Veri Tezgahı: Gerçek Dünya ML Deneyimleri Veri Tezgahı: Derin Öğrenme, Derin Dertler - Gerçek Dünya ML Deneyimleri

Bu bölümde, konuğumuz Çağdaş’ın akademik geçmişi ve endüstrideki tecrübelerini, derin öğrenme devriminden video özetleme zorluklarına, start-up’lardan sağlık teknolojilerinde model dağıtımına kadar geniş bir yelpazede ele alıyoruz.

Özellikle Covid-19 sonrası değişen dinamikler, gizlilik kaygıları, dinamik batching, Kubernetes ile GPU yönetimi ve MLOps’un incelikleri üzerine derinlemesine sohbetler gerçekleştiriyoruz.

Bölüm Başlıkları

• 00:00 – Giriş ve Konuk Tanıtımı
• 02:17 – Doktora Süreci ve Araştırma Alanları
• 05:33 – Multiple Instance Learning Yöntemi
• 10:16 – AlexNet ve Derin Öğrenme Dönemi
• 14:36 – CAFE Framework ve Uygulamaları
• 18:29 – Video Özetleme Çalışmaları
• 23:27 – Video Özeti Yöntemleri ve Değerlendirme Süreci
• 30:27 – Akademik Çalışmalar ve Kod Paylaşımı Üzerine Tartışmalar
• 35:14 – Devlet Kurumunda Çalışma Deneyimi ve Zorluklar
• 38:50 – Ouva'da Yapay Zeka Projeleri ve Uygulamaları
• 48:09 – Covid'in Etkileri ve Hastaneler
• 49:20 – Gizlilik Endişeleri ve On-Prem Çözümleri
• 50:47 – Hastanelerde Cihaz Kullanımı ve Hijyen
• 52:38 – Veri Toplama ve Sensör Kullanımı
• 54:25 – Model Servisi ve Dağıtım Süreçleri
• 58:18 – Triton Server ile Performans Optimizasyonu
• 01:01:20 – Dinamik Batching ve Model Dağıtımı
• 01:04:06 – GPU Ölçeklendirme Zorlukları
• 01:07:57 – Kubernetes ile Otomatik Ölçeklendirme Çözümleri
• 01:13:04 – GPU ve Fractional Kullanımının Derinlikleri
• 01:16:02 – Gerçek Zamanlı İhtiyaçlar ve Çözüm Arayışları
• 01:18:48 – MLOps ve En İyi Uygulamalar Üzerine Tartışmalar
• 01:25:17 – Akademiden Endüstriye Geçişteki Zorluklar
• 01:30:55 – Dokümantasyonun Önemi ve Uygulama Stratejileri

Sosyal Medya

• YouTube: youtube.com/@veritezgahi
• Twitter: x.com/veritezgahi
• Spotify: Veri Tezgahı Podcast

Linkler

• veritezgahi.com

Podcast ile ilgili düşüncelerinizi, sorularınızı ve geri bildirimlerinizi yorumlarda paylaşabilirsiniz.

İyi dinlemeler!