ALAN : BİLİ˚İM TEKNOLOJİLERİ DERS : BİLİ˚İM ... · BİLİ˚İM TEKNOLOJİLERİNİN...

DERS : BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİNİN TEMELLERİMODÜL : BİLİŞİMDE İLERİ TEKNOLOJİ KAVRAMLAR

ALAN : BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ

BİLİŞİMDE İLERİ TEKNOLOJİ KAVRAMLAR

BİLİŞİMDE İLERİ TEKNOLOJİ KAVRAMLARBULUT BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ (CLOUD COMPUTING)

Bulut bilişim fikrinin temelleri 1950’li yıllarda atılmıştır. İnternet devlerinden bir firma, veri merkezlerini modernize ederek bulut bilişimin gelişmesinde anahtar bir rol oynayarak ilk gerçek bulut bilişim hizmetinin 2006 yılında hizmete girmesini sağladı.

2008’in ortalarına gelindiğinde, bulut bilişimin bilgi teknoloji hizmetleri sektöründe hem kullanıcılar hem de tedarikçiler arasındaki ilişkiyi değiştirebilecek potansiyele sahip olduğu fark edildi.

2008 den bu yana Dünya’da yaygın bir şekilde kullanılmaya başlandı. Son birkaç yıldır ülkemizde yaygınlaşan bu teknoloji oldukça hızlı bir şekilde büyümeye devam ediyor.

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİNİN TEMELLERİ



Günümüz teknolojisinde ki mevcut cihazlarda kullanıcılar her geçen gün daha fazla kişisel veri ve data saklamak istediği için barındırma kapasitesi büyük sorunlara sebep olmaktadır.

Bununla birlikte cihazların özellikleri, kapasiteleri gittikçe artıyor. Bilgisayar, notebook, netbook, ve taşınabilir akıllı cihazların teknoloji ve kapasitesinin artmasıyla orantılı olarak fiyatlar da yükseliyor.




Peki Nedir?

İnternet üzerinden, erişimde bulunulan yazılım uygulamaları, veri depolama hizmeti ve işlem kapasitesi olarak tanımlanmaktadır.

En düşük kapasiteli cihazla bile istenilen yerden istenildiği zaman her tür bilgiye, kişisel veriye ulaşmayı sağlıyor.




Tüm bu işlemler için, dijital bir ağ aracılığıyla çoklu sunucu bağlantısı gerçekleştiriyor.

Bulut teknolojisinin üç yapıtaşı ise SaaS (So�ware as a Service); yazılımı servis olarak sunma, PaaS (Platform as a Service); platform hizmeti ve IaaS’tır (Infrastructure as a Service); sunucu altyapı hizmeti.



BULUT BİLİŞİM’İN GELİŞTİRME MODELLERİ


Public Cloud (Genel Bulut): İnternet üzerindeki sunucular ile kurulan bir bulut teknolojisi.

Private Cloud (Özel Bulut): Bilgileri önemli olan büyük şirketlerin tercih ettiği bir bulut teknolojisidir.

Hybrid Cloud (Melez Bulut): Public ve Private Cloud’un birleşiminden ortaya çıkan bulut teknolojisidir.�

Community Cloud (Topluluk Bulut): Birkaç şirket ile ortak kullanılan hizmetleri barındıran bulut teknolojisidir.



BULUT TEKNOLOJİSİ’NİN GETİRDİĞİ AVANTAJLAR


Bulut bilişim sistemleri API’ler ile hızlı kullanım kolaylığı sağlıyor.

Daha fazla depolama alanı, hızlı veri transferi ve bu yedekleme üzerinde maliyet tasarrufu yapabilme gibi bir takım olanaklar sağlıyor.

Sürekli olarak artan verilerin arşivlenmesi, kullanıcıların yetki ve takibi gibi konuların oluşturduğu alt yapı karmaşası ortadan kalkıyor.

Bulut teknolojisi yazılımları web tarayıcıları üzerinden çalıştığından, bilgisayar, tablet, akıllı telefon ve Smart TV'ler de kullanılarak platform bağımlılığından koruyor.

Bulut yazılım hizmetini veren şirketlerin verilerinin tutulduğu serverları 7/24 yazılım ve donanımsal olarak güvenlik tedbirlerini aldıklarından dolayı ana bilgisayardan daha güvenlidir.

Kısaca; bulut bilişim çok daha ucuza, kurulum gerektirmeden, her yerden çalışmayı desteklen bir hizmettir.



BULUT TEKNOLOJİSİ’NİN DEZAVANTAJLARI


Güvenlik açıkları oldukça fazladır.

Ülkelerin ekonomik durumlarından dolayı dijital bölünmeyi arttıracak, bu da uluslararası, politik ve ekonomik sorunlar doğuracaktır.

Depolanan verilere ulaşılabilmesi için internet bağlantısının olması gerekmektedir. İnternete bağlı olarak düşük hızlı internete sahipseniz veri alış-veriş hızınız da o derecede daha yavaş olacaktır.

Hizmetlerinin gelişmesiyle birlikte donanımsal ve yazılımsal bakım ve tamir maliyetlerinin azalacak olması ve buna bağlı olarak da bu işi yapan Bilgi Teknolojisi (BT) uzmanlarının iş sahalarının daralması durumu da son dezavantajlardan birisidir.



BİLİŞİMDE İLERİ TEKNOLOJİ KAVRAMLAR BÜYÜK VERİ (BIG DATA)

Zamanla elde edilen, yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış verilerdir.

Kısaca bilgisayarın işleyemeyeceği kadar büyük veriler anlamına geliyor diyebiliriz.




Büyük Veri"yi 3V olarak tanımlandığı 2000’li yıllarda büyük bir ivme kazandı.

3V, İngilizce volume (hacim), velocity (hız) ve variety (çeşitlilik) kelimelerinden meydana gelmektedir.



BIG DATA NASIL ÇALIŞIR?

BİLİŞİMDE İLERİ TEKNOLOJİ KAVRAMLAR BÜYÜK VERİ(BIG DATA)

Herhangi bir şey ya da herhangi bir durum hakkında ne kadar çok şey bildiğinizle ilgili olarak, daha güvenilir bir şekilde yeni kavrayışlar kazanabileceğinizi ve gelecekte ne olacağı konusunda tahminlerde bulunabileceğinizi ilke edinir.

Daha fazla veri noktasını karşılaştırarak, ilişkiler önceden gizlenmiş olarak ortaya çıkmaya başlar ve bu ilişkiler öğrenmemizi ve daha akıllı kararlar almamızı sağlar.

En yaygın olarak, bu, toplayabileceğimiz verilere dayanarak yapı modelleri içeren bir işlemle yapılır ve daha sonra simülasyonlar çalıştırır, her seferinde veri noktalarının değerini değiştirir ve sonuçlarımızı nasıl etkilediğini izler.



BÜYÜK VERİ NASIL KULLANILIR?


Big data ayrıca şirketlerin operasyonlarını çok daha verimli bir şekilde yürütmelerine yardımcı oluyor.

*İş dünyası*Sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesi*Doğal ve insan kaynaklı felaketleri tahmin etmek ve yanıtlamak*Suçun önlenmesi



BÜYÜK VERİ KAYGILARI


Büyük Veri bize daha önce görülmemiş bir anlayış ve fırsat sunuyor, ancak aynı zamanda ele alınması gereken endişeleri ve soruları da gündeme getiriyor:

Veri Gizliliği:

Veri Güvenliği:

Veri Ayırımcılığı:

Bu zorluklarla yüzleşmek, büyük verinin önemli bir parçasıdır ve veriden yararlanmak isteyen kuruluşlar tarafından ele alınmalıdır. Bunu yapmamak, işletmeleri sadece itibarı açısından değil, yasal ve mâli açıdan da savunmasız bırakabilir.



YAPAY ZEKA

BİLİŞİMDE İLERİ TEKNOLOJİ KAVRAMLAR YAPAY ZEKA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

En basit ifadeyle yapay zeka (AI), görevleri yerine getirmek için insan zekasını taklit eden ve topladıkları bilgilere göre yinelemeli olarak kendilerini iyileştirebilen sistemler veya makineler anlamına gelir.

AI, insan beyninin nasıl düşündüğünü ve bir problemi çözmeye çalışırken nasıl öğrenip karar verdiğini inceler. Sonrasında bu çalışmanın sonuçlarını, akıllı yazılımları ve sistemleri geliştirmenin temeli olarak kullanır.


AI'A NELER KATKIDA BULUNUR?

BİLİŞİMDE İLERİ TEKNOLOJİ KAVRAMLAR YAPAY ZEKA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

Yapay zeka, bilgisayar bilimleri, biyoloji, psikoloji, dilbilim, matematik ve mühendislik gibi disiplinlere dayanan bir teknolojidir.

AI'a en büyük katkıyı akıl yürütme, öğrenme ve problem çözme gibi insan zekasıyla ilgili bilgisayar işlevlerinin geliştirilmesi yapar.



BİLİŞİMDE İLERİ TEKNOLOJİ KAVRAMLAR�YAPAY ZEKA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

AI ile ve AI’sız programlamanın farkı basitçe aşağıdaki tablodaki gibi gösterilebilir :




Oyun

Doğal Dil İşleme

Uzman Sistemler

Görme Sistemleri

Tıpta

Polis Teşkilatları Konuşma-Tanıma

El Yazısı Tanıma

Akıllı Robotlar

AI UYGULAMALARI




Yapay zeka alt dallara bölünür ve bu dallardan biri de makine öğrenmesidir. Yapay sinir ağları makine öğrenmesi yöntemlerinden biridir ve derin öğrenme bunun kollarından biridir.

Yapay Zeka –> Makina Öğrenmesi –> Yapay Sinir Ağları –> Derin Öğrenme

AI UYGULAMALARI



BİLİŞİMDE İLERİ TEKNOLOJİ KAVRAMLARYAPAY ZEKA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

İnsanların nasıl öğrendiğini de taklit eden bir yapay öğrenme biçimidir.

Makine öğreniminin ilham tekniği, insan beyninin nasıl çalıştığından esinlenmiştir. Kompleks bağlantılı nöron ağları, toplanan çeşitli bilgilere dayanarak yapılan tüm kararların temelini oluşturur. Yapay Sinir Ağı tekniği tam olarak budur.

MAKİNE ÖĞRENİMİ NEDİR?



BİLİŞİMDE İLERİ TEKNOLOJİ KAVRAMLARYAPAY ZEKA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

Sinir ağları alanında, derinlemesine ağların üçten fazla katmana, yani birden fazla gizli katmana sahip olduğu Deep Learning (Derin Öğrenme – DL) adlı bir alan vardır. Derin öğrenmede kullanılan bu sinir ağları, Derin Sinir Ağları (DNN‘ler) olarak adlandırılır.

Yani, Derin Öğrenme, Makine Öğrenimini uygulamak için bir tekniktir. Derin öğrenme sayesinde, makinelere insanlardan daha iyi yapabileceği birçok görev verilebilir.

DERİN ÖĞRENME NEDİR?



SON OLARAK;


AI ve makine öğrenimi, özellikle büyük veri alanında, birbirinin yerine kullanılır. Fakat bunlar aynı şey değil ve bunların nasıl farklı şekilde uygulanabileceğini anlamak önemlidir.

Yapay Zeka; Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme arasındaki ilişkiyi göstermektedir.

Buna matematiksel terimlerden bakarsanız, makine öğrenimi; yapay zekadır, ancak yapay zeka; makine öğrenimi değildir.

Benzer şekilde, tüm derin öğrenme metotları; makine öğrenmedir, ancak tüm makine öğrenimi; derin öğrenme değildir.


ALAN : BİLİ˚İM TEKNOLOJİLERİ DERS : BİLİ˚İM ... · BİLİ˚İM TEKNOLOJİLERİNİN...

Documents

Transcript of ALAN : BİLİ˚İM TEKNOLOJİLERİ DERS : BİLİ˚İM ... · BİLİ˚İM TEKNOLOJİLERİNİN...