Veriİşleme

Yapay zekâda model yönetimi, yapay zekâ modellerinin tasarımından, eğitilmesinden, test edilmesinden ve zaman içinde iyileştirilmesinden sorumlu olan süreçtir. Model yönetiminin bazı bileşenleri: Performans izleme. Veri kalitesi ve çeşitliliği. Model drift yönetimi. Bias ve adalet kontrolleri. Kullanıcı geri bildirimi ve uyarlama. Sürekli eğitim ve adaptasyon.

Excel'de pivot tablo oluşturmak için veri aralığı seçerken dikkat edilmesi gerekenler: Başlıklar: Veri aralığındaki her sütunun başlığı olmalıdır. Boş hücreler: Tabloda boş hücre bulunmamalıdır. Veri türleri: Sütunlar içinde veri türleri (sayı, tarih, metin) tutarlı olmalıdır. Dinamik aralık: Kaynak veriler büyüdüğünde pivot tablonun otomatik olarak güncellenmesi için dinamik bir aralık oluşturulabilir. Pivot tablo oluşturmak için bir hücre seçildikten sonra, "Ekle" menüsünden "Pivot Tablo" seçeneğine gidilir.

RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) ile ekrandan veri çekmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Bölgenin Seçilmesi. 2. Görsel Arama Ayarları. 3. Doğrulama. 4. Veri Çıkarma. Ayrıca, VooDoo RPA gibi platformlarda "Ekrandan Veri Çıkarma" özelliği bulunmaktadır. RPA, kodlama bilgisi gerektirmeyen, kullanıcı dostu bir teknoloji olup, fare tıklamaları ve tuş vuruşlarını kaydederek bot oluşturmayı sağlar.

Excel'de gruplandırmada alt alta toplama yapmak için ALTTOPLAM işlevi kullanılabilir. Bu işlevin kullanımı için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Formül yazma: `ALTTOPLAM(işlev_sayısı,başv1,[başv2],...)` şeklinde bir formül yazılır. 2. Bağımsız değişkenler: İşlev_sayısı: Alt toplam için kullanılacak işlevi belirten 1-11 veya 101-111 arası bir sayıdır. Başv1, başv2, ...: Alt toplamını almak istediğiniz aralık veya başvurulardır. 3. Örnek kullanım: `=ALTTOPLAM(9,A2:A5)` formülü ile A2:A5 hücrelerinin alt toplamının toplamı bulunabilir. Ayrıca, Excel'de veri sekmesindeki Anahat grubunda yer alan Alt Toplam komutu kullanılarak da gruplandırmada alt alta toplama yapılabilir.

Makro örneklerinden bazıları şunlardır: Çoklu sütun ekleme makrosu. Otomatik doldurma makrosu. Satır ve sütun otomatik ayarlama makrosu. Tarihli not defteri makrosu. Borçlu hesapları belirginleştirme makrosu. Makro örnekleri için aşağıdaki kaynaklar da incelenebilir: peakup.org; vidobu.ozyegin.edu.tr; bulearnpressbook.bogazici.edu.tr; ofisdata.com; vidobu.com.

Pivot tabloda boş satırları silmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Tüm PivotTable'ı seçme ve Delete tuşuna basma. Koşullu biçimlendirme kullanma. Satır etiketlerini filtreleme. Özel Git ile seçme ve silme. Makro kullanma. Boş satırları silerken veri kaybı riskini göz önünde bulundurarak, işlem öncesi dosyayı yedeklemek önerilir.

Yapay zekâ ile kullanılan bazı arşivler: Ankara Dijital Kent Arşivi (ADKA). lifebox. Yapay zekânın kullanıldığı bazı arşiv projeleri: ARCHANGEL. Yapay zekâ, arşivlerde belgelerin sınıflandırılması, indekslenmesi, özetlenmesi ve dijitalleştirilmesi gibi süreçlerde kullanılmaktadır.

Excel'de isim ve soyismi yan yana yazmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: & (ve) işleci. BİRLEŞTİR işlevi. ARALIKBİRLEŞTİR işlevi. Bu işlemleri uygulamak için, adları içeren hücreleri seçip, formülü yazarak sonuçları elde edebilirsiniz.

JSON dizisine eleman eklemek için JSON kütüphanelerinin sunduğu fonksiyonlar kullanılabilir. JavaScript'te `JSON.stringify()` yöntemi, nesneleri JSON formatına dönüştürmek için kullanılır ve bu süreçte diziye eleman ekleme imkanı sunar. Python'da `json` modülü, JSON verilerini işlemek için uygundur ve diziye eleman ekleme fonksiyonları içerir. Detaylı bilgi ve kod örnekleri için ilgili kaynakların incelenmesi önerilir.

ForEN ELT, İngilizce dilini öğretmeyi amaçlayan bir yayınevi olup, İngilizce Öğretmenliği (ELT) mezunları için çeşitli iş imkanları sunmaktadır. ForEN ELT mezunlarının yapabileceği işler: Eğitim Kurumları: İlkokul, ortaokul ve lise düzeyinde İngilizce dersleri verme, üniversitelerde İngilizce hazırlık programlarında veya dil bölümlerinde ders verme. Eğitim Yönetimi ve Danışmanlığı: Eğitim programlarının planlanması ve yönetilmesi, eğitim kurumlarına dil eğitimi programları geliştirme ve uygulama konusunda danışmanlık yapma. Yayıncılık ve İçerik Geliştirme: Ders kitapları, çalışma kitapları ve diğer eğitim materyallerinin yazılması, eğitim materyallerinin editörlüğünü yapma. Dil ve Kültür Danışmanlığı: Dil eğitimi ve kullanımı konusunda bireylere ve kurumlara danışmanlık sağlama. Eğitim Teknolojileri ve E-Öğrenme: Eğitimde teknolojik araçların kullanımı ve entegrasyonu konusunda çalışma, online eğitim programları ve kursları tasarlama ve yönetme. Ayrıca, ForEN ELT mezunları, dil kursları, üniversiteler, dil okulları gibi yerlerde öğretmenlik yapabilir veya özel ders verebilirler.

Spark Streaming, canlı veri akışlarını işlemek için şu şekilde çalışır: 1. Veri Alımı: Veriler, Kafka, Kinesis veya TCP soketleri gibi kaynaklardan gerçek zamanlı olarak okunur. 2. Mikro Partisyon Oluşturma: Gelen veriler, belirli bir zaman aralığına göre mikro partisyonlara ayrılır (örneğin, her 2 saniyede bir). 3. İşleme: Her mikro partisyon, dönüşümler (örneğin, filtreleme, gruplama) ve eylemler (örneğin, bir lavaboya yazma) için işlenir. 4. Çıktı: Sonuçlar, dosya, veritabanı veya konsol gibi bir lavaboya yazılır. 5. Hata Toleransı: Checkpointing özelliği ile durum kaydedilir, böylece başarısızlık durumunda veri kaybı önlenir. Spark Streaming, temel Spark API'sinin bir uzantısı olup, toplu iş ve akış iş yüklerini yerel olarak destekler.

XML'de havuzlama (pooling) işlemi hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, XML dosyalarını düzenlemek ve görüntülemek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Çevrimiçi araçlar: XML dosyalarını yüklemek ve görüntülemek için çevrimiçi web siteleri kullanılabilir. Metin düzenleyicileri: Notepad veya Microsoft Word gibi basit metin düzenleyicilerle XML dosyaları açılabilir. Microsoft Excel: Aşırı karmaşık olmayan XML dosyaları Excel'de açılabilir ve tablo biçimine dönüştürülebilir. Programlama dilleri: C# ve Java gibi programlama dilleri kullanılarak XML dosyaları düzenlenebilir.

Excel'de satır atlayarak veri almak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Formül kullanarak veri alma. KAYDIR fonksiyonu. Satır atlayarak veri alma işlemi, büyük veri setlerinde veri analizi ve işlem yaparken zaman kazandırır.

Drone ile harita yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Ekipman Hazırlığı: Drone ve yüksek çözünürlüklü kamera veya ek bir kamera hazırlanır. 2. Uçuş Planlaması: Uçuş, sabahın erken saatleri veya öğle sonrası gibi tam gün ışığında planlanır. 3. Veri Toplama: Drone ile belirli bir plan dahilinde yüzey fotoğrafları çekilir. 4. Veri İşleme: Çekilen görüntüler, Pix4D, Agisoft Metashape veya DJI Terra gibi haritalama yazılımları kullanılarak işlenir ve harita oluşturulur. 5. Son İşlemler: Veriler, uzman harita mühendisleri tarafından gereksiz veya hata oluşturabilecek verilerden arındırılır ve organize edilir. Drone ile haritalama işlemi, karmaşık altyapı projeleri veya orman içi uygulamalar gibi durumlarda LiDAR gibi farklı sensörlerin kullanılmasını da gerektirebilir.

Kinesis hem spor aleti hem de veri işleme platformu olarak farklı işlevlere sahiptir: Spor Aleti Olarak Kinesis: Güvenli Egzersiz: Sakatlanma riskini ortadan kaldırır. Çok Yönlülük: Birden fazla kas grubunu çalıştırır ve 360 derece hareket kabiliyeti sunar. Faydaları: Dayanıklılık, denge, esneklik ve kuvvet geliştirir; kilo vermeye ve duruş bozukluklarını düzeltmeye yardımcı olur. Veri İşleme Platformu Olarak Kinesis (AWS Kinesis): Gerçek Zamanlı Veri İşleme: Büyük verileri hızlı bir şekilde işleyerek analiz etme imkanı sunar. Özellikler: Yüksek dayanıklılık, çoklu uygulama desteği, veri değişmezliği ve ölçeklenebilirlik sağlar.

Decoding (çözme, şifre çözme) işlemi, şifrelenmiş veya sıkıştırılmış verilerin orijinal, okunabilir veya kullanılabilir formuna geri dönüştürülmesi sürecidir. Bu süreç, çeşitli alanlarda, örneğin medya akışı, ağ iletişimi ve metin işleme gibi alanlarda bilgilerin doğru bir şekilde yorumlanmasını ve görüntülenmesini sağlar. Bazı decoding örnekleri: Video ve ses dosyaları: H.264, H.265, VP9 veya AV1 formatlarında kodlanmış videoların oynatılabilmesi için çözülmesi gerekir. E-posta ekleri: Base64 formatında kodlanmış eklerin, açılmadan önce çözülmesi gerekir. Ağ verileri: Şifreli internet trafiği, bir VPN istemcisi tarafından çözüldükten sonra kullanıcıya gösterilir. Metin: UTF-8 decoding, web tarayıcılarının çok dilli içerikleri doğru bir şekilde görüntülemesini sağlar.

Nitelik azaltma yöntemleri şu şekilde sıralanabilir: Veri küçültme. Veriyi farklı şekillerde gösterme yöntemleri: Parametrik. Parametrik olmayan. Nitelik seçme. Nitelik birleştirme. Veri sıkıştırma. Veri ayrıştırma ve kavram oluşturma. Örnekleme.

Metni sütunlara dönüştürme özelliği, bir hücrede birden fazla bilgiyi barındıran verileri, belirli bir ayırıcıya göre ayrı sütunlara bölmek için kullanılır. Bu özellik şu durumlarda işe yarar: CSV verileri. Ad ve soyadı ayrımı. E-posta bilgileri. Tarih ve saat verileri. Adres verileri.

Yapay zeka nişangahı hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, yapay zekanın genel olarak ne işe yaradığı hakkında bilgi verilebilir. Yapay zeka, insan zekasını taklit ederek belirli görevleri yerine getiren bilgisayar sistemleridir. Yapay zekanın bazı kullanım alanları: Sağlık sektörü: Hastalık teşhisi, ilaç geliştirme, tıbbi görüntü analizi. Finans: Algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti, kredi değerlendirme. E-ticaret: Kişiselleştirilmiş ürün önerileri, müşteri hizmetleri chatbotları. Otomotiv: Otonom araçlar, trafik analizi. Eğitim: Akıllı öğrenme sistemleri, kişiselleştirilmiş eğitim içerikleri. Savunma ve güvenlik: Yüz tanıma sistemleri, tehdit analizi. İçerik üretimi: Metin, görsel ve video oluşturma.

Excel'de aynı verileri çoğaltmak için kullanılabilecek bir formül bulunamadı. Ancak, Excel'de veri birleştirme işlemleri için aşağıdaki formüller kullanılabilir: BİRLEŞTİR işlevi. & (ve işareti) operatörü. CONCATENATE fonksiyonu. Ayrıca, Excel'de aynı değerleri birleştirmek için "Kopyala Yapıştır Özel", "Eşsiz Değerler" özelliği veya VBA makroları gibi yöntemler de bulunmaktadır.