Büyük veri analitiği için yüksek performans hesaplama: çözüm ortamları ve kodlama
Öz
Bu çalışmada akan veya katmanlı büyük veri, hacmi ve karmaşıklığı tanımlanmıştır. Büyük veri analitiğinde kullanılan; Tek işlemci - tek çekirdek yapısı: standart hesaplama mimarisi; Tek işlemci - çok çekirdek yapısı: paralel hesaplama mimarisi ve Çok işlemci - çok çekirdek yapısı: dağıtık hesaplama mimarisi biçimlerindeki yüksek performans hesaplama sistemleri açıklanmıştır. Bu sistemlerde kullanılan hesaplama ortamları incelenmiştir. Donanım hesaplama ya da donanım hızlandırılmış hesaplama ve Yazılım hesaplama ya da yazılım optimize edilmiş hesaplama konuları vurgulanmıştır. Büyük veri analitiğinde uygulanan öğrenme yöntemleri: istatistiksel öğrenme, makine öğrenme ve derin öğrenme ifade edilmiştir. Bu öğrenme yöntemlerinin sonuç veya ürün odaklı uygulamaları olarak yapay zeka açıklanmıştır. Akan veya katmanlı büyük veri analitiğinde web tabanlı çözüm ortamı olarak Google Colabratory ve bu ortamda kod geliştirmede Python uygulamaları verilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Büyük veri analitiği, Yüksek performans hesaplama, Öğrenme yöntemleri
Kaynakça
- Gökalp MO, Kayabay K, Akyol MA, Eren PE and Koçyiğit A. (2016). Bıg Data For Industry 4.0: A Conceptual Framework. 2016 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence. 978-1-5090-5510-4/16 10.1109/CSCI.2016.87.
- Hamza Erol ve Recep Erol (2018). Determining Big Data Complexity Using Hierarchical Structure of Groups and Clusters in Decision Tree. 2018 3rd International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK).
- Hamza EROL ve Timuçin KORKMAZ (2020). Büyük Veri Analitiği İçin Yüksek Performans Hesaplama Sistemi Gibi Davranan Bir Dağıtık Bilgisayar Sistemi Mimarisi. Bilgisayar Bilimleri ve Teknolojileri Dergisi - DergiPark. Yıl 2020, Cilt 1, Sayı 2, Sayfalar: 74-81.
- Vassakis K, Petrakis E and Kopanakis I (2018). Big Data Analytics: Applications, Prospects and Challenges. Mobile Big Data, Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies 10, Springer International Publishing AG, https://doi.org/10.1007/978-3-319-67925-9_1.
- Thelin R (2020). What is Big Data? Characteristics, Types, and Technologies. https://www.educative.io/blog/what-is-big-data.
- İnternet Kaynağı 1 (2018). Yuval Noah HARARİ 48. Dünya Ekonomik Formu. https://www.weforum.org/events/world-economic-forum-annual-meeting-2018/sessions/will-the-future-be-human.
- İnternet Kaynağı 2 (2020). https://ec.europa.eu/esco/portal/escopedia/List_of_sectors_of_economic_activities_for_the_development_of_ESCO_v1.
- Hamza Erol, Bala Mikat Tyoden, Recep Erol (2018). Classification Performances Of Data Mining Clustering Algorithms For Remotely Sensed Multispectral Image Data. 2018 Innovations in Intelligent Systems and Applications (INISTA).
- Hamza Erol, Celaleddin Barutçular, Ayman El Sabagh, Recep Erol (2017). Data Mining Models for Selection of the Best Spectral Reflectance Indices in Estimation of Crop Yields and Classification of Maize Hybrid Types Using SpectroRadiometer Data. 2017 European Conference on Electrical Engineering and Computer Science (EECS).
- İnternet Kaynağı 3 (2019). https://www.weforum.org/events/world-economic-forum-annual-meeting-2019.