hesabın var mı? giriş yap

  • evladının ölümüne sebep olduğunuz bir kadınla ilgili kitlelerin karşısında olumsuz ifadeler kullanıp, sonra es verirseniz yuhalarlar, bu yuhalamaya da müdahale etmezseniz, yuhalatmış olursunuz.

    oldu yandaş arkadaş. git kumda oyna şimdi.

  • olmayan parasını harcamayan bir bireydir.

    vurmaya başlamadan önce düşünün; krediyi neden çektiniz? çok mu ihtiyacınız vardı? ölecek miydiniz çekmeseniz? kesinlikle o okulu okuyamayacak mıydınız? peki okudunuz da ne oldu, hayatınız kurtuldu mu?

    şimdi düşünme işini biraz daha derinleştirelim, aklıma gelen en zaruri kredi olarak öğrenim kredisi geliyor. şu üniversiteye her başlayan bireyin mal bulmuş gibi atladığı ama anlatırken de "o kredi ile makarna aldım yedim ben, kitap aldım, o olmadan okuyamazdım" diye anlattığı kredi var ya, işte o.

    sıfır lirası olan bir birey olarak, ailesinden sıfır lira destek alarak bir üniversiteyi kazandın varsayıyorum, bu durumda durumun kötü ise o kadar çok yerden burs alabiliyorsun ki aklın şaşar. haa burs alamıyorsan ya durumun kötü değil ya da okuman gerekli değil. okusan da bir şey olamayacaksın demektir bu.

    sonra, yok ben ille de okumak istiyorum, bir şey olamayacaksam da kendim görmek istiyorum, yaşayıp öğrenmek istiyorum dedin; yazıldın o kazandığın üniversiteye. e bir tek sen mi varsın hem okuyup hep çalışan? okurken akşamları garsonluk yapamadın mı? üniversitelerin içinde bile öğrenci çalışma programları var ve o programlardan alınan para kredi ile alınan para ile aşağı yukarı aynı. ha ama yok çalışmadan para istiyorsun değil mi?

    çevremde borçsuz adam çok az var benim, olmayan parasıyla araba almış, olmayan parasıyla telefon almış ve hatta çok daha ilginci olmayan parasıyla tatile giden, arabasına ses sistemi yaptıran, sevgilisine mücevher alan bir sürü salak adam var çevremde.

    bakın şunları okuyun ve unutmayın; kredi sadece ama sadece yatırım amaçlı kullanılınca mantıklı olan bir şeydir. kredi çekerek bir yatırım yapıyor ve yatırımın o krediyi ödüyorsa doğrudur, veya öderken zorlanmadığın kredi ile yaptığın yatırımın değeri artıyorsa doğrudur. onun dışında çekilen bilumum kredi yazıktır ziyandır, salaklıktır.
    kredi çekerek tatile giden adam net gerizekalıdır.
    kredi çekerek düğün yapan adam net gerizekalıdır. (2000 liraya salon kiralayandan bahsetmiyorum, çeşitli organizasyonlarla 10-15 bin lira harcayan ve bunu krediyle yapandan bahsediyorum)
    kredi çekerek cep telefonu alan net aptaldır. (paran varsa alırsın, yoksa almamalısın)

  • rüzgar'ın etrafındaki arkadaşları ve peşinde koşan kızlar zaten onunla aynı karakterde olduğu için etkilenmeyecektir. hatta teselli bile edeceklerdir "mağdur" arkadaşlarını. çünkü bura türkiye, ne bekliyon.

  • güzel bir örneği şurada bulunabilir. ben kodlamadan anlayan biri değilim ancak biyolojiyle ilgilenen herkesin yolunun çağımızda mutlaka bir şekilde bu konuyla kesişeceğini düşünüyorum. çünkü bu sistem evrim mekanizmasının anlaşılması için de çok faydalı bana göre.

    genetik algoritmaların nasıl işlediğini anlamak için de evrimin mekanizmasını biliyor olmak lazım. yani genetik algoritmayı çözmek için biyolojiye ihtiyacımız var. evrimi doğru düzgün öğretebilmek için de genetik algoritmayı bir şekilde çocuklara derslerde sunmamız gerekiyor diye düşünüyorum.

    günümüzde öyle bir noktaya geldik ki her disiplinden insanın bir şekilde temel bilimleri ve kodlamayı beraber algılaması gerekiyor. bu benim ne işime yarayacak kafası çoktan tarihin tozlu raflarına kaldırılmış durumda. ben şahsen kodlama bilmediğim için gerçekten utanıyorum bu günlerde. keşke çok daha erkenden dil öğrenir gibi zorlasaydım kendimi.

    neyse konuya dönersek genetik algoritma ne yapıyor ona değinelim biraz. aslında temel olarak bu programlama mantığı bir sorunun çözümü için rastgele denemeler üretip en iyi olanları ufak değişikliklerle türetmek üzerine kurulu. bunu daha iyi anlatabilmek için verdiğim örnekteki durumu açmaya çalışacağım.

    yukardaki linkte çözülmesi beklenen sorun belirli bir miktar yakıt ile roketin hedefe kendi kendine ulaşabileceği ateşleme sırasını ve süresini belirlemek. bunu net olarak anlayabilmemiz için de roketin özelliklerinden bahsetmeliyiz.

    örnekteki roketler iki boyutlu dünyada yaşıyorlar. her birinin üzerinde gelişigüzel yerleşmiş beş adet itici var. bu iticilerin roketin üzerindeki konumu ve ateşlenme sıraları doğdukları an belirleniyor ve sonrasında olanlar tamamen dünyanın fizik kurallarına göre şekilleniyor.

    algoritmanın yaptığı şey ise bu roketleri yaşam süreleri boyunca hedefe yaklaşma derecelerine göre sıralamak. en yakından geçenler ve daha iyisi hedefe ulaşanlar o neslin üreyebilenleri olarak seçiliyorlar. bu noktada biraz da algoritmanın genetik kısmından bahsetmek gerekli.

    genom bildiğiniz gibi kalıtım bilgisinin tamamı için kullandığımız terim. gen ise belirli bir karakter için kullanılıyor. verdiğim örnekteki her bir roketin de kendine ait bir dna dizilimi var. iticilerinin roketin üzerindeki konumu, ateşlenme sırası ve süresi de bu genom üzerindeki genlerde yazılı. tıpkı virüslerde ve gelişmiş omurgalı canlılarda olduğu gibi bu yapay roket canlısı da bu veriyi bir sonraki nesle iletmek için kendi evreninin uygunluk (fitness) kriterini yerine getirmek zorunda.

    genetik algoritmalar genelde kimlerin ürüyebileceğini bir sayı ile belirlemeyi seçiyorlar. mesela hedefe ulaşan yahut en çok yaklaşan %10lik popülasyon gibi. daha da basitçe anlatırsak yüz roketten yaşam süresince hedefe en çok yaklaşan yahut ulaşan 10 tanesi üreyebiliyor.

    üremeye geçmeden ölümü de tanımlamak lazım. burada roket canlısının ölümü üç şekilde mümkün. birincisi ortadaki yazıya çarpmaları. ikincisi ekranın altından aşağı düşmeleri. üçüncüsü hedefe varmaları. üçünden biri gerçekleşmediği sürece roket canlı kabul ediliyor ve hedefe yakınlıkları gerçek zamanlı olarak takip ediliyor.

    en başarılı olanlar ise sonraki neslin genetik kodunu aynen doğada olduğu gibi crossing over ve mutasyon ile oluşturuyorlar. roketlerin cinsiyetleri yok ancak roket evreninde üremek için cinsiyete ihtiyacınız da yok. basitçe başarılı olanların genleri yeni nesildeki bireylere çaprazlanarak ekleniyor. bu süreç içinde sizin belirlediğiniz oranda mutasyon da ekleniyor ki çeşitlilik zeval görmesin. insan türünde kromozom sentezi sırasında yazım hatasına bağlı mutasyon oranı yaklaşık bir milyon nükleotidde bir oranında. genetikte ilk öğretilen konulardan biri de bildiğiniz gibi mutasyonların olumlu yahut olumsuz sonuçları olabileceği. yani genel kanının aksine mutasyon her zaman kötü sonuçlar doğurmak zorunda değil. roket evreninde bunu çok seri biçimde gözlemleyebilirsiniz. bazen tüm roketler hızla ölürken doğuştan sıradışı itici konumuna sahip bir tanesi hiç beklenmedik rotayı izleyerek hedefe kolaylıkla ulaşabiliyor. sonraki nesilde bu mutant roketin çocukları onun genetik mirasının avantajlarını yaşamaya devam ediyorlar. birkaç nesil sonra popülasyonun %90i mutantın torunlarından oluşuyor. biz buna popülasyon genetiğinde genetic drift diyoruz. belirli bir türün alel frekansındaki ani sabitlenmeye neden olan bu tarz durumlar toplam canlı sayısının azlığından kaynaklanıyor. daha önce pandaların yok olması üzerine yazdığım yazıda buna değinmiştim sanırım. özetle gerçek dünyada olduğu gibi roket sayısı az ise ve bu roketlerden üremesine izin verdiğimiz roket sayısı daha da az ise popülasyon çok kısa süre içinde belirli bir genetik kodda sabitlenecektir.

    bu durum gerçek hayatta türün sonunu getirebilecek kadar büyük bir felaket ancak genetik algoritma ile sorun çözmeye çalışan bir insansanız bu çok da olumsuz bir durum değil. kısa sürede o hedefe en verimli yolculuğu yapacak roketi bulmak zaten amaç. ancak yine de çok karmaşık sorunların çözümü için düşük mutasyon oranı belirlemek, her nesildeki birey sayısını olabildiğince yüksek tutmak ve üremesine izin verilen bireylerin de oranını olabildiğince fazla belirlemek faydalı olacaktır. doğada karmaşık sorunları çözmemizi sağlayan şey bu genetik derinlik olmuştur.

    genetik algoritma ile ilgilenecek insanların evrimin mekanizmalarını çok derinlikli araştırmalarını tavsiye ederek burada noktalayacağım bu yazıyı. verdiğim örnekteki gibi basit sorunlar için belki çok şey ifade etmeyen değişkenler istanbulun trafiğinin çözümü gibi milyar dolarlık soruların çözümünde hayati önem taşıyabilir. beni okuyan genç arkadaşlara basitçe önerebileceğim şey yeni dünyada ayaklarımızın temel bilimlere basarken ellerimizin dijital dünyayı kavramak zorunda olduğu. beslenebileceğimiz bu kadar ihtişamlı şey varken bir tek şeyi seçerek kendimizi körleştirme lüksümüz yok.

    göreceksiniz gelecekte farkı yaratan şey sadece okul diplomaları,kurs belgeleri, süslü cvler falan olmayacak. gelecekte başarılı olanlar farklı disiplinleri beraber kullanma becerisi yüksek bireyler olacak.

    size güveniyorum.

    bonus:
    olaya programcı olarak yaklaşanlar için sıfırdan benzer bir projenin üretimi de şurada.

  • sahil yolundan bostanci istikametinde gitmekte olan solmusa yasli bir bayan biner.bayan tam bir eski istanbul hanimefendisidir.gerek giyimi, gerek oturusu, gerek konusmasindaki kibarlik ile cevresindekilerin saygi ve ilgisini ceker.teyzemiz gitmek istedigi yer icin parayi uzatir:
    -pardon beyfendi.rahatsiz ediyorum ama suradan bir suadiye uzatirsaniz cok memnun olurum.
    -tabi hanfendi, ne rahatsizligi.
    para sofore uzatilir ve yolculuk devam eder.yasli ve kibar teyzemizin kibarligi, sik giyimi ve guler yuzu diger yolcularin icini isitmistir adeta.
    suadiye'ye gelindiginde teyzemiz inmek ister ve bunu sofore yine o kibarligi ile bildirir:
    -pardon sofor bey.mumkunse musait bir yerde indirir misiniz?
    sofor saga yanasir ve kapiyi acar fakat arac hala yavasca hareket halindedir.teyzemiz yasli olmasi nedeniyle inemez ve dolmusun tamamen durmasini bekler.fakat sofor acelesi varmiscasina yavasca ilerlemekte ve bayanin inmesini beklemektedir.dolmusun bir turlu tamamen durmamasina kizan kibar teyzemiz sofore seslenir:
    -ulan pezevenk parasutle mi inicez!