hesabın var mı? giriş yap

  • izlerken ciddi anlamda keyif veren, akıp giden, oyunculukların ve oyuncuların muhteşem olduğu, varoluşçuluğa şairane bir bakış atan dizidir.

    akşam ve yahut geceye yakın işten eve geldiğinizde biranızı* alıp sakin sakin izleyip yeri geldiğinde tebessüm edip küçük semavi nüanslar eşliğinde çakırkeyf olacağınız bir dizi olmuş.

    onca dizi çöplüğü içerisinde sizi gerçekten '' ulen keşke bu kadar çabuk bitmeseydi '' moduna sokacak olan dingin ve sanatsal yoğunlukta olan, ince espirilerini görmeye çalışacağınız, tasvirlerin karikatür tadında olduğu, izlettirirken hafifletici sebeplerle sorgulatan dizi olup kitabını da okumayı düşündürendir.

    şahsi puanım: 8,7/ 10. ( diziler klasmanında )

  • ben 38 yasinda, kimya ögretmeni bir genç bayanim. üç ay kadar önce
    kismetim açildi ve iyi niyetli bir gençle tanistim. geçen hafta da nisanlandik. mutluluktan uçuyordum ki dün laboratuarda korkunç
    bir sey kesfettim.nisanlimin bana aldigi yüzügü denemek için civaya attim ve maalesef yüzdü. halbuki saf altinin özgül agirligi civaninkinden fazla, yüzügün batmasi gerekirdi. demek bana aldigi yüzük saf altin
    degil, öyleyse sevgisi de saf olamaz. simdi ben bu civayi nisanlimin yemegine koyup bu isi bitirmeyi düsünüyorum,
    ne dersiniz?

    güzin abla' nin cevabi :

    arsimet'in hayatiniza her yönüyle vakif oldugu anlasiliyor. yalniz
    yüzey gerilimini hesaba katmamissiniz, civanin yüzey gerilimi
    suyunkinden çokdaha fazladir, böylece kendinden agir cisimleri de, kaldirabilir, çünkü o cisim batarken ortaya çikartacagi yüzey için
    harcamasi gereken enerji, kendi potansiyel enerjisinden fazla olabilir. ayrica civanin saf olmama ihtimali de var, o yüzden ani kararlar vermeyin derim.

    *

  • laik bir ülkede devletin bir kurumunun böyle bir üslupla konuşması ancak ve ancak alay konusu olur. bu ülkede farklı dini inanca sahip veya inançsız insanlar bunu hakaret olarak algılayamaz mı kim çoğunluktaysa onun dinini geçerli sayan bir devlet olmaz olursa yarın ateistler çoğaldığında camileri kapatmayı kendisine hak görür o zaman bana saygı duyun diye ağlayamazsın. devletin dini olmaz, devletin hastanesi dini bir üslupla konuşamaz bu müslümanların kendi haklarına vurduğu bir darbe olur. laiklik inanançsızlardan çok inananların sigortasıdır.

  • sabah nihat sırdar'dan duydum, şaka sandım, araştırdım gerçekmiş; ulaştırma bakanlığı 3 büyük şehirde metro yapımlarına aktaracağı kaynağı açıklamış:

    istanbul'a aktarılacak kaynak: 3,2 milyar tl
    ankara'ya aktarılacak kaynak: 1,1 milyar tl
    izmir'e aktarılacak kaynak: 30 bin tl

    geçtim milyarı, milyon bile değil. 30 bin tl. şaka gibi.
    sonra izmir köy, izmir gelişmiyor.
    sen hükümet olarak türkiye'nin en çok vergi veren 3 şehrinden biri olan izmir'den vergileri toplarken ondan topladığın vergileri izmir'e değil de başka şehirlerin kalkınmasına harcarsan, izmir'i cezalandırır, ve yatırım, yardım yerine köstek olursan izmir tabii ki ilerlemez. tüm izmirlilerin bu cezalandırmayı, bu kinci tutumu görmesi ve tepkisini koyması lazım.

    kaynak:

    (bkz: https://tr.sputniknews.com/…ul-milyar-izmir-bin-tl/)

    ayrıca:

    (bkz: izmir/#35655582)

  • "bizim gibi kadınları çok takdir ediyorum ben. çalışıp kendi parasını kazananları." beyanatıyla beni acı içinde bırakmış olan kadın. gören de 12 saat fabrikada çalıştı, kadın haliyle çocuk okuttu, dimdik ayakta kaldı sanır. kadınlığı bebek taklidi yaparak ifade eden birinin, "tek taşımı kendim aldııım" hezeyanı kadının tek başına ayakta durabilmesi mevzusunda ne kadar muhatap alınıyor bilmiyorum ama ben kendisini muhatap almak yerine, onu övmek yerine fabrika işçisi emekçi ablaları överim, onların arkasına takılırım.

    abla yemin ederim içimi parçaladın ha, kadınlığın gururusun yemin ediyorum. reklam müziği ve yabancı müzisyenlerden alınmış bir tavırla müzik yapmak ne kadar zor, ne kadar zorlu bir iş. "o beni prenses peri sanıyoooooo." diye şarkı yapıyorsun arkadaş. alternatif kitleden bazı insanlar da "ya bu herhalde değişik ya, iyidir destekleyelim." diyorlar da kendine yer buluyorsun. bir de işte "biz böyleee tek başımızaaa, dimdik ayaktaa kaldık yaaa, çok süperiizzz, gideyim iki panda dansı yapayım, daha da özgürleşeyim." tripleri, bak 15 yaşında kardeşim var, o yapsa "ya git be" derim.

    bir de kendini överken fazla ego kusmamak için yanına aldığı, "bizim gibi" örneğindeki diğer kadın da sertab erener ha, o yani. kendisini sertab erener gibi biriyle eş değerde başarılı görüyorsa, panda dansına devam etsin bence.

  • afgan güzellemesi okudunuz.

    ülkemde sistematik olarak demografik darbe yapılıyor, sorun sadece afgan mülteci sorunu değil. bu ülke kendi vatandaşlarına iş fırsatı yaratamazken bu insanlar kayıt dışı istihdam ediliyor. ülkenin dili bozuluyor, istanbul'da her yer arapça tabelalarla doldu. suç oranları daha da arttı. bizim kendi sorunlarımız bize fazla gelirken bir de bunların sorunlarıyla uğraşıyoruz. o yüzden;

    (bkz: ülkemde afgan istemiyorum)

  • en azindan yakin gelecekte gercek olmayacagini dusundugum onerme.

    halen bilgisayar ile goru* alaninda doktora yapiyorum, elektrik-elektronik muhendisiyim. tum bu alan, 2012 yilindan bu yana, kamuoyu nezdinde yapay zeka adi altinda parlatilan derin ogrenme* adi verilen teknik tarafindan domine edilmis durumda, ben de yalnizca derin ogrenme calisiyorum. cikan neredeyse her yeni algoritma derin ogrenme tabanli ve derin ogrenme tabanli olmayan algoritmalardan cok daha iyi performans gosteriyor. once isterseniz "yapay zeka" olarak nitelendirilen metodun ne oldugundan kisaca bahsedeyim devaminda neden bunun tip doktorlugunun alternatifi olamayacagini dusundugumu aciklayacagim.

    derin ogrenme, lineer ve lineer-olmayan donusumlerin birbirini izledigi kompleks bir matematiksel fonksiyon. bu fonksiyona ait parametreler* var. bu parametreler, daha onceden insan eli ile isaretlenmis veriler kullanilarak "ogreniliyor". ornek uzerinden anlatayim: elimizde yuz adet hayvan olsun. bu hayvanlar ya kedi, ya da kopek olsun. her bir hayvanin boyunu, kilosunu ve yasini olcelim, olcerken de hangisinin kediye, hangisinin kopege ait oldugunu bir kenara not edelim. daha sonra, bir kompleks matematiksel fonksiyon uyduralim (tabii ki matematiksel olarak anlamli dizayn oruntuleri var). bu fonksiyona ait ayarlanabilir parametreler olsun. ıste "ogrenme" fazinda, biz bu fonksiyona bu boy-kilo-yas verisini gosterecegiz ve bu fonksiyon bize rastgele bir cikti verecek. daha sonra da, parametreleri ayarlayarak, istedigimiz ciktiyi vermesini saglayacagiz. diyelim ki, kopek icin 1, kedi icin 0 sayilarini cikti vermesini istiyoruz. gosterdigimiz ornekler ile, olmasi gereken ciktiyi bildigimiz icin matematiksel optimizasyon metotlarini kullanarak uygun parametreleri belirliyoruz. daha sonra, kediye mi kopege mi ait oldugunu bilmedigimiz bir boy-kilo-yas verisi geldiginde, elimizdeki fonksiyonu, ogrenilmis parametreler ile calistiyoruz ve algoritma bize bir cikti veriyor. bu cikti, 0.5'in altinda ise, bilinmeyen ornegin bir kediye, ustunde ise kopege ait olduguna isaret ediyor. ıste, yapay zeka olarak adlandirilan derin ogrenme bu sekilde calisiyor.

    simdi gelelim neden derin ogrenmenin tip doktorlugunu neden yok edemeyecegine. bunun sebeplerini su sekilde siralayabilirim:

    1) derin ogrenmenin verdigi kararlar aciklanamaz. bu kisim oldukca onemli. derin ogrenme, bazi tip ile ilgili gorevlerde gercekten iyi bir performans sergiliyor. kimi zaman, deneyimsiz doktorlardan daha basarili patolojik tani koyabilmekte. ancak, mevcut hali ile, verdigi bir karari neden verdigi bilgisine ulasilamiyor. bir insana soruldugunda, burada bir ben* var ve ben bu benin seklinin yuvarlak olmamasindan ve icinde ton degisimleri olmasindan dolayi bunu supheli goruyorum aciklamasini alabilirsiniz. bir derin ogrenme algoritmasi ise size sadece suphelilik olasiligi gibi bir sayi verecektir. ıste bu yuzden halen, dunyanin ileri gelen saglik kuruluslari, derin ogrenme algoritmalarinin direkt olarak tibbi cihazlarda kullanimasina karsi cikiyor. tip temkinli yaklasilmasi gereken bir alan. yapilmasi muhtemel hatalarin bile neden yapildigina dair aciklama getirmenin onemli oldugu bir alan. daha aciklanabilir sonuclar alinana degin, derin ogrenme muhtemelen size tani koymayacak.

    2) suclanabilirlik. diyelim ki hastaneye gittiniz ve radyolojik muayene neticesinde riskli bir kitle tespit edildi. derhal biyopsi alindi ve patoloji laboratuvarina gonderildi. makroskopik incelemeden sonra patolog bu biyopsiyi mikroskopta incelenecek sekilde hazirladi ve boyadi. devaminda dunyanin en iyisi olan bir derin ogrenme algoritmasi mikroskopik fotograflari inceledi ve bu kitlenin iyi huylu olduguna karar verdi. diyelim ki, yanildi ve siz oldunuz. bu durumda kimi suclayacagiz? biyopsiyi hazirlayan doktoru mu, algoritmayi hazirlayan muhendisi mi, yoksa ogrenme icin kullanilan veri setini olusturan kisileri mi? cevap bunlarin hicbirisi, cunku bu sorunun bir cevabi yok. benzer bir durum surucusuz araba icin de gecerli. bu arac hatali bir karar verip, aslinda onlenebilecek bir kazayi yaptiginda, aracin icindeki yolcuyu suclayamazsiniz. bu hukuki cikmaz onemlidir ve derin ogrenme tabanli algoritmalarin gundelik hayatimiza girisini onemli olcude yavaslatmaktadir.

    3) derin ogrenme insanin isaretledigi veriden ogrenir. ınsanin isaretledigi veri hangi bilgiyi isaret ediyorsa, derin ogrenme onu ogrenir, dogru veya yanlis olmasi fark etmez. ornegin bir radyologun kolayca yakalayabilecegi bir kist, ogrenme datasinda yanlis isaretlenmis ise, derin ogrenme bu yanlisi ogrenebilir. ogrenmeyebilir de. aciklayamiyoruz (bkz: madde 1). ayrica, insanin isaretledigi veriden ogrenen bir algoritmanin, insandan daha basarili sonuc vermesi beklenmez. verse bile bunu tespit edemeyiz, cunku test icin kullanacagimiz veriler de bir insan tarafindan isaretlenmis olacak.

    4) derin ogrenme tibba dair bir takim rutin isleri devralabilir, ama bu tip doktorlugunu bitirecegi manasina gelmez. belki istihdam edilmesi gereken doktor sayisi bir miktar azalabilir, ancak her tip ana bilim dalinda arastirma yapacak, ya da hic olmazsa derin ogrenme icin kullanilacak verileri isaretleyecek insanlara ihtiyac olacak.

    5) genelleme yetenegi. halen en iyi algoritmalarin dahi genelleme yetenegi sinirli. ornegin, diyelim ki, bir hastanede calisan radyoloji uzmani bir doktor, kendi hastanesindeki y marka mr cihazinin goruntuleri ile calisiyor. ancak bu doktor baska bir hastanedeki z marka mr cihazinin sonuclarini da, bu markaya ait sonuclara daha once bakmamis olsa dahi anlayabilir ve performansinda ciddi dusus olmadan dogru taniyi koyabilir. aynisini bir derin ogrenme algoritmasi icin soylemek oldukca zor. dunyadaki tum mr cihazlarinin goruntulerini ogretseniz dahi, halen en guclu algoritmalar bile, veri seti spesifik ogretilmis versiyonlarindan kotu calisiyor.

    tum bu etkenler degerlendirilince, yakin gelecekte derin ogrenmenin doktorlugu yok edecegini dusunmuyorum, ki verdigim ornekler ozellikle yok olacagi dusunulen tip alt dallarina ait. eger illa bir doktor grubu issiz kalacaksa bu, teknolojiye ayak uyduramayan, onunla calismayi kaldiramayan grup olacak. cunku derin ogrenmenin avantajlarini kullanmayi bilen bir hekime kiyasla cok daha dusuk verimlilik saglayabilecekler.

  • tutmayacak telefon. bi kere bunun arkadaş ortamı var, sevgilisi var, ailesi var var oğlu var.

    -ooo yeni telefon yapmışız
    +aldık bişe ya
    -ne abi onun markası
    +telefon işte ya aldım öyle
    -markası ne markası
    +işlemcisi iyi diyolardı aldık ya
    -markası ne olum bunun
    +vestel :(

    bak oldu mu? olmadı.

  • event horizon telescope, kısaca eht, bir kara deliğin ilk görüntüsünü yakalamanın amaçlandığı uluslararası bir proje.

    teleskop sözcüğünü duydunuz diye de aklınıza öyle hemen hubble, james webb tarzı bir şey gelmesin. buradaki sistem very-long-baseline interferometry, yani astronomik bir radyo kaynağından gelen bir sinyalin dünya üzerindeki birçok radyo teleskopunda toplanması. vlbi tekniğini rusların da kullanmışlığı var. örnek olarak: (bkz: radioastron) veya diğer adı ile (bkz: spektr-r)

    görüntülenmesi hedeflenen karadelik ise sagittarius a. "daha yakında karadelik yok muydu?" derseniz vardı, ama bir karadeliğin boyutunda yalnızca uzaklığın değil kütlenin de önemi var. bu açıdan bakıldığında da sagittarius a gözlenme kolaylığında yine ön sırada.

    teknik ise, basitçe şu şekilde:

    özdeş radyo teleskopları, yıllardır dünyanın en kuytu köşelerinden bile veri alıyor. antarktika da buna dahil. burada da sözü edilen, bir uzay teleskobundan ziyade dünyanın dört bir yanındaki radyo teleskopları ile oluşturulan bir ağ. hayal edebileceğiniz gibi, bu şekilde oluşturulan sanal teleskobun çapı, dünyanın çapı kadar oluyor. peki bu neden önemli?

    çünkü bir teleskopun çözünürlüğü temelde iki etmene bağlı:

    1) gözlemlediği ışığın dalga boyu.
    2) çapı

    haliyle vlbi'in artısı, hem bu kadar büyük bir çapı ez bir eforla sağlayabilmesi, hem de bakacağı radyo dalga boylarına göre optik bir teleskoptan daha avantajlı olması.

    gözlem zevk için yapılmıyor, amaç einstein'ın genel göreliliğini bir kez daha test etmek.

    ps: büyük gün geldi, görüntü servis edildi. fakat bu görüntü m87'ye ait, sagittarius a'ya değil. belki daha sonra başka kara delikleri de görürüz.