#30 Çağdaş Baş : Derin Öğrenme, Derin Dertler - Gerçek Dünya ML Deneyimleri
Veri Tezgahı: Gerçek Dünya ML Deneyimleri Veri Tezgahı: Derin Öğrenme, Derin Dertler - Gerçek Dünya ML Deneyimleri Bu bölümde, konuğumuz Çağdaş’ın akademik geçmişi ve endüstrideki tecrübelerini, derin öğrenme devriminden video özetleme zorluklarına, start-up’lardan sağlık teknolojilerinde model dağıtımına kadar geniş bir yelpazede ele alıyoruz. Özellikle Covid-19 sonrası değişen dinamikler, gizlilik kaygıları, dinamik batching, Kubernetes ile GPU yönetimi ve MLOps’un incelikleri üzerine derinlemesine sohbetler gerçekleştiriyoruz. Bölüm Başlıkları 00:00 – Giriş ve Konuk Tanıtımı 02:17 – Doktora Süreci ve Araştırma Alanları 05:33 – Multiple Instance Learning Yöntemi 10:16 – AlexNet ve Derin Öğrenme Dönemi 14:36 – CAFE Framework ve Uygulamaları 18:29 – Video Özetleme Çalışmaları 23:27 – Video Özeti Yöntemleri ve Değerlendirme Süreci 30:27 – Akademik Çalışmalar ve Kod Paylaşımı Üzerine Tartışmalar 35:14 – Devlet Kurumunda Çalışma Deneyimi ve Zorluklar 38:50 – Ouva'da Yapay Zeka Projeleri ve Uygulamaları 48:09 – Covid'in Etkileri ve Hastaneler 49:20 – Gizlilik Endişeleri ve On-Prem Çözümleri 50:47 – Hastanelerde Cihaz Kullanımı ve Hijyen 52:38 – Veri Toplama ve Sensör Kullanımı 54:25 – Model Servisi ve Dağıtım Süreçleri 58:18 – Triton Server ile Performans Optimizasyonu 01:01:20 – Dinamik Batching ve Model Dağıtımı 01:04:06 – GPU Ölçeklendirme Zorlukları 01:07:57 – Kubernetes ile Otomatik Ölçeklendirme Çözümleri 01:13:04 – GPU ve Fractional Kullanımının Derinlikleri 01:16:02 – Gerçek Zamanlı İhtiyaçlar ve Çözüm Arayışları 01:18:48 – MLOps ve En İyi Uygulamalar Üzerine Tartışmalar 01:25:17 – Akademiden Endüstriye Geçişteki Zorluklar 01:30:55 – Dokümantasyonun Önemi ve Uygulama Stratejileri Sosyal Medya YouTube: youtube.com/@veritezgahi Twitter: x.com/veritezgahi Spotify: Veri Tezgahı Podcast Linkler veritezgahi.com Podcast ile ilgili düşüncelerinizi, sorularınızı ve geri bildirimlerinizi yorumlarda paylaşabilirsiniz. İyi dinlemeler!
