Türkiye’de Yapay Zeka Alanında Kimi Takip Etmeli?

Original article was published on Deep Learning on Medium

Türkiye’de Yapay Zeka Alanında Kimi Takip Etmeli?

Her geçen gün, zekamızı taklit eden makinalar geliştirmenin cazibesine yeni kitleler katılıyor. Bu katılım ülkemizde yapay zeka alanında bilgi talebi oluşturuyor. Dolayısıyla, bu talebi karşılayacak paylaşımlar yapan sosyal medya hesapları, günceler, video kanalları ve eğitimler de hızla çoğalıyor. Peki bu paylaşımlar ilgisini yapay zekaya çeviren insanların bu alanda doğru bilgi almasına ve kendilerini geliştirmesine katkı sağlıyor mu?

Öncelikle yapay zeka alanında yapılan paylaşımlar ve paylaşımcılar hakkındaki gözlemlerimden bahsetmek isterim.

Paylaşımları, haber niteliği taşıyan ve topluluğa katkı sağlamayı amaçlayan olmak üzere ikiye ayırabiliriz. Haber niteliği taşıyan paylaşım yapanların yapay zeka alanında teknik bir uzmanlığa sahip olmaları gerekmiyor. Bu nedenle bu yazıda gayesi daha çok topluluğa katkı sağlamak olan (kendi bilgi ve tecrübelerini başkalarına aktarmak olan) çalışmaları ele almaya çalışacağım.

Bu çalışmaların kalitesi yapay zeka alanında profesyonel kariyer planlayanların gelecekteki yetkinliğini belirleyecektir. Çalışmaların kalitesini ise genellikle paylaşımcının amacı ve bu alandaki tecrübesi belirliyor. Paylaşımcıların amaçları genellikle para kazanmak, saygınlık kazanmak ve/veya bilgi ve tecrübelerini topluluğa aktarmak olabiliyor. İyi içerik üretirken saygınlık ve para kazanmanın bir sakıncası olduğunu düşünmüyorum fakat, ülkemizde son zamanlarda saygınlık ve para kazanma amacının öne çıktığını ve bu sebeple paylaşımların kalitelerinin düştüğünü gözlemliyorum.

O zaman, paylaşımların kalitelerini nasıl anlayacağız?

Değerli paylaşımları ayırt edebilmek ve kendimizi geliştirmek için paylaşımları/paylaşımcıları aşağıdaki gibi sınıflandırabiliriz:

Kaggler’lar: Kaggle’daki problemlerin çözümlerini veya oradaki veri seti üzerindeki çalışmalarını paylaşan kişilerdir diyebiliriz. Bu sınıftaki çalışmaların kalitesini paylaşımcının notebook’larının veya profillerinin sıralamalarını gözlemleyerek bir miktar anlayabiliriz. Kaggle problemleri çözerken, genellikle hazır kütüphaneler kullanıldığı için algoritmaların uygulama kısmını öğreniriz. Ayrıca hazır veri setleri üzerinde çalışıldığı için gerçek zamanlı verilerde ve veri hazırlama adımlarında bir miktar geri kalmanıza neden olabilir.

Çevirmenler: Başka dillerdeki paylaşımların uzman olmayan kişiler tarafından çevrilmesi orijinal kaynağın doğruluğunun kontrol edilememesine ve çeviri hatalarının yapılmasına sebebiyet verebilir. Bu noktada, çeviri yapan kişinin dil yeteneğini ve özgeçmişini araştırarak paylaşımı bu şekilde değerlendirmenin iyi olacağını düşünüyorum.

Eğitimciler: Sanal veya fiziksel ortamda eğitim verenleri değerlendirmenin en iyi yolunun, daha önce eğitimi alanların yorumları olduğunu düşünüyorum. Tabi ki eğitimci kendi eğitiminin kaliteli olduğunu iddia edecektir. Fakat, siz o eğitimin kalitesini daha sonra karşınıza çıkan problemleri çözerken daha iyi anlayacaksınız. Ayrıca internet ortamında çok fazla eğitim olduğu için yeteri kadar kaliteli yorum almış eğitimcileri seçmekte fayda var.

Akademisyenler: Genellikle bir konuya yoğunlaşarak çalıştıkları için teknik detayları daha iyi öğrenebileceğimiz paylaşımlar yapabiliyorlar. Akademisyenlerin yaptığı paylaşımların kalitesini değerlendirmek için makalelerinin kalitesine, makalelerden alınan atıf sayısına, makale yayınladığı dergilerin niteliğine, akademisyenin uzmanlık alanlarına ve yer aldığı projelere dikkat edebiliriz.

Sektörel Profesyoneller: Yapay zeka alanında birden farklı alanda başarılı proje gerçekleştirmiş kişilerdir diyebiliriz. Bu kişilerin paylaşımlarından yapay zekanın iş dünyasında nasıl kullanıldığı hakkında farklı bakış açılarını öğrenebiliriz. Paylaşımların kalitesini ise projelerinin sürelerini(uzun olmasının o alanda daha çok tecrübe kattığını düşünüyorum), maddi olarak şirketlere sağladıkları katkıları ve çalıştıkları şirketlerin yapay zekaya bakış açılarını değerlendirerek anlayabiliriz.

Hangi çalışmaları takip etmekte temkinli davranmalıyız?

  • Kaggle’da kendi çalışması yokken, kaggle projelerini başka platformlarda kendilerininmiş gibi paylaşanlar: Bu çalışmalar çoğunlukla oradaki çalışmaların kopyalarından oluşuyor. Bu sebeple de etik açıdan doğru bulmuyorum. Burada kaggle veri setiyle başka algoritmaları deneyenleri ve topluluğa katkı sağlamak isteyenleri tenzih etmek isterim.
  • Birkaç yıllık tecrübe ile kendilerine yapay zeka hakkında soru sorulmasını talep edenler: Yapay zeka kavramı birçok alt araştırma alanı barındırdığı için kısa sürede genel bir bilgi birikimi elde etmenin mümkün olacağını düşünmüyorum. Burada size verilen cevaplar iyi ihtimalle internetten araştırılıp veriliyor olabilir. Kötü ve gerçekleşmesi daha olası ihtimal ise, özel bir alandaki çalışmanın yapay zekanın tamamını kapsayan cevapmış gibi verilmesi, etik ve sosyal etkilerin göz ardı edilmesi olarak gerçekleşiyor.
  • Bir eğitimin veya kitabın Türkiye’nin veya Dünya’nın en iyisi olduğunun ifade edilmesi: Bu ve benzeri ifadelerin asıl amacının pazarlama olduğunu ve maddi amaç güdüldüğünü düşünüyorum. Bu sebeple, bu eğitimler yerine kalitesi zaten bilinen ve birçok kişi tarafından olumlu yorum almış yayınları takip etmeği tercih etmekte fayda var.
  • İki haftada bir farklı bir yapay zeka alanında proje paylaşan sektörel profesyoneller: Kendimizi geliştirebileceğimiz projeler zaman aldığı ve emek istediği için, sık sık farklı alanlarda paylaşım yapanların yetkinliğinin yeterli olmadığını düşünüyorum.
  • Birçok farklı pozisyonu özgeçmişinde barındırdığı için kendilerini yapay zeka gurusu ilan edenler: Bir devlet kurumunda danışman olmak veya bir X firmasından sertifika almak yapılan paylaşımların kalitesini ve doğruluğunu malesef arttırmıyor. Bu sebeple bu pozisyonları her yerde dile getiren kişilerin asıl amaçlarının saygınlık kazanmak olduğunu düşünüyorum.

Yapay zeka alanında profesyonel bir kariyer planlıyor veya bu alana hobi olarak ilgi duyuyor olabiliriz. Son olarak, her geçen gün artan kaynakların ve paylaşımcıların kalitesini ilk adımlarımızda anlayabilirsek, geleceğimiz için daha sağlam temellere bağlı bilgi birikimi kazanacağımızı belirtmek isterim. Umarım paylaşımcıların yetkinliğini nasıl anlayabileceğiniz hakkında yardımcı olabilmişimdir.

Önemsiz Not: Yapay zeka dünyayı ele geçirmeyecek! :))