hesabın var mı? giriş yap

  • yapay zeka ve makine öğrenmesi üzerine master yapan biri olarak şu haberleri görmek beni delirtiyor. yapay zeka konusu o kadar ele ayağa düştü ki herkesin dilinde ve yalan yanlış haber kaynıyor ortalık.

    edit: çok fazla mesaj geldi, gördüğüm birkaç eksik

    1- "emir almadan kendi kararıyla saldırdı" "hiçbir yönlendirme yapılmadan" cümlesi yanıltıcı. çünkü zaten emir dediği şey saldırının onayı, yoksa drone bayırlarda ineklere bakarken "dur lan şurada terörist mi var" diye kafasına esince gitmiyor bir yere. belirli koordinatlar arasında uçuş emri verilmiş, taramasından gelen verilerden elde ettiği sonuç eğer belirli bir threshold değerini aşarsa, onay beklemeden saldır komutu verilmiş. ortada tümüyle otonom bir alet yok zaten tamamen otonom kendi kararlarını alan bir yapay zeka sistemi de yok, olsa çağ atlardık. buradaki drone belirli komutları baştan almış anlayacağınız.

    2- bahsedilen şey yapay zeka değil, yapay zeka daha gerçeklenmedi çünkü. bahsedilen şey makine öğrenmesi algoritması ile eğitilmiş bir drone. saldırılması istenilen hedeflerin yüz binlerce fotoğrafı eğitim seti olarak sisteme yollanıyor, algoritma matematiksel modellemeler ile bu hedefleri (fotoğrafları) genel bir modele oturtuyor. daha sonra salıyorlar bunu gökyüzüne, kendisine verilen veriler doğrultusunda tarama yapıyor ve önceden bu genel modele oturttuğu sisteme uyan bir görüntü yakalarsa saldır emri gerçekleştiriyor.

    3- yapılan şey bence hatalı. şu an makine öğrenmesi sistemlerini biz insanlara destek olması amacıyla kullanıyoruz. eğer gerçekten saldır emri onayı verilmeden saldıran bir drone ortada dolaşıyorsa bu endişe verici. halihazırda bulunan modeller tümüyle güvenilir değil ve kesinlikle bir insan onayına ihtiyaç var. eğer ne yaptığınızı biliyorsanız bir makine öğrenmesi algoritmasını yanıltmak o kadar da zor değil. bir çocuk parkını hedef zannetmesi(zannettirilmesi) içten bile değil.

  • kendisi ile duygusal ilişkiye girerseniz, en sonunda"eeeeeeeehhh eytere lannn, sen beni sev, sen benle ilgilen, sen benden özür dile, sen sırtımı sev, sen beni anla, sen bana yaltaklan, sen benden talep et, sen benden rica et, sen beni uyut, sen benim için yaz çiz, sen kendi hatalarının farkına var, sen pişman ol, sen bana güzel laflar et" diye yırtınarak cinnet geçirirsiniz. ama hayır, cinnet geçirme hakkı da sadece ondadır.

    kendine o kadar hayrandır ve gururu için yaşar ki, sizi hayran olunacak insan kıvamından çıkartır, gurursuz kılar.

    özetleyeyim; ailesi/çevresi/geçmişi/eğitimi tarafından törpülenmemiş ise, siz de onu törpüleyebilecek ayakoyunlarına fersahlarca mesafedeyseniz egonuzu ezer, üstünüze basar geçer.

    bir tanesiyle evliyim ben bunların " benim gözlerim güzel mi? diye sormuştum geçmişte gaflete düşüp, "benimkiler daha güzel" demişti. gözlerinizin güzel olduğunu unutursunuz. aman ha.

  • bir bok olmuyor diyen gözümde net cahildir.
    üst perdeden egolu yorumlar yapıyorlar. bilmiyorum demek ülkede suç falan sayılıyor da haberimiz falan yok sanırım. spermden insan oluyor, koca evrende manasız şekilde dolaşıyorsun, gelip bir pc araclığı ile ahkam falan kesiyorsun. tüm bunlar olabildiğince saçmayken ya da en azından aklımız varoluş konusuna yetmiyorken, bişey olmuyor ne demek lan. bu sorunun tek cevabı var; o da "bilmiyorum" bu kadar basit. din gerçek olabilir, sadece çürüyebilirsin, ya da bilmediğin farklı bir seçenek gerçekleşir. sekiz kafalı bir başka varlığa dönüşüp başka bir evrende hayatını sürdürüyor olma ihtimalin bile var. adam gelmiş ciddi ciddi bir halt olmuyor demiş. kendinden emin. bu nasıl bir kafa yapısı acaba. bilmesi imkansız olan bir konuda yorum yapıyor. millet uzun uzun yazıyor cahil gibi. çok mu zor bilmiyorum demek. dindarsan inandığın şey belli, değilsen de cevabı bilmiyorum olan bir soru. bu kadar basit.

  • türk tipi işletmecilik anlayışının sonucu ortaya çıkan durum.
    çalışma saatleri uzadıkça verimlilik düşer. milletçe bunu anlamıyoruz hiç bir zaman da anlamayacağız. iş veren ''ben bu parayı bu personele veriyorsam bir şekilde bu parayı çıkartmalıyım'' zihniyetiyle saat olarak personelini fazla çalıştırmaya çalışıyor. işte vizyonsuzluk nedir en net örneği bu. bu hiç bir zaman düzelmeyecek bir sorun. herkes yaptığı işten, iş yerinden ve iş vereninden nefret ediyor. kimse uzun mesai saatlerinden dolayı kendini geliştiremiyor, dinlenemiyor, yaptığı işe saygı duymuyor ve daha bir sürü sıkıntı.

    edit: evet ben de biliyorum tek sorunun sadece uzun mesai saatleri olmadigini ama ücret, idealizm artık her ne ile motive olduğunuzun tükenmişlik sendromu içine düştüğünüzde bir anlamı kalmayacak. bu çözülmesi gereken ilk ve en temel sorun. kimse harici bir hayat yaşamasına izin vermeyen, eşiyle evlatlarının arasına giren bir işi mecburiyetten yapsa bile sevemez sahiplenemez doğal olarak başarılı ve verimli olamaz.

    edit: format geregi tanim eklendi.

  • işyerinde hali vakti yerinde olduğu belli olan bi abi keyifle anlatıyordu; 18bin ödeyecekmiş de 4bin de destek çıkmış.

    bir zamanlar eğitime katkı payı alınıyordu, ödeyemeyen yavrular vardı, onlar ne olacak?!
    okula giderken giyecek ayakkabısı olmayıp da, zemheride terlikle okula giden çocukların yaşadığı ülkede verilen destektir.
    hey gidi adalet hey!

  • gelin sizlere bu uygulamanın nasıl çalıştığını oldukça basite indirgeyerek anlatmaya çalışayım.

    bu uygulama teknik olarak "machine learning" yani "makina öğrenmesi" kullanıyor. spesifik olarak ise "generative adversarial network" ya da kısaca gan kullanıyor. adı üstünde gan'lar sıfırdan veri üretiyor ve ürettiği verileri orjinal veri setindeki verilere benzetmeye çalışıyor.

    peki nasıl oluyor da bu kadar doğal fotoğraflar üretilebiliyor?

    gan ağları 2 farklı ağdan oluşur. 1. ağ veri üretir, 2. ağ ise bir verinin gerçek mi yoksa yapay mı olduğunu ayırt etmeye çalışır. bu 2 ağ, birbiriyle kıyasıya bir yarış içinde eğitilirler. veri üreten ağ gerçeğe yakın veri üretmeye çalışıp 2. ağı kandırmak üzere eğitilirken 2. ağ da tahmin yeteneklerini güçlendirip kendisine verilen verilerin gerçek mi yoksa sahte mi olduğuna daha iyi anlamak için eğitilir.

    belli bir süre geçtikten sonra 1. ağ veri üretmede o kadar iyi hale gelir ki 2. ağ üretilen bu verinin gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu anlayamaz. bu noktada ağların eğitimi tamamlanır ve 1. ağ artık oldukça gerçekçi veriler üretmeye hazırdır.

    işin etkileyici yanı ise, bir gan oluşturmak için uygulama alanına dair teknik bilgi bilmeye gerek yoktur. tek gereken yeterli sayıda veridir. faceapp uygulamasında ise tek gereken yeterli sayıda ve çeşitte yüz resmidir. kapsamlı bir veri seti oluşturduktan sonra yeni yüzler yaratmak için başka hiçbir bilgiye veya veriye ihtiyaç duymazsınız.

    "peki madem gan dediğimiz şey resim üretiyor, nasıl oluyor da faceapp sıfırdan resim yaratmak yerine bizim verdiğimiz bir resmi alıp onu değiştiriyor?" diye sorabilirsiniz. yukarıda anlattığım algoritma gan ağlarının genel çalışma mantığıdır. nispeten yeni bir teknik olduğu için yoğun olarak araştırılan ve yüzlerce çeşidi olan bir ağdır gan. faceapp gibi bir uygulama yapabilmek için mevcut algoritmayı biraz değiştirmeniz yeterli olacaktır. örnek olarak aşağıdaki gibi bir süreçle faceapp gibi sonuçlar elde edebilirsiniz.

    1- örneğin yaşlılık filtresini ele alalım. güzel bir gan için yüzbinlerce, hatta milyonlarca yaşlı insan yüzü içeren veri setimizi oluşturduk.

    2- sıfırdan yaşlı üretebilen bir gan ağı eğittik.

    3- eğittiğimiz ağı biraz değiştirerek verilen bir resmin üstünde oynama yaptırarak yaşlandırmaya çalışacağız. bunun için 2 kritere bakarak eğitebiliriz:
    a) resmi değiştir ama değişen resim orjinal resme mümkün olduğu kadar benzesin, bu sayede üretilen resimler resmin sahibine benzemek zorunda olacak.
    b) değiştirilen resimi gan'ın 2. ağı yapay olarak algılamasın, gerçek olarak algılasın, yani yaşlandırılmış resim doğal dursun, yapay durmasın.
    3- bu ayarlarda 2 ağı karşılıklı eğitip yeni bir tür gan elde edelim.

    bu şekilde faceapp gibi sonuçlar alabiliriz. ama fark ettiyseniz sadece yaşlılık filtresi yaptık. diğer filtreler için ayrı veri setleri ve ayrı ağlar eğitmemiz gerekecek. o yüzden yeni bir filtre eklemek biraz zahmetli bir işlem.

    gan dediğimiz ağların diğer kullanım alanları için ise aşağıdaki linke bakabilirsiniz
    https://machinelearningmastery.com/…arial-networks/