58. TRAI Meet-Up’ında “İleri Algoritmalar” Konuşuldu

58. TRAI Meet-Up’ında “İleri Algoritmalar” Konuşuldu

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi olarak her ayın üçüncü çarşambası düzenlediğimiz, Youtube kanalımızdan ve Linkedin’den canlı olarak yayınlanan TRAI Meet-Up’larının 58’incisinde “İleri Algoritmalar” konusu işlendi. 

Huawei Türkiye’nin desteğiyle gerçekleştirilen 58. TRAI Meet-Up’ına Vector Institute’den Sedef Akınlı Koçak (Director, Professional Development Industry Innovation), IBM’den Merve Özmen (Data & AI Technical Specialist), Google Cloud’dan Emrah Mete (Cloud Customer Engineer & Data Analytics and AI/ML), Huawei’den Senem Tanberk (Resarch and Innovation Manager) ve Rıza Can Sevinç (Cloud Solution Manager), Analythinx’den Ahmet Melih Selçuk (Chief Data Scientist & Managing Partner) katıldı.

TRAI Ekosistem Yöneticisi Betül Kübra Ekinci’nin moderatörlüğünde gerçekleştirilen 58. TRAI Meet-Up’ında “Farklı Sektörlerde Bilgisayarlı Görü Uygulamaları”, “Algoritma Seçimi ve Açıklanabilirlik”, “Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML)”, “Huawei Cloud ile ModelArts”, “Business İntelligence Native Autonomous Yapay Zeka Projeleri” gibi çeşitli konular izleyicilere aktarıldı.

 

“Farklı Sektörlerde Bilgisayarlı Görü Uygulamaları”

58. TRAI Meet-Up’ının ilk konuşmacısı Vector Institute’den Sedef Akınlı Koçak (Director, Professional Development Industry Innovation) oldu. Sedef Akınlı Koçak sunumunda, Vector Institute tarafından gerçekleştirilen “Bilgisayarlı Görü” (Computer Vision) alanındaki projeden bahsetti. Sunumunu İngilizce olarak gerçekleştiren Sedef Akınlı Koçak, proje raporunda yer alan “use case”ler ile ilgili ayrıntılı bilgi verdi.

Sedef Akınlı Koçak’ın aktardığı raporun ayrıntıları için tıklayınız 

“Algoritma Seçimi ve Açıklanabilirlik”

58. TRAI Meet-Up’ındaki bir sonraki konuşmacı IBM’den Merve Özmen (Data & AI Technical Specialis) oldu. Merve Özmen sunumunda, makine öğrenmesi içerisinde yer alan “Açıklanabilirlik” (explainability) kavramından bahsederek makine öğrenmesinin çeşitli sektörlerde merkezi seviyeye gelmesi ile makine öğrenmesi modellerine olan güvenin sorgulandığını, “Açıklanabilirlik” kavramına da tam olarak bu noktada ihtiyaç doğduğunu belirtti. Merve Özmen, “Açıklanabilirlik kısmı, makine öğrenmesinin anlaşılabilir olması, algoritmaların neye göre sonuç aldığını çıkarıyor olması ve kapalı kutu olma özelliğinin önüne geçiyor olması adına bizim için yararlı bir aşamadır” dedi.  Sunumunda algoritma seçimine de değinen Merve Özmen, IBM’in bu alanlarda gerçekleştirdiği çalışmalardan bahsederek sunumunu sonlandırdı.

“Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML)”

58. TRAI Meet-Up’ında Merve Özmen’den sonra söz alan kişi Google Cloud’dan Emrah Mete (Customer Engineer & Data Analytics and AI/ML), oldu. Emrah Mete sunumunda, otomatize edilmiş makine öğrenmesi (Auto ML) ve işlevlerinden bahsetti.  AutoML’in birçok farklı veri seti üzerinden çıktılar üretebilecek bir yaklaşım olduğunun altını çizen Emrah Mete, tAutoML’in temel olgusunun, veri seti üzerinde herhangi bir manuel efor harcamadan, çözmek istenilen yapay zeka görevini üretecek hazır otomatik bir altyapı kurmak olduğunu belirtti. 

“Huawei Cloud ile ModelArts – Yapay Zeka Geliştirme”

58. TRAI Meet-Up’ındaki sıradaki konuşmacılar, Huawei’den Rıza Can Sevinç (Cloud Solution Manager) ve Senem Tanberk (Resarch and Innovation Manager) oldu. İlk sözü alan Rıza Can Sevinç sunumunda, Huawei Cloud hakkında bilgi vererek “Huawei Cloud olarak geçtiğimiz ekim ayında Türkiye’de hizmetlerimizi vermeye başladık. Yirmi beşten fazla bölgede hizmetlerimizi vermeyi sürdürüyoruz. Çok yakın bir zamanda önümüzdeki süreçte İrlanda’da daha sonra ise Türkiye’de olmak üzere bölgelerimizi açmak konusunda planlarımız var” açıklamasında bulundu. 

Rıza Can Sevinç, Cloud piyasasına 2017 yılında girmelerine rağmen hızla büyüyerek yüzde 200 büyüme oranı elde ettiklerinin altını çizdi ve ekledi: “Çin tarafından pazar paylaşımı bakımından iki numara, global markette de beş numarada yer alan Cloud sağlayıcısı olmayı başardık. Tabi buradaki en büyük destekçimiz Huawei’in otuz yılı aşkın olan bilgi ve iletişim teknoloji tecrübesidir.” Rıza Can Sevinç sunumunda, Türkiye’deki popüler cloud (bulut) hizmetlerinden Huawei Cloud’u ön plana çıkaran özelliklerden ve Huawei Cloud CDN’den de bahsetti.

Senem Tanberk ise Huawei Cloud ile ModelArts- Yapay Zeka Geliştirme başlıklı sunumunda, yapay zeka geliştirme programı ModelArts’dan, bahsetti. ModelArts’ı yapay zeka geliştirme ekosistemi olarak tanımlayan Sanem Tanberk, “ModelArts, yapay zeka modellerini hızlıca oluşturmaya, eğitmeye ve dağıtmaya olanak sağlıyor” dedi. Sunumunda ExeML Platformundan, ModelArts örneği olan “Satranç Piyon Tespiti”nden (Chess Pawn Detection) ve “Use Cases”lerden de bahsetti.

“Removing barriers/ BI-native Autonomous AI tool: Ability”

 58. TRAI Meet-Up’ındaki son konuşmacı Analythinx’den Ahmet Melih Selçuk (Chief Data Scientist & Managing Partner) oldu. Sunumunda Zayıf Öğrenici (Week Learners), Ensemble Methods, Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks), Simpleks Algoritması (Simplex/Cutting Planes), Genetik algoritma (Genetic Algorithms) ve Karınca Kolonisi Optimizasyonu (Ant Colony Optimization) da olmak üzere çeşitli algoritmalardan bahseden Ahmet Melih, “Yapay zeka, optimizasyon, sembolik öğrenme ve istatiksel öğrenme için elimizde çok fazla algoritma var” dedi. Ahmet Melih Selçuk, “İş zekası” (Business Intelligence) ve Artırılmış İş Zekâsını (Augmented Business Intelligence) da anlatarak sunumunu sonlandırdı. 

 

58.TRAI Meet-Up’ı Soru-Cevap bölümünün ardından sona erdi. Gelecek ayki 59. TRAI Meet-Up’ımız 20 Temmuz’da gerçekleşecek. Konusu ise “Sürdürülebilirlik ve Yapay Zeka” olacak. TRAI Meet-Upları hakkında daha fazla bilgi için tıklayınız. 

Benzer Haberler
Send this to a friend