Bu bölümde Amerikada bir ML-ops girişimi fal.ai (features & labels) kurucuları Burkay Gür ve Görkem Yurtseven konuk ettik. Bol bol ML-Ops konuştuğumuz bu sohbette feature storage'dan model serving'e ve ml-ops trendlerine kadar bir çok konuyu ele aldık. 

İletişim icin Burkay'a ve Gorkem'e email adreslerinden ulasabilirisiniz:

[email protected]

[email protected]

Bu bölümde uzun yıllar veri analitiği ekosisteminde endüstri ve danışmanlık tecrübelerine sahip Hamit Hamutçu'yla son yıllarda uzerinde çalıştığı veri bilimi ve yapay zekada organizasyonel yetenek konusunu ele aldık. Endüstri standartları inşaa etmek amacıyla kurdukları Analitik ve Veri Bilimi Standartları İnisiyatifini (IADSS) konuştuk.

Bu bölümde, Finlandiya’da Tampere Üniversitesinde makine öğrenimi üzerine doktorasını yapmakta olan ve daha doktorasının ilk yıllarında kurduğu veri bilimi danışmanlık şirketi Topdatascience’da yapay zeka takım lideri olan Oğuzhan'la veri bilimi projelerinin farklı fazlarını konustuk; fikir aşamasından kavram kanıtı (proof of concept) geliştirmeye, dağıtım süreçlerinden (deployment) destek (maintenance) süreçlerine kadar yaşanan bir çok problemi ve zorlukları konuştuk. Alana dair geniş bir tecrübe sahibi olarak çok güzel noktalara değindi ve sektöre dair tecrübelerini paylaştı.

Bu bölümde Amazonda araştırmacı olarak çalışan Yağmur'la doktora ve doktora sonrası süreçlerinde yaptığı çalışmaları ele alacağız, spesifik olarak recommendation/öneri sistemleri ve bu alanadaki adaptif sıralama modellerini nasıl geliştirdiklerini konuşacağız.

Linkler

Adaptive Pointwise-Pairwise Learning-to-Rank for Content-based Personalized Recommendation

Period-aware content attention RNNs for time series forecasting with missing values

Bu bolümde OpenAI’da araştırmacı olarak çalışan İlge Akkaya ile robotik manipülasyon, reinforcement learning, ve otomatik amaç keşfi yöntemlerini, özellikle de İlge’nin robot elle rubik küp çözümü ve self learning makalelerini konuştuk.

Linkler:

Robocup

Solving Rubik’s Cube with a Robot Hand

Asymmetric self-play for automatic goal discovery in robotic manipulation

Bu bölümde konuğumuz TRT veri bilimi ekibinden ve ayni zamanda Imperial College’de Çizge Teorisi üzerine doktorasını bitirmiş olan Tarık Altuncu ile doktora çalışmalarını ve yayıncılıktaki veri bilimi uygulamalarını konuştuk.

http://wwwf.imperial.ac.uk/~mpbara/Partition_Stability/

https://github.com/barahona-research-group/PyGenStability

Bu bölümdeki konuğumuz Apple'da Robotik üzerine çalışan Mahmut Demir ile sürücüsüz araçlarda algılama, haritalama ve lokalizasyon yöntemlerini konuştuk. Bu alana yönlenişini ve daha önceki tecrübelerini dinledik. Haritalama alanında neden daha geleneksel yöntemlerin kullanıldığı bu alandaki zor problemleri konuştuk. HD mapping, LIDAR ve navigasyon haritalarından ve bu alanda çalışan şirketlere kadar sohbet ettik.  

Bu bölümde Huawei Yapay Zeka ekip lideri Gizem Gezici ile, doktora çalışma konusu olan arama motorları ve bu sistemlerdeki yanlı sonuçlar üzerine konuştuk, bu alana dair problemleri ve çalışmaları tartıştık. Arama motorları ne gibi tehlikelere yol açabilir yanlı sonuç döndürme problemi nasıl ölçümlenir ve ne gibi önlemler alabiliriz soruları üzerine konuştuk.

Yayında bahsedilen iki paper'ı Gizem Gezici'nin ResearchGate profilinde bulabilirsiniz.

https://www.researchgate.net/publication/347234149_TurkihTweets_A_Benchmark_Dataset_for_Turkish_Text_Correction

https://www.researchgate.net/publication/348815885_Evaluation_metrics_for_measuring_bias_in_search_engine_results

Ayrıca, BTK Akademi için hazırladıkları Türkçe Doğal Dil İşlemeye Giriş dersi şu linkte:

https://www.btkakademi.gov.tr/portal/course/dogal-dil-islemeye-giris-11864#!/about

Bu bölümde Belçika Liege Üniversitesinden Uğurkan Ateş ile offline reinforcement learning konumuz! Bu alandaki metotların standart pekiştirmeli öğrenmeden farkıları, işlevselliği, problemlerini ve uygulama alanlarını konuştuk. 

Bu bölümde Munich Teknik Üniversitesinden Evin Pınar Örnek konuğumuzdu. Bilgisayar görüsü alanında derinlik tahminleme çalışmalarını ve one shot few shot learning modellerini konuştuk.

Linkler: 

https://inzva.com/ai/2020/ai-labs-joint-program