[ Paticik.com | Forum | Kullanici Sozlesmesi | Üye Ol ]
» Forum Gezgini ... Üye Ol / Giris Yap
FORUM.PATICIK.COM
[ FORUM ANASAYFA ]  

[ Yeni Konu ] [ Mesaj Yaz ]
bagli degilsiniz: | Giris Yap | Üye Ol |
|+ Paticik.com Forumları
|-- |+ / Eğitim
|-- |-- |+ Udemy + SQL + Big Data...
Yazar RSS Konu: Udemy + SQL + Big Data {1890}
Syf: ««/ 2 »»   [ A ]
Üye
medal 1k medal 5k medal 10k
ID § 15 Jul 2017, 14:00    [ Alintila ] [ Özel Mesaj ] [ Albüm ]
muthis yonlendirici oldu sagol.

AI ustune master yapicam da biraz onbilgi ile gideyim diyorum.
Coursera'da bakayim aciksa kurs yardiririm smiling smiley

s.e.n.k.o Sucuk Ekmek Ne Kadar Oldu
Üye
medal 1k medal 5k medal 10k
ID § 15 Jul 2017, 17:00    [ Alintila ] [ Özel Mesaj ] [ Albüm ]
Alinti
Phoenixlin
.

Ne guzel anlatmis adam yau. 👍 machine learning ile ilgili
Bi topik acip bizi egitsene smiling smiley bende spark ile bu ise
Girmek istiyorum, sirf bunun icin scala ve Python ogrenmeye basladim.

Ardindan tensorflow kurcalama planlarim var ama
Su anda bunlar bana keyword lerden ibaret :/
Üye
medal 1k
ID § 15 Jul 2017, 17:14    [ Alintila ] [ Özel Mesaj ] [ Albüm ]
Scala'ya gerek yok. Ben scala biliyorum, o yüzden seçilmiş kişiyim mastürbasyonuyla ilgilenmiyorsan machine learning için çok mantıklı bir dil değil(courserada vakti zamanında dersini full puan toplayarak bitirdim bu arada).

Python öğrenmek atla deve değil bir de. Yıllardır Java'yla uğraşan biri olarak Java'da oturup NLP platformu projesinde de yer aldım; ama şu an bakıyorum resmen embesillik yapmışız. Belki 30k satır kod yazdık ama aynı işi Python'da herhangi bir library kullanarak (tensorflow/pytorch) hem daha kısa sürede hem de GPU destekli yapabilirdik.

Hani aynı anda hem Python hem de Tensorflow/Pytorch öğrenmek istersen; basic machine learning/deep learning eğitiminden geçip stanford'ın cs231 dersinin ödevlerine atla direk. Hatta yanlış hatırlamıyosam 1 sene önceye kadar pure pythonla deep learning architecturelarını kodlatıyolardı. Şu sıralar onlar da tensorflow'a ve pytorch'a geçti ödevlerde.

Bu basamakları geçtikten sonra da Bayesian Deep Learning'e gelin hep birlikte Bayes'in 7 sülalesine küfredelim =)
Üye
medal 1k medal 5k medal 10k
ID § 15 Jul 2017, 17:39    [ Alintila ] [ Özel Mesaj ] [ Albüm ]
ya benim kurcaladigim kadari ile (tabi cahilim bu konuda hala)
tensorflow, array, matrix ve tensorler uzerinden ilerlerken, tree tarzi bir lerning model cikarmiyor. o yuzden GPU ile yardiriyor.

bunun disinda spark ise (ML modulunden bahsediyorum tabi) tree model'e odaklansmis durumda. yani bu konuda tam bir silverbullet yok sanirim.

ben business domain olarak ta, spark in ML modulu ile baslamak istedim, onu kafamda oturtunca digerlerine gecerim diye dusundum. cunku belli bir noktadan baslayip kullaniciyi hedef noktaya goturecek bir model kafamda tasarladigim.

o platformda scala'yi adamlar first class citizen olarak bellemisler, hatta ne yalan soliyim ben java'dan daha cok begendim. verilen ilk ornekler onun uzerinden oldugunda onu ogrenmek istiyorumki, tekrardan dilin syntax'i cok istah acici.

azili bir C# ci olarak, java kodu bana azeri turkcesi gibi geldiginden ondan pek sikinti yasamiyorum ama, sole bi karsilastirinca adamlar scala'yi java'nin phyton'u olsun diye cikarmislar sanki smiling smiley basit syntax yapisi, kolay kullanimi vs.

verdigin konulari bir arastiralim, sen yetkili bi abiye benziyosun, kaybolma ortalardan pls, seni durtelim arada smileys with beer spinning smiley sticking its tongue out
Üye
medal 1k
ID § 15 Jul 2017, 18:09    [ Alintila ] [ Özel Mesaj ] [ Albüm ]
(Bildiğim kadarıyla) Spark'ın özelliği data processing'i hızlı bir şekilde yapabilmesi. Big data sahibiysen ya da canlı ortamda sistemine sürekli data akıyorsa kullanıyorsun. Data processing için bunu kullanırken haliyle SparkML'i kullanmak mantıklı gibi. Ancak, benim anladığım SparkML öyle ben kendi machine learning algoritmamı yazıyım ve Spark üstünde çalışsın türü bir şey değil. İçinde algoritmalar var ve sen sadece elindeki datayı bunun üzerinde process ediyosun. Ayrıca GPU üzerinde çalışmaması direk gözümde -1000 puan.

Tensorflow/Pytorch/vs. ise direk machine learning (aslında deep learning desek daha mantıklı) algoritmalarını tasarlaman ve çalıştırman için var. Açık konuşmak gerekirse bu librarylerin biriyle tasarladığım bir algoritmayı bugüne kadar hiç productiona çıkarmadım; o yüzden bu konuda ne gibi dezavantajları var bilemiyorum.

Ancak bu machine learning dediğin şeyin zaten production ortamında da olmasına çok gerek yok. Online (anlık gelen data ile) training yapmayacaksan, machine learning algoritman her zaman arka planda bir yerde durabilir. Sen de istediğin zaman yeni datalarla bu algoritmayı tekrar train edebilirsin ve çıkan model dosyasını sadece productionına bir resource olarak atarsın. Bunun en basit örnekleri de snapchat, instagram gibi suratınızı takip edip onun üstüne çük mük koyan uygulamalar. Bu uygulamalar sizin videonuzu görünce arka planda hemen machine learning algoritması çalıştırmıyor. Sadece sistemdeki model dosyasından ihtiyacı olan parametreleri kullanıp; suratınıza uygun çükü oturtuyor =)
Üye
medal 1k medal 5k medal 10k
ID § 17 Jul 2017, 15:41    [ Alintila ] [ Özel Mesaj ] [ Albüm ]
orda yanlis bi anlasilma olmus, tensorflow first class citizen olarak GPU u kullaniyor, localde test eden fakirler icin CPU'a fallback yapiyor demek istemistim.

Spark ML'i de zaten GPU uzerinde kullanilmasini tavsiye ediyolar. zaten mantiken buffer'in genis olmasi gereken yerde, bu sekilde istenmesi sasirtmadi.

surda coguzel bi makaleye denk geldim

[databricks.com]

tensorflow spark uzerinde calisabiliyomus, bu tam bi tasta iki kus olayi.




bu arada phyton'a basliyim dedim, dil resmen so good to be true.
ingilizce paragraf okuyorum zannettim lan sdfsf

ilk olarak paticik troll/spam filter yazalim bi tane tongue sticking out smiley burda deli input var nasi olsa hahah.

1 defa güncellendi. Son güncelleme 17/07/2017 15:44 tarihinde reyou tarafindan yapilmistir.
Üye
medal 1k
ID § 17 Jul 2017, 19:22    [ Alintila ] [ Özel Mesaj ] [ Albüm ]
Ya işin şey boyutu var, Spark dediğin elindeki kallavi datayı handle edebilmen için var kolay bir şekilde. Hani mantıken zaten sparkla başlayıp tensorflow'la devam eden bir pipeline yapabilmen lazım her türlü. Onun haricinde tensorflow'un kendisi Spark'sız da distributed çalışabiliyor en nihayetinde(ki bunu da googledan başka kullanan yoktur heralde. En azından benim distributed kullanabileceğim bi computing farm'ım yok =)). Tabii Sparklı distributed training hızı, Tensorflow'un native distributed çalışmasına göre ne kadar speed up sağlar o konuda bir araştırma yapmadım. Benim sadık yarim tek tabanca Geforce 970M'im =)

Bir de tabii google'ın TPU (tensor processing unit) hardwareleri var ki adından da anlayacağın üzere direk olarak tensorflow hızlandırıcısı; ama öyle bir makine bizim elimize düşer mi düşse bir ev+araba fiyatı vermeden sahip olabilir miyiz orası meçhul.
Üye
medal 1k medal 5k medal 10k
ID § 17 Oct 2017, 08:47    [ Alintila ] [ Özel Mesaj ] [ Albüm ]
Alinti
Dragonfire
şunu; "Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it..." her yeni teknolojide diyorlar zaten. Go için de dediler, cloud içinde.
abi bir sunumda bunu türkçeye çevirip kullanmıştı göbekli bir danışman abi. yemin ediyorum kusmuştum. "cloud ergen seksi gibidir, herkes yapıyorum der ama kimse tam nasıl yapıldığını bilmez" tarzı bişi dedi, salon bi sessizleşti, mal gibi kaldık. bu da böyle bir anımdır.

Elli lira gönderin--
www.cnr0.org/abimbiliravarmibe
--
Üye
ID § 19 Oct 2017, 02:24    [ Alintila ] [ Özel Mesaj ] [ Albüm ]
Alinti
roket adam
Alinti
Dragonfire
şunu; "Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it..." her yeni teknolojide diyorlar zaten. Go için de dediler, cloud içinde.
abi bir sunumda bunu türkçeye çevirip kullanmıştı göbekli bir danışman abi. yemin ediyorum kusmuştum. "cloud ergen seksi gibidir, herkes yapıyorum der ama kimse tam nasıl yapıldığını bilmez" tarzı bişi dedi, salon bi sessizleşti, mal gibi kaldık. bu da böyle bir anımdır.

Espri yapmak zor iş, yer, zaman vs vs.

Bu güzel örnek olmuş ama.
Üye
medal 1k medal 5k medal 10k
ID § 19 Oct 2017, 04:08    [ Alintila ] [ Özel Mesaj ] [ Albüm ]
o ornegi cobol dan beri turlu teknolojilere veriyolar zaten.
Üye
medal 1k
ID § 30 Oct 2017, 11:13    [ Alintila ] [ Özel Mesaj ] [ Albüm ]
Alinti
reyou


bu arada phyton'a basliyim dedim, dil resmen so good to be true.
ingilizce paragraf okuyorum zannettim lan sdfsf

phyton bilmeden, labı için asistanlık başvurusu yapan, labdan önce 1 saat synthaxa bakar giderim diyen arkadaşım geldi aklıma sdkjhfsg
Syf: ««/ 2 »»   [ Y ]
[ Forum ] / [ Konu ]
=o=
[ Yeni Konu ] [ Mesaj Yaz ]
*Bu sayfadaki içerik, yazanların kiŞisel görüŞlerini belirtmektedir. KiŞiler, üye anlaŞmasında var olan Şartların bilincinde olmak yükümlülüğündedir. Üye anlaŞmasına göre, gönderilen her türlü içerik, içeriği göndermiŞ olarak görünen üye rumuz ismi ve üyenin kendisine aittir. Paticik.com ve yetkilileri, üyelerimizin göndermiŞ olduğu iŞ bu sayfada yazılı olarak bulunan içerik hakkında hiçbir yasal sorumluluk kabul etmemektedir. Yükümlülük altında olmasa dahi, var olan site içeriğinin bütünü veya bir kısmının site kurallarına uygunsuzluğu durumunda, iletiŞim sayfamızdan bize eriŞebilir, gereken düzenlemeleri yapmamızı sağlayabilirsiniz.
[ Paticik.com | Forum | Kullanici Sozlesmesi | Üye Ol ]
Iletisim : info [at] paticik.com
Secereli Dobermann | Londra Rehberi Copyright 2001-2015 @ Paticik.com
This forum is powered by Phorum