Veriİşleme

Yapay zeka (YZ) uzmanları, çeşitli sektörlerde çalışarak verimliliği artırmak ve karmaşık problemleri çözmek için yapay zeka teknolojileri geliştirirler. YZ uzmanlarının bazı iş görevleri: Veri toplama ve işleme: Projeler için gerekli verileri toplar ve işlerler. Algoritma geliştirme: Belirli problemleri çözmek için makine öğrenmesi veya derin öğrenme tekniklerine dayanan özel algoritmalar geliştirirler. Model eğitimi ve değerlendirme: Geliştirilen algoritmaları büyük veri kümeleri üzerinde eğitir ve modellerin performansını değerlendirirler. Yazılım geliştirme ve entegrasyon: YZ modellerini gerçek dünya uygulamalarına entegre ederler. Araştırma ve geliştirme: Yeni teknolojileri ve yöntemleri araştırarak mevcut sistemleri geliştirmek için sürekli çalışırlar. YZ uzmanları, finans, sağlık, otomotiv, perakende gibi alanlarda çalışarak müşteri hizmetlerini iyileştirir, dolandırıcılığı tespit eder, tedavi planlarını özelleştirir ve daha birçok yenilikçi çözüm üretirler.

Benzersiz liste, bir veri kümesinde sadece bir kez geçen değerlerin yer aldığı listedir.

Garson SD kartı, Milli İstihbarat Teşkilatı (MİT) tarafından 6 yıl süren çalışmaların ardından 2023 yılında çözüldü.

EDS (Elektronik Denetleme Sistemi) nasıl çalışır şu adımlarla özetlenebilir: 1. Veri Toplama: EDS, çeşitli sensörler aracılığıyla sıcaklık, nem, basınç gibi farklı değişkenleri izler. 2. Veri İşleme: Toplanan veriler, merkezi bir bilgisayara iletilir ve işlenir. 3. Kontrol ve Otomasyon: Belirlenen eşik değerlerine dayalı olarak otomasyon işlemlerini başlatır. 4. Uyarılar ve Bildirimler: Kullanıcıları potansiyel sorunlar hakkında uyarabilir veya bildirimler gönderebilir. 5. Veri Depolama ve Analiz: EDS, toplanan verileri uzun vadeli depolar ve analiz eder. Trafikte EDS ise şu şekilde çalışır: - Kamera ve Sensörler: EDS noktalarına yerleştirilen kameralar ve radarlar, trafik kurallarını ihlal eden araçları anlık olarak tespit eder. - Plaka Tanıma Sistemi: Araçların plakaları otomatik olarak okunur ve veri tabanına kaydedilir. - İhlal Tespiti: Hız sınırı aşımı, kırmızı ışık ihlali gibi kurallar çiğnendiğinde sistem bunu kayıt altına alır. - Ceza Süreci: Tespit edilen ihlal, Emniyet Genel Müdürlüğü sistemine aktarılır ve plaka sahibine cezai işlem uygulanır.

Veri sıkıştırma yöntemleri iki ana kategoriye ayrılır: kayıpsız ve kayıplı sıkıştırma. Kayıpsız sıkıştırma yöntemleri: 1. Huffman Kodu: Sık kullanılan verilerin daha kısa bit dizileri ile kodlandığı, nadir kullanılan verilerin ise daha uzun bit dizileri ile kodlandığı bir tekniktir. 2. Run-Length Encoding (RLE): Ardışık tekrar eden verilerin sayısını belirterek sıkıştırma yapar. 3. Lempel-Ziv-Welch (LZW): Veri akışındaki tekrarlayan dizileri tanıyıp bu diziler için bir sözlük oluşturarak sıkıştırma yapar. Kayıplı sıkıştırma yöntemleri: 1. JPEG: Görüntü sıkıştırmada kullanılır, görüntü kalitesinde bir miktar kayba neden olsa da dosya boyutunu önemli ölçüde azaltır. 2. MP3: Ses dosyalarını sıkıştırmada kullanılır, insan kulağının duyma eşiği dışında kalan frekansları kaldırarak ses dosyasını küçültür. 3. MPEG: Video dosyalarını sıkıştırmada kullanılır, hem görüntü hem de ses verilerini sıkıştırarak video dosyalarını daha yönetilebilir boyutlara getirir.

OCR (Optical Character Recognition) sistemi mutfakta çeşitli şekillerde kullanılabilir: 1. Sipariş Alma: OCR teknolojisi, tablet veya akıllı telefon gibi cihazlar aracılığıyla basılı veya el yazısı siparişleri dijital formata dönüştürerek manuel veri girişini ortadan kaldırır. Bu, sipariş alma sürecini daha hızlı ve hatasız hale getirir. 2. Menü Digitizasyonu: Geleneksel kağıt menüler, OCR ile dijitalleştirilerek interaktif ve dinamik menüler oluşturulabilir. Bu sayede müşteriler, menü içeriğini daha kolay inceleyebilir ve filtreleme yapabilir. 3. Etiketleme ve Takip: OCR, gıda konteynerlerindeki bar kodları veya metinleri tarayarak etiketleme ve ürün takibini otomatikleştirir. Bu, ürünlerin doğru bir şekilde izlenmesini ve etiketlenmesini sağlar. 4. Nutritional Bilgi: OCR, gıda etiketlerini tarayarak besin değerleri ve alerjen bilgileri gibi detaylı nutritional bilgileri müşterilere sunar. 5. Fatura ve Belge İşleme: OCR, faturaları ve diğer belgeleri dijital formata dönüştürerek veri girişini hızlandırır ve hataları azaltır.

Benzersiz ve "yinelenenleri kaldır" kavramları Excel'de benzer ancak farklı işlevlere sahiptir. "Benzersiz" işlevi, bir veri kümesindeki benzersiz değerlerin yer aldığı listeyi gösterir. "Yinelenenleri kaldır" özelliği ise Excel'de mükerrer kayıtları bulur ve kaldırır.

Veri artırma (data augmentation), mevcut verilerde küçük değişiklikler yaparak veri kümesini yapay olarak genişletme işlemidir. İşte veri artırma adımları: 1. Veri Kümesi Keşfi: Mevcut veri kümesinin analizi ve özelliklerinin anlaşılması. 2. Uygun Teknik Seçimi: Veri türüne ve istenen sonuçlara göre farklı veri artırma teknikleri seçilir. 3. Veri Dönüşümü: Seçilen büyütme tekniği uygulanarak veri kümesindeki veri noktaları veya görüntü örnekleri dönüştürülür ve bir dizi yeni artırılmış örnek oluşturulur. 4. Yeni Verilerin Orijinal Verilerle Birleştirilmesi: Yeni, artırılmış veriler, orijinal verilerle birleştirilerek ML modeli için daha büyük bir eğitim veri kümesi oluşturulur. Veri artırma, makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir.

Excel'de doldurma tutamacı, bir veya daha fazla hücrenin içeriğini çalışma sayfasındaki bitişik hücrelere kopyalamak için kullanılan zamandan ve emekten tasarruf sağlayan bir araçtır. Doldurma tutamacının kullanım alanları: - Verileri ve formülleri kopyalama. - Haftanın günlerini veya ay adlarını ekleme. - Serilerle çalışma.

DIKW Piramidi, veri biliminde ve büyük veri analizinde kullanılan, veri işleme hiyerarşisini temsil eden bir modeldir. DIKW kısaltmasının her bir harfi, piramidin bir seviyesini ifade eder: 1. Data (Veri): Ham, işlenmemiş gerçekler ve rakamlardan oluşur. 2. Information (Bilgi): Verilerin organize edilmesi, işlenmesi ve yorumlanmasıyla elde edilir. 3. Knowledge (Bilgi): Verilerin analizi, yorumlanması ve sentezlenmesi sonucu kazanılan anlayıştır. 4. Wisdom (Bilgelik): Bilginin uygulanması, deneyim ve sezgiyle birleşerek doğru kararlar almayı sağlar. Bu model, verilerin aksiyon alınabilir içgörülere dönüşüm sürecini açıklar.

Excel'de tarihe göre süzme işlemi yapmak için aşağıdaki adımları izleyin: 1. Veri tablosunda bir yere tıklayın. 2. "Veri" sekmesi -> "Filtre" komut düğmesini veya "Giriş" sekmesi -> "Sırala ve Filtre Uygula" komut düğmesi yanındaki oku ve "Filtre" seçeneğini tıklayın. 3. Veri etiketleri yanına açılır liste kutuları eklenecektir. 4. Veri etiketleri yanındaki oklara tıkladığınızda, o sütunda yer alan verilerden biri görünür. Ayrıca, Giriş sekmesinde "Eskiden Yeniye Sırala" veya "Yeniden Eskiye Sırala" seçeneklerini kullanarak da tarihe göre sıralama yapabilirsiniz.

Spark Streaming akış şeması, sürekli veri akışlarının işlenmesini içeren Spark Streaming sürecinin adımlarını gösteren bir şemadır. Bu süreç genellikle şu şekilde özetlenebilir: 1. Veri Alımı: Veriler, Kafka, Kinesis veya TCP soketleri gibi kaynaklardan gerçek zamanlı olarak alınır. 2. Mikro-Parti Oluşturma: Gelen veriler, belirli bir zaman aralığına göre (örneğin, her 2 saniyede bir) mikro-partilere ayrılır. 3. İşleme: Her mikro-parti, dönüşümler (örneğin, filtreleme, gruplama) ve eylemler (örneğin, bir hedefe yazma) için işlenir. 4. Çıktı: Sonuçlar, dosya, veritabanı veya konsol gibi bir hedefe yazılır. 5. Hata Toleransı: Checkpointing kullanılarak, arızalarda veri kaybını önlemek için durum kaydedilir.

Embedded sistemler ve IoT (Internet of Things) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Bağlantı: Embedded sistemler genellikle bağımsız çalışır ve internet bağlantısı gerektirmezken, IoT cihazları internet üzerinden birbirine bağlanır ve veri paylaşır. 2. Kapsam: Embedded sistemler, belirli bir görevi yerine getiren sınırlı bir kapsama sahiptir. 3. Veri İşleme: Embedded sistemler verileri yerel olarak işler ve düşük gecikme süresi gerektiren görevler için uygundur. 4. Güvenlik: Embedded sistemler genellikle daha güvenlidir çünkü fiziksel olarak izole edilmiştir. 5. Kullanım Alanları: Embedded sistemler, otomotiv, sağlık, tüketici elektroniği gibi alanlarda yaygın olarak kullanılırken, IoT akıllı evler, sağlık hizmetleri, tarım gibi çeşitli alanlarda uygulanır.

ICR (Intelligent Character Recognition), el yazısı metinleri görüntü dosyalarından veya belgelerden çıkarıp makine tarafından okunabilir formata dönüştürmeye yarar. ICR teknolojisinin bazı kullanım alanları: - Hesaplar Ödenebilir süreçlerinin otomasyonu. - Görüntüden metne dönüştürme. - Veri girişinin otomatikleştirilmesi. - PDF'den bilgi çıkarma. - Form süreçlerinin otomasyonu. ICR, geleneksel OCR teknolojisinden daha gelişmiş olup, çeşitli el yazısı stillerini ve fontları tanıyabilmek için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanır.

Ekle menüsündeki Hücreler komutu ile Excel'de aşağıdaki işlemler yapılabilir: 1. Satır veya sütun eklemek: Fareyi sonrasına eklemek istediğiniz satır ya da sütuna getirip "Ekle" menüsünden Hücreler komutunu seçerek yeni satır veya sütun ekleyebilirsiniz. 2. Hücre birleştirmek: "Birleştir ve Ortala" seçeneği ile seçilmiş hücreleri tek bir hücreye çevirebilirsiniz. 3. Veri tipini ayarlamak: Hücrelere girilen verilerin veri tipini (örneğin, para birimi, tarih) Giriş sekmesinden Sayı grubu aracılığıyla değiştirebilirsiniz.

Google DPA (Data Processing Agreement) onayı almak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Google Admin konsolunda oturum açın: Bunun için bir süper yönetici hesabı kullanmak gereklidir. 2. Menüden "Hesap" ve ardından "Hesap ayarları"na gidin: Sol tarafta "Yasal ve uyumluluk" seçeneğini seçin. 3. "Güvenlik ve gizlilik ek şartlar" bölümünde "Bulut Veri İşleme Anlaşması (CDPA) Google Workspace veya Cloud Identity Sözleşmesi"ne tıklayın: "İnceleme ve kabul etme" seçeneğini seçin. 4. Sözleşme maddelerini inceleyin: Uygun kişi veya kurum tarafından sözleşmenin gözden geçirilmesi gerekmektedir. 5. "Kabul ediyorum" düğmesine tıklayın. Ayrıca, Avrupa veri koruma yasalarının geçerli olduğu durumlarda, ilgili denetim makamlarını belirlemek ve gerekli bilgileri girmek için "Avrupa veri koruma yasasının sizin için geçerli olduğunu belirtin" seçeneğine de tıklanması gerekmektedir.

8-bit ve 16-bit mikrodenetleyiciler arasındaki temel farklar şunlardır: - Veri Genişliği: 8-bit mikrodenetleyiciler 8 bit veri işleyebilirken, 16-bit mikrodenetleyiciler 16 bit veri işleyebilir. - Performans: 16-bit mikrodenetleyiciler, daha geniş veri yolu ve daha hızlı saat hızı sayesinde daha yüksek performans sunar. - Bellek: 16-bit mikrodenetleyiciler, 8-bit mikrodenetleyicilere göre daha fazla bellek alanına sahiptir. - Güç Tüketimi: 8-bit mikrodenetleyiciler daha az güç tüketir. - Fiyat: 16-bit mikrodenetleyiciler genellikle daha pahalıdır. Kullanım Alanları: 8-bit mikrodenetleyiciler basit sensörler, oyuncaklar ve uzaktan kumandalar gibi düşük güçlü uygulamalarda kullanılırken, 16-bit mikrodenetleyiciler motor kontrolü, veri kaydı ve gelişmiş sensörler gibi daha karmaşık uygulamalarda tercih edilir.

Elektronik Denetleme Sistemi (EDS), çeşitli veri toplama ve kontrol mekanizmaları kullanarak çalışır. Temel işleyişi şu adımlardan oluşur: 1. Veri Toplama: EDS, sensörler aracılığıyla sıcaklık, nem, basınç gibi farklı değişkenleri izleyerek verileri toplar. 2. Veri İşleme: Toplanan veriler, merkezi bir bilgisayara iletilir ve işlenir. 3. Kontrol ve Otomasyon: EDS, belirlenen eşik değerlerine dayalı olarak otomasyon işlemlerini başlatır. 4. Uyarılar ve Bildirimler: EDS, kullanıcıları potansiyel sorunlar hakkında uyarabilir veya bildirimler gönderebilir. 5. Veri Depolama ve Analiz: EDS, toplanan verileri uzun vadeli depolar ve analiz eder. EDS'nin trafik alanındaki işleyişinde ise kameralar ve görüntü işleme yazılımları kullanılarak kural ihlali yapan araçların plakaları tespit edilir ve ilgili cezaya tabi tutulur.

Spark ve SQL arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kullanım Alanı: - SQL, ilişkisel veritabanlarında yapılandırılmış verilerin yönetimi ve sorgulanması için kullanılır. - Spark, büyük ölçekli veri işleme, analitik ve makine öğrenimi gibi görevler için tasarlanmış, dağıtık bir hesaplama çerçevesidir. 2. Performans ve Ölçeklenebilirlik: - SQL, OLTP işlemleri için optimize edilmiştir ve genellikle dikey ölçeklendirme yapar. - Spark, yatay ölçeklendirme yaparak veri işleme hızını artırır ve karmaşık hesaplamalar için daha verimlidir. 3. Veri Formatı: - SQL, tabular şemaya sahip verileri işler. - Spark SQL, JSON, Parquet gibi çeşitli veri formatlarını destekler ve hem yapılandırılmış hem de yarı yapılandırılmış verilerle çalışabilir. 4. Entegrasyon: - Spark, diğer Spark bileşenleriyle ve dış sistemlerle (örneğin, Apache Kafka, Cassandra) daha iyi entegre olur. - SQL, MySQL, PostgreSQL, Oracle gibi yaygın DBMS'lerle uyumludur.

Veri işleme iznini kabul etmezseniz, kişisel verilerinizin belirli durumlarda işlenmesi yasa dışı hale gelir. Bu, haklarınızın korunması ve yasal yükümlülüklerin yerine getirilmesi açısından sorunlara yol açabilir. Ancak, veri işleme izni dışındaki hukuka uygunluk sebeplerinden biri varsa, örneğin bir sözleşmenin ifası veya veri sorumlusunun hukuki yükümlülüğünü yerine getirmesi gibi, kişisel verileriniz izniniz olmadan da işlenebilir.