hesabın var mı? giriş yap

  • ege (5) çay bahçesinde sandalyesinde otururken bir yandan da bacaklarının arasını tutmaktadır...

    romica: oğlum çişin mi geldi?
    ege: hayır, çişim gelse sağa sola sallanırım böyle.
    romica: eee, neden pipini tutuyorsun o zaman?
    ege: aşağıya bastırmaya çalışıyorum beni dinlemiyor!
    babası: çadır mı kurdu pipin oğlum?
    ege: saçmalama, burası orman mı, senin kulağın kamp yapıyor mu?

  • arkadaş sınavı filan boşverdim, ulan adam sınavdan çıkarken verilen silgi-kalemtraş ve kalemleri çöpe atıyor, ve sınav gözetmeni olan hocada bunu çöpten topluyor. hoca ya söyledim, " ihiyacı olan vardır benimkileride alın" diye, adam "kalemi olmayan öğrencilerim oluyor onlara dağıtıyorum yıl içinde" dedi.

    bi tarafta şerefsiz-ler- sırf bedava olduğu için çöpe atar verilenleri, bir taraftada başkasının çocuğu kalemsiz silgisiz olduğu için bir öğretmen bunları çöpten toplar. işte memleketin hali....

  • kaleciliğini falan geçtim can adamdır.
    antalya'da akdeniz üniversitesi'ndeki maçtan sonra omuzumdaki oğlum uzaktan takım otobüsüne bakıp el sallarken, bize aşağıya iniyorum diye işaret etmiş, sonrasında yanımıza gelmiş, çocuğu kucağına almış, fotoğraf çektirmiştir.
    yüzündeki o gülümseme asla sahte değildir.

  • 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/

  • --- spoiler ---

    fenerbahçe'deki performansını beğenmeyebilirsiniz, milli takım performansı sizi tatmin etmeyebilir hatta belki futbolunu hiçbir zaman üst seviyeye taşıyamayabilir
    --- spoiler ---

    o zaman milli takımda ne işi var amk.

  • bilumum karton oyuncaklar. karton evler... karton adamlar, karton kadınlar ve onların giydirip çıkarılan karton giysileri.

    bi de ahşap oyuncaklar illaki, şimdinin jengası gibi ama diil. (ahşap fantastik oldu, tahta desek daha iyi tabi.)

  • şu açıklamayı sözlük yerine ınstagram'da yapması bile sözlükten göreceği tepkiden korktuğunu ve sözlükte haksız bir yere sahip olduğunu içten içe kabul ettiğini gösterir.

  • o dilinizden düşürmediğiniz ecdadınız, tebdil-i kıyafet ile sokağa çıkar, esnafın derdini dinlermiş. sizin ise koruma ordusuyla gezerken bile iki cümlelik eleştiriye tahammülünüz yok. bırak derdini anlatsın sana halk. hayır yani zaten o pazara çıkmanın asıl amacı halkın dertlerini dinlemek değil mi?