SubconTurkey

Hoşgeldiniz
subconturkey.com

Favorilerime Ekle

yan sanayi

Bugün :   23 Eylül 2018, Pazar

Nisan 2018 Sayısı

Yıl : 15 | Sayı : s_168

     Anasayfa
     Hakkımızda
     Künye
     Arşiv
     İletişim

http://www.kaucukistanbul.com


https://www.sandvik.coromant.com/tr-tr/campaigns/primeturning/pages/default.aspx?internal_camplink=primeturning&internal_camplink_type=highlight


https://www.trex.com.tr




Dergimizin sayfalarına
taranmış şekilde ulaşmak için tıklayın  


 

Haberdar olmak için
üye olunuz

İsim
E-Posta

Sektör Seçiniz


 

 





























 

Ahmet Yılmaz
Extim GmbH, ayilmaz@extim.de


Yapay Zeka – Makine Öğrenmesi


Almanların Endüstri 4.0 diye adlandırdıkları bu yeni dönemi anlamaya, kavramaya çalışırken her gün yeni kavramlar ve içerikler önümüze çıkmaktadır. Bunun böyle olması çağımızın kaçınılmaz bir gerçekliği. Yaklaşık 250 yıldır birbirilerinden görece bağımsız gelişen bilim disiplinleri şimdilerde farklı düzlemlerde yan yana geliyor, yaratılan sinerji yeni boyutlar kazanıyor. Bir nevi çapraz ve disiplinler arası gelişen çalışmalar revaçta. Bunların saha uygulamaları da ilk örneklerini vermeye başladı. Dolayısı ile değişik disiplinlerin bir araya gelmesi ile karmaşıklaşan yeni bir sistemden bahsediyoruz. Bu sistemin karmaşık olması onun zor, anlaşılmaz olduğu anlamına gelmiyor. Çünkü tüm bu sistemler pozitif bilime önayak olan rasyonel akıl tarafından üretiliyor. Yani, tanıdığımız, bildiğimiz bir şey!

Yapay Zeka üzerine çalışmalar yaklaşık 60 yıldır yapılmaktadır. Fütürist teknoloji ve hatta bilim kurgu özellikleri taşıyan bu çalışmalar insanları sürekli cezbetmeyi başarmıştır. Her ne kadar adına yapay zeka da dense, beklenti, tahayyül tıpkı kendimize, insana benzer hatta buna daha fazla güç katacak bir şey kurgulamak (yapay zeka ve gelişmiş makineler deyince hep aklıma Uzay Yolu (Star Trek) televizyon dizisi gelir. Bu dizi ABD de de 1966 yılında gösterime girmiş ve o dönemin yapay zeka çalışmalarından ilham almış, oldukça faydalanmış. Bu dizideki karakterler ve oluşturdukları sistem üzerine bu konu bağlamında yazılacak o kadar şey var ki... 

Laboratuvar ortamlarındaki bu çalışmaların kendilerine koydukları ulvi hedefler konusunda epeyi sıkıntı çektikleri (arzu edilen hedefe ulaşama anlamında), bıkkınlık yaşadıkları biliniyor. Sadece bu konu hakkında Microsoft, Google, Facebook ve Elan Musk arasındaki tartışmalar bile bu durumu özetler niteliktedir. Ama tüm bunlar fütürist bir özellik taşıyan teknolojinin bugün eriştiği noktadaki kazanımların hiçe sayılacağı anlamına gelmez. 

Endüstriyel uygulamalarda - ve artan önemde makine sektörü için -  şimdilerde Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi (machine learning) ve Derinlemesine Öğrenmek (deep learning) hep bir arada kullanılıyor. Bu kavramların içerikleri birbiriyle son derece yakından ilgili hatta içi çe geçmiş. Aralarında diyalektik bir bağ söz konusu ama değişik teknikler kullanıldığı ve farklı anlamlar içerdiği de bir gerçektir.

Yakın zamana kadar karmaşık-yapay zeka- algoritmalarını kullanabileceğimiz kaynaklar ve bunun çerçevesi mevcut değildi. Şimdilerde en basitinden örneğin ucuz otel, ucuz uçak arama-bulma programları, platformları var. Bu platformlar önceden belirlenmiş bir kod bazlı olarak çalışmaktadır, yani aynı işlemi defalarca yapabilen ama bunca fazla işlem yapmasına rağmen kendi kendine ‚akıllanan  sistemler değildir. Sisteme, makineye akıl nakil etmek, onları akıllı hale getirmek günümüz görevleri arasındadır. Aşağıda bu konuya atfedilen yeni iki yaklaşımdan, sistemden bahsetmek istiyorum. Bu yazı kapsamında detaylı bir değerlendirme maalesef mümkün olmayacaktır ama konuya giriş anlamında bir fikir vermesini hedeflemekteyim.

Makine Öğrenmesi

Makine Öğrenmesi, algoritma ve kod bazlı bir yöntemdir. İşleyişi, mevcut verileri (data) öğrenmek ve karar vermek. Bu teknolojide veri kullanımı sadece bir kaynak üzerinden yürümez, değişik veri kanalları kullanılır ve bunlardan öğrenilerek seçme ve bir öngörüde bulunma söz konusudur. Tabii ki, bu tekniğin de reel dünyamızda kullanımı sınırlıdır, çünkü önceden tanımlanmış algoritmalar vasıtası ile çalışır, dinamik bir yapısı maalesef yoktur. Şimdi bir önceki satırda yazdıklarımızdan bu teknolojinin pek de işe yaramaz olduğu çıkarsaması yapılmasın! Bu teknik ile bugüne kadar mekanik endüstriyel yaşamımızda birçok kolaylığı, verimliliği sağlamak mümkün.

Makine Öğrenmesi sistemini daha rafine hale getirmek için bunun bir alt dalı olarak Derinlemesine Öğrenmek geliştirildi. Burada Öğrenmek fiili sisteme bir defa entegre edilen bir özellik değil, öğrenmek bir proses ve süreklilik olarak kurgulanıyor. Bu sistem, birbirine bağlı bilgi tabakalardan oluşuyor ve bir öncenin bilgisi diğer tabakaya, ağlara iletiliyor. Derinlemesine Öğrenmek, yapay zeka sistemlerini ve eski bilindik sinir ağları (neural networks) kullanarak bir sistem oluşturmaya çalışıyor ki, bu sistemde enformasyonlar (bilgi verileri) katmanlı algoritma ve software üzerinden yeni ‚insani  kavrayış ve karar mekanizmaları taklit edilebilsin.

Derinlemesine Öğrenmek, Büyük Veri (Big Data) bazlı bir sistem dolayısı ile oldukça fazla, değişik veriye ihtiyaç duymaktadır. Ayrıca tüm bu büyük veri ve analizlerin yürüyebileceği güçlü bir Enformasyon Teknoloji-Altyapısına ihtiyaç duymaktadır.

Endüstride, Derinlemesine Öğrenmek-Algoritmalarına talep her geçen gün artmaktadır. Çünkü birçok işletme rekabet baskısı altındadır. İşletmelerin böylesi şartlarda karar vermeleri için daha fazla Veri-Modellemesi ve Simülasyon teknolojileri ile desteklenmiş bir sisteme ihtiyaç duydukları aşikardır.

Ülkemiz makine sektörü veri toplama, analiz ve karar mekanizmaları için bir an evvel kolları sıvamalı. Kamu Kurumları da bu alanda ihtiyaç duyulan, duyulacak olan Enformasyon Teknolojileri-Altyapı çalışmalarına hız vermelidir.
Ahmet Yılmaz


 

  İlgili Haberler

 

İlgili haber bulunamadı!

  İlgili Yazılar

 

İlgili yazı bulunamadı!
 

https://www.ankiros.com

http://maktekfuari.com/online-davetiye




















































SEKTÖREL
Tanıtım Grubu
Rek. ve Tic. Ltd. Şti.

  Bahçeşehir 2.Kısım Mah.(Boğazköy)
  4.Cadde,Mavi Kardelen Sitesi, A-Blok No:1/2 Daire:2
  BAHÇEŞEHİR-BAŞAKŞEHİR-İSTANBUL
  Tel:0212 607 28 22- 5 Hat
 
E-posta : subcon@sektorel.com

SUBCONTURKEY Yan Sanayi Ürünleri Gazetesi
www.sektorel.com | www.subconturkey.com | subcon@subconturkey.com
yan sanayi