Microsoft Azure AI + Machine Learning Servislerine Genel Bakış

Selamlar arkadaşlar, bugün sizlere Azure’un AL + ML servislerine beraber genel bir bakış yapacağız ilerleyen günlerde tüm servislere detaylarına kadar ineceğiz.
Bu arada geçen hafta yazdığım Microsoft Azure Machine Learning Servis Kurulumu okuyabilirsiniz 🙂

Hadi başlayalım.

İlk olarak azure portala giriş yapıyoruz sonra çalışacağımız kaynağı seçiyoruz. Ben çalıştığım alan olan SQLEKİBİ kaynak kısmını seçiyorum ve seçtikten sonra karşıma böyle bir sayfa çıkıyor.

Burada ilk öncelikle Al + Machine Learning kısmına tıklıyorum sonra karşımıza servislerimiz çıkıyor gelin hepsini inceleyelim.

İlk olarak geçen haftada yazısını yazdığım Machine Learning servisine değinmek istiyorum. Makine Öğrenmesi nedir diyenlere ufak bir hatırlatma;

Makine Öğrenmesi Nedir?
Aslında makine öğrenmesinin ne olduğundan önce öğrenmenin ne olduğunu ele almak gerekir. Psikolojide öğrenme
Makine öğrenmesi, insanların öğrenme şekillerini taklit etmek için veri ve algoritmaların kullanımına odaklanıp doğruluğunu kademeli olarak artıran bir yapay zeka (AI) ve bilgisayar bilimi dalıdır.

Gri içine aldığım kısımda Azure tarafından sunulan Machine Learning servisini kurabilir ve daha fazlasını istiyorsak “learn more” diyerek hareket edebiliriz.
Azure Machine Learning kısmında bizlere çok yenilikçi bir servis hizmeti sunuyor(Yakında uygulamalı videolar gelecektir).

Şimdi biraz daha derinlere inmek gerekirse. Makine öğrenmesi, büyüyen veri bilimi alanının önemli bileşenidir. Sayısal yöntemler kullanılarak, algoritmalar; sınıflandırmalar veya tahminler yapmak üzere eğitilir ve veri bilimi projelerinde temel içgörüleri ortaya çıkarmaktadır. Azure bizlere bu konuda çok rahatlık sağlıyor ve bir sürü hazır alt yapı teknik servislerini sunarak bizlere hem vakit hem de zaman konusundan tasarruf etmemize yönelik bir çalışma sunuyor.

Sırada ki alt servisimiz siyah kutucuk içine aldığım ve türkçe anlamı ile “Korteks Sertifikası” dır. Azure tarafından yapılan genel bir anlamını alıntılamak istiyorum hemen.

Güven, dijital sistemlerin temelidir. Güven olmadan, AI potansiyel değerini sunamaz. Ancak, makine öğrenimi modelleri genellikle kara kutuların içinde çalışır. Bu, Kurumsal AI’nın benimsenmesini engelleyen önemli iş riskleriyle sonuçlandı. Cortex Certifai, AI iş riskinin 6 boyutunu tespit eder ve puanlar: etkinlik, önyargı/adalet, açıklanabilirlik, sağlamlık, uyumluluk ve veri kayması.

Veri ve Model Güvenlik Açığını ve Riski Azaltmayı Otomatikleştirir

Certifai, modeli otomatik olarak inceleyerek ve uç vakaları test ederek AI modellerindeki risk ve güvenlik açığını anlama konusunda tahminde bulunmayı ortadan kaldırır. Certifai’nin değerlendirmek için modelin dahili koduna erişmesi gerekmez. Cortex Certifai, AI sistemlerinizin:

• Sağlam ve kandırılamaz
• Korunan gruplara karşı adil ve tarafsız
• Yapay zeka tahminlerinin net mantığıyla açıklanabilir

Benzersiz AI Güven Endeksi oluşturur

Certifai, güvenin temel unsurlarına dayalı sayısal bir puan oluşturur. İşletmelerin risk ve performans arasındaki ödünleşimleri ve tipik çekişmeyi değerlendirmesine yardımcı olur. Paydaşlar, potansiyel iyileştirmeleri belirlemek için her bir değerlendirmeyi derinlemesine inceleyebilir. Certifai, adalet/önyargı, sağlamlık, açıklanabilirlik ve doğruluk, kesinlik veya geri çağırma gibi temel performans ölçütleri gibi AI risklerini dikkate alır.

Kilit Paydaşlar için Raporlama Sağlar

Certifai, kilit paydaşların aşağıdakiler için benzersiz raporlama ile güvenilir yapay zeka oluşturmalarına yardımcı olur:

• Veri bilimi ekipleri
• BT uzmanları
• Ürün ve pazarlama yöneticileri
• Müşteriler ve çalışanlar
• Uyum ve risk yöneticileri

Giriş Talimatları

VM oluşturulduktan sonra lütfen Cortex Certifai’nin başlatılması için 5 dakika bekleyin

Certifai Konsolu giriş sayfasını açmak için bir tarayıcı penceresine https://{Genel IP adresi} girin.

Certifai Konsolu Giriş sayfasında kullanıcı adı “certifai”dir. Bunu DEĞİŞTİRMEYİN. İlk kez giriş yapmak için Sanal Makine Adınızı şifre olarak girin ve GÖNDER’e tıklayın.

• 

Şeklinde bizlere aktarmıştır. Denemek için “create” diyerek sanal makine üzerinden kurulup hareket edebiliriz ve deneyimleyebiliriz.

Sırada ki alt servisimiz ise kırmızı kutucuk içine aldığım ve çok önemli servislerden biri olan Computer Vision.
Hemen türkçe anlamı ve sözlük anlamına gelin beraber bakalım.

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan nasıl bir anlam kazanabileceğiyle ilgilenen disiplinler arası bilimsel bir alandır. Mühendislik yöntemleriyle, insan görsel sisteminin yapabileceği görevleri anlamaya ve otomatikleştirmeye çalışmaktadır (Vikipedi)

Azure tarafında ise bizlere bulut tabanlı Görüntü İşleme API’si, geliştiriciler için görüntüleri işlemeye ve bilgileri döndürmeye yönelik gelişmiş algoritmalara erişim sağlar. Microsoft Görüntü İşleme algoritmaları bir görüntüyü karşıya yükleyerek veya bir görüntü URL’si belirterek girdilere ve kullanıcı seçimlerine göre görsel içerikleri farklı şekillerde analiz edebilir. Hızlı başlangıç kılavuzları, öğreticiler ve örneklerle görsel içeriği farklı şekillerde analiz etmeyi öğrenin.

Docs & MS Learn diyerek dokümanlara ve Microsoft’un belgelerine ulaşabilirsiniz.

Next alt servisimiz ise turuncu kutucuk içine aldığım şu sıralar popüler olan “FACE”

Yüz algılama, analiz ve tanıma işlemleri yapay zeka (AI) çözümleri için önemli bir özelliktir. Azure’daki Yüz Tanıma bilişsel hizmeti bu özellikleri uygulamalarınızla kolayca tümleştirmenizi sağlar.

Genel bir hatırlatma; 11 Haziran 2020’de Microsoft, insan haklarına dayalı etkili düzenlemeler yapılmadığı sürece ABD’deki polis departmanlarına yüz tanıma teknolojisi satmayacağını duyurmuştur. Bu nedenle, müşteriler yüz tanıma özelliklerini veya medya için Azure video Çözümleyicisi veya bir müşteri varsa ya da Birleşik Devletler bir polis departmanı olan bu hizmetlerin kullanımına izin vermek gibi Azure hizmetlerinde dahil olan özellikleri kullanamaz.

Sonraki alt servisimiz sarı kutucuk içine aldığım “Text Analytics” Metin Analizi anlamına gelir.
Metin Analizi hizmeti, ham metin üzerinde yaklaşım analizi, anahtar ifade ayıklama, adlandırılmış varlık tanıma ve dil algılama gibi gelişmiş doğal dil işlemleri gerçekleştirmenizi sağlayan bulut tabanlı bir hizmettir.

APİ kısmında ise,

Metin Analizi API’si, metin madenciliği ve metin analizi için yaklaşım analizi, fikir madenciliği, anahtar ifade ayıklama, dil algılama ve adlandırılmış varlık tanıma gibi Doğal Dil İşleme (NLP) özellikleri sağlayan bulut tabanlı bir hizmettir.

API, geliştirme projeleriniz Azure Bilişsel Hizmetlermakine öğrenmesi ve yapay zeka algoritmaları koleksiyonu olan Azure Bilişsel Hizmetler’nin bir parçasıdır. Bu özellikleri 3.0 REST API sürüm 3.1 veya istemci kitaplığı ile kullanabilirsiniz.

Alıntı yaptığım dokümanda sizleri şu yazıyı paylaşmak istiyorum.

Tipik iş akışı

İş akışı basittir. Analiz edilecek verileri gönderir ve çıktıları kodunuzda işlersiniz. Çözümleyiciler olduğu gibi kullanılır, ek yapılandırma veya özelleştirme gerçekleştirilmez.

1. Metin Analizi için bir Azure kaynağı oluşturun. Daha sonra, isteklerinizin kimliğini doğrulamak için oluşturulan anahtarı elde etmek.
2. JSON biçiminde verilerinizi yapılandırılmamış ham metin olarak içeren bir istek düzenleyin.
3. İstek, kaydolma sırasında kurulan uç noktasına gönderilir ve istenen kaynağı ekler: yaklaşım analizi, anahtar ifade ayıklama, dil algılama veya adlandırılmış varlık tanıma.
4. Yanıtın akışını yapın veya yerel ortamda depolayın. Gönderilen isteğe bağlı olarak sonuçlar yaklaşım puanı, ayıklanan anahtar ifadelerden oluşan bir koleksiyon veya dil kodu olacaktır.

Çıktı tek bir JSON belgesi olarak döndürülür ve kimlikle birlikte gönderdiğiniz tüm metin belgelerinin sonucunu içerir. Sonuçları daha sonra analiz ederek, görselleştirerek veya kategorilere ayırarak eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde edebilirsiniz.

Veriler hesabınızda depolanmaz. Metin Analizi API’si tarafından gerçekleştirilen işlemlerde durum bilgisi yoktur. Başka bir deyişle sağladığınız metin işlenir ve sonuçlar anında döndürülür.

Sırada ki servisimiz ise yeşil kutucuk içine aldığım “Data Science Virtual Machine- Ubuntu 18.04” bu servisi yazarak anlatmaktan ziyade videolu bir şekilde yakın zamanda anlatacağım bunu yapmamda ki sebep daha verimli olduğunu düşündüğüm için(diğer servisler içinde aynısı geçerli olacaktır).

Sırada ki servisimiz ise mavi kutucuk içine aldığım “InteliLiving IoT Monitoring for Independent Living”

InteliLiving, yaşlıların ve engellilerin COVID-19 sırasında ve sonrasında bağımsız olarak güvenli bir şekilde yaşayabilmeleri için ailelerin içini rahatlatmak için AI tarafından yönlendirilen akıllı ev teknolojisini kullanır. 
InteliLiving, bir evden bilgi toplamak ve paylaşmak için ayrı akıllı ev sensörleri (kameralar değil) kullanır. Günlük rutinleri öğrenir ve gelişmiş analitiği kullanarak, bir cep telefonu uygulaması aracılığıyla yetkili taraflarla (aile üyeleri, bakıcılar, komşular vb.) paylaşılan davranış değişikliklerini tespit eder. 

Örneğin, InteliLiving, klinisyenlerin erken bunama belirtisi veya gelecekteki bir düşüşün risk göstergesi olarak tanımladığı, bir kişinin huzursuz geceler geçirdiğini gösterir. Bir kişinin evdeki hareketleri, cihaz kullanımı, ev sıcaklığı ve daha fazlası hakkında bir cep telefonu uygulaması aracılığıyla zengin bilgileri paylaşarak, aile üyeleri ve bakıcılar bu kişiyi desteklemek için erken harekete geçerek olası sağlık sorunlarından kaçınabilir. Ev, bakım ekibinin bir üyesi olur. 
InteliLiving, yaşlılara, engellilere ve ailelerine nasıl fayda sağlar:

• Kameralar veya istilacı mahremiyet olmadan akıllı ev öngörüleri
• Bir hanehalkının davranışlarının 7/24 kapsamı, güvenlik ve esenlik kontrolü
• Düğmeye basma veya pil şarjı gerekmez
• Aileler, InteliLiving’in davranış değişikliği konusunda onları uyaracağı konusunda gönül rahatlığı içindedir.
• Aileler her gün sağlık güncellemeleri alır
• İnsanlar evlerinde daha uzun süre kalarak kendilerini daha rahat ve özgüvenli hissediyorlar.
• Bir aile üyesini yaşlı veya uzman bakımına taşıma konusunda stresli konuşmalardan kaçının
• Öngörüler, ciddi olaylar meydana gelmeden önce erken önlem önlemlerini sağlar
• Uzmanı finanse etmek için evin satılmasını önler (yaşlı bakımı)
• Avustralya’da: My Aged Care’in CHSP, Evde Bakım Paketleri ve NDIS kapsamında finansman için uygun
• COVID-19 sırasında azaltılmış enfeksiyon riski

Bu alt serviste yazarak çok anlaşılmayan bir servis türü maalesef bu alt servisi de videolu şekilde anlatmak isterim. İlk önce detaylı bir öğrenelim gerisi kolay :).

Son servisimiz ise mor kutucuk içine aldığım ” DataVisor Enterprise ML for Fraud and AML” bu kısımda ise microsoft bizlere çok güzel bir açıklama yapmış açıklama da ise şunlar yazıyor.

DataVisor Enterprise ML, en üstün dolandırıcılık tespitini sağlamak ve mali kaybı en aza indirmek için farklı sinyalleri, üçüncü taraf verilerini ve heterojen veri kaynaklarını entegre eder. Denetimsiz ve Denetimli Öğrenme, kural motoru, dolandırıcılık özelliği kitaplığı ve küresel istihbarat ağını içeren çok çeşitli araçlar ve makine öğrenimi yaklaşımlarıyla desteklenen DataVisor Enterprise ML, modern çağın hızı, ölçeği ve karmaşıklığıyla mücadele etmek için bütünsel bir dolandırıcılık önleme stratejisi sunar. sahtekar.

Gelişmiş Algılama için Denetimsiz Makine Öğrenimi Motoru

Yeni saldırıları hızla yakalayın. Kuluçka sahtekarlığını erken tespit edin.

Tescilli denetimsiz makine öğreniminin (UML) gücüyle bilinmeyen ve ortaya çıkan tehditleri proaktif olarak tespit edin. Etiketlenmiş verilere gerek yoktur – DataVisor’un UML motoru, ilişkili dolandırıcılık etkinlikleri ve bot saldırılarını gerçek zamanlı olarak belirlemek için gelişmiş kümeleme ve grafik analiz teknikleri kullanır. Herhangi bir hasar oluşmadan kuluçka hesaplarını yakalayarak erken tespit sağlar. DataVisor Enterprise ML, yalnızca anormallikleri veya aykırı değerleri değil, dolandırıcılık kümelerini belirleyerek yanlış pozitifleri azaltır ve son derece doğru sonuçlar verir.

Karmaşık Dijital Veri Yönetimi

Yapılandırılmamış verilerden yararlanın. Anlayışlı kalıpları keşfedin.

SQL veritabanını, Amazon S3’ü ve tüm yerel dosyaları destekleyerek kuruluş genelinde çeşitli kanallardan ve kaynaklardan gelen heterojen verileri gerçek zamanlı olarak entegre edin. DataVisor Enterprise ML, IP adresleri, e-postalar, kullanıcı adları, zaman damgaları, cihaz bilgileri, işlem, kullanıcı olayları ve daha fazlası dahil olmak üzere yapılandırılmamış ve yapılandırılmış verilerden yüzlerce zenginleştirilmiş özelliği dinamik olarak türetir. Dijital verilerin ve zenginleştirilmiş özelliklerin gücünü kullanan DataVisor Enterprise ML, yüzeye çıkarılması zor kalıpları ortaya çıkarır ve algılama performansını artırır.

Gelişmiş Dolandırıcılık Analitiği ve Vaka Yönetimi

Kendinden emin kararlar ver. İnceleme verimliliğini artırın.

Dolandırıcılık tekniklerini analiz edin ve zaman içindeki dolandırıcılık eğilimlerini izleyin ve ayrıntılı neden kodlarıyla değerli bilgiler edinin. DataVisor Enterprise ML, doğru sonuçlarla otomatik eylemler gerçekleştirmenize ve yüzlerce ilişkili vaka üzerinde toplu kararlar vermenize olanak sağlayarak operasyonel verimliliği artırır. Varlıklar, gruplar ve para akışı arasındaki çok boyutlu bağlantıları görselleştirmek için Bilgi Grafiği’ni kullanarak karmaşık vakaları araştırın ve karmaşık kalıpları verimli bir şekilde ortaya çıkarın.

Diyorum ve genel itibari ile bir giriş şeklinde servisleri tanımış olduk asıl öğrenmek ve kendimizi bu alanlarda geliştirmek istiyorsak Çağlar hocamın da dediği gibi kurcalayıp(kurup deneme yapmak) bu iş olmaz bundan sonra ki içeriklerimi videolu şekilde aktarmak istiyorum bakalım nasıl olacak çünkü bunlar önemli servisler bunları yazı belgeleri ile anlatmak biraz vakit alır o vakti efektif bir şekilde kullanmak için ufak videolar çekmeyi düşünüyorum.
Buraya kadar okuduğunuz ve vakit ayırdığınız için teşekkür eder, gününüz güzel olmasını dilerim, sonraki içeriklerimde görüşmek dileğiyle…