A. Bayırlı Blog

Being in a rapidly growing energy/tech startup creates a requirement to see the rapid transformation of the business in terms of long-term plans, strategy building, process designs in a very fast-based. My interest and relevant skill set valuable for contributing to this growth process give me opportunity to be an an active part of it, both collaborating with C-suite executies as well as my group members. One of the most important thing to consider in these cases is “strategy-making” which maybe defined as “thinking about actions in advance, in light of our goals and our capacities. [Read More]

Bundan tam 12 yıl önce GökGünce’de yazdıgım bir yazı (Rubik Küp 20 Hamlede Çözüldü!) burada yazdığım tüm astronomi, fizik ve ‘genç fizikçiye mektuplar’ yazılarımdan kat ve kat daha fazla okundu, hala da okunmaya devam ediyor. Günümüz internet çöplüğünde 12 yıllık bir ‘içerik’ için kayda değer bu başarının altında yatan aslında konu edindiği şeyin yıllara meydan okuyan ilginçliği ve bir türlü eskimemesi. Bahsettiğim yazı Rubik Küp ile ilgili ve bu yazıya bir devam yazısı yazmaya beni motive eden de bizzat Küp’ün tasarımcısı Erno Rubik’ın yakın zamanda yayınladığı ve günlerce elimden düşürmedeğim kitabı: ‘Küp - Bulmacalarla Dolu bir Hayat’ (İthaki Yayınları, 2022). [Read More]

While searching for infrastructure ideas for a ML-Platform project that I am about to sart in my current company, I have found out there are two competing candidates to orchastrate ML-workflows: MLflow and Kubeflow. It is not appropiate to call MLflow as an orchastrator but still it provides some functionality that is required for proper MLOps pipelines, so I guess that’s why people compare the two side-by-side. Since we have an existing Kubernetes cluster on Azure Cloud maintained by the SW group in our case, it made much more sense to go ahead and deep dive into Kubeflow world and get some experience of Kubernetes along the way. [Read More]

Coursera’daki Accelerated Computer Science kurs serisinin, ucuncu dersi Underordered Data Structures, ikinci haftasiyla devam. Bu hafta, baglamini henuz pek cozemedigim disjoint sets veri yapisi ile ugrastik. Anladiigm kadariyla onumuzdeki haftalarda graf yapilari icin epey bir isimize yarayacak. Temelde birbirinden ayrik verileri bir arada tuttugumuz ve her bir kumeyi temsilen de o kumeden bir eleman atadigimiz yapilar. Ornegin {1,2,3} ve {4,5} gibi iki disjoint set olsun elimizde, ilkini 1 ile digerini de 4 ile adresleyebiliriz. [Read More]

Yaklasik iki haftalik aranin ardindan, Cern’deki grubun islerini anlattigim ATLAS Week toplantisindan sonra, tekrar sahalara donmenin heyecanini yasiyorum. Kaldigimiz yerden devam edelim. Coursera’daki Accelerated Computer Science kurs serisinin, ucuncu ve son dersine basladim bu hafta: Underordered Data Structures. Gecen dersteki array, linked-list, tree gibi “ordered” veri yapilarindan yavas yavas hash table, graph gibi “unordered” veri yapilarina geciyoruz. Ilk hafta hash table konusu ile biraz beyin yakan kivamda basladi. Hash table’lar elimizdeki key - value seklinde ikilileri efficient bir sekilde saklamamizi sagliyor. [Read More]

Bugun, bu haftaki sunuma hazirliklarla ve yaptigim is gorusmesi ile gecti. Kisa kisa notlar: Python ile ilgili okudugum Real Python’da name = “main“ olayini cok guzel bir sekilde aciklayan detayli makale. Elimizde ufak bir skript degil de icinde cesitli fonksiyonlar barindiran daha cok “modulu” andiran bir kod varsa, burada asil calisitirilacak olan kodu main icinde tanimlayip if __name__ = "__main"": icinde cagirmak cok daha makul. Boylece kodu okuyan kisi, kodun komut satirindan cagirildiginda “first entry point”ini acik bir sekilde gorebiliyor. [Read More]

Haftaya veri yapilariyla acilis yaptik. Bu hafta ve onumuzdeki hafta iki buyuk toplantida genis capli iki sunumum oldugundan muhtemelen, daha kompakt bir icerik olacak. Her gun not tutma aliskanligini epey ilerlettim, kisa da olsa buradan paylasmaya devam edecegim. Bu hafta Accelerated Computer Science dersi, Tree algoritmalarinin “son noktasi”, bir priority queue veri yapisi tasarlamak uzerineydi. Bu veri yapisi, Binary Search Tree’den daha “strict” on kosullara sahip olsa da, veriyi tutma sekliyle, minimum elemanina sabit zamanda ulasabilme imkani veriyor. [Read More]

Pazar gunu, bir suredir yanda tuttugum birkac makaleye goz atip, birkac machine learning konusuna egildigim, aralarda birkac video izleyip, podcast dinledigim bir gun oldu. Bugun itibariyle Gunden Geri Kalanlar serisini, Haziran basindan beri iki haftadir eksiksiz iki haftadir yazdigimi fark ettim. Kendime “istikrar” sozu verip, Temmuz sonuna kadar devam etmeye niyetliyim. Bakalim gorecegiz. Onumuzdeki hafta bir mulakat icin yaptigim hazirliklar cercevesinde biraz Anamoly Detection konularina bakiyorum. Uzaklik ve yogunluk tahmini gibi yaklasimlara biraz asinayim fakat son zamanlarda birkac yerde rastladigim Isolation Forests yontemini merak ettigimden, gecen yil PyData Amsterdam’da verilmis kisa bir konusmayi izledim: Jan van der Vegt: A walk through the isolation forest | PyData Amsterdam 2019 [Read More]

Haftasonu haftadan kalan isleri tamamlayip,muhtelif konularda sagdan soldan gordugum, okudugum, izledigim seylere zaman ayirdigim bir gun gecirdim. Geriye baktigimda gunden epey sey kaldigini goruyorum. Columbia Unv.‘den A. Muller’in Applied Machine Learning dersine devam. Bugunku ders Pre-processing uzerine. Veriyi modele gondermeden yapilmasi gereken donusumler ve bunlarin dogru sekilde yapilmasinin ne kadar onemli oldugunu; scikit-learn ile bunlari yapmanin aslinda ne kadar efektif oldugunu gosteren harika bir dersti. Kisa kisa: Oncelikle veriyi “scale” etmek… Ozellikle veri noktalari arasinda “uzaklik” bilgisinin kullanildigi bir model kullaniyorsak (orn. [Read More]

Cuma gununu, haftanin yorgunlugunu atarak, biraz daha merak ettigim birkac seye bakarak gecirdim. Fizik tarafindan ilham alarak son donemde ugrastigim seylerle iliskilendirip ufak da bir proje bile yaptim. Dun aksam Veritasium’un Youtube kanalinda izledigim Turbulance videosu epey enteresan geldi. Bu konunun degme fizikcileri dize getirdigini bildigimden, calisilmasinin ne kadar zor olabilecegini hayal edebiliyorum. Fakat acaba “en basit haliyle” kucuk olcekli bir simulasyon yapip bunu gorsellestirebilir miyim diye kendi kendime sorarken, gece saat 1 olmasi beni durdurmadi, muthis bir “rabbit hole”‘a dalmistim bile. [Read More]