Veriİşleme

Field-Programmable Gate Arrays (FPGA) çeşitli alanlarda kullanılır çünkü: 1. Esneklik: FPGA'lar, üretim sonrası programlanabilme özelliği sayesinde farklı uygulamalara kolayca uyarlanabilir. 2. Paralel İşleme: Birden fazla işlemi aynı anda gerçekleştirerek veri yoğun görevlerde verimliliği artırır. 3. Düşük Gecikme: Gerçek zamanlı işleme yetenekleri, zaman hassasiyeti gerektiren uygulamalar için uygundur. 4. Özelleştirilebilirlik: Geliştiriciler, benzersiz gereksinimlere göre mantık tasarlayabilir, bu da performansı özel workload'ler için optimize eder. Kullanım alanları: - Yapay Zeka (AI): AI model eğitimi ve çıkarımında hızlanma sağlar. - Telekomünikasyon: 5G ağlarında veri işleme ve sinyal işleme. - Otomotiv: Gelişmiş sürücü destek sistemleri (ADAS) ve aviyonik. - Tıp: Tıbbi görüntüleme verilerinin hızlı ve doğru işlenmesi. - Yüksek Performanslı Hesaplama (HPC): Büyük ölçekli veri analizi ve karmaşık simülasyonlar.

Microsoft 365 Copilot veri birleştirme, farklı kaynaklardan gelen verileri entegre ederek daha verimli ve bilgiye dayalı kararlar almayı sağlayan bir özelliktir. Bu özellik sayesinde: Excel'de Copilot, veri eğilimlerini analiz edebilir, formüller oluşturabilir ve görselleştirmeler yapabilir. Outlook'ta Copilot, gelen kutusundaki e-postaları özetleyebilir ve uzun e-posta dizilerini yönetebilir. Teams'de Copilot, toplantıları kaydedebilir, not alabilir ve konuşmalar temelinde eylem öğeleri oluşturabilir. Genel olarak, Microsoft 365 Copilot, kullanıcıların el ile gerçekleştirilen ve zaman alan görevler yerine yüksek değerli stratejik çalışmalara odaklanmalarına yardımcı olur.

Çok modlu yapay zeka (ÇMYZ), metin, konuşma, görüntü ve video gibi farklı girdi türlerinden gelen verileri işleme ve anlama yeteneğine sahip bir yapay zeka türüdür. Bu teknoloji, çeşitli veri kaynaklarını birleştirerek daha kapsamlı bir bilgi anlayışı oluşturur ve aşağıdaki alanlarda kullanılır: Otonom araçlar: Çevredeki nesneleri ve yol işaretlerini tanımak için sensörler ve kameralardan gelen verileri entegre eder. Duygu tanıma: İnsan duygularını yüz ifadeleri, ses tonu ve fizyolojik sinyallerden gelen verilerle analiz eder. Konuşma tanıma: Ses verilerini metin ve görüntülerden gelen bağlamsal bilgilerle birleştirerek daha doğru tanıma sağlar. Sağlık hizmetleri: Elektronik sağlık kayıtları, tıbbi görüntüler ve genetik bilgileri analiz ederek teşhis ve tedavi süreçlerini iyileştirir. Görsel soru yanıtlama: Bilgisayarla görme ve doğal dil işlemeyi birleştirerek görüntüler hakkındaki sorulara yanıt verir.

Google Sheets'te son 3 karakteri silmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. LEFT ve LEN fonksiyonları: `=LEFT(A1, LEN(A1)-3)` formülü ile son 3 karakter çıkarılabilir. Burada `A1` silinecek hücrenin referansını temsil eder. 2. MID ve LEN fonksiyonları: `=MID(A1,1,LEN(A1)-3)` formülü de aynı işlevi görür. Bu formülde ikinci argüman olan `1`, işlemin ilk karakterden başlayacağını belirtir. 3. REPLACE fonksiyonu: `=REPLACE(A1, LEN(A1),1,"")` formülü ile son karakter boş bir karakterle değiştirilerek çıkarılabilir.

Yapay zekalı laptoplar, çeşitli alanlarda fayda sağlayan özelliklere sahiptir: 1. Verimlilik ve Üretkenlik: Yapay zeka görevleri için optimize edilmiş bu bilgisayarlar, büyük veri setlerini hızlı ve verimli bir şekilde işleyerek üretkenliği artırır. 2. Oyun ve Eğlence: Oyun kalitesini iyileştirmek ve eğlence amaçlı uygulamalar için yapay zeka destekli yükseltme sunar. 3. Güvenlik: Yerel veri işleme sayesinde hassas bilgilerin buluta aktarılmasını azaltarak veri güvenliğini artırır. 4. Kişiselleştirme: Kullanıcıların tercihlerini analiz ederek daha kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri sunar. 5. Siber Güvenlik: Yapay zeka tabanlı güvenlik sistemleri ile saldırıları tespit eder ve engeller.

Excel'de toplu çıkarma işlemi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Eksi İşareti (-) Kullanımı: İki veya daha fazla hücreyi çıkarmak için hücre referanslarını kullanarak formül yazmak gerekir. 2. TOPLA Fonksiyonu: TOPLA fonksiyonu, negatif bir sayıyla toplam yaparak çıkarma işlemi olarak da kullanılabilir. 3. Özel Yapıştır Komutu: Bir hücredeki sayıyı kopyalayıp, başka hücrelerden çıkarmak için özel yapıştırı kullanmak da mümkündür. Bunun için: 1. Çıkan sayının olduğu hücreyi seçip sağ tıklayarak "Kopyala" seçeneğini tıklayın. 2. Bu sayının çıkarılacağı hücre veya hücreleri seçip sağ tıklayın ve "Özel Yapıştır" seçeneğine gidin. 3. Açılan pencerede "Çıkar" seçeneğini işaretleyin ve "Tamam" butonuna tıklayın. Bu yöntemler, büyük veri tablolarında sabit bir değeri çıkarmak için oldukça kullanışlı olabilir.

Mainframe, yüksek performans gerektiren veri işleme ve karmaşık hesaplamalar için kullanılan güçlü bir bilgisayar sistemidir. Mainframe'in başlıca kullanım alanları: - Finansal hizmetler: Hesap yönetimi, kredi kartı işlemleri ve gerçek zamanlı risk değerlendirmeleri. - Sağlık sektörü: Hasta kayıtları, faturalama ve talep işleme. - Devlet ve kamu sektörü: Vatandaş verileri, vergi işlemleri ve güvenli kayıt tutma. - Büyük işletmeler: Perakende, telekomünikasyon ve seyahat şirketleri için kesintisiz hizmet sağlama. Mainframe'in diğer faydaları: - Güvenilirlik: Minimum downtime ile sürekli çalışma. - Performans: Yüksek işlem hacmi ve hızlı veri işleme. - Güvenlik: Veri şifreleme, erişim kontrolleri ve siber saldırılara karşı koruma.

Edge AI özelliği, yapay zeka (AI) algoritmalarının ve modellerinin doğrudan yerel edge cihazlarında çalıştırılması anlamına gelir. Edge AI'nin bazı faydaları: - Gerçek zamanlı analiz: Veriler anında işlenerek kullanıcılara anında geri bildirim sağlanır. - Düşük gecikme: İşlemlerin hızlı yanıt vermesi, özellikle kritik uygulamalarda önemlidir. - Yüksek gizlilik: Veriler cihazda işlendiği için dış müdahalelere karşı daha iyi korunur. - Maliyet tasarrufu: İnternet bant genişliği kullanımı azalır.

Excel'de 1.048.576 satırdan fazla veri işlemek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Power Query: Excel'in dışından veri alıp doğrudan Excel'e yüklemek için Power Query kullanılabilir. 2. Microsoft PowerPivot: Veri modelleri ve ilişkiler oluşturmak için PowerPivot eklentisi kullanılabilir. 3. Dış Araçlar: Power BI veya Microsoft Access gibi dış araçlar kullanılarak veriler içe aktarılıp Excel'e çıkarılabilir. Ayrıca, 64-bit Excel sürümü kullanarak daha büyük veri setleriyle çalışmak da mümkündür. Excel'de tek bir satır eklemek için ise, eklemek istenen satırın altındaki satırı seçip sağ tıklayıp "Ekle" seçeneğini kullanmak yeterlidir.

Power Query, veri işleme ve analiz için kullanılan bir araçtır ve aşağıdaki işlevleri yerine getirir: 1. Veri Bağlantısı: Power Query, dosyalar, veritabanları, online hizmetler ve özel bağlayıcılar dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarıyla bağlantı kurar. 2. Veri Dönüşümü: Filtreleme, sıralama, birleştirme, pivotlama ve toplama gibi karmaşık veri manipülasyon görevlerini gerçekleştirir. 3. Kullanıcı Dostu Arayüz: Programlama veya komut dosyası oluşturma bilgisi gerektirmeden, sezgisel bir arayüz üzerinden veri dönüşümleri yapmayı sağlar. 4. Veri Temizleme: Veri kalitesini artırmak için hataları düzeltir, yinelenen kayıtları kaldırır, eksik değerleri yönetir ve formatları standartlaştırır. 5. Veri Birleştirme: Birden fazla kaynaktan gelen verileri tek bir tabloda birleştirir. 6. Otomasyon: Veri yenilemelerini otomatikleştirir, böylece veriler her zaman güncel kalır.

Kodlar, bilgisayarlara belirli görevleri yerine getirmeleri için talimatlar vermek amacıyla kullanılır. Bu talimatlar sayesinde şunlar yapılabilir: Yazılım geliştirme: Masaüstü uygulamalar, oyunlar, web siteleri ve mobil uygulamalar gibi çeşitli yazılımlar oluşturmak. Veri işleme: Verilerin düzenlenmesi, analiz edilmesi ve kararlar alınması. Otomasyon: Üretim süreçleri ve ev aletleri gibi alanlarda otomasyon sistemleri kurmak. Yapay zeka: Yapay zeka uygulamaları geliştirmek. Ayrıca, kodlar iletişim ve bilgi paylaşımı için de kullanılır, örneğin QR kodları gibi.

Yapay bulut, yapay zeka (AI) ve bulut bilişim teknolojilerinin birleşimi anlamına gelir. Bu kavram, veri işleme, makine öğrenimi ve karar verme süreçlerinde daha önce görülmemiş yetenekler sunar. Yapay bulutun temel bileşenleri: - Bulut Altyapısı: Bilgi işlem kaynakları, depolama ve ağ tesislerini içerir. - Yapay Zeka Modelleri ve Algoritmaları: Bulut platformları tarafından sağlanan önceden eğitilmiş modelleri kapsar. - Veri Yönetimi ve Depolama: Büyük veri kümelerinin alınması, saklanması ve geri getirilmesini destekler. Faydaları: Maliyet verimliliği, esneklik, erişilebilirlik ve risk azaltma gibi avantajlar sağlar.

Veri düzleştirmesi (data smoothing), bir veri kümesindeki gürültüyü azaltmak ve önemli kalıpların daha net görünmesini sağlamak için yapılan bir işlemdir. Bu işlem, eğilimleri tahmin etmeye yardımcı olmak amacıyla, menkul kıymet fiyatları ve ekonomik analizlerde kullanılabilir. Veri düzleştirmesi için kullanılan bazı yöntemler: - Rastgeleleştirme. - Otomatik düzenleme.

API kimliği (API anahtarı) kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. API sağlayıcısının web sitesine gidilir ve hesap oluşturulur. 2. API anahtarı veya kimlik doğrulama bilgileri alınır. 3. Uygun API istemci kütüphanesi veya modülü indirilir ve yüklenir. 4. API istemci kütüphanesi ile API'ya erişmek için gereken kod yazılır. 5. Kod çalıştırılır, API'ya istek gönderilir ve yanıt alınır. API kimliği, genellikle API erişimini otomatikleştirmek için kullanılır ve kişisel hesaplar yerine hizmet hesaplarına bağlanır. API kullanırken, API'nın sunduğu hizmetin doğru şekilde kullanılmasını sağlamak için güvenlik protokollerinin takip edilmesi gerekir.

Düşeyara formülünde alt alta getirme işlemi, formülü kopyalayarak yapılabilir. 1. İlk formülü uyguladıktan sonra, formülün bulunduğu hücrenin sağ alt köşesine çift tıklamak, formülü tüm sütuna otomatik olarak uygular. 2. Ayrıca, formülde veri alınan aralığı sabitlemek için F4 tuşuna basarak dolar işareti ($) eklemek de alt alta getirme sağlar.

Yapay zeka veri etiketleme, bir makine öğrenimi modelinin öğrenebilmesi için ham verilerin (görüntüler, metinler, sesler vb.) tanımlanması ve bu verilere anlamlı etiketler eklenmesi sürecidir. Bu süreçte: 1. Manuel Etiketleme: İnsanlar verileri etiketleyerek yapay zekanın öğrenmesi için anlamlı bir veri kümesi oluştururlar. 2. Otomatik Etiketleme: Yapay zeka tabanlı araçlar, öğrendikleri kalıplara göre verileri etiketler. Veri etiketleme, yapay zekanın doğru kararlar verebilmesi ve gerçek dünyada uygulanabilmesi için kritik öneme sahiptir.

Siemens sürücülerinde 32 bitlik veri işleme, Modbus ASCII protokolü ve 32 bit uzantıları destekleyen CP 341 sürücüsü kullanılarak gerçekleştirilebilir. 32 bitlik veri işleme adımları: 1. Veri Blok Numarasının Hesaplanması: Modbus (Register Number) iletilen mesajdaki değer, taban DB numarası ve offset DB numarası kullanılarak hesaplanır. 2. Veri Tipinin Belirlenmesi: 32 bitlik kayıtlarla çalışmak için, "32-Bit Register" parametresinin ayarlanması gerekir. 3. TIA Portal Kullanımı: Factory I/O ile S7-PLCSIM'i kontrol etmek için TIA Portal şablonu projesi kullanılmalıdır. Bu, S7-PLCSIM'in 32 bitlik veri ile uyumlu olmasını sağlar.

Çalışma ortamında temel işlemler üç ana kategoriye ayrılır: 1. Giriş / Çıkış İşlemleri: Bilgisayar sistemine veri girişi ve işlem sonuçlarının çıkışı. 2. Veriler Üzerinde Yapılan İşlemler: Verilerin sınıflandırılması, sıralanması, özetlenmesi ve aritmetiksel ile mantıksal işlemler. 3. Saklama ve Transfer İşlemleri: Verilerin saklanması ve başka ortamlara transfer edilmesi.

Preprocess terimi, iki ana bağlamda kullanılır: 1. Belge Ön İşleme: Preprocess, özellikle Retrieval Augmented Generation (RAG) uygulamaları için karmaşık belgeleri metnin en uygun parçalarına dönüştürmek ve bölmek amacıyla kullanılır. 2. Veri Ön İşleme: Veri ön işleme, makine öğrenimi modellerinde kullanılacak ham verileri temizlemek, dönüştürmek ve hazırlamak için kullanılır.

CBS'de harita hazırlamak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Haritalar, uydu görüntüleri, hava fotoğrafları, sensörler ve anketler gibi çeşitli kaynaklardan toplanan verilerle oluşturulur. 2. Veri İşleme: Toplanan veriler, coğrafi koordinatlar ve diğer özelliklerle ilişkilendirilerek işlenir. 3. Vektör veya Raster Veri Modeli Seçimi: Veriler, vektör veya raster veri modelinde temsil edilir. 4. Harita Tasarımı: Haritanın amacına uygun renkler, boyutlar ve işaretleyici ögeler belirlenir. 5. Haritanın Yayınlanması: Haritalar, çevrimiçi haritalama hizmetleri, web siteleri veya uygulamalar aracılığıyla yayınlanır. CBS yazılımları bu süreçte önemli bir rol oynar ve verilerin analiz edilmesi, haritaların oluşturulması ve görselleştirilmesi için kullanılır.