22 Temmuz

Merhaba;

İnsanoğlu her alanda farklı görüşlerde de olsa genel bir düşünce kıyaslandığında genellikle iki gruba ayrılır. Bu ifadeyi biraz daha açıklayacak olursam, bugün izlediğimiz Maymunlar Cehennemi: Başlangıç filminin sonunda film eleştirisi üzerine gerçekleştirilen ve aslında bir zamandan sonra herkesin kendi dünya görüşünü satır aralarına sıkıştırdığı bir konuşma yaşandı.

• Gen terapisi her zaman insanlığın yararı üzerine mi yapılıyordu? 
• Bir şeyin etik olması için iyi niyetin tek taraflı olması yeterli miydi? Örneğin, insanın doğası gereği var olan davranışlarını sürdürmesi bir diğer canlıyı etkiliyorsa iyi niyetten bahsedebilir miydik? 
• Bilim yapma endişesinden çok ticari kaynak sağlama politikasına yöneldikçe doğru yolda olduğumuzdan söz edebilir miydik? 
• Çoğunluğun kurtarılması amacıyla azınlığın denek olarak kullanılmasıyla geliştirilen ilaçların kullanımı adil miydi? 
• Ya da deneklerin ilaç tasarımı sırasında yan etkilerden dolayı kaybedildiğini bile bile o ilaç kullanılır mıydı? Kullanırım veya kullanmam demek arasında ne kadar da ince bir çizgi vardı aslına bakılırsa.. 
• Denek olarak hayvanların kullanılmasında insanlar olarak ne tür bir hakka sahiptik? Hayvanlara söz hakkı verilme gibi bir imkan olsaydı acaba neyi tercih ederlerdi? 

Bu gibi sorularla ikiye ayrılan grubumuzda aslında doğru diyebileceğimiz bir düşünce yoktu. Doğada kesin olan bir düşünce, bir inanç, bir davranış olmadığından dolayı tek bir doğruya odaklanmak zaten yanlış olacaktı. Bulunduğun yerden baktığında çoğu zaman doğru olarak nitelendirilecek bir şey kimi zamanlarda etik olmuyor malesef. Daha da açıklamak gerekirse, filmde Alzheimer tedavisi için ilaç geliştiren bir bilim adamı ilacı tanıtırken yaşadığını talihsiz bir olaydan dolayı ilacın kullanımı için izin alamıyor. Fakat ilacın etkili olduğunu görmesi üzerine ve babasının da Alzheimer hastası olmasından dolayı günden güne kötüleşmesine dayanamayarak ilacı babası üzerinde deniyor. İşte tam da burada etik mi değil mi diye tartışılır ama kendi bulunduğu yerden bakıldığında en doğru kararın bu olduğunu görebiliyoruz. Kendi yorumumu da etkileyecek olursam ben de olsam aynısını hiç düşünmeden yapardım. Ama sonrasında neden diğer insanların ölümüne göz yumuyoruz, umursamıyoruzun cevabını aramaya başlıyoruz.

Bilimsel çalışmalarda laboratuvar çalışmalarının yanında bir de bizim gibi biyoinformatik alanında çalışanlar var. Biyoinformatik açısından bakıldığında etkinin kimi zaman dolaylı olmasından dolayı bazı durumlarda tabiri caizse vebal almıyoruz gibi algı oluşturabiliyor. Tabi bu da tartışılır. Bizim yapmamız gereken bunları bir kenara bırakıp bilimsel çalışmalarımıza devam etmek.

Çalışmalarımızdan bahsedecek olursak, bugün Ozan Yerli ile Skype görüşmesi gerçekleştirdik. Bilkent Üniversitesi'nde lisansını ve yüksek lisansını bitiren Ozan Bey şimdi doktorasına devam ediyor. Ozan Bey'i diğer Skype görüşmelerinden ayıran hem yaşının bizlere yakın olması hem de bize yararlı olabilecek şeyleri iyi analiz ederek paylaşmış olmasıydı. Fizik mezunu olan Ozan Bey Python gibi bir çok programlama diline hakim olmasının yanında aynı zamanda biyoinformatik ile ilgilenmesi de ayrıca hayranlık uyandıracak özelliklerdendi.

Ozan Yerli'den bu kadar bahsettikten sonra Dünya'da da sıklıkla kullanılan bir sosyal paylaşım sitesinden bahsetmesem olmaz diye düşünüyorum. Connected2.me (http://connected2.me) adı verilen sitenin kurucusudur. Bir nevi Formspring gibi olan bu site Formspring'e göre gerçek zamanlı olarak cevap alınabiliyor. Anonim chat esasına dayalı olduğundan, nasıl geliştirdiğinden, kullanıcının artmasıyla sunucu sorununun nasıl aşıldığından, ticari olarak aşamalı olarak nasıl para kazanılabileceğinin tüyolarından bahsetmesi üzerine bir girişimci nasıl olunuru güzel bir şekilde deneyimlemiş olduk. Bizimle deneyimlerini paylaşırken şu sitelere de bakmamız gerektiği üzerinde de durdu. Bunlardan birkaç tanesini şunlar; http://codecombat.com/, https://www.codeschool.com/ , https://news.ycombinator.com/ . Zaman ayırıp bizimle paylaştığı herşey için teşekkür ediyorum.

Bir sonraki konumuz Makine Öğrenimi [Machine Learning] idi. Uzun zaman bu konuyu öğrenmek için beklediğimizi söyleyebilirim. Hem programlama mantığımızın biraz daha oturması için hem de böylelikle algoritmaları yapay zekaya aktarma sürecini daha hızlı yapabilmemiz açısından eğitimimizin bu haftasına kadar bekledik. Haziran grubunun hemen hemen tamamının bireysel projelerinde de kullanacağı bu konuya başlangıç yapmış olduk. Linear regression, non-linear regression modellerini inceledik. Böylelikle bilgisayarın koordinat sistemiminin neresinin x neresinin y olduğunu hesaplayabilmesi için kullandığı fonksiyonlar üzerinde durduk. İdeal data hesaplamalarından Machine Learning' in farkı; bir kütüphane oluşturulması ve bu kütüphanelerde var olan modellerden datamıza uygun modeli hesaplıyor olmasıdır. Neural networks ise öğrenme üzerine oluşturulan bir algoritmik modelleme olarak tanımlanabilir. Yapay zeka üzerinde sinir ağlarına benzer ağlar oluşturarak data üzerine çözüm modellemeleri oluşturuluyor. Neural networks ikiye ayrılıyor;

1) Training Datası

2) Test Datası

Bu terimleri örnekleyerek anlatmak, anlama açısından daha kolay olacağı düşüncesindeyim. Örneğin, bir bebek düşünelim. Bebek gördüğü herşeyi tanıma aşamasında herşeye dokunur, tadına bakar, merak eder, inceler ve vazgeçmez. Biz bebeği yönlendirmeye başlarız, buna dokunma, buna bakabilirsin gibi. Sonrasında bebeğin algısında neyi yapıp neyi yapmayacağı hakkında fikir oluşmaya başlar. Biz buna training datası diyoruz. Bilgisayarda aynı bir bebek gibi ilk defa öğreneceği dataları modellemek adına birçok alıştırma yapar. Daha sonrasında test datasında ise deneme aşamasına girer.

Bu aşamada sizlerle paylaşmak istediğim bir diğer internet adresi ise https://www.kaggle.com .

Kaggle'da belirli bir sorunu çözmek adına bilim insanlarının bir ağ altında toplanarak oluşturduğu modeller ile rekabet sağlanıyor. Modeller puanlanarak bir lider listesi oluşturuluyor. Hem yeni modelleri görme hem de bu şekilde bir ağda tanınma fırsatı sağlaması açısından oldukça iyi düşünülmüş bir kuruluş olduğunu düşünüyorum. Kaggle' ın sitesine girip incelemenizi, özellikle videolarını da izlemenizi öneririm. Hatta daha da iyisi giriş yapıp eğer bilginiz ve beceriniz varsa modellemeler oluşturarak o keyifli rekabete girmenizi önerebilirim.

Sonuç olarak, neredeyse 24 saat çalışıyoruz ve sürekli yeni şeyler öğreniyoruz. Benden istenen Salı günleri yaptıklarımızı sizlerle paylaşmak. Herşeyi aktarabilmek ise neredeyse imkansız. Yine de sizlerle paylaştığım internet adreslerine girip ve bahsettiğim anahtar kelimeler üzerinde okumaya devam ederseniz sizin için güzel bir öğrenme yolu olacağını eminim.

Paylaşarak büyüttüğümüz blogumuzdan tüm biyoinformatik meraklılarına sevgiler.

Takipte kalın,
Bihter