/i/Soruları Alayım

  1. 51.
    +1
    Reyiz uzun uzun yazdım iki kere. ikisinde de yorumum gitmedi aq. Sunucular düzgün çalışmıyor. Yılmadım yine yazdım.

    ML ve AI konusunda genel olarak dünyada iş yapmak çok zor. Türkiyede ise iş yapabileceğin şirket sayısı 100ü çok geçmez. Bu sebeple ilerlemesi cidden zor bir alan seçmişsin. Benim gördüğüm finans sektörü, e ticaret ve bir kaç araştırma firması dışında bu alanları kullanan pek yok. Kullanan olmamasının 2 sebebini gördüm.

    Birinci sebep gerekli bilginin henüz birikmemiş olması. Firmalar yeni yeni dijital dönüşümlerini tamamlıyorlar. Bu dönüşümlerden kazanılan veriler ile AI ve ML alanlarında ilerlemek mümkün. Fakat daha henüz yeterince birikmiş bilgi yok. Daha önce zaten adamlar bilançoya bakarak yorum yapıyorlarmış iyi çalışmışız vs diye. Hiç müşteri bilgisi tutulmamış neredeyse.

    ikinci durum ise hem bilgisel hem yatırımsal ekgibliğin olması. Sen kendini geliştirmiş konuna hakim birisi olsan bile sana iş veren ya da altında çalıştığın firma bu konuya henüz güvenmiyor ya da pratik olmadığını/karmaşık olduğunu düşünüyor. Saçma olduğunu düşünüyordum fakat bütün uğraşlarımızla çıkardığımız müşteri eğilim modellemeleri dümdüz karar ağacından sadace %1 daha açıklayıcı çıkınca eh bu kadar karmaşaya ne gerek var demiştik bankada çalışırken. Benzer durumu gelir tahmin modelleri ya da kredi ön teklif modelleri için de gözlemlemiştim (Hani şu cebimize gelen 200k ön krediniz hemen hazır falan gibi mesajlar kredi ön teklif modellerine örnek). Ki bu tarz konularda R^2 gibi açıklayıcılık kavramları %50'nin altında kalıyor. Haliyle müşteri kasada "yetersiz bakiye" yazısıyla karşılaşınca o anda SMS atıp cebine kredin hazır diyebilmek için daha basit yapılar kuruluyor. Yaptığı işlemler gereği bu tarz sistemler daha uzun çalışırken basit kurallı sistemler yaklaşık aynı sonucu anlık veriyor. Bu yüzden tecrübeye dayalı basit kurallarla çalışan sistemler ML tekniklerine tercih ediliyor. He tabi ML ile çalışanlar ile de mevcut. Fakat HANA2, Teradata gibi veri tabanı devleri ve yeni teknoloji olan Docker ve Kubernetes sunucu otomasyon sistemleri ile çalışıyorlar. Bu da hali ile dev gibi yatırımlar ve yıllar süren dönüşümler gerektiriyor.
    Bu sebeple ML kullanabilecek şirket de pek yok.

    Özet: Zor yolu seçmişsin. Ama çalışan başarır, zor diye yapamayacaksın değil. Umarım seni iyi yerlerde görürüz :D

    Not: Gördüğüm kadarıyla daha temel programlama dillerine hakimsin. C ya da Java gibi. Bu tarz alanlarda R ve Python kullanılıyor genelde. Benim tavsiyem R öğrenmen. Çok büyük veriyi çok az kod ile acayip hızlı işliyor. Zaten istatistiki yazılım dili olarak geçer çoğu kaynakta R. Complieri çok iyi deniyor istatistiki işlemler için. Bankada çalışırken yaklaşık 100 miyon satır 50 sütun veriyi bir dakikadan kısa sürede karar ağacına sokup excel halinde de raporunu alabiliyordum.
    Tümünü Göster
    ···
    1. 1.
      0
      bu yapay zeka işlerini hiç sevmiyorum be panpa valla kod yazmak daha kolay.
      ···
    2. 2.
      +1
      Maalesef AI ve ML konusundaki durumu ben de görmekteyim. Şirketlerin dijitalleşmesi sebebiyle web-programming her ne kadar revaçta olsa da istediğim şeyi yapmak istiyorum. Sonucu nereye gider bilemiyorum. Belki bir şirkette data anaylistic belki evde data analyze sistemi yazıp ufak bir start-up. Ancak söylediklerinin hepsi benim için çok önemli. Böyle şeyleri görmek beni gerçekten sevindiriyor. C ve Java temellerim düşünceme göre yeterli. Bu yazın basit bir şekilde AI ve ML içerikli projeler geliştirmeye başlayacağım. O noktada aklıma takılan bir soruda danışmak isterim. Çok teşekkür ederim (:
      ···
      1. 1.
        0
        ne güzel panpa umarım data science uzmanı olursun avrupada amerikada falan çok iyi paralar kazanıyor sizinkiler.
        ···
   tümünü göster