Cumartesi, Ağustos 08, 2020

Böyle gelmiş böyle gidecek korkarım Vallah !

 

Kadının biri çoçuğunun durumuyla ilgili görüşmek üzere öğretmenini ziyaret etmiş 

Kargaya yavrusu şahan görünürmüş misullu evlanına güzellemeler yaptıktan sonra

hocam demiş olur ya bazen bizimki şımarıklık yapar, gürültü yapar, yaramazlık yapar, 

Hiç çekinmeyin Bütün gücünüzle bir tokat vurun yanında oturan çocuğa, hemen susacaktır.

Başkalarının 

Şımarıklığı ,

 Üç kağıtçılığı,

Hesap bilmezliği

Hovardalığı,

İş bilmezliği,

Beceriksizliği

Yolsuzluğu,

Hırsızlığı,

Arsızlığı,

...

yüzünden tokat yemekten BUNALDIM...

Perşembe, Temmuz 30, 2020

Ne Yapmalı I / Aptal yada Tembelmiyiz ?

Kim Ne sorduda Ne yapmalı diye bir başlık açma ihtiyacı duyduk önce oradan başlayalım

"Bilim, Teknoloji ve Yenilik Politikaları Kurulu" tarafından çifter çifter anket linkleri geldi.

Sayın BİROL KUYUMCU,
....

T.C. Cumhurbaşkanlığı Bilim, Teknoloji ve Yenilik Politikaları Kurulu (BTYPK) bünyesinde ve TÜBİTAK’ın teknik desteği ile bir “Yapay Zeka Teknoloji Yol Haritası” hazırlanması çalışması yürütülmektedir. Teknoloji Yol Haritasının; ilgili alt teknolojiler özelinde belirlenecek stratejik hedefler, ülkemizin bu hedeflere ulaşması için geliştirilmesi kritik olan ürün/teknolojiler, bunların geliştirilmesine yönelik Ar-Ge projeleri ve son olarak da geliştirilen kritik ürün/teknolojilerin öncelikli sektörel uygulamaları şeklinde çok katmanlı bir yapıda oluşturulması öngörülmektedir. Teknoloji Yol Haritası,  belirlenen konularda somut Ar-Ge ve yenilik hedefleri ile bu hedeflerin gerçekleşmesi için gerekli kilometre taşlarını içerecektir. Bu sayede, bu alanda hedef ve ihtiyaç odaklı, izlenebilir sonuçları olan projelerin desteklenmesi sürecine katkı sağlanacaktır.

Teknoloji Yol Haritası oluşturulması sürecinin bu aşamasında ülkemizde yapay zeka algortimalarının geliştirilmesi konusunda çalışmalar yapan ve yapay zeka uygulamalarını kendi faaliyet alanlarında kullanan yetkin uzmanlardan, ülkemizin odaklanması gereken stratejik hedefler konusunda katkılar alınacaktır.

“Yapay Zeka” konusundaki uzmanlığınıza dayanarak, hedef önerilerinizi ve katkılarınızı, .... günü mesai bitimine kadar, aşağıdaki bağlantıdan ulaşabileceğiniz "... formu" aracılığıyla iletmenizden mutluluk duyacağız.

Ilkinde daha kısa ve öneri isteyen bir anket, sonra daha detaylı seçilmiş bazı başlıklar hakkındaki  "teknoloji temelli stratejik hedef önerilerinin ve sektörel ihtiyaçların, ülkemizdeki “yapılabilirlik” ve “etki” açısından, yine ekosistemin tüm paydaşlarının değerlendirmeleri" istenmiştir.

Anketleri doldurdum ama bence anketle ne derece sonuca ulaşılabilecek bilemiyorum. Hazır blogumuz var kim tutar bizi deyip  sadece Yapay Zeka değil geniş anlamda Ne yapmalı diyerek bir yazı dizisi yazmak istedim. Başlıyoruz...

Bir Şey Yapmalı da  Toplum olarak buna uygun bir yapıya sahip miyiz ?

Aptalmıyız ?

Zeka konusundaki popüler ölçüt IQ değeridir.  Irklar üzerinden karşılaştırmalı  çalışmalarda yapılmıştır.

https://vignette.wikia.nocookie.net/psychology/images/8/88/Sketch-4race-transparent.png/revision/latest?cb=20060222182408


ırklar  arasındaki bu değişimin aldatıcı olduğunu düşünüyoruz Nitekim




















burada : Irkların değişik yerlerde değişik ortalama IQ değerlerine sahip çıkması bu iddiamızı destekliyor.

Keza bir gerçeklik payı olsada Bütün Irkların bir gaussian bir dağılımla çok zeki fertlerinin olacağı sonucu çıkıyor.  Sonuç olarak bizim yada herhangi bir milletin zeka problemi yok, Zeki insanlarını değerlendirme problemi var diyebiliriz sanırım...

Tembelmiyiz ?

Bir Anekdotla başlayalım

"Birinci Dünya savaşının sonlarına doğru Konya ovasının sulanması işlerinde  çalışan bir Alman mühendis, Tuz gölü civarında bir köyün arazisini ölçerken duvarın gölgesinde uyuklayan bir Türk köylüsünü görür. Sabahtan beri yakınında çalıştığı halde köylünün bu ölçme işleriyle hiç meşgul olmadığı dikkatini çeker, bu alakasızlıktan dolayı hayret eder ve merakını gidermek maksadıyla onunla konuşmak için yanına yaklaşır. Merhaba der, köylü hiç kımıldamadan uyuklar vaziyette, yarı açık gözleri ile selamını iade eder. Büsbütün hayrete düşen mühendis sorar:
Sabahtan beri burada niçin çalışıyorum biliyormusun ?
Köylü,  yine kayıtsız şekilde omuzlarını silker. Mühendis devamla, ben bu arazinin sulanması için çalışıyorum, der; 
eğer bu kanallar açılırsa sen bu gün aldığın ürünün  iki katını alacaksın diye ilave eder.
O vakite kadar uyuklamasına devam eden köylü, bu son sözleri işitir işitmez, gözlerini açar, içlerinde parlayan şeytani bir pırıltı ve dudaklarında beliren bir gülümsemeyle,
öyle ise ben o vakit bugün çalıştığımın yarısı kadar çalışacağım diye haykırır."*

Bu anekdot Sosyolojide meşhur coğrafi okulun çağdaş temslcilerinden biri olan Huntington 'ırkların karekteri' adlı eserinde Türk Karekterinden bahsederken geçiyor.  Sonuç olarak da  "Türklerin tembel ve iktisadi zihniyetten yoksun oldukları " neticesine ulaşıyorlar.

Bizce ortada bir gerçek var ama ulaşılan netice yanlış. Dünyanın dört bir yanında burada yetişip gitmiş ama pek çok değişik alanda çok başarılı olmuş Insanımızın varlığı bize göstermektedir ki tembel de  değiliz. Bizce böyle davranılmasının arkasında, toplum olarak negatif öğrenmeye maruz kalmış olmamız vardır.

Devamı kısmet olursa devam yazılarımızda...

Her türlü görüş ve önerilerinizi bekleriz.

Notlar :
* Bilimsel Değerlendirme ve Araştırma Metodolojisi / Orhan Türkdoğan  S- 212,213

Pazar, Mayıs 17, 2020

Python ile Derin Öğrenme


Bazen söylemek istediklerimi çok karmaşık söyleyebiliyorum.  Bir önceki yazımızda anlatmak istediğimiz özetle şudur.  Tek başına Keras kullanmak artık mümkün değil. Tesorflow'a geçmek zorundayız.  Ama bunu yaparken Kerasdanda vazgeçmiş olmuyoruz çünkü Tensordlow 2.x den sonra Kerası merkeze almış bir yapısı var.

Bu konuda Türkçe basılı kaynak isytenlere önerebileceğimiz yegane kaynak kitap "Python ile Derin Öğrenme" kitabıdır. Bu kitap bir tercüme çalışması. Orijinal Halini "Francois Chollet" yazmış. 

Orjinal Kitap Linki  :  Deep Learning with Python

Tercümesini Bilgin Aksoy  kardeş yaptı. Karınca kararınca bizde düzenlemesine yardımcı olduk. Buzdağı yayınevi de basımını yaptı.

Türkçe Kitap Linki :  Python ile Derin Öğrenme


Kitap tanıtımından alıntı yapalım

Bu kitap, derin öğrenmeyi sıfırdan öğrenecek ya da bilgilerini artıracak herkes için yazılmıştır. Makine öğrenmesi mühendisi, yazılım geliştirici veya üniversite öğrencisi de olsanız bu kitapta değerli sayfalar bulacaksınız.Bu kitap, uygulamalarla ve kod yazarak derin öğrenmeyi öğretmeye çalışmaktadır. Matematiksel notasyon yerine sayısal kavramları kod örnekleriyle açıklayarak makine öğrenmesi, derin öğrenmenin temel fikirleri hakkında uygulamalı bilinç oluşturmaya çalışmaktadır. Ayrıntılı olarak açıklamaların eklendiği 30’dan fazla kod örneğinden, pratik tavsiyelerden ve derin öğrenmeyi somut problemlerin çözümünde kullanmayabaşlamak için gerekli her şeyin detaylı açıklamalarından öğreneceksiniz. Kod örnekleri Python derin öğrenme kütüphanesi Keras’ı arka planda TensorFlow’la kullanmaktadır. Keras en popüler ve hızlı gelişen derin öğrenme kütüphanelerinden biridir ve genelde yeni başlayanlara yaygın olarak tavsiyeedilmektedir. Bu kitabı okuduktan sonra derin öğrenmenin ne olduğu ne zaman uygulanabilir olduğu ve kısıtları hakkında sağlam bir temele sahip olacaksınız. Makineöğrenmesi problemlerine yaklaşmada standart bir yol haritasını ve sıkça karşılaşılan sorunlara nasıl çözüm getireceğinizi öğreneceksiniz. Görüntü sınıflandırma, zaman serisi tahmini, duygu analizi, resim ve metin üretme gibi bilgisayarlı görüden doğal dil işlemeye kadar birçok gerçek hayat probleminde Keras’ı kullanabileceksiniz.
Kitabın içeriğiyle ilgili daha detaylı bilgi için bakınız

 Aslında kitap çıkalı epey zaman oldu. Şimdi niçin duyuru yapıyoruz konusuna geçersek.  Bu kitaptaki örnek kodların Tensorflow .2x için adaptasyonunu yapalım diye bir çalışma içine girdik.

https://github.com/birolkuyumcu/deep-learning-with-python-notebooks-tf2.x

Tensorflow adaptasyonu deyince gözünüz korkmasın. Kodun çoğunda değişiklik olmuyor. Kitap yazılalı epey zaman geçmiş bu yüzden Tensorflow adaptasyou olmasada versiyon uyumsuzluğundan düzeltilmesi gereken  yerler olabiliyor. Peyder pey kodları düzenleyip paylaşacağız orjinal kodlara bakmak isterseniz burada


Her türlü görüş ve önerilerinizi bekleriz.

Pazar, Mayıs 10, 2020

Keras 'ın akibeti ile Tensorflow 2.x durumu




Bizi takip edenler bilir. Derin öğrenme kütüphaneleri hakkında yazılar yazmıştık.


Bizde bu kütüphanleri içinde "Keras" ı tercih etmiştik. Kullanımı kolay, ağ yapısını tasarlamak kolay, lego vari katman eklemeleri ile çalışıyordu. Genel eğitim fonksiyonları ile hafızdan yada dizinden , yada Python Generator kaynaklı şekilde eğitim tasarlamak mümkündü.  Üst düzey bir yapısı vardı alta Theano, Tensorflow, CNTK, mxnet gibi diğer kütüphaleri kullanabiliyordu.

Yukardaki yazılarda bahsettiğim gibi büyük şirketlerin savaş cephesi haline gelmiş bir ortamda, Googleın TF deki tekelci anlayışı. Kerasın yazarının google işe girmiş olması vs durumlar kerasın geleceği hakkında endişelendiriyordu.

Beklediğimiz gibi Büyük şirketlerin savaşı neticesinde geriye 3 şirket ve 3 Kütüphane kaldı
  • Tensorflow  /  Google
  • PyTorch     / Facebook
  • MxNet       / Amazon 

Theano gelişimi desteksizlikten  durduruldu.  CNTK ne yapıyor bilen yok.  Caffe2 yi PyTorch un içine gömdüler. Keras da müstakil versiyon yani değişik ktüphaneler üzerinde çalışabilen halini DURDURDU. Her tür backend ile çalışan en son versiyon Keras 2.2.5 oldu.  Duruma üzülsemde bir anlamda da hak vermek zorundaydım Theano zaten duruduruldu, CNTK ve MxNet cepheside Kerasa yeterli desteği çıkmayınca. Geliştiriciler mecburen böyle bir yola girmek zorunda kaldılar. Madem Tensorflow dışındakilerden destek gelmiyor. Tensorflowun içinde ki keras üzerinde yürümeye devam ederiz dediler.

Yazının başındaki Resmi
"If you’re asking “Keras vs. TensorFlow”, you’re asking the wrong question" 
yazısından aldım özetle dediği ; Kerasmı Tensorflow mu diye soruyorsanız yanlış soru soruyorsunuz diyor. Artık zaten böyle bir sorunun hiç bir anlamıda kalmadı
 Ama beklenmeyen şey Tensorflow 2.0 ile oldu. Tensorflow'un merkezine süpriz bir şekilde Keras geçti. Pek çok kaynakda sizde araştırın göreceksinizki eski NN kısmının kullanımının anlatıldığı felan yok. Tensorflow 2.x ile temel kısımlar keras üzerinden anlatılmaya başladı ve şimdilik öyle de devam edecek gibi görünüyor.


Elbette herşey güllük gülüstanlık değil. Tensorflow 2.x geçmekle öğrenmemiz gereken yeni şeylerde var. Mesela verilerle ilgili kısımlar için "tf.data" kullanmayı öğrenmek veya Ön eğitimli model kullanımı için TensorFlow Hub kullanmayı öğrenmek  gibi. 


Udacity de yayınlanan bu ücretsiz kurs ile Keras'dan TF 2.x geçişinizi hızlandırabilirisiniz.

Bu durumun pek çok avantajları var elbette. Çoklu GPU kullanımı , ve  elbette TPU kullanımı artık mümkün. Keza yazdığınız kodu pek çok ortamda çalıştırma imkanına kavuşmuş oluyoruz. En büyük çekincem Kerasın logo vari yapısının bozulup "subclassing"  yapısının mecburi hale getirilmesi. Yeni tip katman tanımlamaları için bu tür "subclassing" sistemi mecburi olabilir ama bu katmanların yine eski metodlarla bir araya getirilebilmesi şartıyla. Bütün yapıyı bu tip bir sisteme dönüştürdüğünüzde Keras kullanmanın zannımca hiç bir anlamı kalmıyor malesef


Son olarak Kerasın ana geliştiricsinin fikirleri ve  "Francois Chollet" in tf.keras'ın detaylarını anlattığı 2 video ile yazımızı tamamlıyoruz.



Her türlü görüş ve önerilerinizi bekleriz.