Algoritma, Logaritma Değildi
*Algoritmayı öğrenmeden bazı şeyleri düzeltemeyeceğiz. 20 Yılda bir tekrar eden döngüde gibiyiz. Bir dönem kalkınma, sonrasında tekrar bocalama dönemi. Yöneticiler, apartman yöneticileri de dâhil bütün gördüğünüz yöneticiler algoritmanın temeli olan matematikten bihaberler. Matematiğin en kolaylaştırıcı terimi logaritmayı şimdilerde algı için kullanıyorlar kıymetli yöneticilerimiz. Logaritma hayatımızı kolaylaştıran, çan eğrisi anlamamızı sağlayan, depremleri anlamamızı sağlayan Richter ölçeğinde, suyun veya maddenin asidik ve bazik ölçümündeki pH’da, gürültü ölçmede, ses yoğunluk ölçümünde. En önemlisi zaman ölçümüzde, örnek olarak yaşımız ilerledikçe zamanın çok daha hızlı geçtiğini düşünürüz. 1 yıllık süreyi 10 yaşındaki bir çocuk farklı, 70 yaşındaki bir kişi farklı algılar. Bu logaritmadır.
**Logaritmayı anlamayanların algoritmayı anlamasını ve sıkıntılı dönemler için çözüm yolu çıkarmasını bekliyoruz. Algoritmalar açıkça belirtilmiş bir başlangıcı ve sonu olan işlemlerdir. Amaca ulaşmak için işlenecek çözüm yolları ve sıralamaları belirlenir ve algoritma bu sırayı takip ederek en mantıklı çözüme ulaşır. İlk algoritma 9. yüzyılda yaşayan ve cebir konusunda önemli çalışmalar yapmış olan Persli matematikçi El-Harezmî’den türetilmiştir. Algoritmalar, karmaşık sorunları basit ve anlaşılır adımlara bölerek çözüm sürecini kolaylaştırır. Algoritmalar, bir problemin çözümünü sistematik ve tekrar edilebilir hale getirir. Algoritmalar, yapay zekâ, makine öğrenimi ve büyük veri analitiği gibi alanlarda da kritik bir rol oynamaktadır. Bu alanlardaki ilerlemeler, daha karmaşık ve güçlü algoritmaların geliştirilmesini ve uygulanmasını gerektirmektedir. Algoritmaların etkin ve verimli bir şekilde tasarlanması, gelecekteki teknolojik gelişmelerin temelini oluşturacak. Algoritmalar, sadece bilgisayar biliminde değil, aynı zamanda günlük hayatımızda da önemli bir rol oynar. Örneğin, bir tarif kitabındaki yemek tarifleri, bir matematik problemini çözme yöntemi veya yol tarifleri algoritma olarak düşünülebilir. Algoritmalar, karmaşık ve zor problemleri daha yönetilebilir hale getirir ve sistematik bir şekilde çözülmesini sağlar.
***Algoritma yapmak için öncelikle sorunun olduğunu kabul etmek 1.şarttır. Sonrasında ise nedenini anlamak, açıklamak, çözümü için alternatif yolları belirlemek ve bu yollar arasından en uygun olanını uygulamak algoritmadır. Günümüzde yöneticiler öncelikle sorun yok diye algı yapıyorlar. Sonrasında çözüm için toplantı yapılacağı algısını yayıyorlar. Toplantı zamanı problemin çözüm zamanı algısından sonra ne kadar sürecek, neler başımıza gelecek kesin bir süre veremiyorlar. Matematik bilen biri oran orantı ve olasılıklarla sonucu 3 aşağı 5 yukarı tahmin edebilir. Müneccim olma dönemi kapanmıştır. Bu kadar büyük veri bu kadar çok yapay zekâ ile milisaniye bile bilinebilir durumdur.
****Sonuç olarak, Algoritma öğrenmeye yapay zekâ kullanarak başlanabilir yöneticiler için, vatandaş kullanımını kişiselleştirmeye yardımcı olabilir. Her bireyin hükümetle nasıl etkileşime girdiği farklıdır ve yapay zekâ, insanların sorularını yanıtlamak, önerileri kişiselleştirmek ve hizmetleri kullanıcıların ihtiyaçlarına göre uyarlamak gibi alanlarda yardımcı olabilir. Veriler, hükümetin hizmetleri gerçek zamanlı olarak izlemesini sağlamak için optimize edilebilir. Sistemler, gecikmeleri, yanlışlıklar ve verimsizlikleri önleyerek verileri takip edip anında analiz edecek şekilde geliştirilebilir. Vakaları daha etkili bir şekilde sınıflandırmaya yardımcı olabilir. Birçok devlet hizmeti, hangi hastanın en acil doktora görünmesi gerektiği veya kimin devlet desteğinden yararlanma hakkına sahip olduğuna karar vermek gibi olayları, vatandaşları veya bilgileri doğru kategoriye yerleştirmeyi gerektirir.
Makine öğrenimi algoritmaları, tahminler yapmak ve eğilimleri ve gelecekteki davranışları anlamak için özellikle yararlı olabilir. Sürekli gelişen bilgisayar gücü ve büyük miktarda verinin birleşimi, insan uzmanlardan çok daha iyi bir iş çıkarabilir ve algoritmalar bunun daha verimli, hızlı, ucuz ve daha büyük ölçekte yapılmasını sağlar. Hükümet programları karmaşık olabilir. Bir politika programının tüm potansiyel sonuçlarının ne olduğu baştan her zaman açık değildir. Yeni teknoloji, karmaşık sistemlerin zaman içindeki etkilerini incelemeye yardımcı olabilir ve hatta sonuçları hakkında daha fazla bilgi edinmek için politikaları tam olarak uygulamadan önce test edebilir. Matematik bilmeyen hiç kimseye yetki verilmemeli. Matematik hayatın kendisi.
