Farkındalık Nedir?

Gerek Nasreddin hoca bilgeliğinde, gerekse uzak doğu Zen öğretilerinde en önemli yaklaşım hayata ve olaylara seyirci kalmaktan çok katılmaktır. Yaşanan fakat sözle anlatılamayan varlığı anlamak mümkün müdür? Çünkü anlamak için kavramlara gereksinim vardır ve kavramlar da sözlerle aktarılır. Gerçek anlamda anlamak katılımla olur. Gözlem yaparak da anlarız fakat o analitik (ayırımcı) anlama şeklidir. Yani, dialektik (ikilemli) mantık kullanılarak anlama metodudur. Bu tür anlama insanı yüceltmez. Onun benliğinde değişiklik yapmaz.

Oysa ki, “katılımcı-anlama” metodunda kavramlar kesin çizgilerle ayrılmış değillerdir. Her kavram bütünün bir parçasıdır ve karşıtı ile iç-içe geçmiş durumdadır. Katılımcı anlamanın metodu sentetiktir (bütüncüldür), mantığı da hem-hem mantığıdır. Sentetik anlama metodu tamamen öznel olup her şahsın kendi kapasitesi ve yeteneği oranında olur (Bakınız Farkında olmak başlıklı yazım). Herkesin katılabilme ve olayları yorumlama kapasitesi farklıdır. Bu bakımdan herkesin anlama düzeyi de farklı olmaktadır. Tam olarak anlayabilmek için 3 farklı düzeyde gelişmiş olmak gerekir.

Devamını oku “Farkındalık Nedir?”

Veri madenciliği

Basit bir tanım yapmak gerekir ise veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir. Ya da bir anlamda büyük veri yığınları içerisinden gelecek ile ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranmasıdır. Veri madenciliği deyimi yanlış kullanılan bir deyim olabileceğinden buna eş değer başka kullanımlar da literatüre geçmiştir. Veritabanlarında bilgi madenciliği (knowledge mining from databases), Bilgi çıkarımı(knowledge extraction), data/pattern anaysis (veri ve örüntü analizi), veri arkeolojisi gibi.

Bunların arasındaki en popüler kullanım Veritabanlarında Bilgi Keşfi (VBK – Knowledge Discovery From Databases – KDD) ‘dir. Alternatif olarak veri madenciliği aslında bilgi keşfi sürecinin bir parçası şeklinde kabul görmektedir. Bu adımlar:

1- Veri Temizleme (gürültülü ve tutarsız verileri çıkarmak)
2- Veri Bütünleştirme (birçok veri kaynağını birleştirebilmek)
3- Veri Seçme (Yapılacak olan analiz ile ilgili olan verileri belirlemek )
4- Veri Dönüşümü (Verinin veri madenciliği tekniğinden kullanılabilecek hale dönüşümünü gerçekleştirmek)
5- Veri Madenciliği (Veri örüntülerini yakalayabilmek için akıllı metotları uygulamak)
6- Örüntü Değerlendirme (Bazı ölçümlere göre elde edilmiş bilgiyi temsil eden ilginç örüntüleri tanımlamak)
7- Bilgi Sunumu (Madenciliği yapılmış olan elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirmek),

Veri madenciliği adımı, kullanıcı ve bilgi tabanı ile etkileşim halindedir. İlginç örüntüler kullanıcıya gösterilir, ve bunun ötesinde istenir ise bilgi tabnına da kaydedilebilir. Buna göre, veri madenciliği işlemi, gizli kalmış örüntüler bulunana kadar devam eder.

Bir veri madenciliği sistemi, aşağıdaki temel bileşenlere sahiptir: ·Veritabanı, veri ambarı ve diğer depolama teknikleri ·Veritabanı ya da veri ambarı Sunucusu ·Bilgi Tabanı ·Veri Madenciliği Motoru ·Örüntü Değerlendirme ·Kullanıcı Arayüzü

Veri madenciliği, eldeki verilerden üstü kapalı, çok net olmayan, önceden bilinmeyen ancak potansiyel olarak kullanışlı bilginin çıkarılmasıdır. Bu da; kümeleme, veri özetleme, değişikliklerin analizi, sapmaların tespiti gibi belirli sayıda teknik yaklaşımları içerir.

Başka bir deyişle, veri madenciliği, verilerin içerisindeki desenlerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların yarı otomatik olarak keşfedilmesidir.

Temel olarak veri madenciliği, veri setleri arasındaki desenlerin ya da düzenin, verinin analizi ve yazılım tekniklerinin kullanılması ile ilgilidir. Veriler arasındaki ilişkiyi, kuralları ve özellikleri belirlemekten bilgisayar sorumludur. Amaç, daha önceden fark edilmemiş veri desenlerini tespit edebilmektir.

Veri madenciliğini istatistiksel bir yöntemler serisi olarak görmek mümkün olabilir. Ancak veri madenciliği, geleneksel istatistikten birkaç yönde farklılık gösterir. Veri madenciliğinde amaç, kolaylıkla mantıksal kurallara ya da görsel sunumlara çevrilebilecek nitel modellerin çıkarılmasıdır. Bu bağlamda, veri madenciliği insan merkezlidir ve bazen insan – bilgisayar arayüzü birleştirilir.

Veri madenciliği sahası, istatistik, makine bilgisi, veritabanları ve yüksek performanslı işlem gibi temelleri de içerir.

Veri madenciliği konusunda bahsi geçen geniş verideki geniş kelimesi, tek bir iş istasyonunun belleğine sığamayacak kadar büyük veri kümelerini ifade etmektedir. Yüksek hacimli veri ise, tek bir iş istasyonundaki ya da bir grup iş istasyonundaki disklere sığamayacak kadar fazla veri anlamındadır. Dağıtık veri ise, farklı coğrafi konumlarda bulunan verileri anlatır.
Devamını oku “Veri madenciliği”

Tarihin Akışını Etkileyen Rüyalar

Uyanıkken bir türlü içinden çıkamadığımız soruların cevaplarını rüyada bulmak mümkün mü? Ya da rüyadan zihnimizde yaratıcı bir fikirle uyanmak? Her ne kadar kanıtlanması zor olsa da, tarihin akışını etkileyen kimi keşiflerin ardında rüyaların payı varmış gibi görünüyor:

Niels Bohr – Atomun Yapısı: Kuantum mekaniğinin babası olan Bohr, 1911’de doktorasını tamamladıktan sonra atomun yapısı üzerinde çalışmaya başlamış, ama uzun bir süre arayışı sonuçsuz kalmıştı. Derken bir gece rüyasında atomlar gördü: Elektronlar, güneşin etrafında dönen gezegenler gibi çekirdeğin etrafında dönüyordu. Bu rüyadan sonra laboratuvar çalışmalarıyla bu modelin doğruluğunu kanıtlayan Bohr, 1922 yılında bu buluşu için Nobel Ödülü aldı.

Albert Einstein – Işık Hızı: Görelilik kuramını keşfetmeden çok önce, henüz gençken Einstein rüyasında kızakla kaydığını görmüştü. Kızak giderek hızlanıyor, öyle ki ışık hızına yaklaşıyor ve gökteki yıldızlar da bunun sonucunda birbirine karışmış, biçimsizleşmiş görünüyordu. O an Einstein erişebileceğimiz hızın bir sınırının olması gerektiğini anladı ve uzun yıllar boyunca bu teorisini kanıtlamaya çalıştı. Başardığında, tarihin muhtemelen en ünlü teorisini ortaya koymuştu.
Devamını oku “Tarihin Akışını Etkileyen Rüyalar”

Yapay Zeka

yapay-zeka-1

Temel Kavramlar

Teknolojide son yıllarda ve hatta son günlerde yaşanan hızlı gelişim, kendisini yönetim bilimleri alanında da hissettirmektedir. Bu teknolojik gelişime paralel bir şekilde yönetim bilimi teknikleri de gelişme göstermekte ve yönetim açısından değişik alanlarda kolaylıklar sağlanmaktadır. Özellikle bilgisayar bilimleri alanında yaşanmakta olan baş döndürücü gelişme ister istemez bilgisayar tabanlı sistemlerle çalışan kişi ve kuruluşları da etkilemekte ve gelişime ayak uydurmayı zorunlu kılmaktadır. Haberleşme ve iletişim alanındaki gelişmeler, ülkeler arası kurulan iletişim ağları (İnternet) dünyayı büyük bir köy haline getirmiştir. Dünyanın herhangi bir yerinde üretilen bilginin sayısal hale getirilerek bilgisayar ortamında saklanması, o bilgiye dünyanın herhangi bir yerinden çok kısa sürede erişimi olanaklı kılmaktadır. Bilgi Çağı ve Bilgi Toplumu gibi terimlerin sıklıkla kullanıldığı günümüzde bilginin önemi daha açık bir şekilde ortaya çıkmaktadır. Bilginin önemi arttığı oranda o bilgiye ulaşabilmeyi sağlayan sistemlerin de önemi artmaktadır.

İşletmeler de kendileri için gerekli olan bilgileri temin etmek durumundadır ve yaşanılan ortamdaki hızlı değişim ve hareketlilik doğru bilgiye en kısa sürede ulaşmayı zorunlu kılmaktadır. Çünkü yöneticiler işletmenin faaliyetlerini devam ettirebilmesi için karar almak zorundadırlar ve karar almak için bilgi gereklidir. Bu yüzden işletmelerde, teknolojik gelişmelere paralel olarak bilgisayarlar kullanılmaya başlanmıştır ve her türlü gerekli bilgi bilgisayar ortamında saklanarak istenildiğinde yöneticilere sunulmaktadır. Burada önemli olan bilgilerin toplanması, organize edilmesi ve dağıtılmasıdır. Bir çok organizasyon bilgiyi toplamak, organize etmek ve dağıtmak için bilgisayar destekli bilgi sistemlerini kullanmaktadır. Yönetim bilimleri tabiriyle işletmelerde Yönetim Bilgi sistemi kullanımı yaygınlaşmaktadır. Bunun yanı sıra işletmeler Karar Destek Sistemi ve Uzman Sistem gibi farklı yönetim bilimi tekniklerini kullanmaktadırlar. Şimdi kısaca bu tekniklerden bahsedeceğiz.

Devamını oku “Yapay Zeka”

21. Yüzyıl Becerileri

egitim_

Öğrenme ve Yenilenme Becerileri

Yaratıcılık ve Yenilenme
• Çalışma hayatında orijinalite ve yaratıcılık sergilemek
• Diğerlerinin işine yarayacak yeni fikirler geliştirmek, uygulamak ve anlatmak
• Yeni ve farklı bakış açılarına açık ve uyumlu olmak
• Yeniliğin geliştiği alanlarda yaratıcı fikirlerimle somut ve yararlı yardımlarda bulunurum

Eleştirel Düşünme ve Problem Çözme
• Anlamaya yönelik doğru akıl yürütmek
• Karmaşık seçimler yapmak ve kararlar vermek
• Sistemlerarası ilişkileri anlamak
• Farklı bakış açılarını netleştirmeye ve daha etkili çözümler üretmeye yönelik sorular belirlemek ve sormak
• Problem çözmek ve soruları yanıtlamak üzere bilgiyi sınırlandırmak, çözümlemek ve birleştirmek

İletişim ve İşbirliği
• Konuşurken ve yazarken düşünceleri ve fikirleri açık ve etkili bir şekilde birleşitirip kullanmak
• Farklı takımlarda etkin çalışabilme becerisi göstermek
• Ortak bir amaca ulaşabilmek için gerekli çabayı gösterecek şekilde esnek ve istekli olmak
• İşbirliğine dayalı çalışmalar için sorumluluğu paylaşmak
Devamını oku “21. Yüzyıl Becerileri”