Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi’nin düzenlediği “Yapay Zeka Altyapıları” konulu 27. TRAI Meet-Up İTÜ Arı-3’te gerçekleştirildi.
Google Cloud Türkiye, Microsoft Bulut Teknolojileri, HPE Türkiye, Hitachi Vantara, IBM Türkiye, SAS ve Oracle’dan üst düzey yetkililerin katıldığı 27. Meet-Up’ta “Yapay Zeka’nın gelişen ve değişen dünyadaki yeri”, “karmaşık ortamlarda ML uygulamaları”, “Yapay Zeka dünyasında çevikliğin yeni boyutu” ve “Yapay Zeka’mızı Nasıl Beslemeliyiz?” gibi birçok konu hakkında bilgi verildi.
Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi’nin düzenlediği 27. Meet-Up’ta ilk konuşmacı Google Cloud Türkiye’den Cloud Müşteri Mühendisi Pınar Uğurlu Kirazcı oldu. Pınar Uğurlu Kirazcı “Çoğu işletme özel, genel veya çoklu bulut ortamında çalışıyor. Bu tür karmaşık ortamlarda ML uygulamaları geliştirmek zor olabilir. Veri bilimcilerin, veri mühendislerini ve geliştiricilerin farklı altyapılarda çalışmak için kodlarını yeniden düzenlemesi ve güncellemesi için büyük çaba harcamasını gerektirebilir” dedi.
“SORUNU ÇÖZMEK İÇİN SUNUCUSUZ SERVİS SAĞLIYORUZ” Google Cloud AI Platformu’nun bu sorunu çözmek için sunucusuz servisler sağladığını anlatan Pınar Uğurlu Kirazcı “AI Platformu, verileri etiketlemek, verileri dönüştürmek, yönetilen bir ortamda programlar yazmak, modellerini eğitmek ve sunmak ve yaşam döngüleri boyunca modelleri yönetmek için araçlar içeren, uçtan uca bir geliştirme ortamı sunuyor” dedi. Pınar Uğurlu Kirazcı, sunulan açık kaynak kodlu konteynır tabanlı hibrid çözüm olan Kubeflow ile de regülasyona tabi şirketler için ML uygulamalarını öncelikle yerel veri merkezlerinde, sonra da kolayca buluta taşımalarını sağlayabildiğinin altını çizdi.
YAPAY ZEKA’NIN DEĞİŞEN DÜNYADAKİ YERİ Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi’nin düzenlediği 27. Meet-Up’taki bir sonraki konuşmacı Microsoft Bulut Teknolojileri Kurumsal Çözümler Direktörü Cüneyt Batmaz oldu. Yapay Zeka’nın gelişen ve değişen dünyadaki yerine ve Microsoft’un Yapay Zeka ve Bilişsel Hizmetlerine değinen Cüneyt Batmaz, görüntü algılama, ses ve dil tanıma, akıllı arama, knowledge mining gibi bileşenleriyle Yapay Zeka’nın çoklu kullanım alanlarını anlattı.
Özellikle yüz tanıma özelliğiyle öne çıkan görüntü algılama teknolojisine açıklayan Cüneyt Batmaz “Dijitalleşen dünyada şirketlerin ve çalışanların yeteneklendirilmesi ve dijital kapasitelerinin geliştirilmesi önemli” dedi. Cüneyt Batmaz Microsoft’un AI Business School, Cloud Society gibi öğretici kaynaklarını ile Türkiye’de atölye ortamında gerçekleştirdiği Azure eğitim ve sertifikasyon programlarını da tanıttı.
AZURE EĞİTİM PROGRAMI NEDİR? Bir adet başlangıç düzeyinde eğitim ve sekiz adet teknik rol bazlı eğitim ile her türlü teknik arka plana sahip katılımcıya hitap eden Azure eğitim programı, katılımcıların derste öğrendikleri becerileri Microsoft onaylı sınavlara girerek test etmelerini ve sınavı geçen adayların tüm dünyada geçerli sertifikalara hak kazanarak yetkinliklerini kanıtlamalarına olanak sağlıyor.
YAPAY ZEKA DÜNYASINDA ÇEVİKLİĞİN YENİ BOYUTU Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi’nin düzenlediği 27. Meet-Up’taki bir diğer konuşmacı HPE Türkiye’de Hibrit BT Çözümleri Grup Yöneticisi olarak görev yapan Mert Sarıkaya oldu. “Yapay Zeka dünyasında çevikliğin yeni boyutu – ML Ops ve GPUaaS” başlıklı sunumunda makine öğrenmesi/yapay öğrenme (ML) projelerinin yarıya yakınının operasyonel olmadan rafa kalktığını anlatan Mert Sarıkaya, birçok projenin yaygınlaştırma/izleme evresinde “last mile” problemi ile karşılaşıldığını, ML iş akışlarının doğasından dolayı klasik DevOps araç ve yöntemlerinin yetersiz kaldığı ve kısıtlar getirdiğini belirtti. Mert Sarıkaya ayrıca HPE ML Ops çözümünün, verinin hazırlanmasından uç noktada yaygınlaştırılmasına kadar uzanan uzun ML yaşam döngüsünü nasıl DevOps benzeri hıza ve çevikliğe kavuşturduğunu da açıkladı.
ML ALTYAPILARINI NASIL DAHA VERİMLİ KULLANIRIZ? Değerli ve kıt GPU kaynaklarının daha efektif ve verimli kullanımını sağlayan GPUaaS çözümünü tanıtan Mert Sarıkaya, ML Ops çözümüne benzer şekilde container tabanlı BlueData platformunu kullanan GPUaaS çözümü sayesinde birden fazla heterojen sunucu üzerindeki GPU kaynaklarının konsolide edilerek farklı uygulamalar arasında nasıl paylaşıldığına değindi. Mert Sarıkaya söz konusu çözüm ile kurumsal BT kullanıcılarının kendi veri merkezlerindeki ML altyapılarını nasıl daha verimli, esnek ve hızlı kullanabilecekleri örneği ile sunumunu sonlandırdı.
“YAPAY ZEKA’MIZI NASIL BESLEMELİYİZ?” Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi’nin düzenlediği 27. Meet-Up’taki bir diğer konuşmayı Hitachi Vantara’dan Dijital Çözümler İş Geliştirme Müdürü İsmail Cingil gerçekleştirdi. “Yapay Zeka’mızı Nasıl Beslemeliyiz?” başlıklı konuşmasında, Yapay Zeka’nın da doğru analizleri ve kararları verebilecek güvenilir bir sistem olabilmesi için, Yapay Zeka’nın da doğru beslenmesi gerektiğine değinen İsmail Cingil Yapay Zeka’nın “Veri”den beslendiğini ve bu nedenle, kullanılan verilerin doğru olduğundan, doğru veri kaynaklarına ulaşabildiğinden ve doğru zamanda kullanıma hazır olduğundan emin olunması gerektiğini, bunu da Hitachi Vantara’nın Pentaho platformu ile gerçekleştirdiğini aktardı.
SÜRÜKLE BIRAK YÖNTEMLERLE GERÇEKLEŞTİRİLİYOR “Pentaho platformu ile Yapay Zeka sürecinde kullanılması gereken geleneksel ve büyük veri kaynakları için hazır entegrasyonların var. Sürükle bırak yöntemlerle veri hazırlama süreçleri gerçekleştirilebiliyor. Böylece Pentaho ile doğru veriyi, doğru zamanda, doğru yerde Yapay Zeka’nın kullanımına sunabiliyoruz” diyen İsmail Cingil, ayrıca Python, R gibi modellerin de Pentaho üzerinde çalıştırılabildiği ve Keras, Tensorflow Deep Learning algoritmalarının da yine Pentaho üzerinde uygulanabildiğinden bahsetti. Uçtan uca tüm veri entegrasyonu, veri hazırlama süreçleri ve makine ve derin öğrenme işlemleri de Pentaho ile tek bir platformda gerçekleştirilebiliyor.
SÜPERBİLGİSAYAR SİSTEMLERİ IBM DONANIMLARI ÜSTÜNE KONUMLANDIRILMIŞ Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi’nin düzenlediği 27. Meet-Up’ta konuşan IBM Türkiye Systems Hardware ekibinde Presales olarak çalışan Korhan Altan, donanımcı gözü ile IBM’in AI stratejisini anlattı. IBM’in Yapay Zeka tarihçesinden başlayarak günümüzde de en güçlü Süperbilgisayar sistemlerinin IBM donanımları üstünde konumlandırıldığının altını çizen Korhan Altan, IBM’in tümleşik GPU mimarisi ile, farklı bir yaklaşım sergileyerek ve NVLINK 2.0 altyapısını kullanarak sadece GPU’lar arasında değil, GPU-CPU arasında da çok daha geniş bant genişliği adresleyebildiğini ve bunun olası avantajlarını anlattı. IBM’in Yapay Zeka altyapılarının sadece donanım olarak değil, bunu tamamlayacak yazılım katmanının da bir arada bir ekosistem olarak düşündüğünü belirten Korhan Altan PowerAI temelli yazılım katmanları ile farklılık yarattıklarını aktardı.
“YAPAY ZEKA İLE DEĞER YARATMAYA ODAKLANMAMIZ LAZIM” Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi’nin düzenlediği 27. Meet-Up’ta konuşan SAS İş Çözümleri Lideri Altan Atabarut, “Gerçek zamanlı yapay beyin” başlıklı sunumunda öncelikle büyük veri ve ileri analitik konularında ülke olarak hangi safhada olduğumuzu değerlendirdi.
SAS İş Çözümleri Lideri Altan Atabarut şirketlerde makine öğrenmesi modelleri geliştirmeye alışmış olduğumuzu, ancak yeni gözlemlerle bu modellerin kendi kendine öğrenebilmesi (Self-Learning) ve canlı karar mekanizmalarına uygulanması (Intelligent Decisioning) konularında henüz yolun başında olduğumuzu belirtti.
Yapay Zeka ile fark yaratılabilecek değerin en çok hangi sektörlerden beklendiği konusuna değinen Altan Atabarut Türkiye’de el üstünde tutulan risk ve sigortacılık analitiği dışında, pazarlama analitiği (Marketing Analytics), satış analitiği (Sales Analytics), tedarik zincirleri ve üretimde de Yapay Zeka ile değer yaratmaya odaklanmamız gerektiğini vurguladı. SAS’ın Yapay Zeka alanında katabileceği değerlere örnekler veren Altan Atabarut, veri yönetimi, görselleştirme, vaka yönetimi, analitik modelleme ve karar destek sistemlerinin dışında Türkçe dahil 30’dan fazla dilde doğal dil işleme, derin öğrenme ile görüntü işleme, zaman serileri tahminleme ve optimizasyon alanlarında, hem yazılım hem de danışmanlık sunduklarını belirtti. ORACLE’IN MAKİNE ÖĞRENMESİ UYGULAMALARI Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi’nin düzenlediği 27. Meet-Up’taki son sunumu Oracle‘dan Kıdemli Çözüm Mühendisi Emrah Mete yaptı. Emrah Mete, Oracle’ın Makine Öğrenmesi uygulamaları geliştirebileceğimiz alt yapılarını anlatarak örnek kullanım senaryolarından ve uygulama pratiklerinden bahsetti. Oracle’ın önümüzdeki dönemde Yapay Zeka ve makine öğrenmesi alanındaki vizyonundan da bahseden Emrah Mete, katılımcılara Oracle’ın sunduğu alt yapıları nasıl deneyecekleri konusunda bilgi verdi.
Gelecek etkinlik: TRAI Meet-Up#28 ” E-Ticaret ve Yapay Zekâ”
