neural network

• turkceye cevirince daha bir karizmatik olur. artificial neural networks...yani aniyla saniyla "yapay sinir aglari" allah allaaah...
  
  yillardir es dost akrabanin "sen napiyosun simdi doktorada?" sorusuna verdigim cevaptir bu efendim. soran insan ev hanimiysa, esra ceyhan seda sayan ku$um aydin izleyen birisiyse konunun yakin komsulugunda calisan herkese de bu sekilde cevap vermelerini tavsiye ederim. zira herseyden once kisacik bir cevap vermeniz yararli oluyor bu konularda. hem de az biraz bilimkurgu bir isim oldugundan filmlerden falan duyulmuslugu da vardir; sonsuza kadar laf anlatmaya calismanizla sonuclanacak infinite looplardan korur sizi.
  
  geriye kalan tek sikinti su asiri karizmatik durusu. bu cevabi verdigim akrabalar beni lab'da beyaz onlukler icinde hayal ettiklerini dile getirmis, bizim lab dedigimiz yerin aslinda kicimizi yaya yaya oturdugumuz ve bilgisayar+doktora ogrencisi+hasbelkader bir printer'dan ibaret bir mekan oldugunu ogrendiklerinde buyuk hayal kirikligina ugradiklarini da uzulerek itiraf etmislerdir.
  
  zaten "ne olucaksin sen okulun bitince?" sorusuna gidip de "doktor" diye cevap vermisseniz, o noktada kopuyor film. bir kisim akrabalarin, izmirdeki komsularin hayallerinde beyaz onlukler icinde bir ben... labda elimde deney tupleri, insanligin kaderini degistirecek deneyler yaparken kapi caliyor,
  - trafik kazasi gecirmis hasta iste burda efendim. malesef sinir aglari is gormez halde, tekrar yurumesi mucizlere bagli. birsey yapabilir miyiz?
  - hmm, cok zor gorunuyor ama yapay sinir aglariyla degistirmeye calisalim. hemen ameliyathaneyi hazirlayin.
  
  bir gun vakit oldugunda kagit kalemi ele alip insaat muhendisi babama neural network denegelen seyin aslinda iki matrix carpimi, bir sigmoid ve bir de bias vektoru oldugunu anlattigimda yuzundeki "hasiktir bu muymus lan" ifadesini de hic unutamam.
• 2009 yilinda yazdigim (bkz: #16802450) nolu entry neural networks'e degil turkiye'deki asker kacagi sahte akademisyenlere giydirmek icin yazilmistir. 40 yillik neural network teknikleri (perceptron, back propogation) 2000li yillarda turkiye'deki orta dereceli universitelerde dandik akademisyenler tarafindan rasgele problemlere uygulanarak ulusal (uluslarasi degil) turkce yayin yapmak icin bir akademik loop hole niteliginde kullaniliyordu.
  
  neyibegendinki'nin bana ayar vermeye calisirken bahsettigi neural network teknikleri 2005 civarinda ortaya atilan convolutional neural networks ve deep belief neural networks gibi alt alanlar. bu teknikler gercekci algoritmalarin 2010'dan sonra gpu ile implement edilmeye baslamasindan sonra populerlik kazandilar. neural network'lerin son 5 yilda yeniden hortlamasi da bu uygulama alaninin dogmasindan kaynaklaniyor. bu konular geleneksek neural networklerden farkli. eski yontemlerde neural networklerdeki en buyuk problem over training idi. klasik teknikler bu sorunlari cozmekte yetersiz kalinca deep learning ile bu sorunlar cozulmeye baslandi. turkiye'de ethem alpaydin gibi bir kac cok iyi akademisyen disinda machine learning calisan ve uluslararasi yayin yapabilen akademisyen cok az. en azindan yayinlarda ben turk gormuyorum. benim 2009'da yazdigim entry 40 senelik teknikleri yeni gibi gostermeye calisan dallama akademisyen bozuntularina getirilmis bir elestiri idi. siz eger makine muhendisliginde yuksek lisans yapip bernoulli denklemini doktora tezi olarak sunmaya kalkiyorsaniz, bence yanlis yollardasiniz. ayrica ben neural networkleri literaturden cikarin gibi bir cumle kurmamisim. gotunuzden element uydurmayin lutfen.
  
  bir de bonus vereyim. boyle denmis:
  
  "ahanda bak bu google'in neural network kullanarak seninle kari kiz muhabbetinden hayatin anlamina kadar genis bir skalada oturup konusabilecegin bir model yaratmis. black mirror gercek olacak yani bir gun evet.
  
  ahanda burada da gordugu cismi en az senin kadar guzel tanimlayabilecek makinalarin cok da uzak olmadigini anlatiyor stanford'li hatun."
  
  bunlarin bir kismini ben yapiyorum. google'da hem de.
• memleketimizdeki ismarlama bilimadamlarinin baska hic bi halt beceremedikleri icin sarilip kendi caplarinda ugrastiklari yapay zeka dalidir. elalemin bundan 30 sene once yapip kenara attiklari deneyleri bizimkiler kicini yirtar, calar cirpar yinede beceremez. bilimsel konfreranslarda bildiri yayinlama kapisidir bircok akademisyen icin. (bkz: makale sicmak). eger bir akademisyen kisinin agzindan yapay sinir aglari, fuzzy ve yapay zeka kelimeleri ayni cumle icinde duyulursa, o zaatin bisey bilmedigine rahatlikla kanaat getirilebilir. (bkz: tecrubelerle sabittir)
  
  edit: kötüleyenler için pamukkale üniversitesinde katıldığım bir sempozyumda paper sunumu yapmakta olan ısmarlama bilimadamının ağzından dökülenleri yazayım:
  
  ıb- yazdığımız program neural network ile borsa endeks tahmini yapıyor. tabi türkiye gibi ekonomik krizlerin sık olduğu bir ülkede bu iş bir hayli zor ehuheu (arkadaş burda espiri yapıp gelecek ters sorulara karşın ortamı yumuşatıyor).
  
  dayanamayan bir dinleyici- hangi geriye yayılım algoritmasını kullandınız ve eşik değerini nasıl belirlediniz?
  
  ıb- şimdi efendim henüz o kadar ayrıntılı girmedik olaya. ama ilerde işin içine fuzzy yi de katacağız. bık bık bık..
  
  yaptığı şeyin yapay zeka derslerinde lisans öğrencilerine(yüksek lisans bile değil) ödev olarak verildiğini bilse, ah bilse..
• sembolik yapay zekaya alternatif olarak gorulen bir sorun cozme yontemi.
  
  yapay zeka yonteminin sembolik yapisi buyuk problemlerin cozumunde kifayetsiz kalinca neural networks yandaslarinin sayisini artmistir. 'neden sirali islemlerde bilgisayar insan beynine bes cekerken, en basit bir imge tanima olayinda insan beyninin milyonda biri kabiliyet gosteremiyor?' sorusu sorulmus ve cevap noronlarin bilgiyi saklama ve iletme yonteminde aranmistir. noronlarin birbirlerine olan etkilerinin sistemin girdi ve ciktilarindan yola cikilarak belirlenmesi neural networksu 'ogrenir' yapar. paralel programlamayla da arasinin iyi olmasi neural networksun cazibesini artirir.
• beynin icindeki sinir agina verilen ingilizce isim.. ayni zamanda "ogrenebilme" yetengine sahip bir problem cozum modeli..
• hakkinda 4 videoluk bir seri, ilgilenenlere tavsiye ederim.
  
  https://www.youtube.com/…1_67000dx_zcjb-3pi&index=1
• zamanla pek çok problemin çözümünde ve klasik manada algoritmik çözümü bulunamamış işlerin çözümlenmesinde çok yaygın olarak kullanılacaklarını söyleyenen olgu.en büyük problem karmaşık sorunları çözmek için ya çok büyük, ya da çok katmanlı ve çok nöron içeren sinir ağlarına ihtiyaç olmasıdır.
  yapay sinir ağları (ysa) çeşitli bağlantılarla birbirine bağlı birimlerden oluşmuş sistemlerdir. her birim basitleştirilmiş bir nöronun niteliklerini taşır. sinir ağları sinir sisteminin parçalarının benzetimini yapmakta, faydalı cihazlar yapmakta ve beynin işleyişine ilişkin genel kuramları sınamakta kullanılır. sinirsel ağ içindeki birimler, her birinin belli işlevi olan katmanlar şeklinde örgütlenmiştir, bu yapıya yapay sinir ağı mimarisi denir.
  
  ysa’ların bağlantı, katman ve düğüm sayılarının çokluğu temsil edebilecekleri sistemin karmaşıklığını belirler. ne kadar çok düğüm varsa o kadar karmaşık (gelişmiş) sistemler modellenebilir. bu özellikleri ile ysa’lar klasik algoritmik yöntemlerle çözülemeyen problemleri insan beyninin çalışma sistemine benzer yöntemlerle çözmektedirler. ancak bir ysa’nın kesinlikle (%100) doğru çalışacağı hiçbir zaman söylenemez. çünkü o da insan beyni gibi her zaman için hata yapabilir. -tabii aslında içerden baktığımızda, kendi çalışma mantığı açısından, hata yapmamıştır. sadece dışardan bakan birisi için beklenen sonuçtan farklı bir sonuç üretmiştir.- ysa’lar günümüzde özellikle yapay zeka alanı içerisinde örneğin insan sesi tanıma, görüntü ve örüntü (patern) tanıma, sınıflandırma (classification) gibi uygulama alanlarına sahiptirler.
• vay arkadaş:
  http://deepart.io/
  http://ostagram.ru/static_pages/lenta?last_days=30
  
  bu kontekstte algoritmanın yapabileceleri beni korkutuyor :s
  
  özet: https://www.youtube.com/watch?v=ugazi1qbveg
  
  kod: https://github.com/jcjohnson/neural-style
• insan beyninin çalışma sistemini modelleyen bir sistem.
  
  davranışlarını bir ağda eğitiyorsun o daha sonra senin gibi davranıyor.
  
  öğrenmeyi ağlar yardımıyla yaptığı için ve bu ağlar nöronlardaki sinirlere benzediği için yapay sinir ağları denmiş.
  
  yapay zeka yöntemi.
• sirf eski diye (yaklasik 40 senelik) bok atilan ve ise yaramaz olarak addedilen ogrenme algoritmasi (bkz: supervised learning). bu mantikla akiskanlar mekaniginden bernoulli denklemini, geometriden de pisagor bagintisini atma taraftariyim.
  
  ahanda bak bu google'in neural network kullanarak seninle kari kiz muhabbetinden hayatin anlamina kadar genis bir skalada oturup konusabilecegin bir model yaratmis. black mirror gercek olacak yani bir gun evet.
  
  ahanda burada da gordugu cismi en az senin kadar guzel tanimlayabilecek makinalarin cok da uzak olmadigini anlatiyor stanford'li hatun.
  
  sadece science dergisinde temmuz 2015'te neural network ile ilgili 4 tane makale yayımlanmis, ama burada millet bir yerlerinden sallamakta beis gormuyor. ilginc isler.