Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farklar

 Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farklar

Yapay zekâ ve makine öğrenimi, sık sık birbirinin yerine kullanılan ancak farklı anlamlara gelen iki kavramdır. Yapay zekâ ve makine öğrenimi, birbirini tamamlayan ve teknolojinin geleceğini şekillendiren iki önemli kavramdır. Makine öğrenimi, yapay zekânın bir alt dalı olarak, yapay zekânın gerçek dünyadaki uygulamalarını güçlendirmektedir.

• Yapay zekâ: Bir araba gibi düşünebiliriz. Araba, bizi bir yerden bir yere götürme gibi genel bir amaca hizmet eder. Daha geniş bir kavram olup, makinelerin insan gibi düşünmesini hedefler.
• Makine öğrenimi: Arabanın içindeki navigasyon sistemi gibidir. Bu sistem, haritaları kullanarak en iyi rotayı belirler ve bize uygun rotalar sağlar. Yapay zekânın bir alt dalı olup, verilerden öğrenerek belirli görevleri gerçekleştirmeye odaklanır.

Daha teknik olarak:

• Yapay zekâ (Yapay Zekâ): Makinelerin insan benzeri zekâ sergilemelerini sağlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bu, problem çözme, öğrenme, karar verme ve doğal dil işleme gibi yetenekleri içerir. Yapay zekâ, geniş bir alanı kapsar ve makine öğrenimi bunun bir alt kümesidir (Satranç oynayan bir bilgisayar, bir chatbot veya otonom bir araba).
• Makine öğrenimi: Yapay zekânın bir alt dalı olup, bilgisayarların verilerden öğrenerek daha iyi tahminler yapmasını sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda veriyi analiz ederek kalıpları belirler ve bu kalıpları kullanarak gelecekteki olayları tahmin eder (Bir e-ticaret sitesindeki ürün önerileri, bir yüz tanıma sistemi veya spam filtreleri).

Neden bu ayrım önemli?

• Farklı amaçlar: Yapay zekâ, genel amaçlı bir zekâ yaratmayı hedeflerken, makine öğrenimi belirli bir görevi daha iyi yapmak için kullanılır.
• Farklı teknikler: Yapay zekâ, çok çeşitli teknikleri içerirken, makine öğrenimi genellikle istatistiksel yöntemlere dayanır.
• Farklı uygulamalar: Yapay zekâ, çok geniş bir uygulama alanına sahipken, makine öğrenimi genellikle daha spesifik problemleri çözmek için kullanılır.

Makine Öğrenimi Algoritmaları ve Türleri

Makine öğrenimi, temel olarak verilerden öğrenen algoritmalara dayanır. Bu algoritmalar, büyük veri kümelerini analiz ederek, gelecekteki olayları tahmin etmek veya belirli görevleri otomatikleştirmek için kullanılır.

• Denetimli Öğrenme: Veri kümesindeki her örneğin doğru bir etiketle eşleştirildiği öğrenme türüdür. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını belirlemek için kullanılan algoritmalar denetimli öğrenme yöntemiyle eğitilir.
• Denetimsiz Öğrenme: Veri kümesindeki örneklerin herhangi bir etiketi bulunmaz. Bu durumda, algoritma verilerdeki doğal grupları veya kalıpları bulmaya çalışır. Müşteri segmentasyonu ve sahtekarlık tespiti, denetimsiz öğrenmenin kullanıldığı örnekler arasındadır.
• Pekiştirmeli Öğrenme: Bir ajan, bir ortamda eylemler yaparak deneyim kazanır ve bu deneyimlerden öğrenerek ödüllerini maksimize etmeye çalışır. Satranç oynayan bilgisayarlar ve otonom araçlar, pekiştirmeli öğrenmenin tipik örnekleridir.

Popüler Yapay Zekâ Uygulamaları ve Kullanılan Makine Öğrenimi Türleri

• Sesli Asistanlar (Siri, Alexa, Google Asistan): Doğal dil işleme ve makine öğrenimi teknikleri kullanılarak, kullanıcıların sesli komutlarını anlar ve yanıtlar. Bu sistemler, büyük miktarda ses verisi üzerinde eğitilir ve sürekli olarak iyileştirilir. (Denetimli Öğrenme)
• Görüntü Tanıma: Nesne tanıma, yüz tanıma gibi uygulamalarda kullanılır. Örneğin, bir fotoğraftaki bir nesneyi tanımlamak için derin öğrenme algoritmaları kullanılır. (Denetimli Öğrenme)
• Öneri Sistemleri: E-ticaret sitelerinde ürün önerisi, müzik platformlarında şarkı önerisi gibi uygulamalarda kullanılır. Kullanıcı davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunar. (Denetimsiz Öğrenme)
• Otonom Araçlar: Çevrelerini algılamak, karar vermek ve hareket etmek için çeşitli sensörler ve makine öğrenimi algoritmaları kullanır. (Pekiştirmeli Öğrenme)
• Sağlıkta Yapay Zekâ: Hastalık teşhisi, ilaç keşfi ve kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmak için kullanılır. Tıbbi görüntüleme verileri üzerinde derin öğrenme modelleri eğitilir. (Denetimli Öğrenme)

Yapay Zekâ ve Makine Öğreniminin Geleceği

Yapay zekâ ve makine öğrenimi, hızla gelişen teknolojilerdir ve gelecekte birçok alanda devrim yaratması bekleniyor. Özellikle sağlık, finans, üretim ve ulaşım gibi sektörlerde önemli etkileri olacak.

• Daha Akıllı Cihazlar: Evlerimizdeki cihazlar, daha akıllı hale gelerek yaşamımızı kolaylaştıracak.
• Kişiselleştirilmiş Hizmetler: Her bireye özel ürün ve hizmetler sunulacak.
• Yeni İş Modelleri: Yapay zekâ sayesinde yeni iş modelleri ortaya çıkacak ve mevcut iş modellerinde dönüşümler yaşanacak.

Özetle, yapay zekâ ve makine öğrenimi, günümüzde birçok alanda kullanılan ve geleceğin teknolojilerini şekillendirecek önemli konulardır. Bu konuyu daha derinlemesine incelemek için derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü gibi alanlara göz atabilirsiniz. Sonraki yazılarda bu konulara da değinilecek.

 

Elle Yazma, Klavyeyle Yazma ve Dokunmatik Ekranla Yazma

 Aklıma gelen bu konuyu yapay zekâya sordum. ChatGpdt4.0o

Valit: "Elle yazmak, fizikse klavye ile yazmak ve dokunmatik telefon ekranında yazı yazmanın bilişsel ve psikolojik farklılıkları, avantaj ve dezavantajları var mıdır?

Evet, elle yazmak, fiziksel klavye ile yazmak ve dokunmatik telefon ekranında yazı yazmanın bilişsel ve psikolojik farklılıkları, avantajları ve dezavantajları vardır. Bu yazma yöntemleri, beyin aktiviteleri, öğrenme süreçleri ve psikolojik etkiler açısından farklılıklar gösterebilir.

Elle Yazmak

Bilişsel ve Psikolojik Farklılıklar:

• Motor Beceriler: Elle yazma, ince motor becerilerin geliştirilmesine katkıda bulunur. Bu, beyin ile el koordinasyonunu gerektirir ve beyin aktivitelerini artırabilir.
• Bellek ve Öğrenme: Araştırmalar, elle yazmanın hafızayı ve öğrenmeyi artırdığını göstermektedir. Elle yazarken, yazılan bilgiyi daha iyi hatırlama eğiliminde olunur.
• Yaratıcılık: Elle yazmak, yaratıcılığı ve düşünce akışını destekleyebilir. Düşüncelerin daha serbest akmasına olanak tanır.

Avantajlar:

• Daha iyi hafıza ve öğrenme.
• İnce motor becerilerin gelişimi.
• Yaratıcılığı teşvik eder.

Dezavantajlar:

• Daha yavaş olabilir.
• Fiziksel yorgunluk yaratabilir.
• Düzenleme ve düzeltme zor olabilir.

Fiziksel Klavye ile Yazmak

Bilişsel ve Psikolojik Farklılıklar:

• Hız ve Verimlilik: Klavye ile yazmak genellikle elle yazmaktan daha hızlıdır. Bu, düşüncelerin hızlı bir şekilde kaydedilmesine yardımcı olabilir.
• Ergonomi: Doğru ergonomik düzenlemelerle, klavye kullanımı daha az fiziksel zorlanmaya neden olabilir.
• Dijital Düzenleme: Klavye ile yazma, metin düzenleme, düzeltme ve kaydetme süreçlerini kolaylaştırır.

Avantajlar:

• Hızlı yazma ve yüksek verimlilik.
• Kolay düzenleme ve düzeltme.
• Daha az fiziksel zorlanma (doğru ergonomik düzenlemelerle).

Dezavantajlar:

• Motor becerilerin gelişimini desteklemez.
• Ekran karşısında uzun süre kalma göz yorgunluğuna neden olabilir.
• Dikkat dağıtıcı unsurların fazla olması.

Dokunmatik Telefon Ekranında Yazı Yazmak

Bilişsel ve Psikolojik Farklılıklar:

• Mobilite ve Erişilebilirlik: Dokunmatik ekranlar, hareket halindeyken yazı yazmayı mümkün kılar. Bu, bilgiye anında erişimi ve hızlı yanıt verme yeteneğini artırır.
• Hız ve Doğruluk: Dokunmatik ekranlarda yazı yazma hızı ve doğruluğu, fiziksel klavyelere göre genellikle daha düşüktür.
• Distraction: Mobil cihazlar, dikkat dağıtıcı bildirimler ve uygulamalar nedeniyle odaklanmayı zorlaştırabilir.

Avantajlar:

• Hareket halindeyken yazı yazabilme.
• Kolay taşınabilirlik.
• Anında erişim ve iletişim.

Dezavantajlar:

• Yazma hızı ve doğruluk düşüklüğü.
• Dikkat dağıtıcı unsurların fazla olması.
• Fiziksel rahatsızlık ve göz yorgunluğu riski.

Genel Değerlendirme

• Elle yazmak, derin öğrenme ve hafıza için daha iyidir, ancak daha yavaş ve yorucu olabilir.
• Fiziksel klavye, hız ve düzenleme kolaylığı sağlar, ancak motor beceri gelişimini desteklemez.
• Dokunmatik ekran, hareket halindeyken erişim ve mobilite sunar, ancak yazma hızı ve doğruluk düşük olabilir.

Bard:

Dezavantajlar:

• Elle yazmak:
  • Yavaşlık
  • El krampları ve yorgunluk
  • Yazım hataları
  • Okunması zor metinler
• Klavye kullanmak:
  • Sağlık problemleri (karpal tünel sendromu)
  • Dikkat dağınıklığı
  • Yaratıcılığın kısıtlanması
  • Kişisellik eksikliği
• Dokunmatik ekranda yazmak:
  • Doğruluk eksikliği
  • Küçük ekranlarda zorluk
  • Batarya ömrü tükenmesi
  • Göz yorgunluğu
  • Bağımlılık riski

Sizi Sizden İyi Tanıyan Algoritmalar

 

Michael Kosinski ve arkadaşlarının 2013 yılında yaptığı araştırmada, Instagram beğenilerini kullanarak insanların kişilik özelliklerini tahmin etmek mümkün olduğu sonucuna varıldı. Araştırmacılar, 689 kişinin Instagram beğenilerini inceleyerek, bu kişilerin kişilik özelliklerini ölçmek için kullanılan bir ankete verdikleri yanıtlarla karşılaştırdılar. Sonuçlar, Instagram beğenilerinin, insanların kişilik özelliklerini tahmin etmek için oldukça etkili bir araç olabileceğini gösterdi.

Araştırmacılar, beğenilerin hangi tür içeriklere verildiğine bakarak, insanların kişilik özelliklerini tahmin edebildiklerini buldular. Örneğin, sanatsal içeriklere yapılan beğeniler, insanların yaratıcı ve yenilikçi olma olasılığını, spor içeriklerine yapılan beğeniler ise insanların dışa dönük ve rekabetçi olma olasılığını gösteriyor.

Araştırmacılar, beğenilerin sayısını da kullanarak, insanların kişilik özelliklerini tahmin edebildiklerini buldular. Örneğin, daha fazla beğeni yapan kişilerin, daha dışa dönük ve sosyal olma olasılığı daha yüksek.

Araştırma sonuçları, sosyal medya verilerinin kişilik analizi ve davranış öngörüsü için kullanılabileceğini gösteriyor. Bu veriler, insanların ilgi alanlarını, değerlerini ve davranışlarını anlamamıza yardımcı olabilir.

Kosinski ve arkadaşlarının araştırması, beğenilerin insanların kişilik özelliklerini yansıttığını gösteriyor. Ancak, bu verilerin doğruluk oranı konusunda bazı tartışmalar var. Bazı uzmanlar, beğenilerin insanların gerçek kişiliklerini yansıtmadığını, sadece ilgi alanlarını yansıttığını savunuyor.

Beğenilerin kişilik analizi için kullanılmasının bazı etik sorunları da var. Örneğin, insanların beğenileri gizlilik ihlali olarak görülebilir. Ayrıca, beğenilerin kullanılarak insanların kişilik özelliklerinin tahmin edilmesi, ayrımcılık gibi olumsuz sonuçlara yol açabilir.

Sonuç olarak, beğenilerin kişilik analizi için kullanılması, potansiyel faydaları ve riskleri göz önünde bulundurularak değerlendirilmelidir.

Resim Yapan Yapay Zekâ-1

 

Son zamanlarda girilen belirli  ifadelere göre resim çizen birçok yapay zekâ platformu kullanılmaya başlandı.  Bu yazımızda bazı platformları ve bu platformlarda örnek olarak oluşturduğum resimleri paylaşacağım.

https://stablediffusionweb.com/ adresine girip ücretsiz olarak görüntü oluşturmaya başlayabilirsiniz.  Ben denemek için "Turkuaz mermerli iç mekan, mavi beyaz duvarlar, büyük ametist taş" yazdığımda aşağıdaki görseli oluşturdu. 

Yazdığım ifadeyi web sitesine girmeden önce google translate ile ingiizceye çevirerek girdim.  " Turquoise marble interior, blue white walls, large amethyst stone"

Başka bir örnek.

Stable Diffusion, bir metin girişi sayesinde gerçekçi görüntüler üretebilen, insanları  çarpıcı sanat eserleri yaratmaya teşvik eden metinden görüntüye dönüşüm modelidir. Önemli bir ayrıntı ise kriterlerin İngilizce girilmesi halinde daha net sonuçlar alınması.

Stable Diffusion, gerçekten etkileyici bir yapay zeka modelidir. Metin girişi verildiğinde foto-gerçekçi görüntüler üretmek için kullanılır ve son derece inandırıcı sonuçlar verir. Bu model, OpenAI tarafından geliştirilmiştir ve GPT-3 mimarisine dayanır.

Stable Diffusion, özellikle sanat ve tasarım alanlarında oldukça ilgi çekicidir. Bu model, sanat eserleri üretmek için kullanılan geleneksel yöntemlerin yerini alabilir ve yaratıcılığı teşvik etmek için kullanılabilir.

Stable Diffusion, gerçekten benzersiz ve güçlü bir özgürlük düzeyine sahiptir. Bu model, birçok farklı özelliklere sahip birçok farklı görüntü üretebilir ve kullanıcılara geniş bir yaratıcılık aralığı sunar.

ChatGPT Kendini Nasıl Anlayıyor?

Chat GPT4 dünyanın en zeki yapay zeka chat robotu. Ben de kendisine şöyle bir soru sordum: "ChatGPT teknolojisini anlatacağım bir eğitim programında neleri anlatmak uygun?"

Kendisini şu şekilde tanıttı:

ChatGPT teknolojisi, doğal dil işleme alanındaki en gelişmiş teknolojilerden biridir ve birçok farklı alanda kullanılabilir. Eğitim programınızda, ChatGPT hakkında aşağıdaki konulara değinebilirsiniz:

1.    ChatGPT'nin ne olduğu ve nasıl çalıştığı: ChatGPT, yapay zeka teknolojisi olan GPT-3.5 mimarisine dayalı bir doğal dil işleme modelidir. Bu model, büyük bir veri kümesindeki örnek cümleleri analiz ederek, insan benzeri bir dille konuşabilen bir bilgisayar programı oluşturur.

 

2.    ChatGPT'nin kullanım alanları: ChatGPT, birçok farklı alanda kullanılabilir. Örneğin, ChatGPT, müşteri hizmetleri, satış ve pazarlama, yazılım geliştirme, tıp ve daha birçok alanda kullanılabilir.

 

3.    ChatGPT'nin avantajları: ChatGPT, insanların konuşma dilini anlama, cevaplama ve üretme konusunda son derece gelişmiş bir teknolojidir. Bu nedenle, insanlarla etkileşimde bulunmak için harika bir araçtır. Ayrıca, ChatGPT, çok sayıda veriyi işleme kabiliyeti sayesinde, doğal dil işleme konusundaki birçok zorluğu aşabilir.

 

4.    ChatGPT'nin dezavantajları: ChatGPT'nin dezavantajları da vardır. Örneğin, ChatGPT'nin doğruluğu, veri kümesinin kalitesine ve modelin eğitilmesinde kullanılan veri miktarına bağlıdır. Ayrıca, ChatGPT'nin kullanımı, yapay zekanın diğer alanları gibi, bazı etik ve gizlilik sorunlarını da beraberinde getirir.

 

5.    ChatGPT'nin geleceği: ChatGPT teknolojisinin, doğal dil işleme alanında daha da gelişmesi ve kullanım alanlarının genişlemesi bekleniyor. Özellikle, ChatGPT'nin sağlık hizmetleri, eğitim ve finans sektöründe daha fazla kullanılması bekleniyor.

GPT 4 Yapay Zekâ - 1

 

       GPT 4 ile Sohbet

        Open AI şirketi, aralarında Elon Musk ve Sam Altman'ın da bulunduğu otaklar tarafından 1 Milyar $ yatırım ile kâr amacı gütmeyen bir kuruluş olarak ve genel zekâdan kaynaklanan varoluşsal risk endişelerinden dolayı kuruldu (2015). 2018’de, Musk, otonom otomobiller için Tesla yapay zekâ geliştirmeleri çalışmaları yapacağı için ilerleyen zamanlarda olası bir anlaşmazlık ihtimalinden dolayı yönetim kurulundan istifa etti, ancak bağışcılığını devam ettirdi.

        2019 yılında Microsoft'tan 1 Milyar $ yatırım almasıyla kâr amacı ile çalışan bir şirket haline dönüştü. En önemi ürünlerinden biri de ChatGPT yazılı cevap veren yapay zeka uygulamasıdır. 

        Uzun zamandır beklenen Open AI firmasının yeni nesil yapay zeka ürününün 4. versiyonu geçtiğimiz günlerde faaliyete geçti. Beraberinde ise "insan zekasını geçebilir mi?", "Otonom bir şekilde aldığı kararları insan müdahalesine kapalı olarak gerçekleştirebilir mi?" gibi hem teknik, hem de etik tartışmaları da getirdi.   

        İleriki yazılarda bu tartışmaları da sizlerle paylaşacağım. Ancak şimdilik sadece bu yapay zeka botuna sorulan bazı sorulara verdiği cevapları ele alalım istedim. Google aramalarının yerini alacak mı? sorusu da şimdi daha anlamlı hale gelmeye başladı çünkü.

        Profesyonel olarak eğitimler vermekte olduğum NLP, Koçluk, Mülak Teknikleri Danışmanlık vb. alanları ile ilgili yaptığım çalışmalarda, "global firmaların İK birimleri gençlerden neler bekliyor?" konusu ile ilgili bir eğitim programı hazırlarken GPT4 bu konuda neler söyleyeceğini merak ettim.

        Sorum şuydu: İşe yeni girecek olan genç adaylarda en çok aranan özellikler nelerdir?

"İşe yeni girecek olan genç adaylarda en çok aranan özellikler şunlar olabilir:

İş etiği ve disiplin: İşe zamanında gelmek, işi zamanında teslim etmek, kurallara uymak gibi davranışlar işverenler tarafından çok değerli görülür.

İletişim becerileri: İletişim becerileri yüksek olan adaylar, işyerinde diğer çalışanlarla ve müşterilerle daha iyi iletişim kurabilirler.

Ekip çalışması: İşverenler, takım çalışmasına uyum sağlayabilen ve başkalarıyla iyi çalışabilen adayları tercih ederler.

İş tecrübesi: İlgili alanda iş tecrübesi olan adaylar, işverenler tarafından daha fazla tercih edilebilir.

Öğrenme becerisi: Yeni teknolojiler, iş süreçleri ve beceriler hızla değişirken, öğrenme becerileri yüksek olan adaylar daha avantajlıdır.

Liderlik: Bazı pozisyonlar için liderlik özellikleri aranabilir. Bu nedenle, liderlik özellikleri gösteren adaylar, işverenler tarafından tercih edilebilir.

Yaratıcılık: Yaratıcı düşünebilen ve farklı çözüm yolları üretebilen adaylar, işverenler tarafından ödüllendirilir.

Dil becerileri: Globalleşen dünyada, yabancı dil bilmek işverenler tarafından aranan önemli bir özelliktir.

İş yapma isteği: İşverenler, işe bağlılığı yüksek, iş yapma isteği olan adayları tercih ederler.

Bu özellikler, işe yeni girecek genç adayların ilgi alanlarına, yeteneklerine, işe başvurulan sektöre ve pozisyona göre değişebilir. 

        Oldukça mantıklı ve Türkçe dili için de anlamlı cümle yapıları olduğu dikkatimi çekti. Bu sohbeti yapmaya devam ettikçe ilginç bulduğum sonuçları sizlerle paylaşmaya devam edeceğim.

Valit ASLANKOL.

Nesnelerin İnterneti (IoT) Nedir?

 

Nesnelerin İnterneti (IoT) Nedir?

En basit anlatımla günlük kullanımımızda olan nesnelerin internete bağlanıp veri gönderip alması kabiliyeti olarak tanımlanabilir (Internet of Things). Bu açıdan nesne kavramı oldukça geniş bir anlama sahiptir. Her türlü izleme cihazları, sensörler, bio chipler veya erişim düzenekleri nesne olarak nitelendirilmektedir. IoT terimi, genellikle internet bağlantısına sahip olması beklenmeyen ve insan eyleminden bağımsız olarak ağ ile iletişim kurabilen cihazlar için kullanılır. Bu nedenle, bir bilgisayar veya akıllı cep telefonu genellikle bir IoT cihazı olarak kabul edilmez. Bununla birlikte, bir akıllı saat, fitness cihazları veya başka bir giyilebilir cihaz, internete bağlanabilen kombi, buzdolabı, klima vb. bir IoT cihazı olarak sayılabilir.

'Nesnelerin İnterneti' ifadesi ilk kez Kevin Ashton tarafından 1999'da kullanıldı. Ancak teknolojinin bu vizyona ulaşması en az on yıl daha aldı.

Hangi Cihazlar Akıllı Sayılır?

Tekil bir isme sahip olan (unique id), bağlanılabilir olan ve bir sensörü olan cihazlardır. Bu sayede, akıllı nesne dünyanın herhangi bir yerinden erişilebilir ve kontrol edilebilir hale gelmektedir. Teknoloji analist şirketi IDC’ye göre bugün bu sayının (2020) 10 milyar olduğu ve 2025'te 41 milyara çıkmasını beklenmektedir.

Nesnelerin interneti uygulamaları, sensörlerin tek tek erişilebilir olmasından başka, pek çok sensörün verisinin birleştirilerek değer üretilmesi amacıyla da kullanılmaktadır. Bu açıdan bakıldığında Nesnelerin internetinin Büyük Veri (Big Data) kavramları ve uygulamaları ile iç içe olduğu görülmektedir.

Örneğin akıllı trafik sistemlerinde, trafikteki kişilerin konumlarını sürekli olarak merkezi bir sisteme iletmeleri sayesinde, sistem, kişilerin hareket bilgilerini analiz ederek, bölgedeki trafik yoğunluğunu, trafiğin akış hızını, belirli bir rota üzerinde tahmini varış süresini tespit edebilir. Bu sayede trafiğe yeni çıkacak kişiler trafik yoğunluğuna göre alternatif rotaları tercih edebilirler.

Bir başka örnek olarak, bir oteldeki her bir odadaki karbon monoksit oranı sensörler yardımıyla ölçülüp, yönetici sisteme iletilir. Yönetici sistem, kritik eşik aşılınca elektrik/gaz vanalarının kapatılması ve gerekli odalardaki yangın musluklarının açılmasını denetleyebilir. Bunun yanı sıra yönetici sistem, kritik eşik aşılmasa bile zaman içerisinde gelen verileri inceleyerek odalardaki karbon monoksit oranının günün hangi saatlerinde daha yüksek olduğunu analiz ederek, o saatlerde pencerelerin kapalı kalmasını önerebilir.

USOM Nedir?

Resmi Web Sitesinden; 

Ülkemizin siber güvenliğine karşı siber ortamda ortaya çıkan tehditlerin belirlenmesi, muhtemel saldırı ve olayların etkilerini azaltılması veya ortadan kaldırılmasına yönelik önlemlerin geliştirilmesi ve belirlenen aktörlerle paylaşılması için ulusal ve uluslararası düzeyde çalışmak üzere Telekomünikasyon İletişim Başkanlığı bünyesinde Ulusal Siber Olaylara Müdahale Merkezi (USOM, TR-CERT) oluşturulmuştur.

Başkanlık bünyesinde kurulan USOM, ulusal ve uluslararası seviyede siber ortamda ortaya çıkan tehditler ile ilgili kendisine ulaştırılan ihbarları da değerlendirerek, söz konusu tehditlerin tespit ve bertaraf edilmesi için Kamu Kurumları ve özel kişiler ile koordinasyonunu sağlamaktadır. Bu itibarla gelen ihbar ilk aşamadan başlanarak, çözüm sürecine kadar takip edilerek değerlendirilmektedir.

Diğer taraftan ulusal ve uluslararası siber güvenlik tatbikatları düzenlenerek kamu kurum ve kuruluşlarının siber saldırılara karşı farkındalığının ve hazırlığının arttırılması faaliyetleri ile bilinçlendirme ve yönlendirme faaliyetleri halihazırda devam etmektedir.

https://www.usom.gov.tr/hakkimizda.html