Google I/O 18 – Makine Öğrenmesi

Mobil çözümler için yazılım yapsam da bu yıl bir farklılık yapıp, uzmanlık alanımı genişletecek ve mobil uygulamalarla entegre kullanabileceğim diğer teknolojiler icin bir hafta ayırdım. Ve Google I/O 18 etkinliği icin, Firebase ve Machine Learning ağırlıklı bir programı oluşturdum. Sektörün bulut teknolojileri ve yapay zeka odaklı çözümleri içerecek şekilde evrildiğini görmek hiç de zor değil.

Google IO 18 acilis konuşması, beklediğim şekilde Google AI ile başladı. Yapay Zeka’nın diğer Google ürünlerine getirdiği yeniliklere kısaca bakarsak;

Gmail uygulaması, Smart Compose özelliği ile basladiginiz cümleyi hizli bir sekilde bitirebilmenizi saglayacak. Özelliğin hangi dilleri desteklediğini göreceğiz bakalım Türkçe’de olacak mı?

Screen Shot 2018-05-19 at 21.18.11
Source : Google

 

Google Asistan, her seferinde Hey Google ya da Ok Google diye seslenmenize gerek kalmadan, birden çok komutunuza yanıt verebilecek ve sonraki komutlarınızı dinleyebilecek. Google bu özelliğe multiple actions ismini veriyor.

Screen Shot 2018-05-19 at 21.38.32

Robotik seslerden sıkılanlar icin bir güzel haber: Google Asistan AI kullanılarak, vurgu ve tonlamaları ile insan sesine yakin – John Legend’in sesi de dahil olmak üzere – 6 farklı ses seçeneği ile kullanılabilecek. (Google bu tekniği Deep Mind şirketinin çalışması olarak tanıttı.)

Screen Shot 2018-05-19 at 21.46.01

Ayrıca, Asistanınız sizin yerinize arama yaparak, randevu alabilecek! Asistan teknolojisinin arkasında, conversation – iletişimin doğru bir sekilde sürdürülmesi – için AI uygulamaları yapıldığı keynote’da özellikle vurgulandı.

Screen Shot 2018-05-19 at 21.43.22

Mobil uygulama geliştiriciler için güzel haber makine öğrenmesi için ML Kit kütüphanesini duyurdu. Kütüphane içerisinde imaj, kelime, yüz tanıma, barkod okuma, önemli yerlerin tanınması gibi özellikleri barındıracak, ayni zamanda kendi modelleriniz ile de calisabilecek. Google bu hamle ile, yapay zekaya ilgi duyan ancak nereden başlayacağını bilmeyen yazilimcilar icin giriş seviyesinde temel bazı fonksiyonları sundu ve bunu iOS ve Android platform farki gözetmeden yaptı diyebiliriz. Yapay Zeka’ya daha aşina bir yazilimciysaniz ve Cloud’da TensorFlow uzerinde calisan modelleriniz varsa, mobilde modellerinizi TensorFlow Lite modeline dönüştürmek kısaca, modellerin sıkıştırılmış  versiyonunu kullanmanız gerekiyor. Google sonuçların daha hızlı alınabilmesi icin bu yöntemi seçmiş görünüyor.

Önümüzdeki günlerde ML Kit API’yını kullanarak mobilde neler yapabileceğimizi test edebileceğimiz örnek uygulamalar yazmayı planlıyorum.

Tartışmasız ML Kit‘in özelliklerini en güzel gösterebilen uygulama Google Lens. Mağazalar, binalar, objeler hakkında bilgi alabilmek, afişler üzerinden etkinlik bilgisine ulaşmak gibi hayat kolaylaştırıcı özelliklere sahip.

google_lens_dog_1.png
Source: Google

ML Kit, Cloud ürünü olan ve geliştiricilerin hayatını kolaylaştıran Firebase platformunun içerisine eklenmiş olarak tanıtıldı. Firebase’in prediction yani kullanıcı  davranışını görebileceğiz tahminleme araçları vardı. Bununla birlikte konsol üzerinden ML Kit kullanımına başlayabileceğiz. Özellik henüz Beta’da, deneyip yorumlarınızı iletmenizi bekliyor.

Screen Shot 2018-05-19 at 17.38.13

Bir başka, hatta güzel olduğu için sona bıraktığım özellik text-to-speech. Ve bu özellik Türkçe de dahil olmak üzere 12 dil için Google Cloud üzerinden denemeye açıldı. Bu bağlantıdan deneyebilirsiniz.

Screen Shot 2018-05-19 at 17.36.14
Source: Google

Keynote ve I/O’da haftanın geri kalan oturumlarında Google Brain takımının ortaya çıkardığı yapay zeka calışmalarının diğer Google ürünleri ve teknolojilerini nasıl daha iyi yaptığı üzerine bir çok konuşma yapıldı. Yapay Zeka ile ilgili çok daha kapsamlı ve daha hızlı gelişmeler olacağı kesin. ML Kit ile birlikte ortaya çıkacak yeni ürünleri ve uygulamaları merakla bekliyoruz.
Dc35d6LUwAADXVu.jpg-large

Yeni yazılarda ML Kit incelemesiyle görüşmek üzere 👋

Advertisements

TEDxReset Bir Yolu Var – 2016

TEDx’de bu yıl “Bir Yolu Var” dedik. İtiraf etmeliyim ki, ilk açıklandığı gün ben bu etkinliğe gitmek istiyorum dediğimde, bu kadar kaliteli bir iş çıkacağını, etkinliğin bu kadar kaliteli, içeriğin bu kadar zengin ve organizasyonun bu kadar düzenli, dakik ve titizce yönetileceğini hayal dahi etmemiş, düşünmemiştim.

Benim bu serüven için başlangıç noktam, yılbaşı günü İstanbul Atatürk Havalimanında, başlayıp 13 saat sonrasında uçakla (!) Ankara’ya gitme seyahatime dayanıyor. Havalimanında, hele de zamanım varken, kitapçılara uğramayı, hayatın koşuşturmacasında, hangi hikayeleri, hangi kitapları kaçırıyorum diye göz atmayı severim.

tedgibikonuşİş hayatında ve MBA süresince sunum yapmaya alışmış olmanın yanında, daha etkili bir sunum çıkarabileceğimi, konuya hakimiyet haricinde izleyici kitlesinin konudan daha da keyif alması gerektiğini düşünüyordum. Bazı sunumlarda bu mümkün olmasa da, “Peki yapanlar nasıl yapıyor, onlardan neler öğrenebiliriz?” dedim  ve public speaker olma yolunda hızla ilerleyen yakın arkadaşım ve kendim için yanda gördüğünüz bu kitabı aldım. TED sunumlarının ne derece etkili olduğunu ve 18-20 dk gibi kısa sürelerde insanların hem bilgi veren hem de etkileyici konuşmalar yaptığını öncesinde tabi ki biliyordum.

Kitabı okumaya başladıkça, içerisinde geçen bolca sunum hikayesine geçmeden hemen önce TED videolarını sıra ile izlemeye başladım. Şu an kitabın yarısına dahi gelemememe rağmen birçok etkileyici TED videosunu izledim. Kısacası TEDxReset için heyecanlıydım. Aynı zamanda içimde, “Türkiye’de ne kadar iyi yapılabilir?” sorusu belki önyargısı da vardı.

Gelelim etkinliğe, TEDxReset için bu yıl 7. kez buluşuldu.

Read More »