News

Kendinizi ele verdiğiniz bir durum oldu mu?

Ani duygusal ataklar: Amigdala kaçağı nedir nasıl durdurulur?

Ani duygusal ataklar: Amigdala kaçağı nedir nasıl durdurulur?

Ani duygusal ataklar: Amigdala kaçağı nedir nasıl durdurulur?

Hiç duygularınızın kontrolünü kaybettiğiniz ve daha sonra pişmanlık duyduğunuz bir an oldu mu? Hiç kendinizi kaptırıp daha sonra pişman olduğunuz şeyler söylediniz mi? Ya da, hiç beyninizi kontrol eden bir duygunun sizi ele geçirdiği oldu mu? Cevabınız evet ise hayatınızın bir döneminde amigdala bozukluğu yaşamış olabilirsiniz.

Amigdala, beynin korku ve duygulara yönelik ana kontrol noktasıdır. Amigdala kaçağı terimini ilk olarak psikolog Daniel Goleman tarafından kontrol altına alamadığımız duyguları açıklamak için kullanılmıştır. Başka bir deyişle amigdala kaçağı bir kişinin bir şeye veya birine aşırı tepki vermesidir.

amigdala-kacagi-nedir

İlk insanlar, vahşi hayvanlar veya diğer kabileler tarafından öldürülme veya yaralanma tehdidine maruz kalıyordu. Hayatta kalma şansını artırmak için savaş ya da kaç tepkisi gelişti. Bu, düşünmeden hızlı tepki vermenizi sağlayan fiziksel tehlikeye otomatik bir tepkidir. Kendinizi tehdit altında ve korkmuş hissettiğinizde, amigdala vücudunuzu savaşmaya veya kaçmaya hazırlayan stres hormonlarını serbest bırakmak için sinyaller göndererek savaş ya da kaç tepkisini otomatik olarak etkinleştirir. Bu tepki korku, kaygı, saldırganlık ve öfke gibi duygularla tetiklenir.

Savaş ya da kaç tepkisi, fiziksel zarar tehdidi nedeniyle ilk insanlar için uygundu. Günümüzde ise modern yaşamın baskıları ve stresin neden olduğu birçok psikolojik tehdit ile karşı karşıyayız. Stres size güçlü bir öfke, saldırganlık veya korku hissettirdiğinde, savaş ya da kaç tepkisi devreye girer. Genellikle durum ani, mantıksız ve aşırı tepkiyle sonuçlanır. Verilen tepkiden daha sonra pişman olabilirsiniz.

Psikolog Daniel Goleman ayrıca duygusal zeka kavramını da geliştirdi. Duygusal zeka, duyguları tanımak, anlamak, yönetmek ve diğer insanların duygularını tanımak, anlamak ve etkilemek anlamına gelir.

Amigdala kortizol ve adrenalin isimli iki stres hormonundan kaynaklanmaktadır. Kortizol, vücudun birçok işlevini etkileyen bir steroid hormonudur. Adrenalinin görevi ise vücut sistemlerini uyarmaktır. Böylece vücut, bir tehdide yanıt vermeye hazır olur. Kortizol, vücudunuzun birçok işlevini etkileyen, savaş ya da kaç tepkisi için hazırlamak da dahil olmak üzere bir steroid hormondur. Epinefrin olarak da adlandırılan adrenalinin ana görevi, vücut sistemlerinizi uyarmaktır, böylece bir tehdide yanıt vermeye hazır olurlar.

amigdala-kacagi-nedir

İlk adım, kendinizi tehdit veya stres altında hissettiğinizi kabul etmektir. Duygularınızın ve vücudunuzun strese nasıl tepki verdiğinin farkına varın. Savaş ya da kaç tepkisinin etkinleştirildiğini fark ettiğinizde amacınız sakinleşmek ve kontrolü ele almak olmalı. Kendinize, hissettiğiniz şeyin otomatik bir tepki olduğunu, vereceğiniz tepkinin mantıklı olmadığını hatırlatın. Sakin olduğunuzda, durumu düşünerek ve mantıklı bir çözüm bulmayı deneyin. Sakin kalmanın en iyi yolu, nefes egzersizleridir. Yavaş ve eşit şekilde nefes alın.

Amigdala kaçağını önlemenin bir başka yolu da farkındalıktır. Yalnızca şimdiki ana odaklanın, geleceğe veya geçmiş sorunlara değil. Farkındalık pratik gerektirir. Arabada beklerken veya yürüyüşe çıkarken, ne düşündüğünüze, hissettiğinize ve etrafınızda olup bitenlere odaklanmak için zaman ayırın.

Muhakeme: Bu, durumu derinlemesine düşünmek, olası seçenekleri gözden geçirmek ve yanıt vermek için en mantıklı ve mantıklı yolu seçmek için beyninizin ön loblarını kullandığınız anlamına gelir.

Meditasyon: Meditasyon veya derin nefes alma yoluyla bedeninizi ve zihninizi gevşeterek, beyninizin odağını bir tehdide veya strese yanıt vermekten, iç huzura dönüştürebilirsiniz. (Bkz: Meditasyon nedir ve ne işe yarar?)

Makine Öğrenmesinde Pipeline Mimarisi Nedir?

Sizin hiç botu hattınız oldu mu? Belki fiziksel olarak A noktasından B noktasına erişen bir boru hattınız olmadı ancak dijital olarak web servisler veya API’ler inşa edebilirsiniz. Az buçuk veri…

Makine Öğrenmesinde Pipeline Mimarisi Nedir?

Yiğit Şener

Feb 21·3 min read

Sizin hiç botu hattınız oldu mu? Belki fiziksel olarak A noktasından B noktasına erişen bir boru hattınız olmadı ancak dijital olarak web servisler veya API’ler inşa edebilirsiniz.

Bu yazımda makine öğrenmesinde pipeline (boru hattı) konusunu enine boyuna irdelemeye çalışacağım.

Az buçuk veri bilimi ve makine öğrenmesi hakkında fikir sahibi olduğunuzu düşünerek yazıya devam edeceğim.

Bildiğiniz üzere makine öğrenmesinde bir çok farklı aşama mevcut. İşte veri hazırlığı, verinin yıkanması, verinin durulanması, modelleme, modellerin kurutulması vs. Sesli düşünelim veriyi aldık biraz işledik. Gerekesiz kolonları ve satırları ayıkladık missing value’ları doldurduk. Ardından modelledik. Aaa süper bir Random Forrest algoritması ile train üzerinden %95 ve test üzerinden %94 doğruluk oranımız da oldu. Oldu da, ne oldu? Bitti mi? Bu kadar mıydı veri bilimi? hani yapay zeka bizi ele geçirecekti?

İster bir şirkette makine öğrenmesi (ML) projesi geliştirin ya da kendiniz bir ML ürünü yaratın ne yazık ki süreç kitaplarda yazdığı kadar kısa değil. Belki işin veri bilimi kısmı bitti ancak aslında ML projesi daha yeni başlıyor.

Piyasada gördüğümüz veya eğitimlerden öğrendiğiniz veri temizliği, hiperparametre testleri, algoritma değerlendirmesi vb. konular yukarıda gördüğünüz ML proje döngüsünün içerisinde yer alan siyah kutu (Model) içerisindeki bölümü kaplamaktadır. Bunu ben demiyorum Google Developers böyle söylüyor.

Yani biz modeli kurduk sonucu elde ettik diye bir dünya yok. Nedeni aşağıdaki sorularımda:

Bildiğinizi varsaydığım üzere gerçek dünyada gerçek ihtiyaçların net yapısal bir formülü bulunmuyor. Yani tüm veri setleri IRIS gibi değil. Bir de model konusu var tabi… Her kurulan model sabit kalacak diye bir durum söz konusu değil. Bazen manuel bakarak modellenmemesi gereken durumları ayıklamamız gerekebilir.

Kısacası dünyada hala standartlaşmış bir ML ürünü yok ki kasap gibi versin eti alsın kıymayı. Bu yüzden ML projeleri dataya veya organizasyonun olduğu yapıya göre değişiklik gösterir. Ancak hem yazılım hem de veri bilimini ortaklaştıran bu projelerde tüm yüzüklerin güçlerinden faydalanmamız gerekiyor. Lafı fazla dolandırmadan hemen söze girelim.

Pipeline felsefesi ile geliştirdiğimiz ML projesindeki her bir adım modüler bir hale getirilerek yeniden ve yeniden kullanılması sağlanır.

Basitçe bu dört aşama için bir pipeline kurduğumuz kodumuzu dört farklı modül halinde düşünüp bu modüllerin aralarına bir boru hattı döşeyebilirsiniz. Böylece istediğiniz modülü dilediğiniz zaman çağırıp kullanabilirsiniz. Hatta mikro servis (microservice) felsefesinde olduğu gibi hiç bir modülünüz (paket) bozulmadan diğerleri için geliştirme yapabilirsiniz. Aşağıda kısa kısa ML projesinde pipeline içerisinde olmazsa olmaz bazı işlevleri yazıyorum.

Aslında yukarıdaki maddelere daha fazlası eklenebilir lakin her proje, o işe özgü kendi sorun ve fırsatları ile geldiği için çok farklı durumlar ortaya çıkabilmektedir. Dolayısı ile düşünülmesi gereken olgular ML projesi için beni ne sıkıntıya sokabilir? Süreçlerimi nasıl otomatize edebilirim? Kök sistemde veri bilimi modelleri inşa edilse bile işin otomatize edilme tarafında hep bir yazılımcı kafasıyla düşünüp iş analisti gözüyle projeye yaklaşmanız gerekiyor. Yani gayet eğlenceli.

referans :
sigortacigazetesi.com.tr
yigitsener.medium.com

Bir cavab yazın

Sizin e-poçt ünvanınız dərc edilməyəcəkdir.

Back to top button