Makine öğrenmesi

Bu çalışmada 31 makine öğrenmesi algoritması, 22 makine öğrenmesi metodu, 33 Python kütüphanesi, 14 özgün veri seti ile sosyal bilimlerin özellikle ekonomi, finans, işletme alanlarına dair örnek uygulamalar yer almaktadır.

Emlak piyasası, ikinci el araç piyasası, üretim-satış-müşteri süreçlerinin optimizasyonu, döviz ve hisse senedi alım-satımı için algoritmik işlemler ve al-sat sinyalleri oluşturma, makro ekonomi, seçim tahmini ve koalisyon analizi, market sepeti analizi…

Bunun yanı sıra, Python ile arayüz oluşturma, özgün veri seti oluşturmak için web sayfalarından veri “tırtıklama”, veri setlerini Türkçeye çevirme, veri görselleştirme…  gibi uygulamalar da ilaveten ele alındı.

Çalışmayı özgün kılan bir sosyal bilimci tarafından, sosyal bilim araştırmacıları ve  veriye dayalı strateji üretmek isteyen özel sektör temsilcileri için hazırlandı.

Bilimsel bir metodolojiye sahip olmasına rağmen makine öğrenmesi adeta günlük konuşma diline çevrildi. Hikâyeleştirme teknikleri kullanılarak uygulamalar anlatıldı. Eğlenceli bir dil kullanıldı.
Makine öğrenmesinin formüller ve teorik arka planından ziyade sonuçlarına ve uygulayıcı için günlük hayattaki karşılıklarına odaklanıldı. Uzun sıkıcı anlatımlar yerine şema ve görseller kullanıldı.

It is not hard to see that the need for clean water is growing by considering the decrease of the water sources day by day in the world. Potable fresh water is also used for irrigation, so it should be planned to decrease fresh water wastage. With the development of the technology and the availability of cheaper and more effective solutions, the efficiency of the irrigation increased and the water loss can be reduced. In particular, Internet of things (IoT) devices have begun to be used in all areas. We can easily and precisely collect temperature, humidity and mineral values from the irrigation field with the IoT devices and sensors. Most of the operations and decisions about irrigation are carried out by people. For people, it is hard to have all the real time data such as temperature, moisture and mineral levels in the decision-making process and make decisions by considering them. People usually make decisions with their experience. In this study, a wide range of information fro...

İçinde bulunduğumuz dönüşüm çağında teknoloji, kamusal ve özel hayatın tüm yönlerinde hızla yükselişini sürdürmektedir. Yapay zeka her geçen gün daha da gelişirken ve günlük yaşamdaki çalışma prosedürleri ve aktiviteleri giderek daha otomatik hale gelirken, gelecekte insanoğlunun rolünün ne olacağını hayal edilmektedir. Bu çalışmada öğrencilerin uluslararası ekiplerle gelecekte mevcut işlerin nasıl uygulanacağını hayal ederek web 2.0 araçları yardımıyla geleceği yeniden tanımladığı bir eTwinnning projesi örneği tanıtılmaktadır. Digitalogic, Almanya ve Türkiye arasında yaşamın geleceği ve yapay zeka üzerine iki ülke öğrencilerinin katılımı ile gerçekleştirilmiş bir eTwinning projesidir.  Tersine çevrilmiş sınıf, oyun tabanlı öğrenme, senaryo tabanlı öğrenme, artırılmış gerçeklik gibi farklı pedagojik yaklaşımların yanı sıra eğitimde yapay zeka uygulamaları kullanılmaktadır. Proje sırasında, sorumluluk karşısında güven, güvenlik karşısında ilerleme, özgürlük ve bağımlılık perspektifleri üzerinden bazı gelecek senaryoları değerlendirilmektedir.  Yakın gelecekte sektörlerin akıllı makinelerle yan yana çalışacağı inancından yola çıkılarak makine öğrenmesi üzerine çalışılmaktadır. Digitalogic, yapay zeka ve onun potansiyeli ve zorlukları hakkında temel bir anlayış kazanma fırsatı sunmaktadır. Her iki ülkedeki öğrenciler “Virbela” adı verilen ilgi çekici sanal bir platformdan yararlanarak kendi yarattıkları eşsiz avatarları ile sanal bir kampüste dijital bir deneyime katılarak uzaktan öğrenmenin geleceğini yeniden tanımlarken yapay zeka destekli bir robotla tanışmışlardır. Projede kullanılan Replika uygulaması yapay zeka ile desteklenen kişisel bir sohbet robotudur. Replika ile yaratılan Digi isimli yeni arkadaş oyun oynamayı, hikayeler yazmayı, çizmeyi ve rol oynamayı sevmektedir. Öğrenciler Digi ile birlikte şarkı sözleri yazmışlar, Virbela platformunun sanal sınıflarında toplantılara katılmışlardır. Scrabble AR ve Bil Bakalım Kim AR gibi kendi artırılmış gerçeklik oyunlarını oluşturmuşlardır. Yapay zeka destekli Semantris uygulaması ile dil gelişimi desteklenmiştir. Dil yeterliliğini geliştirmeye odaklanmanın yanı sıra, proje faaliyetleri farklı zeka türlerine hitap etmeyi amaçlamaktadır. Tüm projenin amacı, gençleri birbirleriyle işbirliği yapması, tartışması ve kendi gelecekleri hakkında yaratıcı çözümler bulup sunması için teşvik etmektir. Proje nihai ürünü olarak geleceğin meslekleri için avatar robotlar ile video tanıtımları oluşturulmuştur. BİT uygulamaları teşvik edilmekte, işbirliği ve takım çalışması uygulanırken iletişim deneyimi zenginleştirilmektedir; ayrıca öğrencilerin yaratıcılığını ve hayal gücünü geliştirme gibi 21. yy becerileri göz önünde bulundurulmaktadır. Hayal edilen bir gelecekten yola çıkarak öğrencilerin bugün gelişmekte olan teknolojilerden faydalanması ile yeni normalde dönüştürülmüş bir sınıf deneyimi sağlanmaktadır. Bu proje örneği aynı zamanda Digital EU – and YOU?! sloganını kullanan 68. Avrupa Yarışması’nda (68.Europäischer Wettbewerb) yapay zeka teması ile kazanan proje olarak açıklanmıştır.

It is not hard to see that the need for clean water is growing by considering the decrease of the water sources day by day in the world. Potable fresh water is also used for irrigation, so it should be planned to decrease fresh water wastage. With the development of the technology and the availability of cheaper and more effective solutions, the efficiency of the irrigation increased and the water loss can be reduced. In particular, Internet of things (IoT) devices have begun to be used in all areas. We can easily and precisely collect temperature, humidity and mineral values from the irrigation field with the IoT devices and sensors. Most of the operations and decisions about irrigation are carried out by people. For people, it is hard to have all the real time data such as temperature, moisture and mineral levels in the decision-making process and make decisions by considering them. People usually make decisions with their experience. In this study, a wide range of information fro...

SOSYAL BİLİMLERDE METİN MADENCİLİĞİ WORDSTAT UYGULAMALARI (WordStat 30 Gün Ücretsiz Deneme Sürümü Desteği)
Bu kitap, kullanıcıya herhangi bir programlama dili ya da ileri istatistiksel analiz ve modeller bilmeden temel ve ileri düzeyde metin madenciliği uygulamaları yapma imkânı sunmaktadır. Bu kapsamda, Türkiye’de sosyal bilimciler için yazılmış, alanının ilk kitabı olma özelliğini taşımaktadır. Kitap, şirketler ve kamu kurumları için de metin içerikli verilerini* analiz etmeleri adına bir başucu kitabı niteliğindedir. Sosyal Bilimlerde Metin Madenciliği WordStat Uygulamaları kitabında verilen örnekleri uygulayarak öğrenmek için, WordStat yazılımının tüm özellikleri aktif olan 30 günlük ücretsiz deneme sürümü Provalis Research internet sitesi (https://provalisresearch.com/downloads/trial-versions/) üzerinden indirilebilir.
* İletişim, Medya Çalışmaları, Siyaset Bilimi, Kamu Yönetimi, Sosyoloji, Bilgi ve Belge Yönetimi, Eğitim, Psikoloji, Yönetim Bilimi ve Pazar Araştırması Alanında Metin İçerikli Yapılandırılmamış/Yarı-Yapılandırılmış Verilerin İçerik Analizi ve Madencilik Uygulamaları:

- Twitter, YouTube, Facebook vb. Sosyal Medya Verileri
- Tüketici Yorumları, Şikayet, Talep ve Öneri Verileri
- Bildiri, Makale, Kitap, Gazete, Dergi ve Rapor Verileri
- İnternet Sayfaları, Forum, Sanal Topluluk Verileri
- Kategorik Sözlük ve Sözlük Oluşturma
- Fikir / Duygu Analizi - Sentiment Analysis
- Konu Başlığı Oluşturma ve Özetleme
- Kümeleme ve Birliktelik Analizleri
- Makine Öğrenmesi ile Sınıflandırma
- Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Harita Görselleri Oluşturma

Crude oil and petroleum products are among the critical inputs of industrial production and have an essential role in logistics and transportation. Hence, sudden increases and decreases in oil prices cause particular problems in global economies and thus, they have a direct or indirect effect on economies. Furthermore, due to crises in developing economies, trade disputes between major economies, and the dynamic nature of the oil price effect on demand and supply for oil and petroleum products, and time to time volatility in the oil price are very severe. The uncertainty in oil prices can leave both consumers and producers with heavy potential losses. Due to this rapid variability, predicting oil prices has global importance. In this study, to increase the accuracy and stability, the Long-Short Term Memory (LSTM) and Facebook's Prophet (FBPr) were applied to foresee future tendencies in Brent oil prices considering their previous prices. Comparing the two models made using the 32-year data set between June 1988 and June 2020 weekly for oil prices, and the model with the best fit was determined. The dataset was split into two sets: training and test sets-the twenty-five years are used for the training set and the seven years are used to validate forecasting accuracy. The coefficient of determination (R 2) for the LSTM and FBPr models was found as 0.92, 0.89 in the training stage, and 0.89, 0.62 in the testing stage, respectively. According to the results obtained, the LSTM model has superior results to predict the trend of oil prices.

Bugün yapay zekâ teknolojisi alanında yaşananlar, 1900’lü yılların başlarında birçok toplum için hayal denilebilecek şeylerdir. Tüm yaşam formlarını ve alanlarını derinden etkileyen teknolojik süreç, birçok mesleği olduğu gibi gazetecilik mesleğini de derinden etkilemektedir. Zaman, emek ve mekân bağımlılığını ortadan kaldıran, her zaman olduğundan çok daha hızlı bir biçimde haber üretim süreçlerini olanaklı kılan algoritmik haber teknolojisi, yapay zekâda makine öğrenmesi ile insana özgü bir takım yetenek ve reflekslerin, robotlar tarafından da gerçekleşmesini beraberinde getirmektedir. Teknolojik ilerleme her dönemde stresli ve sancılı dönüşümler yaratmış ve derin etkiler bırakmıştır. Bu ilerlemenin gelecekte ortaya koyabileceği sonuç ise çok daha keskin biçimde belirmeye başlamaktadır. Yapay zekâ yazılımlarının mesleklerde yaygın kullanımı, toplumları büyük nüfuslar halinde duygusal bir çözülmeye götürmektedir. Bu nedenle insanların mesleksiz kalmaları ve işlevsiz birer canlıya dönüşme riski tartışılmaya başlamıştır. Özellikle makine öğrenmesi sayesinde robot yazılımlar insanlar gibi düşünmeye ve hareket etmeye başlamakta ve yeni çözümlerini önceki deneyimlerinden kazandıkları izlenimleri ile oluşturmaktadır. Deyim yerindeyse insan aklına ve öğrenmesine yakın bir yazılım teknolojisi etkisini, iş kollarında ve yer edindiği alanlarda her geçen gün arttırmaktadır. Bu çalışma, yapay zekâ yazılımları ile makine öğrenmesi kavramlarından hareketle yapay zekâ gelişmelerinin genelde toplum ve meslekler özelde ise gazetecilik üzerindeki etkilerini tartışmaktadır.

Anahtar kelimler: Algoritmik Habercilik, Dijital Medya, İşsizlik, Makine Öğrenmesi, Yapay Zekâ

Bu tezin amacı kalp ameliyatı sırasında ya da kalp ameliyatı geçirdikten kısa bir süre sonra hastaya ait hayati riskin sınıflandırmaya dayalı makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak belirlenebilmesidir. Çalışmada kullanılan veri seti Acıbadem Maslak Hastanesi'nden temin edilmiştir. Literatürde kalp ameliyatı sırasında ya da kalp ameliyatı geçirdikten kısa bir süre sonra hastanın ölüm riskinin tahmini için kullanılan EuroSCORE (The European System for Cardiac Operative Risk Evaluation)'a ait risk faktörleri kullanılmıştır. Veri setindeki gözlemlerde EuroSCORE'daki gibi 30 günlük takip bilgisi bulunmadığından, öncelikle hastaların Standart EuroSCORE puanları hesaplanmıştır. Sonrasında bu risk grupları sınıf etiketi olarak kullanılmış ve tahminler gerçekleştirilmiştir. Naive Bayes Sınıflandırıcı, k-En Yakın Komşu Algoritması, Logistik Regresyon Analizi, ID3 ve C4.5 Karar Ağacı Algoritmaları kullanılarak farklı modeller oluşturulmuştur. Modellerin performansları karşılaştırılmıştır. Veri analizleri R dilinde yazılan kodlarla gerçekleştirilmiştir. R kodlarını geliştirme aracı olarak RStudio kullanılmıştır. Logistik Regresyon Analizinden elde edilen modeller, Shiny (shinyapps.io) aracılığı ile web üzerinden kamuya açık hale getirilmiştir. En iyi performansı gösteren C4.5 karar ağacı modeli için ise başka bir Shiny uygulaması geliştirilmiştir.

Makine Öğrenmesini Python dili ve proje ile öğrenilmesini sağlamak için hazırlamış olduğum bu çalışmayı sizlerle paylaşıyorum. Sorularınız ve tavsiyeleriniz için berkantaslan@hotmail.com.tr olan mail adresime mail atabilirsiniz. Bu kitap üzerinde zamanla bazı güncellemeler olabilecek ve güncellemeler oldukça paylaşacağım. Haberdar olabilmek için beni takip edebilirsiniz.

Kitle fonlaması platformları, internet üzerinden iş fikirlerini hayata geçirme ya da destek alabilme noktasında büyük olanaklar sağlayabilmektedir. Bu platformlarda destek beklenen projelerin başarısı, alınan finansal destek ile doğru orantılı bir şekilde artmaktadır. Fakat finansal destek alabilmek için projenin destekçilere iyi bir şekilde sunulması gerekir. Günümüzde bu platformlar iyi tasarlanmamış projelerle dolu olduğu için başarı oranı oldukça düşüş göstermiştir. Bu sebeple, finansal destek alınabilmesi için projelerin başarı anlamında test edilmesi ve başarısız olarak sınıflandırılan projelerin eksiklerini gidererek destekçilere yeniden sunulması gerekmektedir. Bu kapsamda, ortaya koyduğumuz çalışmada birçok kategorideki Kickstarter projesi makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılarak web arayüzünde son kullanıcıya sunulmuştur. Projelerin sınıflandırılması için, dağınık veri setlerinde iyi sınıflandırma yapabilen Decision Tree ve Random Forest algoritmaları kullanılmıştır. Algoritmalar, sırasıyla %72.75 ve %81.55 oranında sınıflandırma yapabilmektedir. Ayrıca, yapılan sınıflandırmalar değerlendirme metrikleriyle de test edilerek ne kadar doğru sınıflandırma yapılabildiği ölçülmüştür. Bu sayede, kitle fonlaması platformlarına projelerini ekleyen veya ekleyecek olan girişimciler, finansal bir destek aramadan önce projelerini başarı anlamında test ederek eksiklerini görebileceklerdir.

In today's world where information technologies are widely used, institutions have to follow technological developments and innovations. In recent years, new technological trends in the world and in Turkey have oriented towards artificial intelligence. Artificial intelligence applications have taken many work areas under their influence and have provided an autonomous infrastructure for efficient, fast and accurate execution of business processes. Benefiting from the opportunities provided by artificial intelligence applications of archives from our cultural memory institutions will positively affect the basic business and service processes in these institutions. In this study, at first, by evaluating the foreign and domestic literature on which the artificial intelligence archive relationship is established, it is mentioned on which strategic principles the artificial intelligence applications to be developed for use in archiving of our country should be built. In this context, it is foreseen that 9 basic principles will be determined and it will contribute to the preparation of artificial intelligence strategies to be developed to be implemented in our country's archiving.

Yapay Zekâ, gerek günümüz, gerekse geleceğin en etkin araştırma alanlarından birisi olarak bilinmektedir. Ancak Yapay Zekâ'nın hızlı yükselişi ve otonom bir şekilde bütün gerçek dünya problemlerini çözebilir potansiyele sahip olması, çeşitli endişeleri de beraberinde getirmiştir. Bazı bilim insanları, zeki sistemlerin ilerleyen süreçte insanlığı tehdit edebilecek düzeye gelebileceğini ve bu nedenle çeşitli önlemlerin alınması gerektiğini düşünmektedir. Bu nedenle Makine Etiği ya da Yapay Zekâ Güvenliği gibi birçok alt-araştırma alanı da zaman içerisinde ortaya çıkmıştır. Açıklamalar bağlamında bu çalışmanın amacı da, insan denetimini de içeren, zeki etmen ve Makine Öğrenmesi odaklı önlemleri bünyesinde barındıran, güvenli bir zeki sistem modeli önermektir. Çalışmada Yapay Zekâ Güvenliği odaklı temel konularla birlikte önerilen modelin detaylarına ilişkin açıklamalar sunulmuş ve potansiyeli hakkında değerlendirmeler yapılmıştır. Modelin geleceğin güvenli Yapay Zekâ sistemlerine ilham kaynağı olabileceği düşünülmektedir.

Kurumlarda iş ve işlemlerin daha hızlı yürütülmesi amacı ile teknolojik gelişmelerin kurumsal süreçlere entegre edilmesi önem taşımaktadır. Bilgi ve belge yönetimi alanında yeni yöntemlerin kullanılması ile birlikte bilgiye erişim kolaylaşmıştır. Bu bağlamda, kurumlar sundukları hizmetlerin yönetiminde teknolojiden faydalanmaktadır. Kurumların yazılım ve veri depolama altyapılarının gelişmesi ile birlikte tuttukları veri miktarlarında önemli ölçüde artış olmuştur. Bu verilerin bilgi yönetimi açısından değerlendirilmesinin kurumlara ve ülkemize fayda sağlayacağı
öngörülmektedir. Klasik veri tabanı sistemleri bize mevcutta var olan bilgiyi sunmaktadır. Üretilen verinin sadece erişim ve raporlama aracı olarak kullanılmasından ziyade günümüz teknolojileri kullanılarak yeni yöntemlerle farklı bilgilerin elde edilmesi kurumsal kaynakların doğru şekilde kullanılmasını sağlayacak olup ülkemizin gelişimine de katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Bu alanda en çok kullanılan uygulamalardan yapay zekâ teknolojileri ve iş zekâsı çözümleri yoğun
olarak ham bilgiden anlamlı bilgilerin ve öngörülerin çıkarılmasında
kullanılmaktadır. Bu bilgilerin kullanılmasıyla istenilen öz bilgiye ulaşım veya çeşitli tahminlerin çıkarılması bilgi yönetimi açısından önem arz etmektedir. Bu kapsamda orta katman çözümleri, büyük veri ve yapay zekâ teknikleri ile bilgi yönetimi geliştirilebilmektedir. Bu yöntemler kullanılarak bilginin yönetilmesi ile kurumsal faaliyetlerde geleceğe dair öngörüler elde edilebileceği, kurum ve kuruluşların bu öngörüleri kullanarak tespit ve değerlendirme imkânı olacağından kurumsal
hedeflerine (Stratejik Planlar ve Kalkınma Planları vb.) dair başarı oranının yükseleceği düşünülmektedir. Özellikle yapay zekâ teknikleri kullanılarak oluşturulan tahmin sistemleri ile kurumsal süreçlerin entegrasyonu ve otomatikleştirilmesi sağlanabilir. Örnek olarak; kurumsal uygulamalar içerisinde en çok kullanılan uygulamalardan birisi olan Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) uygulaması için oluşturulan bir belgenin üst verisi ve içeriğinin yapay zekâ
algoritmaları eğitilerek bu eğitim sonucuna göre Standart Dosya Planı (SDP) tahmini veya bazı alanların tahmininde kullanılması düşünülebilir. Böylece hem kullanıcı kaynaklı hataların en aza indirgenmesi hem de bilgiye erişim safhasında standart dosya planlarından azami seviyede yararlanılması sağlanmış olacaktır. Bu çalışmada üst verilerden faydalanarak elektronik bir belgenin EBYS’de havale edileceği yerin
tahmini, kural madenciliği algoritmaları ile gerçekleştirilmiştir.

Dünyada birçok uygulamada, yeryüzüne ait yüksek doğruluklu, hassas veri ve bilgilere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu bilgiler
çevresel değişimlerin izlenmesi, arazi kullanımının belirlenmesi ve farklı tematik haritalama amaçları için kullanılmaktadır.
Uzaktan algılama sistemleri sinoptik görüş kabiliyeti, farklı konumsal, zamansal ve spektral çözünürlüğe sahip olmaları
nedeniyle tematik bilgi çıkartımı için en önemli araçlardan biri olmuştur. Uydu görüntülerinden tematik bilgi çıkarımındaki en
önemli aşama şüphesiz sınıflandırma işlemidir. Sınıflandırma işleminin doğruluğu, kullanılan yöntem ve yönteme ait
parametreler ile doğrudan ilişkilidir. Bu sebepten ötürü problemin ve kullanılan görüntünün niteliğine göre uygun sınıflandırma
yönteminin seçilmesi büyük önem arz etmektedir. Dünyada yapılan birçok çalışmada parametrik bir yöntem olan En Çok
Olabilirlik ve herhangi bir istatistiksel bilgiye ihtiyaç duymayan Yapay Sinir Ağları kullanılmıştır. Bu çalışmada bu yöntemlere
ek olarak çok hızlı bir sınıflandırma yöntemi olan Karar Ağaçları ve sınıflandırma yöntemlerinin doğruluğunu arttırmakta
kullanılan torbalama (Bagging) metodu kullanılarak çok kanallı Landsat verisinin sınıflandırılmasındaki başarısı araştırılmış ve
temel sınıflandırma yöntemleri ile başarıları kıyaslanmıştır.

"Yeni Medya Sanatı" olarak adlandırılan üretim pratiği; bilgisayar kullanıcılarının ve programlarının sanatsal içerikleri sanal ortamda yaratmalarını sağlayan bir yapı oluşturmaktadır. "Yeni Medya Sanatı"nın hesaplanabilir ve algoritmalara dayalı yapısı nedeniyle, yapay zeka çalışmaları kültürel alana daha fazla nüfuz etmektedir. Yapay zeka uygulamaları, sinema endüstrisinde özellikle film yapım, dağıtım ve gösterim alanlarında etkisini hissettirmektedir. Görsel-işitsel anlatılar üretme aşaması içerisinde, sanat felsefesi bağlamında sanat-zanaat ve sanatçı-sanat eseri ilişkileri yeniden tartışmaya açılmaktadır. Bu çalışmada; EYE Film Müzesi arşivindeki görüntülerden kısa filmler üreten Jan Bot isimli yapay zeka uygulamasının çalışmaları incelenecektir. Çalışmanın amacı, Jan Bot'un bir sanatçı olarak biçemsel tercihlerini hermenötik bir yaklaşımla anlamlandırmak ve sanat epistemolojisi ışığında sanatçının kimliğini sorgulamaktır. Jan Bot'un Instagram uygulamasında en çok görüntülenen on filmi, biçem analizine tabi tutulmuştur. Biçem analizi; bir filmi anlatı yapısının yanı sıra ortalama çekim süresi, sinematografik özellikleri, mizanseni, kurgusu ve sesi ile bütüncül bir yaklaşımla ele almayı amaçlamaktadır. Analiz sonucunda; Jan Bot tarafından üretilen filmlerin biçimsel açıdan şablon özellikler taşıdığı ve popüler etiketleri kullanarak alternatif bir anaakım film perspektifi yarattığı tespit edilmiştir. Anlatı açısından ise bu filmlerin, avangart sinemayı hatırlatacak şekilde sanatçı odaklı olduğu ve gerçekliğin bir prizmadan kırılarak yansıyan bir yorumunu sunduğu söylenebilir.

Giriş
Yaklaşık son on yıldır dünyanın neresinde olursa olsun pek çok insan giderek artan bir şekilde dijital teknolojilerin muhatabı olmaktadır. İnternetin hız ve yaygınlığının artması, bunun aksine internet ve diğer dijital teknolojileri kullanacak cihazların donanımsal ebatlarının küçülmesi ve başta sosyal medya mikro blog siteleri olmak üzere pek çok dijital uygulamanın ortaya çıkması hayatın artık kesinlikle eskisi gibi olmayacağı duygusunu güçlendirmektedir. Günlük yaşantımıza "en son teknoloji" başlığı altında giren bu yenilikler asla gelip geçici, dönemsel bir teknolojik moda olarak görülmemelidir. Aksine tam merkezinde yapay zekânın yer aldığı bu teknolojik değişimler toplumları baştan ayağa değiştirerek 21. yüzyılı bir Dijital Çağ haline getirmektedir. Elbette, içinde yer alma sürecinin hızlıca devam ettiği yeni dijital çağ kamu sektöründe sunulan hizmetleri, bu hizmetlerin sunuluş şeklini, kamusal örgütlerin yapısını ve yönetsel süreçlerini de etkileyip dönüştürmektedir. O yüzden bu bölümde yapay zekâ merkezli dijital değişimlerin bir kamu sektör kurumu olan Ombudsmanlık üzerindeki olası etkilerini ortaya koymaya çalışacağız.

Abstract-With the rapid development of the Internet, thousands of different news reports from different channels are presented to us. So much news, particularly in the media sector, is an important question to be categorized and archived without human effort. In this study, it is aimed to be able to determine which news item belongs to large news headlines collected from news sites. For this, a two stage method is proposed, which is based on the classical Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm used in the model. With the developed two stage LDA method, comparison of the conventional LDA was made. Then, by creating a file with an arff extension from the word weights of the topics, the success of the machine learning methods in Weka was measured.

Uluslararası Telekomünikasyon Birliği - UTB (International Telecommunication Union - ITU), ülkeler arasındaki bilgi ve iletişim teknolojileri (BİT) farklılıklarını/benzerliklerini ölçmek amacı ile BİT Gelişme Endeksi’ni - BGE (Information and Communication Development Index - IDI),  geliştirmiştir. Endeks; BİT’e erişim, BİT’in kullanımı ve BİT becerisi ile ilgili göstergelere bağlı olup, ağırlıklar yardımı ile her ülke için belirli bir endeks değeri hesaplanmakta ve elde edilen endeks değerine göre ülkelerin bilişim alanındaki sıralaması ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmadaki temel amaçlar, veri madenciliği tekniklerinden biri olan k-Ortalamalar Algoritmasını kullanarak ülkeleri BİT alanında kümelemek ve elde edilen kümeleri BGE sıralaması ile karşılaştırabilmektir. Analizlerde, UTB’nin 2014 yılında yayınlanan bilgi toplumunu ölçme raporundaki 2013 yılına ait BGE göstergelerinden faydalanılmıştır. k-Ortalamalar Algoritmasında en iyi küme sayısının bulunması için, küme sayısı 2 ile 15 arasında denenmiştir. Performans, en iyi küme sayısı için yapılan her denemede örneklerin ortalama Silhouette İndekslerinin hesaplanması ile ölçülmüştür. Analizler R programlama diliyle RStudio’da gerçekleştirilmiştir. Kümeleme analizleri, Shiny ve shinyapps.io kullanılarak interaktif bir web uygulaması geliştirilmiştir.

Günümüzde kimlik avı (oltalama/phishing) saldırılarına çok sık rastlanmaktadır. Bu tür saldırılar insanların kişisel bilgilerini ele geçirmek ya da insanları dolandırmak amacıyla gerçekleştirilmektedir. Kimlik avı saldırılarının birden fazla türü bulunmaktadır. Bu türlerden birisi de tekdüzen kaynak bulucu (uniform resource locater – URL) yoluyla gerçekleştirilen ve yaygın olarak rastlanılan saldırılardır. Bu çalışmanın amacı, URL adreslerinin farklı makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak zararlı olup olmadığını sınıflandırmaktır. Çalışmada destek vektör makineleri, rastgele orman, Gauss Naive Bayes, lojistik regresyon, k-en yakın komşu, karar ağaçları, çok katmanlı algılayıcılar ve XGBoost algoritmaları olmak üzere sekiz farklı makine öğrenmesi algoritması kullanılmıştır. Eğitim ve test amaçlı kullanılmak üzere USOM, Alexa ve Phishtank üzerinden veriler elde edilmiştir. Bu verilere çeşitli veri ön-işleme adımları uygulanarak özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Araştırma sonucunda birden fazla modelde %99.8 doğruluk oranına ulaşılarak, makine öğrenmesi algoritmalarının bu alandaki başarımı kanıtlanmıştır.

Eğitsel veri madenciliği, eğitim araştırmalarında oldukça yeni sayılabilecek bir çalışma alanı olup eğitimciler arasında önemini ve güncelliğini her geçen gün artırmaktadır. Eğitsel veri madenciliği, eğitim araştırmaları içerisinde yer alan, bilgisayar bilimi, istatistik, matematik, veri görselleştirmesi gibi pek çok alanla doğrudan ilişkisi bulunan disiplinler arası bir çalışma alanıdır. Eğitsel veri madenciliği eğitimde kullanılan bilgi ve iletişim teknolojileri ile üretilen verilerin, çeşitli yöntemlerle analiz edilerek eğitim içerisinde yer alan aktörler için anlamlı bilgilere dönüştürülmesini amaç edinmiştir. Eğitsel veri madenciliği konusunu tartışmaya başlamadan önce konunun temel bileşenleri olarak kabul edebileceğimiz veri ve veri madenciliğinden kısaca bahsetmek yararlı olacaktır. Bölümün devamında eğitsel veri madenciliğinin tanımı, teorik arka planı, tarihsel gelişimi, kullanılan yöntem ve teknikler, uygulamalar, eğitsel veri madenciliğinde kullanılan başlıca algoritmalar ve algoritmaların sonuçlarının değerlendirilmesi üzerinde durulacaktır. Bilgi ve İletişim Teknolojilerinde Veri ve Veri Madenciliği Günümüzde bilgi ve iletişim teknolojileri insan yaşamının her alanında yoğun olarak kullanılmaktadır. Tarihsel gelişim sürecine bakıldığında, ortaya çıkışı ve yaygınlaşma süresi sadece on yıllarla ifade edilen bu teknolojilerdeki gelişmeler baş döndürücü bir hızla gerçekleşmektedir. İnsan yaşamı bu teknolojilerden doğrudan etkilenmekte ve hatta yaşamımız bu teknolojilerin etrafında şekillenmektedir. Bilgi ve iletişim teknolojileri, ilk ortaya çıktığı yıllarda matematik, mühendislik hesaplamaları, bilimsel deneyler gibi oldukça sınırlı işler için kullanılırken, günümüzde oldukça esnek bir yapıya kavuşarak ekonomiden, sağlığa, eğitimden, finansa ve hatta eğlence sektörüne kadar neredeyse her alanda kullanılabilir hale gelmiştir. Yine ilk dönemlerinde üniversiteler, araştırma merkezleri gibi kısıtlı yerlerde sınırlı sayıda insan tarafından yararlanılan bu teknolojiler artık çok geniş bir alana yayılmış ve kitlesel bir kullanım boyutuna ulaşmıştır. Bilgi ve iletişim teknolojilerinin içyapısındaki işleyiş tamamen sayısaldır ve bu işleyişin merkezinde yer alan ve şüphesiz en önemli rolü oynayan atomik yapı veridir. Veri, bilgi ve iletişim teknolojisi araç gereçleri içerisinde ikilik sayı sistemine göre kodlanan ve tamamen sayısal olan semboller dizisi şeklinde tanımlayabiliriz. Bilgi ve iletişim teknolojisi araç ve gereçleri verilerle çalışır ve bu veriler bu araç gereçlerin içerisinde depolanır, işlenir veya bir konumdan başka bir konuma iletilir. Bundan dolayı gerçek dünyada yer alan sayı, görsel, ses, hareketli görüntü, metin vb. farklı türde bilgiler bilgi ve iletişim teknolojileri araç gereçlerinin doğal yapısı gereği sayısallaştırılmak zorundadır. Örnek olarak bir fotoğraf makinesi ile çekilen fotoğraf, bilgisayar ortamına aktarılırken piksel adı verilen küçük karelere bölünür ve bilgisayar sistemlerinin içerisinde her bir pikselin renk değeri ikilik sayıya çevrilerek saklanır. Dolayısıyla, gerçek dünyada fotoğraf olarak tanımladığımız nesne bilgisayar sistemi açısından bir dizi ikilik sayı sistemi ile kodlanmış semboller dizisinden başka bir şey değildir. Sayısal hale getirilmiş gerçek dünya bilgi türlerini insanların anlayıp yorumlayabileceği hale getirmek ve gerçek dünya bilgi türlerinin de bilgi ve iletişim teknolojilerinin işleyebileceği hale getirmek için sürekli bir çevrim söz konusudur. Böylelikle, verinin semboller dizisi olduğunu, bilginin ise verinin insanlar tarafından anlaşılabilecek hale getirilmiş türü olduğu sonucunu çıkarabiliriz. Bilgi ve iletişim teknolojisi araç ve gereçleri kullanılarak günümüzde üretilen veri miktarı çok yüksek boyutlara ulaşmış durumdadır. Dijital fotoğraf makineleri ile çekilen fotoğraflar, videolar, blog yazıları, wikiler, web siteleri, arama motorlarında kullanılan anahtar kelimeler, bir işletmenin müşteri ve stok hareketleri, sosyal paylaşım sistemlerinde yer alan gönderiler, yorumlar, beğeniler, konum bilgileri vb. küresel ölçekte ve kitlesel ölçekte ve çok yüksek miktarda veri üretilmektedir. Mobil cihazların ve Internet'in kitlesel kullanım seviyesine ulaşması, bilgisayar sistemlerinin veri işleme ve iletim hızındaki artış gibi etkenler veri üretiminin bu boyutlara gelmesinde itici gücü oluşturmaktadır. Günümüzde mobil cihaz kullanım sayısı maliyetlerin de düşmesiyle birlikte milyarlarla ifade edilmektedir. Internet'in ilk yıllarında görseller, ses ve hareketli görüntüler gibi büyük boyutlu verilerin aktarım süresi dakikalar hatta saatler ile ifade edilirken günümüzde bu süre saniyeler seviyesine inmiş durumdadır. Veri üretim kaynaklarındaki-özellikle de Internet ağına dayalı olarak-çeşitlilik son yıllarda daha da artma eğilimi göstermektedir. Bilgisayar sistemleri ve mobil cihazların yanı sıra sensörler, küçük 48 Dr. Trakya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü, hguldal@trakya.edu.tr 49 Doç. Dr. Trakya Üniversitesi Eğitim Fakültesi, yilmazcakici@trakya.edu.tr

21. Yüzyıl, Yapay Zeka'nın yenilikçi çözümlerinin günlük hayatta yoğun bir şekilde hissedildiği bir zaman periyodu olmakla birlikte, Yapay Zeka tabanlı teknolojilerin önderliğinde hızla ilerleyen bir yüzyıl olarak hafızalara kazınmış durumdadır. Yapay Zeka insanlığın ve dünyanın geleceğini otonom zeki sistemler üzerinde inşa etmeye devam etmekle beraber, çeşitli endişeleri de beraberinde getirmektedir. Özellikle insanları da paradoksal durumlara iten etik ve ahlaki unsurların zeki sistemler tarafından nasıl değerlendirileceği merak konusu olmakta; hatta bu tür sistemlerin insan hayatına karşı tehdit taşıyıp taşımayacakları da sıklıkla tartışılmaktadır. Açıklamalardan hareketle bu çalışmanın amacı, Yapay Zeka Etiği ölçeğinde geleceğin işletmeleri açısından önem arz edebilecek çeşitli dönüşüm süreçlerini ve aynı zamanda güncel paradigma değişikliklerini ele almaktır. Bu bağlamda, öncelikli olarak Yapay Zeka'nın temellerine ve işletmeler tarafında nasıl uygulandığına yönelik genel bilgiler verilmiş, akabinde etik ölçekte olası problemler ve çözüm önerileri üzerine tartışılmıştır. Çalışmanın geleceğin işletmelerinde Yapay Zeka uygulamalarına ve Yapay Zeka'nın bu çerçevede yönetimine ilişkin çalışmalara ışık tutacağı düşünülmektedir.

Literatür araştırmaları derin öğrenme yaklaşımlarının, biyomedikal alanında da başarım sağlayacağını öngörmektedir. Bu öngörüden yola çıkarak, Karotis Arter Doppler Intima Media Thickness (IMT) ölçümlerinde Derin Öğrenme yaklaşımını kullanan yeni bir sistem önerilerek uygulanacaktır. Burada amaç, literatüre özgün ve yeni bir yaklaşım kazandırmaktır.

Çalışmanın amacı, 2011-2016 dönemlerinde Borsa İstanbul Ulusal-100 endeksinde kesintisiz faaliyet gösteren hisse senetlerine ait getirilerin birbirleriyle olan ilişkilerini Bayes ağlar kullanarak analiz etmek ve yatırımcıların portföy seçimlerinde kullanabilecekleri nitel ve nicel bilgileri oluşturmaktır.

It is not hard to see that the need for clean water is growing by considering the decrease of the water sources day by day in the world. Potable fresh water is also used for irrigation, so it should be planned to decrease fresh water wastage. With the development of the technology and the availability of cheaper and more effective solutions, the efficiency of the irrigation increased and the water loss can be reduced. In particular, Internet of things (IoT) devices have begun to be used in all areas. We can easily and precisely collect temperature, humidity and mineral values from the irrigation field with the IoT devices and sensors. Most of the operations and decisions about irrigation are carried out by people. For people, it is hard to have all the real time data such as temperature, moisture and mineral levels in the decision-making process and make decisions by considering them. People usually make decisions with their experience. In this study, a wide range of information fro...