .Ana düşünce ise zeki makinelerin ( telefon , bilgisayar vb. ) insanlar tarafından yapılan işlemleri gerçekleştirecek hale getirilmesidir .
Günümüzde ise Yapay Zeka geleceği belirleyecek bir dal olarak görülüyor .

Yapay Zeka kullanarak programlanan bilgisayarların ,  santranç ustalarını yenecek hale gelmesi ilgiyi Al yönüne doğru kaydırdı .

Bazı insanlar Yapay Zeka'nın geleceğe ışık olacağını ve faydalı olacağını söylerken , diğerleri ise tam tersine Yapay Zeka ile geliştirilen robotların insanlığa zarar vereceğini ileri sürüyor .

Bugün Al ( Yapay Zeka) öğrenmek isteyenlerin fark edeceği iki şey olacak ki ; yapay zeka bir çok alt dallara sahiptir ve zaten gelişim aşamasındadır bu sebeple ki gelecekte gerçekten ne olacağı belli değildir.

Kendi kendine giden arabalar , isteklerimize ve sorularımıza cevap veren programlar , bize karşılık bizimle oyun oynayan botlar ...Robotlar ise Al'nin başlı başlına farklı bir dalıdır .

Her ne kadar bazıları kabul etmese de Yapay Zeka amaç olarak insan beyninin kopyalanması , insan  beyninin yapabildiği her şeyi makinelerin de yapabiliyor hale gelmesidir ki , insan beynin henüz %1 keşfedilmiş olarak görülmektedir.

Al öğrenmek için ihtiyaç duyulanlar ; Algoritma , Data Structure bilgileridir .

Klasik Yapay Zeka Alt Dalları : Robot teknolojisi ,Araştırmalar ( Felsefi ve ya beyin üzerine ) , Doğal Dil İşlemi , Planlama ..

Çeşitli Algoritma Konuları : Nöral Ağlar , Genetik Algoritmaları , Otomatik sorgulama

        Yapay Zeka Öğrenme Yolları 

1. İnternette bir Al ( Yapay Zeka ) Kursuna katılın . ( seçtiğiniz türe göre örneğin sadece makine bilimi dersleri alabilirsiniz .Bunun için ücretsiz siteler var çünkü Al gelişmeyi bekleyen ve üzerinde kafa yoracak insanları arayan bir dal konumunda ) 
2. Konu İle ilgili makale ve kitapları okuyun , az da olsa her gün yeni bir şey öğrenin .
3. Al ile ilgili seminerlere , konferanslara katılın .

             Yapay Zeka Şuan Ne Konumda

•  Yapay Zeka artık gerçekleşmemiş bir hayal ürünü olmaktan çıkıp yaşamımıza girdi .Cortana , Siri ,Google Now günümüzde en çok dikkat çeken Al ürünü oldular .Oyun endüstrisi kusursuz bir online oyun deneyimi için , Otomobil endüstrisi ise kendi kendine süren araba üzerine yoğunlaşmış durumda .
• Süper Bilgisayar Watson - 2011 yılında IBM'in süper bilgisayarı Jeopary ( Risk )  şampiyonlarını yendi ve 1milyon dolarlık ödüle sahip oldu .Watson günlük olarak 2.5 bilyon gigabaytlık işlem yapma özelliğine sahip.Watson insan beynini canlandırmaktadır fakat sadece hataları gidermek için tasarlanmıştır .
• Kendi Kendine Süren Arabalar : 2011 yılında Google kendi kendini süren araba ile gündeme oturdu .Günümüzde ise Tesla kendi kendini süren bir araç üretip bunun sadece bir başlangıç olduğunu belirtmiştir.
• Amazon Echo :Echo Amazon'un en yeni ses ile aktif olan akıllı ev cihazıdır .Çok pratik ve ulaşılabilir olan bu cihaz ile birlikte evin çevresinde  yapılması gereken şeyi söyleyip , zaman ve çaba sarf etmeden gerçekleştirmesini sağlar .
• Otonom - Personel Robot : Evinizde ki cihazların zeki ve birbirine bağlı olmasını sağlıyor .Kullandığı yapay zeka ile birlikte evinizin güvenli durmasını ve hangi mod'da ( mutlu , üzgün ) olduğunuzu anlayan bir robottur.

Yapay Zeka Nasıl Öğrenilir

  Yapay Zeka ( Artificial Intelligence ) geleceği belirleyen , bir yönde insanları mutlu eden ve geleceğe ışıkla bakar hale getirirken diğer bir yandan acaba geleceğimizi robotlar mı kontrol edecek şeklinde düşünceler ile bırakıyor .

  Her ne olursa olsun Yapay Zeka insanları gönüllerini çalmaya devam ediyor ve her gün bir çok kişi Yapay Zeka'ya ilgi duyuyor .Yıllar öncesinde çok önemli olarak görülen bilgisayar bilgileri artık o bilgileri bir makineye aktarıp , onu zeki hale getirmeye döndü ve ismi ise Yapay Zeka konuldu .

  Yapay Zeka çok yeni ve sadece bir kaç üniversite de eğitim olarak verildiği için nasıl öğrenilmesi gerektiği konusunda sürekli sorular oluyor ve bu yazımda size bu konuda yardımcı olmak istiyorum .

Bilinmesi gereken husus ; Yapay Zeka'nın farklı türleri vardır ve her türün kendine özgü özellikleri vardır .Bu sebeple ki Yapay Zeka derslerine başlamadan hangi Yapay Zeka alt birimi ile ne yapabilirsiniz bunları öğrenin ve o yönde uzmanlaşın .

   Kendinize Sormanız gereken sorular :

1.  Ne tür bir durum için kullanacaksınız?
2.  Ne tür problemleri çözmek istiyorsunuz ? 
3.  İnput ve Output ne olmalı ? 

  Hangi Tür'e ilgilisiniz 

1.  Felsefe 
2. Nörolojik Bilim ( Sinir Bilimi ) 
3. Makine Öğrenimi 

Basamak 1 : İnsan beyninin nasıl çalıştığı ve yıllardır süre gelen bir süreç içerisinde insan beynin'in sınırlarının halen daha sadece küçük bir bölümünün keşfedildiğini bil. İnsanlar  robotlar insanların yerine geçecek derken aslında beynimizin yapacağı her şeyi henüz öğrenmedik bunu unutmamalıyız .

Basamak 2 : Her konuda olduğu gibi Al , ne kadar üzerinde vakit geçirirseniz o kadar Al mantığı kavrarsınız .İnsanlar Al zor dediği için zor denilemez , siz sadece ilerleyin .

Bunları öğrendikten sonra ; kitap ve kurslarla birlikte ilerleyiniz .İngilizce seviyeniz iyi ise çok iyi kaynaklara ulaşırsınız .İnternet üzerinde ücretsiz kaynaklar bulacaksınız .Bu konu da endişelenmenize gerek yok .Tek tavsiyem şu olur ; arada gereksiz teoriler ve Al tarihi içerisinde boğulmak sizi Al'dan uzak tutar ki bunlardan uzak durmak gerekir .

Hacamat Yaptırmanın Faydaları

 Yunan, Arap , Hindi , Türk , Çin ve daha bir çok kültür hacamat ile tanışmış durumda .Hacamat Peygamber Efendimiz (SAV) tarafından tavsiye edilmiş ve övülmüştür.

 Kan aldırma yollarının en güzeli hacamattır (yahut hacamat sizin en iyi tedavi yollarınızdır.)”(Buhâri, Tıp 13; Müslim, Musakat 62)

“Yâ Muhammed! Size, tedavi maksadıyla kan aldırmanızı tavsiye ederiz. Ümmetine de kan aldırmalarını tavsiye ediniz!” 

 “Hacamat olmak aç karnına daha faydalıdır. Hacamat olmak, aklı ve hıfzetme (ezberleme) gücünü artırır. Hafız olanın da hıfzetmek kabiliyetini kuvvetlendirir. Artık kim hacamat olmak isterse Allâh’ın ismini zikrederek perşembe günü hacamat olsun.” (İbn Mâce, Kitâbu’t-Tıb, 22)

     Hacamat'ın Faydaları Nelerdir 


      Kanın Zehrini Giderir

•   Vücudumuzda meydana gelen bir çok hastalığın nedeni asidik toksinler ve kan'ın kirliliğidir.Düşünün kan sürekli vücudunuzda dolaşıyor fakat temiz değil ! Arabanızın bile kirli kalmasından rahatsız olurken vücudunuzda kirli kan dolaşması kabul edilebilir bir durum değildir .Hacamat ile birlikte , vücudunuzda ki yararsız , istenilmeyen kandan kurtulursunuz ve organlarınızın performansını artırırsınız .Vücudunuzda temiz kanın dolaşması ile birlikte bir çok hastalıktan korunmuş olursunuz .

       Gelişmiş Kan Dolaşımı 

• Sağlığımız vücudumuzda her organı , her köşeyi dolaşan kanın kalitesine , lenfatik  ve hormonsal akışkanlara bağlıdır.Bu akışkanların durgunlaşması durumunda vücudumuz sıkıntı çekiyor .Hacamat ,  toplanmış kanı görevlendirip , kanın sirkulasyonunun hızlamasını sağlar .
• Kan vücudumuzun bütün organlarına kolay bir şekilde ulaştığı sürece , daha sağlıklı hissederiz .

        Bağışıklığı Artırır 

• Hacamat'ın vücuda diğer bir büyük faydası ise ağrıyı ve kaslarda ki sertliği azaltmasıdır .
• Zehirden arındırılmış olan kandan durgun , hareket etmeyen katılaşmış  kanı uzaklaştırır.

       Vücut Sistemlerinin Düzenlenmesini sağlar 

•  Hacamat uygulamanın diğer bir yararı  , hacamat'ın doğru yerlere uygulanması halinde karaciğer  , böbrek , üst ve alt solunum yolu hastalıkları  , jinekolojik hastalıklar gibi problemlerini giderir.Hacamat ; baş ağrısı , sırt ağrısı , eklem yangısı ,astım , cilt problemleri , anemi , depresyon ve duygusal problemlere iyi gelir .