BT101: Bilişim & Teknoloji Günceleri, Sayı 4

Elektrikli Araç Pişmanlık mı? 5 Aylık Deneyimimden Kesitler

Son beş aydır elektrikli bir araç kullanıyorum. Çevremden en sık duyduğum iki soru şuydu: “Pişman mısın?” ve “Uzun yolda yolda kalma korkusu yaşamadın mı?”. Bu soruların arkasındaki ön yargıları bizzat deneyimleyerek çürütme fırsatı buldum ve bu yolculuğumun ana hatlarını sizlerle paylaşmak istedim.

Aracı ağırlıklı olarak İstanbul’da şehir içi kullanım imkanım oldu. Şehir içinde en büyük rahatlığım, evde 220V prizle şarj edebiliyor olmam. Akşam aracı park edip şarja takmak, sabah dolu bir batarya ile güne başlamak, benzin istasyonu arama veya yakıt fiyatlarını takip etme derdini tamamen ortadan kaldırdı. Bu basit alışkanlık, şarj endişemin şehir içi kullanımda ne kadar yersiz olduğunu gösterdi..

yazının devamı burada..

Ekip Kurarken Güven mi Performans mı?

Bir ekip kurmak için önceliğiniz ne olurdu? Hızlı sonuç getiren ancak güvenilmez bir deha mı, yoksa güvenilir ancak “iyi” performans gösteren bir takım oyuncusu mu? Bu durumla iş hayatında pek çok kez karşılaştım, eminim birçok ekip yöneticisi de bu ikilemi deneyimlemiştir.

Amerikan donanmasının özel birliği olan Navy SEALS’in bu konuya açıklık getiren ünlü bir prensibi var. Bu birliğin komutanları bir operasyon için ekip kurarken, sadece fiziksel yetenekleri ve atış becerilerini değerlendirmez, onlar için asıl önemli olan..

yazının devamı burada..

Serverless vs. PaaS: Hangisi Sizin İçin Daha İyi?

Günümüzde bulut mimarileri, geliştiricilere sunucu yönetimi karmaşasından kurtulma vaadi sunuyor. Ancak hashtag#PaaS (Platform as a Service) ve hashtag#Serverless arasındaki seçim, projenizin ölçeklenebilirliğini, maliyetini ve operasyonel yükünü doğrudan etkiliyor. Peki hangisi sizin için doğru tercih?

yazının devamı burada..

 Yapay Zekadan Daha Fazlası: LLM’leri Gerçek İş Ortağına Dönüştürmek

Telefonumuzda ChatGPT’yi açtığımızda aslında dev bir yapay zeka sisteminin sadece küçük bir penceresini görüyoruz. O pencerenin ardında, günümüzün en heyecan verici teknolojilerinden biri yatıyor: LLM, yani “büyük dil modeli”.

🧠 LLM Nedir?
LLM’ler, milyarlarca kelimeyle eğitilmiş devasa yapay zeka modelleridir. İnsan dilini anlamak, üretmek ve bağlam içinde mantıklı yanıtlar vermek için tasarlanmışlardır. GenAI dediğimiz üretken yapay zekanın kalbi tam olarak burası. LLM’ler sayesinde metin yazabilir, özet çıkarabilir, kod üretebilir, hatta şiir bile yazabilirsiniz. Bu yeteneklerin arkasında sadece büyük veri değil, aynı zamanda üç kritik yapı taşının uyumlu çalışması var: Prompt Engineering, RAG, ve Fine-Tuning..

yazının devamı burada..

 Milyonlarca Hücre Arasından Tek Bir Kanser Hücresini Yakalamak!

Tıp eğitimi almış biri değilim; ancak bu hastalıkla çok yakından yüzleşmiş biri olarak konuyla derin bir ilgim var. Prof. Dr. Mehmet Toner’in çalışmasını hem bilimsel değeri hem de taşıdığı umut açısından son derece kıymetli buluyor, bu nedenle paylaşmak istiyorum.

Kanserin en sinsi özelliklerinden biri, metastaz yapma potansiyeline sahip Sirküle Tümör Hücrelerinin hashtag#CTC kan dolaşımına karışmasıdır. Ancak bu hücreler, bazen milyonda bir oranda olabilir.

Prof. Dr. Mehmet Toner ve ekibi, geliştirdikleri CTC-Chip ve iChip teknolojileri ile imkânsızı gerçeğe dönüştürerek, 30 milyon sağlıklı hücre içerisindeki 1 adet kanserli hücreyi bile tanıyıp belirleyebiliyor..

yazının devamı burada..

 Kurumsal Uygulamaları Şehirler Arası Aktif-Aktif Çalıştırmak Hayal mi Gercek mi?

Kurumsal IT dünyasında en sık duyduğum taleplerin başında “İstanbul ve Ankara’daki veri merkezimizi aktif-aktif kullanalım, veritabanını her ikisinde de aktif çalıştırıp OLTP işlemlerini eş zamanlı yönetelim” talebi daima açık ara önde geldi. Bu talep, teoride kusursuz bir iş sürekliliği hayali sunsa da, pratikte altyapı sistem yöneticilerinin (DBA, veri depolama yönetimi, network yönetimi, sunucu yönetimi,..) anlatmakta zorlandığı konulardan birisi. Peki neden?

yazının devamı burada..

 Yapay Zeka Sistemlerinin LLM’leri: Yeni Nesil İşletim Sistemleri mi?

Geçen gün Andrew Karpathy’nin bir videosuna denk geldim, yaptığı analiz çok ilginç geldi, “büyük dil modellerine yani LLM’lere sadece birer model olarak bakmak büyük hata” diye söze başlayıp, LLM’lerin yeni bir işletim sistemi türü olarak görülebileceğini söylüyordu. Karpathy’nin metaforu, LLM ekosistemini geleneksel bilgisayar mimarisiyle şaşırtıcı bir şekilde eşleştiriyor:

• LLM ➡️ İşlemci (CPU)
• Bağlam Penceresi ➡️ Bellek (RAM)
• Araç, bellek ve görev yönetimi ➡️ İşletim sistemi (OS)

Bu yeni ekosistem, tıpkı 90’ların bilgisayar dünyası gibi gelişiyor..

yazının devamı burada..

 KURUMSAL MİMARİNİN EVRİMİ: YAPAY ZEKA MİMARLARI

Kurumsal mimari (Enterprise Architecture), bir organizasyonun iş hedefleri ile teknoloji stratejisini uyumlu hale getiren üst düzey bir planlama disiplinidir. Kurumsal mimarlar, tıpkı bir şehrin imar planını çizen mimarlar gibi, bir şirketin tüm IT altyapısını, uygulamalarını, verilerini ve iş süreçlerini bütüncül bir şekilde analiz eder ve tasarlar. kurumsal mimari, bir şirketin teknoloji ekosisteminin sağlam, sürdürülebilir ve geleceğe hazır olmasını sağlar..

yazının devamı burada..

 Kurumsal Veri Depolamada En Iyi RAID Seviyesi Hangisi: Performans, Guvenlik ve Maliyet

Verinin altın çağını yaşadığımız bir dönemde, beklenmedik bir disk arızası, iş sürekliliğinizi bir anda durdurabilir. Bu yazıda, veri kaybı ve sistem kesintisi riskine karşı en etkili kalkanlardan biri olan hashtag#RAID teknolojisinin derinliklerine ineceğiz. RAID’in sunduğu performans artışından, veri güvenliğine kadar, kurumsal depolama altyapınızı nasıl daha güçlü ve dirençli hale getireceğinizi keşfedeceğiz..

yazının devamı burada..

 Yapay Zeka Bir Takim işi: Geleceğin Yapay-Zeka Dünyasında Senin Rolün Ne?

Bir süredir Yapay Zeka rüzgarı esiyor ve kariyer rotasını bu yöne çevirmek isteyenlerin mutlaka dikkatini çektiği bir detay var: “YZ iş ilanlarının çoğu neden veri bilimci arıyor?” Evet, kurumsal dünyada YZ pozisyonlarına bakınca, sanki tüm kapılar veri bilimi kökenlilerine açılıyormuş gibi görünebilir. Ama resmin tamamı bu mu?

Neden Veri Bilimi? YZ’nin Ham Maddesi Veri Oldugu İçin mi?
Yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) modelleri, adeta yaşayan organizmalar gibi, veriyle beslenerek öğrenirler. Bir YZ modelinin “zeki” olabilmesi için, büyük, temiz ve anlamlı verilere ihtiyacı vardır. İşte tam bu noktada veri bilimciler sahneye çıkar:

• Veriyi toplarlar, temizlerler ve analiz ederler.
• İş problemine uygun algoritmaları seçer, modelleri eğitir ve optimize ederler.
• Veriden elde ettikleri içgörüleri iş kararlarına dönüştürürler.

Peki, Resmin Tamamı Bu mu, YZ Bir Takım İşi Değil mi?
YZ projeleri sadece modelleri eğitmekten ibaret değildir. Bir YZ modelinin gerçek bir iş değerine dönüşebilmesi için üretim ortamına taşınması..

yazının devamı burada..