hesabın var mı? giriş yap

  • hazırlık maçında kendini yere attığı için eleştiriliyor. e olm, adı üzerinde işte, hazırlık maçı. hazırlanmadan, ligde nasıl atacak kendisini? ayıp ediyorsunuz..

  • aynı duyguyu gsm şebekesi mesaj gönderdiğinde de tadarsın.
    (bkz: acaba sadece bana mı oluyor diye düşünülen şeyler)

    edit: sevgili çaylaklar favorileriniz sayesinde depresyona girdim. çıktığımda hepinizin fav tuşuna acı biber sürücem. adamlara bak; "madem mutsuz oluyon, geber pezevenk" diye abanmışlar favori tuşuna. bu mu sizin psikoterapi anlayışınız?
    lan hemen dramatize etmişsiniz olayı hem. geyik yapıyoruz şurada. yoksa biz de sizin gibi çaylaktık. üstün belagat ve edebi yeteneklerimiz sayesinde yazar olduk .* . ezikler sizi.

    edit2: ssg sırf ben üzülmeyim diye favorilemiş. lan olum daha evvel söylesene ben senin entry'lerini okuyorum diye. o kadar çaylağı ayağa kaldırdık boşu boşuna.*. hem senin nickin niye en başta görünüyo bakim?

  • senin o muhabbetini yaptığın kız ana kucağından ayrılıp allahın unuttuğu dağın başında köpek bağlasan durmayacak köy lojmanlarında kalıyor.

    senin o muhabbetini yaptığın kız sen evde kombiden çıkan sıcak havayla mayışmışken kömür taşıyıp ısınmaya çalışıyor.

    senin o muhabbetini yaptığın kız her gün soba zehirleyecek korkusuyla yaşıyor.

    senin o muhabbetini yaptığın kız sen pc başında yayılıp ekşide takılırken tipi eşliğinde kapı önünde bekleyen kurt sesini dinliyor.

    senin o muhabbetini yaptığın kız sen kıçı kırık köpek gibi gezerken köy yolunun açılmasını bekliyor.

    senin o muhabbetini yaptığın kız sen her istediğinde kombini açıp duşa girerken suyun gelip banyonun sobayla ısınmasını bekliyor.

    senin o muhabbetini yaptığın kız cahil bırakılmış bir toplumun içinde insanlara bir umut olmaya çalışıyor.

    o yüzden böyle bütün gün bilgisayar başında yayılan vasıfsızların ağzına alırken bir destur demesi lazım, e mi canım benim.

  • ülkem adina güzel bir gelisme. hadi bakalim kopektaparlar laf degil icraat zamani. barinaklardaki kopekleri evinize alın da görelim.

  • fenerbahçe'ye geldiginde toy bir üniversite ogrencisiyken su anda evli barkı işinde gücünde çocuklu çocuklu bir adamım lan ben. nasıl 3 dakikada yollarsınız lan bu adamı! amlarına koyayım ben onların.

  • mustehaktir. o kadar dedik serverini tasi yurtdisinda yasa. bizi dinleyen kim, neymis tr'de dogan'dan reklam parasi alip dombiliyi doyurucam.

    al iste verirler boyle eline mahkumiyeti.

  • güzel bir örneği şurada bulunabilir. ben kodlamadan anlayan biri değilim ancak biyolojiyle ilgilenen herkesin yolunun çağımızda mutlaka bir şekilde bu konuyla kesişeceğini düşünüyorum. çünkü bu sistem evrim mekanizmasının anlaşılması için de çok faydalı bana göre.

    genetik algoritmaların nasıl işlediğini anlamak için de evrimin mekanizmasını biliyor olmak lazım. yani genetik algoritmayı çözmek için biyolojiye ihtiyacımız var. evrimi doğru düzgün öğretebilmek için de genetik algoritmayı bir şekilde çocuklara derslerde sunmamız gerekiyor diye düşünüyorum.

    günümüzde öyle bir noktaya geldik ki her disiplinden insanın bir şekilde temel bilimleri ve kodlamayı beraber algılaması gerekiyor. bu benim ne işime yarayacak kafası çoktan tarihin tozlu raflarına kaldırılmış durumda. ben şahsen kodlama bilmediğim için gerçekten utanıyorum bu günlerde. keşke çok daha erkenden dil öğrenir gibi zorlasaydım kendimi.

    neyse konuya dönersek genetik algoritma ne yapıyor ona değinelim biraz. aslında temel olarak bu programlama mantığı bir sorunun çözümü için rastgele denemeler üretip en iyi olanları ufak değişikliklerle türetmek üzerine kurulu. bunu daha iyi anlatabilmek için verdiğim örnekteki durumu açmaya çalışacağım.

    yukardaki linkte çözülmesi beklenen sorun belirli bir miktar yakıt ile roketin hedefe kendi kendine ulaşabileceği ateşleme sırasını ve süresini belirlemek. bunu net olarak anlayabilmemiz için de roketin özelliklerinden bahsetmeliyiz.

    örnekteki roketler iki boyutlu dünyada yaşıyorlar. her birinin üzerinde gelişigüzel yerleşmiş beş adet itici var. bu iticilerin roketin üzerindeki konumu ve ateşlenme sıraları doğdukları an belirleniyor ve sonrasında olanlar tamamen dünyanın fizik kurallarına göre şekilleniyor.

    algoritmanın yaptığı şey ise bu roketleri yaşam süreleri boyunca hedefe yaklaşma derecelerine göre sıralamak. en yakından geçenler ve daha iyisi hedefe ulaşanlar o neslin üreyebilenleri olarak seçiliyorlar. bu noktada biraz da algoritmanın genetik kısmından bahsetmek gerekli.

    genom bildiğiniz gibi kalıtım bilgisinin tamamı için kullandığımız terim. gen ise belirli bir karakter için kullanılıyor. verdiğim örnekteki her bir roketin de kendine ait bir dna dizilimi var. iticilerinin roketin üzerindeki konumu, ateşlenme sırası ve süresi de bu genom üzerindeki genlerde yazılı. tıpkı virüslerde ve gelişmiş omurgalı canlılarda olduğu gibi bu yapay roket canlısı da bu veriyi bir sonraki nesle iletmek için kendi evreninin uygunluk (fitness) kriterini yerine getirmek zorunda.

    genetik algoritmalar genelde kimlerin ürüyebileceğini bir sayı ile belirlemeyi seçiyorlar. mesela hedefe ulaşan yahut en çok yaklaşan %10lik popülasyon gibi. daha da basitçe anlatırsak yüz roketten yaşam süresince hedefe en çok yaklaşan yahut ulaşan 10 tanesi üreyebiliyor.

    üremeye geçmeden ölümü de tanımlamak lazım. burada roket canlısının ölümü üç şekilde mümkün. birincisi ortadaki yazıya çarpmaları. ikincisi ekranın altından aşağı düşmeleri. üçüncüsü hedefe varmaları. üçünden biri gerçekleşmediği sürece roket canlı kabul ediliyor ve hedefe yakınlıkları gerçek zamanlı olarak takip ediliyor.

    en başarılı olanlar ise sonraki neslin genetik kodunu aynen doğada olduğu gibi crossing over ve mutasyon ile oluşturuyorlar. roketlerin cinsiyetleri yok ancak roket evreninde üremek için cinsiyete ihtiyacınız da yok. basitçe başarılı olanların genleri yeni nesildeki bireylere çaprazlanarak ekleniyor. bu süreç içinde sizin belirlediğiniz oranda mutasyon da ekleniyor ki çeşitlilik zeval görmesin. insan türünde kromozom sentezi sırasında yazım hatasına bağlı mutasyon oranı yaklaşık bir milyon nükleotidde bir oranında. genetikte ilk öğretilen konulardan biri de bildiğiniz gibi mutasyonların olumlu yahut olumsuz sonuçları olabileceği. yani genel kanının aksine mutasyon her zaman kötü sonuçlar doğurmak zorunda değil. roket evreninde bunu çok seri biçimde gözlemleyebilirsiniz. bazen tüm roketler hızla ölürken doğuştan sıradışı itici konumuna sahip bir tanesi hiç beklenmedik rotayı izleyerek hedefe kolaylıkla ulaşabiliyor. sonraki nesilde bu mutant roketin çocukları onun genetik mirasının avantajlarını yaşamaya devam ediyorlar. birkaç nesil sonra popülasyonun %90i mutantın torunlarından oluşuyor. biz buna popülasyon genetiğinde genetic drift diyoruz. belirli bir türün alel frekansındaki ani sabitlenmeye neden olan bu tarz durumlar toplam canlı sayısının azlığından kaynaklanıyor. daha önce pandaların yok olması üzerine yazdığım yazıda buna değinmiştim sanırım. özetle gerçek dünyada olduğu gibi roket sayısı az ise ve bu roketlerden üremesine izin verdiğimiz roket sayısı daha da az ise popülasyon çok kısa süre içinde belirli bir genetik kodda sabitlenecektir.

    bu durum gerçek hayatta türün sonunu getirebilecek kadar büyük bir felaket ancak genetik algoritma ile sorun çözmeye çalışan bir insansanız bu çok da olumsuz bir durum değil. kısa sürede o hedefe en verimli yolculuğu yapacak roketi bulmak zaten amaç. ancak yine de çok karmaşık sorunların çözümü için düşük mutasyon oranı belirlemek, her nesildeki birey sayısını olabildiğince yüksek tutmak ve üremesine izin verilen bireylerin de oranını olabildiğince fazla belirlemek faydalı olacaktır. doğada karmaşık sorunları çözmemizi sağlayan şey bu genetik derinlik olmuştur.

    genetik algoritma ile ilgilenecek insanların evrimin mekanizmalarını çok derinlikli araştırmalarını tavsiye ederek burada noktalayacağım bu yazıyı. verdiğim örnekteki gibi basit sorunlar için belki çok şey ifade etmeyen değişkenler istanbulun trafiğinin çözümü gibi milyar dolarlık soruların çözümünde hayati önem taşıyabilir. beni okuyan genç arkadaşlara basitçe önerebileceğim şey yeni dünyada ayaklarımızın temel bilimlere basarken ellerimizin dijital dünyayı kavramak zorunda olduğu. beslenebileceğimiz bu kadar ihtişamlı şey varken bir tek şeyi seçerek kendimizi körleştirme lüksümüz yok.

    göreceksiniz gelecekte farkı yaratan şey sadece okul diplomaları,kurs belgeleri, süslü cvler falan olmayacak. gelecekte başarılı olanlar farklı disiplinleri beraber kullanma becerisi yüksek bireyler olacak.

    size güveniyorum.

    bonus:
    olaya programcı olarak yaklaşanlar için sıfırdan benzer bir projenin üretimi de şurada.