Prof. Dr. Altan ÇAKIR

İTÜ | AI

Bugün, geçmişte sahip olduğumuzdan daha fazla veri oluşturuyor ve topluyoruz. Tüm bu veriler, bilimsel araştırmalar, sosyal medya platformları, telefonlarımız ve bilgisayarlarımız, sağlık araçları ve giyilebilir teknoloji, bilimsel araçlar, finans kurumları, üretim sektörü, haber kanalları ve daha fazlası dahil olmak üzere farklı kaynaklardan geliyor ve inceleniyor. Bu veriler incelenerek çözümlendiği (büyük veri analitiği)  zaman kurumlarda hızlı aksiyon almak, farklı bir bakış açısı kazandırmak ve  uygulamalar özelinde çok daha iyi anlama fırsatı sunmakta ve yeni fırsatlar yaratmaktadır. Böylece büyük veri teknolojileri ve uygulamaları her şeyin merkezinde ve dijital dönüşüm için önemli bir uygulama haline gelmekte, aynı zaman da açık kaynaklı çözümler ile birlikte maliyetleri azaltarak kendilerin özgü çözümler çalışmaktadırlar. Böylece konuşmada, dijitalleşme sürecinde verimliliği artıran, yeniliği teşvik eden ve farklı sektörel kırınımlarda yeni iş modellerine destek olan açık kaynaklı büyük veri analitiği çözümleri gösterilecek ve konuşulacaktır.

Hasan Basri AKIRMAK

Amazon Web Services

Isaac Newton (1642-1727) “Eğer daha ileri gördüysem devlerin omuzlarında durarak” demiştir.

Açık kaynak teknolojilerinin temel fikri, her katılımcının başkaları tarafından yapılan çalışmalar üzerine inşa yükselebilmesidir, böylece tekerleği yeniden icat etmek için harcanan zamanı en aza indirilir.

Açık kaynak araçlar günümüzde öyle bir olgunluk seviyesine ulaştı ki, onları büyük veri analitiği ve YZ/MÖ (Yapay Zeka / Makine Öğrenimi) dahil olmak üzere endüstriyel çözümler oluşturmak için uygun hale geldi.

Örneğin yapay zeka (AI), dijital çağımızın dönüşüm teknolojisi olarak öne çıkıyor. 2000’li yıllarda bir disiplin iken, özellikle son 10 yılda heyecan verici teknolojilerden birine dönüştü.

Yapay zeka tekniklerinin sektörlerde yılda yaklaşık 6 trilyon dolar değer yaratma potansiyeline sahip olduğu tahmin edilmektedir [McKinsey, 2018].

Amazon Web Services (AWS) olarak, makine öğrenimi projelerinin iş dünyasında uygulandığı birkaç örneğe değinilecektir. AWS Auto ML (otomatik MÖ), AIaaS (Hizmet olarak YZ) yöntemleri  ve  TensorFlow, pyTorch gibi çerçeve platformlarla Bilgisayarlı Görü (Computer Vision), kestirimci bakım (Predictive Maintenance) gibi model geliştirme örnekleri incelenecektir. Yazılım geliştiriciler ve veri bilimcilerin, makine öğrenimi projelerini hayata geçirirken yaşadıkları teknik zorluklar ve AWS SageMaker Platformunun sağladığı entegre çözümler ve MLOps (MÖ operasyonu) incelenecektir.