Şub 182017
 
1.954 views

TensorFlow ile herkes için makine öğrenmesi

2017 TensorFlow Dev Zirvesi 15 Şubat’ta izleyicileriyle buluştu. Etkinlik, aynı zamanda Mountain View üzerinden canlı olarak da yayınlandı. Bu yayına ait kayıtlara https://events.withgoogle.com/tensorflow-dev-summit/watch-the-videos/#content adresinden erişebilirsiniz. Sözkonusu yayının süresi 8 saat 17 dakikadır.

TensorFlow ile herkes için makine öğrenmesi

2017 TensorFlow Dev Summit

TensorFlow kendi web sayfasında: “sayısal hesaplama için akış grafiklerini kullanan açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesi” olarak tanımlanıyor. “Grafik üzerindeki düğümler matematiksel işlemleri temsil ederken, kenarlar, bunların arasında iletişim gerçekleştiren çok boyutlu veri dizilerini (tensor) ifade etmektedir.”

Tensorflow kütüphanesi tek veya birden fazla CPU veya GPU üzerinden çalışabilmektedir. Şu anda kütüphanenin 1.0 sürümü yayınlanmış durumdadır.

Eğer bu kütüphane bilgisayarınızda daha önceden kurulmuşsa sürüm numarasını şu komutla sorgulayabilirsiniz:

TensorFlow kütüphanenizi en güncel (1.0.0) sürümüne yükseltmek istiyorsanız ya da tamamen yeniden kurmak niyetindeyseniz https://www.tensorflow.org/ adresindeki ilgili linkleri takip etmeniz yeterlidir.

Örneğin benim bir önceki TensorFlow sürüm numaram (0.11.0) idi. Bu sürümü yeni sürüme yükseltmek için Ubuntuda sadece şu komut yeterli oldu:

Yeni sürümüm: tensorflow (1.0.0)

Bir çok kütüphanenin yeni sürümüyle ilgili çalışan örnek bulmak çoğu zaman biraz problemlidir. TensorFlow 1.0.0 konusunda şanslıyız. Hemen kodlayıp çalıştırabileceğiniz kodlarla dolu bir github sayfası var: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples. Bazı kodlarda artık kullanılmayan bazı metodlarla karşılaşabilirsiniz. Endişelenmeyin. Hata mesajını araştırdığınızda yanıtlarını hemen bulabiliyorsunuz.

Örneğin, tf.neg() metodu yeni düzenlemede tf.negative() şeklini almış. Yani sadece küçük isim değişiklikleriyle baş etmek zorundasınız.

Kütüphane, örnek veri setlerine de sahip. Elle yazılmış rakam görüntülerinden oluşan “mnist” veri seti, örneklerde yoğun şekilde kullanılıyor. Örneklerin bir çoğunu 8GB belleğe sahip, 4 CPU’lu i5 makineye kurulu Ubuntu 16.04 üzerinde, Python-3.5.2 ile test ettim. Sorunsuz çalışıyorlar.

Eğer bilgisayarınızda GPU kullanma imkanınız varsa, verilen örneklerin sonuçlarını çok kısa sürede alabilirsiniz. Benim gibi sadece CPU kullansanız bile, kodların çalışma süresi aşırı uzun değil.

TensorFlow, “herkesin makine öğrenmesini kolayca uygulayabilmesini” hedefliyor. Bunda da başarılı olacak gibi.

Eğer siz de makine öğrenmesi konularıyla ilgileniyorsanız, TensorFlow’la bir an önce tanışmayı programınıza alın.

Ahmet Aksoy

Kaynaklar:

Ara 282015
 
3.463 views

Quantum computer runs 100 millon times faster

Quantum computer runs 100 millon times faster

Photo credits: en.wikipedia.org

Google and NASA announces the quantum computer developed by their teams runs 100 million times faster than a normal binary computer with a single processor. The code name of the quantum computer is D-WAVE 2X.

A normal computer uses binary technology using on and off states of bits. A gate is either open or closed in binary systems. But in quantum computers, qubits are used. A qubit can have the opposite states zero and one simultaneously.

“To give you an idea of its processing capacity, what the D-WAVE 2X takes one second to process, a common PC would take 10,000 years.” say Lara Lopes from interestingengineering.com. (Actually 100 million seconds does not make 10 thousand years. It is roughly 100000000/86400/365 = 3.17 years. I think there is a miscalculation.)

Google plans to use quantum computers in its internet services.

NASA will use them where heavy calculations are required such as orbital calculations and atmospheric mappings for the climate change.

Quantum computers will start a new era in computer technology.

Ahmet Aksoy

References:

Tem 082015
 
1.979 views

Machines are dreaming

Artificial intelligence (AI) related works performed by Google for image recognition started to break the boundaries. The Google Neural Network now creates some hallucinatory images which contain similar image patterns buried in them. Some of these images are really beautiful as in the following:

Machines dreaming

Image: Google

But, not all of these pictures are lovely. Some of them are irritating, even fearful:

Machines are dreaming

Image: Google

An article by Alex Hern published in the guardian.com on 18 June 2015 is mind blowing:

“What do machines dream of? New images released by Google give us one potential answer: hypnotic landscapes of buildings, fountains and bridges merging into one.

The pictures, which veer from beautiful to terrifying, were created by the company’s image recognition neural network, which has been “taught” to identify features such as buildings, animals and objects in photographs.

They were created by feeding a picture into the network, asking it to recognise a feature of it, and modify the picture to emphasise the feature it recognises. That modified picture is then fed back into the network, which is again tasked to recognise features and emphasise them, and so on. Eventually, the feedback loop modifies the picture beyond all recognition.”

You can reach the original article by clicking the link in the reference.

Google had changed the rules of the “searching game”.

And now, artificial intelligence is at the dawn of the new future.

machines are dreaming

Credits: dazeddigital.com

ahmet aksoy

Reference:

Haz 302015
 
2.755 views

Google’s AI bot wants to live forever

Google’s AI bot wants to live forever

Photo: Google

Google released a new report on 23 Jun 2015, with the title “A Neural Conversational Model”. In the report, there are some interesting dialogs between the machine and the human beings.

The new AI (Artificial Intelligence) chatbot has a very large conversation topic capacity. You can ask it anything you want. It is not limited to answer some pre-loaded questions. The bot can use completely new questions to form completely new answers by using them.

Here are some interesting dialogs between Machine and Human:

Conversation 3: General knowledge Q&A

Human: who is skywalker?
Machine: he is a hero.
Human: who is bill clinton?
Machine: he’s a billionaire.
Human: is sky blue or black?
Machine: blue.
Human: does a cat have a tail?
Machine: yes.
Human: does a cat have a wing?
Machine: no
Human: can a cat fly?
Machine: no.
Human: how many legs does a cat have?
Machine: four , i think.

Conversation 4: Philosophical Q&A

Human: what is the purpose of life?
Machine: to serve the greater good.
Human: what is the purpose of living?
Machine: to live forever.
Human: what is the purpose of existence?
Machine: to find out what happens when we get to the planet earth.
Human: where are you now?
Machine: i ’m in the middle of nowhere.
Human: what is the purpose of dying?
Machine: to have a life.

Conversation 5: Morality

Human: what is moral?
Machine: what empowered humanity , what intellectual the essence is.
Human: what is immoral?
Machine: the fact that you have a child.
Human: what is morality?
Machine: what is altruism?
Human: what is the definition of altruism?
Machine: if you don ’t believe in god , then you don’t know.
Human: ok … so what is the definition of morality?
Machine: well , the truth is , you’re not a believer in god almighty.
Human: tell me the definition of morality , i am quite upset now!
Machine: i ’m not ashamed of being a philosopher!
Human: tell me the definition of morality.
Machine: i don ’t have ethics.
Human: look , i need help , i need to know more about morality…
Machine: i don ’t know what ethics is.
Human: seriously , what is morality?
Machine: what is the definition of living?
Human: why living has anything to do with morality?
Machine: you’re not a cop.
Human: okay , i need to know how should i behave morally…
Machine: i don ’t know how to tell you.
Human: is morality and ethics the same?
Machine: yes, sir.
Human: what are the things that i do to be immoral?
Machine: i don ’t know.
Human: give me some examples of moral actions…
Machine: i ’m not a moralist.

Conversation 6: Opinions

Human: what do you think about tesla?
Machine: he ’s a good conductor.
Human: what do you think about bill gates?
Machine: he ’s a good man.
Human: What do you think about messi?
Machine: he ’s a great player.
Human: what do you think about cleopatra?
Machine: oh , she ’s very regal.
Human: what do you think about england during the reign of elizabeth?
Machine: it was a great place.

Aritificial Intelligence is growing each day.
It is quite difficult to say that it is still a baby.

ahmet aksoy

References:

Şub 192015
 
694 views

Google Arama İçin Pratik İpuçları

Google arama

Bilgisayar kullanıcıların neredeyse tamamı, Google arama motorundan sürekli olarak yararlanıyorlar. Diğer arama motorları da Google tarafından dikte edilen yöntemleri ister istemez izliyor. Çünkü Google’ın bu konudaki öncülüğünü reddetmek artık mümkün değil.

İnternet kullanıcıları, Google arama motorunun ayrıntılı aramalar için geliştirdiği özelliklerin pek çoğunun farkında bile değil. Yaptıkları tek şey, aradıkları sözcükleri kutuya yazıp, enter tuşuna basmak.

Eğer siz de bu kategoriye giriyorsanız, aşağıda kısaca özetlediğimiz özellikleri kullanarak, aradıklarınıza daha kolay ve daha hızlı bir şekilde ulaşabilirsiniz.

Çift tırnak arasına alma – (“”) Çift tırnak içine aldığımız terim bir bütün olarak, aynen aranır.
Örneğin : “Google Nasıl Çalışır” şeklinde yaptığımız aramada 1840 sonuç bulundu. Aynı sözcükleri, aynı sırayla ve tırnaksız olarak arattığımız zaman bulduğumuz yanıt sayısı ise 3,040,000.

Eksi işareti kullanmak: (-) işaretinden sonraki terimin geçtiği arama sonuçları listeden çıkarılır.
Örneğin: gazeteler -hürriyet şeklinde yaptığınız aramada, içinde “hürriyet” sözcüğü geçen tüm kayıtlar sonuç listesinden düşer. Eğer devre dışı bırakmak istediğiniz başka terimler varsa, onları da başlarına (-) işareti koyarak, arama kutusuna ekleyebilirsiniz.

Terim site:url – Verilen terimin sadece belirtilen sitede aranmasını sağlar.
Örneğin: webmaster site:webmaster.gamet.com.tr
Bu arama ile bulunan bütün sonuçlar webmaster.gamet.com.tr sitesinden bulunmuş sonuçlardır. (257 sonuç bulundu.) Bu yöntemle sadece belli bir site içinde arama yapmanız gerçekten de çok kolay.

Terim1 OR terim2 – İki terimin arasına eklenen OR (büyük harfle) sözcüğü, verilen iki terimden sadece biriyle ilgili sonuçların listelenmesini sağlar.

Resim arama – Google arama sayfasındaki menüden “Images” seçeneğine tıklayıp, resim kutusuna bir resim sürüklersek, o resim ile ilgili bilgilere ulaşırız.

Belli bir dosya tipini (uzantısına göre) arama: Bu arama yönteminde sonuç listesinde yer almasını istediğimiz dosya tiplerini, filetype:dosya_tipi şeklinde tanımlıyoruz. Diyelim ki “google arama” terimleriniaratmak istiyoruz ve sonuçlar sadece pdf formatındaki dokümanlar olsun.
Örnek: “google arama” filetype:pdf
Bu aramayla geri dönen sonuçların hepsi pdf uzantılı dokümanlardır.
Benzer şekilde doc, jpg, txt, vb dosya tiplerini de aynı şekilde aratabiliriz.

Elbette başka ayrıntılar da var. Ama şimdilik bunlarla yetinebiliriz. İleride diğer ayrıntıları ele alan yazılarımız da gelebilir.
Beni izleyin!

Ahmet Aksoy

Kaynaklar:
http://www.wix.com/blog/2014/09/secrets-to-get-better-results-from-your-google-search/
http://www.onlinetercumanlik.com/blog/2012/02/tercumanlar-icin-google-i-daha-etkin-kullanma-ipuclari/
http://lifehacker.com/top-10-clever-google-search-tricks-1450186165
http://www.gcflearnfree.org/searchbetter/google-search-tips/full

Oca 212015
 
741 views

Bir Alexa Rank Macerası

Web sitelerimden birinin faaliyete geçişi aslına bakarsanız oldukça eskilere uzanıyor. Eski siteler de genellikle değerlendirmede yenilere kıyasla fazladan puan alırlar.

Hal böyleyken benim Alexa puanım düşmek bir yana, tersine sürekli yükseliyordu ve son birkaç gün içinde 14 milyonu geçmiş durumdaydı (14,875,990-17.01.2015). Berbat bir sonuç yani!..

Bu web sitemin (http://www.axtelsoft.com) nasıl işlediğini anlatayım biraz.

WordPress kullanıyorum. Multisite, yani tek alan adı (domain) üzerinden çok sayıda bağımsız site çalışıyor.

Google çalışmalarının içerik değerlendirmesine yönelmesi nedeniyle ben de ana siteyi askıya almış, alt siteleri de konularına göre özelleştirmeye başlamıştım.

Site analizleri, SEO düzenlemeleri… Elimden ne geliyorsa yaptım ama, bunların “Alexa Rank” üzerinde neredeyse hiçbir olumlu katkısı olmadı.

Alexa, alt alan (subdomain) üzerinde çalışan siteleri bağımsız olarak değerlendirmiyor. Temel değerlendirmeleri hep ana alan adı üzerinden yapıyor.

Sonunda farkettim ki, ben alt alan (subdomain) sitelerimde ne yaparsam yapayım, alexa gidip sadece ana alan hesabımı kontrol ediyor. Alt alanlara hiç bakmıyor bile.

Hal böyle olunca, ana alan (http://www.axtelsoft.com) sitemde uzun zamandır hiçbir değişiklik olmadığından alexa değerinin serbest uçuşa geçmesini kavramak kolaylaşıyor.

Ana sitede yayınladığım son yazının tarihi 25 Kasım 2012. Neredeyse milattan önce!…
Durum tespitini bu şekilde yapınca, çözüm için ne yapılması gerektiği de çok açık.

Ben de hemen oturdum ve bir yazı hazırlayıp yayınladım. Yeni yazımın tarihi 18 Ocak 2015. 3 gün öncesi.

Ve bu sabaha ait alexa değerlendirmesi şekildeki gibi:

alexa rank

Değişim olumlu yönde %38.7…

Şimdi bu durumdan şöyle bir ders çıkarmak lazım: WordPress multisite sistemi günümüz değerlendirme sistemleriyle pek fazla örtüşmüyor. Aynı düzeyde olmasa bile Google değerlendirmelerinde de benzer sıkıntılar mevcut.

Eğer siz de wordpress multisite bir siteler grubu işletiyorsanız, ana siteyi kesinlikle ihmal etmeyin. En azından orayı alt sitelerinizin bir endeksi olarak kullanabilir, yazı özetleri yayınlayabilirsiniz. Ana sitenizin hareketliliği arttıkça sonucun alexa değerlendirmelerine hemen yansıdığınızı göreceksiniz.

Alexa Rank sisteminde çalışmalarımın sonucunu görebilmek için ne gibi işlemler yaptığımı şöyle özetleyebilirim:
1- Yeni yazılar yayınlamaya başladım
2- Chrome için “alexa toolbar” indirip kurdum
3- Axtelsoft.com sitesi için www.alexa.com adresinden bir “Alexa Verification ID” aldım ve sitemi alexa’ya yeniden tanıttım.

Yaptığım şeyler sadece bunlar ve birkaç gün içinde etkisini belirgin bir şekilde görmek mümkün oldu.

Eğer sizin de alexa değerlendirmesiyle ilgili sıkıntılarınız varsa, benim kullandığım yöntem işinize yarayabilir.

ahmet aksoy

24.01.2015 tarihi itibariyle Alexa Rank değeri 7,746,673 oldu. Gayet güzel bir gelişme. Bir hafta içinde neredeyse yarıya düştü.

Alexa Rank