Yavuz Kömeçoğlu ile Deep Learning Röportajı

Bilişim dünyasının en gözde konularından birisi Deep Learning (Derin Öğrenme), en yakın tanımı ile yapısını sinir ağlarından alıyor. Tıpkı beynimiz gibi yapay zekanın veriyi alıp analiz etmesi ve bu analiz doğrultusunda sonuçlara ulaşması şekli olarak da anlatılabilir. Günümüzde bu kavramın popüler olması artık bu teknolojinin ulaşılabilir ve gözlemlenebilir bir hal almasından kaynaklanıyor.

Bilişim Hareketi olarak Deep Learning kavramını yakından incelemeye karar verdik ve bu alanda çalışmalarıyla adından bahsettiren Yavuz Kömeçoğlu ile Deep Learning’i tüm detayları ile konuştuk.

İşte sizler için hazırladığımız röportajımız,

Sizi tanımayanlar için kendinizi tanıtır mısınız?

Merhaba, ben Yavuz Kömeçoğlu. 1990 İstanbul doğumluyum.

2012 yılında Kocaeli Üniversitesi Matematik Bölümünden mezun oldum. Şu anda Okan Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliğinde yüksek lisans derslerimi tamamladım ve tez çalışmama devam etmekteyim.

Profesyonel olarak geliştirme yapmaya üniversite yıllarında Bilge Adam’da aldığım Yazılım ve Veritabanı eğitimi ile başladım. Üniversitenin son döneminde, Kocaeli Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi’nin halen kullanılmakta olan websitesinin geliştirilmesine katkıda bulundum.

4 yıl kadar Kumsaati firmasında, birçok kurumsal firmaya B2B, B2C web uygulamaları ile ürün niteliğinde birçok yazılımın geliştirilmesinin her aşamasında yer aldım. Full-stack developer olarak çalıştım diyebilirim.

Yüksek öğrenimimde görüntü işleme ile tanıştım. Bu alana giriş yaptıktan sonra “Tez çalışmamı kesinlikle bu alanda yapmalıyım.” dedim. Çalışmalarımı yürütürken, -son dönemde de oldukça popüler olan- makine öğrenmesinin alt dalı derin öğrenme ile tanışmam benim açımdan ufuk açıcı oldu.

Yeni teknolojileri yakından takip etmeyi, araştırmayı ve deneyimlemeyi seviyorum. Akademik ve bilimsel konferanslara katılmaya çalışıyorum.

Lisenin ilk mezunları olarak, mezunlar derneğinin kuruluşundan itibaren aktif rol alarak okulumuzun kültürünün oluşmasında gönüllü olarak yer alıyorum.

Yakın zamanda Türkiye’de derin öğrenme alanında çalışan çok değerli insanlarla birlikte Deep Learning Türkiye topluluğunu kurduk. Birlikte hem öğreniyoruz hem de öğrendiklerimizi Türkçe makaleler yazarak paylaşıyoruz.

Vakit buldukça da kendi çalışma alanlarımla ilgili aynı konularda uğraşacaklara yardımcı olması amacıyla notlarımı blogumda paylaşıyorum.

Deep Learning sizin için ne ifade ediyor?

Stanford Üniversitesi’nin önemli yapay zeka profesörlerinden ve Coursera kurucusu Andrew Ng, bir konuşmasında yapay zekayı yeni elektrik olarak tanımlayarak, bu yüzyılın ve önümüzdeki dönemlerde yapay zekanın her şeyin içine gireceğini söylüyor.

Makinelerin dünyayı algılamasına yönelik yapay zeka geliştirmede en etkili yöntem olmaya devam edeceğini düşünüyorum.

Deep Learning ile neler yapılabilir?

Deep learning’in temeli olan yapay sinir ağları ve evrişimli sinir ağları (convolutional neural networks) eski bir algoritma olmakla birlikte, son yıllarda depolanan veri miktarındaki, GPU gücündeki ve bilimsel çalışmalarda meydana gelen artış, derin ağların bir çok probleme uygulanmasına imkan sağlamıştır.

2012 ImageNet nesne tanıma yarışmasında, önceki yıllara göre gösterdiği büyük artış ile kırılma noktası yaşatmasıyla ve son yıllarda %5 hata oranın altına düşerek insan başarımının da üzerine çıkmıştır.

Görüntüler üzerine çalışmalar öncü olmakla birlikte birçok alanda güzel sonuçlar vermektedir.

Nesne algılama ile otonom araçlarda, yüz tanıma ile güvenlik sistemlerinde, ses tanıma ile akıllı asistanlarda, uzaktan algılanmış uydu görüntüleri ile tarım ve coğrafi analizlerde, kanser tespiti ile medikal alanda, dil çeviri uygulamaları ile veya chatbotlar ile doğal dil işleme alanında, savunma sanayinden, oyunlarda dünya şampiyonlarını yenen sistemlerden, siber güvenlik alanına kadar birçok alanın akıllı hale getirilmesinde kullanılmaktadır.

Bu alanda sizin yaptığınız çalışmalar hakkında bilgi verir misiniz?

Tez çalışması kapsamında uzaktan algılanmış hiperspektral görüntülerin uzamsal-izgesel piksel sınıflandırması üzerine çalışıyorum.

Genelde bilgisayarlı görü tarafında ilgiliyim.  Aktif olarak Caffe’yi kullanıyorum. Yeni Keras’ı da kullanmaya başladım.

Gerçek zamanlı nesne tespiti algortiması YOLO ile ilgili blog yazımı ve demolarımı aşağıdaki linklerden inceleyebilirsiniz.

Türkiye’de Deep Learning’in geleceği hakkında bilgi verir misiniz?

Ülke olarak dünyadaki gelişmeleri sadece seyreden veya geliştirilen teknolojileri alıp kullanan değil aynı zamanda geliştiren olmamız gerekiyor. Bu mümkün.

Hiçbir şeye sıfırdan başlamamıza gerek yok. Özellikle deep learning alanında inanılmaz derecede açık kaynak paylaşımlar yapılıyor.

Bizler de ülkemizde, Deep Learning Türkiye Topluluğu olarak yapay zeka alanında bir yandan güncel gelişmeleri birbirimiz ile paylaşarak kendinimizi geliştiriyor, bir yandan da takımlar halinde çalışmalar yapılmasına destek oluyoruz.

Bu alandaki Türkçe kaynak eksikliğini gidermek adına, Türkçe yapay zeka terimler sözlüğüne katkı veriyor ve blog yazıları ile deneyimlerimizi aktarıyoruz.

Türkiye Yapay Zekâ Inisiyatifi, buluşmalar ile farkındalığı artıyor ve zirveler ile teknoloji çalışmaları yapan şirketleri bir araya getiriyor.

Türkiye Derin Öğrenme Grubu, Türkiye’de deep learning’in kullanımını artırmaya yönelik çalışmalar yapıyor.

Veri Bilimi İstanbul, veri bilimi alanında profesyonel olarak çalışan insanlar ile iletişime geçebiliyorsunuz, bu alandaki her türlü sorunuza yanıtlar alabiliyorsunuz.

Data İstanbul,  veri bilimi, istatistik ve makine öğrenmesi konularında düzenli buluşmalar ile dersler ve sunumlar düzenliyor.

Yapayzeka.ai,  bu alandaki haberlere, etkinliklere ve blog yazılarına ulaşmamızı sağlıyor.

Hep birlikte dünyadaki yerimizi alacağımıza inanıyorum.

Yeni başlayanlara önerileriniz nelerdir?

Yüksek lisans eğitiminde yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme dersleri almak ile başlanabilir.

Görüntü işleme, doğal dil işleme, ses işleme, siber güvenlik gibi alanlardan ilgi duyulan alanda bir problem bulup ona odaklanarak çözüm için araştırmalar yaptıkça kapı kapıyı açacağını ve ihtiyaç duyulan bir çok şeyin yolda öğrenileceğini düşünüyorum.

Makine öğrenmesi yapay zekanın bir alt kümesidir, derin öğrenme de makine öğrenmesinin bir alt kümesidir. Her problem için derin öğrenme algoritmalarını kullanmak şart değildir.

Türkçe veya İngilizce önerebileceğiniz kaynak var mı?

Coursera.org üzerindeki Andrew NG’nin Machine Learning ve DeepLearning.ai derslerini şiddetle tavsiye ederim.

Yapay sinir ağları ve evrişimli yapay sinir ağları için Andrej Karpathy’nin Stanford CS231n ders notları
incelenmesi gereken kaynaklardan.

Deep Learning Türkiye Topluluğu olarak bu alandaki Türkçe üretilen içerikleri derlediğimiz ve pratik uygulamaları paylaştığımız github hesabımızı incelemenizi ve katkı vermenizi bekliyoruz.

Geliştirme ortamınızdan bahseder misiniz?

Kendime ait çalışma odamda kitaplığım ve beyaz bir çalışma masam var. Uzun zamandır geliştirmelerimi yaptığım Sony Vaio dizüstü bilgisayarım var. Daha sonra ikinci bir monitör bağlayarak devam ettim. Şuanda da özellikle derin öğrenme çalışmalarımı yapmak için sağlam bir kasa PC topladım. Çalışmalarımı PC üzerinde devam ettiriyorum.

 

 

İş hayatı dışında neler yapıyorsunuz? Hobileriniz nelerdir?

Masa tenisi oynamayı, futbol ve basketbolu hem oynamayı hem seyretmeyi seviyorum.

Eski Alisamiyen Stadyumu’nun son senesinden itibaren kombinem var düzenli olarak stadyumda da  maçları takip ediyorum.

Hobi olarak Raspberry Pi ve benzeri IoT kartları ile fiziksel nesneleri programlamaktan büyük keyif alıyorum. Kendi odamı akıllı hale getirme düşüncem var 🙂

Akademik konferansları, yazılım buluşmalarını imkan oldukça kaçırmamaya çalışıyorum.

Editör Notu;

Yapay sinir ağlarının dayandığı ilk hesaplama modelinin temellerini 1940’ların başında araştırmalarına başlayan W.S. McCulloch ve W.A. Pitts’in, 1943 yılında yayınladıkları bir makaleyle atmışlar. O günden bu güne yaşanılan gelişme ve yapay zekanın anlamlandırdığı veri ile veri miktarındaki yüksek artış şekli sadece yazılımların değil insanların da eğitim/öğretim modellerinde değişikliklere yol açmış gibi görünüyor. Yaşanacak gelişmeleri yakından takip etmeye ve bilgiyi sizlerle buluşturmaya devam edeceğiz.

 

 

Bir Cevap Yazın