text
stringlengths 88
1M
|
|---|
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Algoritma analizi" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Nisan 2018) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Algoritma analizi veya diğer adıyla algoritma çözümlemesi, bilgisayar biliminde bir algoritmayı çalıştırabilmek için gereken kaynakların (zaman, yer gibi) miktarının tespitidir. Algoritmaların çoğunluğu, rastgele seçilmiş uzunluktaki girdiler ile çalışmak için tasarlanmıştır. Genellikle, bir algoritmanın verimlilik veya çalışma zamanı, adımların sayısı (zaman karmaşıklığı) veya depolama yerleri (alan karmaşıklığı)'nin girdi uzunluğuyla ilişkili olan işlev olarak ifade edilir. Algoritma çözümlemesi, verilmiş olan hesaplamalı bir bilinmezi çözen herhangi bir algoritma aracılığıyla gereksinim duyulan kaynaklar için kuramsal tahminleri sağlayan hesaplamalı karmaşıklık kuramının önemli bir parçasıdır. O, verimli algoritmaları bulabilmek veya kıyaslayabilmek için bir anlayış geliştirmemizi sağlar. Algoritmaların kuramsal çözümlemesinde, sonuşmazsal (asimptotik) anlamda onların karmaşıklığını tahmin etmektir, yani büyük miktarda ve rastsal olan girdiler için karmaşıklık işlevini tahmin etmektir. Büyük O gösterimi, Büyük omega gösterimi ve Büyük theta gösterimi, sonuşmazsaldaki sonları belirtmek için kullanılır. Mesela, ikili arama, aranmakta olan bir listenin uzunluğunun logaritmasına oranlı olan adım sayısında veya O(Log(n))'de veya konuşma diliyle "logaritmik zaman"da çalıştırmak için söylenilir. Genellikle sonuşmazsal tahminler kullanılır, çünkü aynı algoritmanın farklı gerçekleştirmeleri, verimlik açısından diğer algoritmalara kıyasla farklı olabilir. Bunlara rağmen verilen bir algoritmanın herhangi iki "akla yatkın" gerçekleştirmesinin verimliliği, saklı sabit adı verilen bir çarpımsal sabit unsuru aracılığıyla ilişkilidir. Verimliliği kesin olan yani sonuşmazsal olmayan ölçümler, bazen hesaplanılmış olur, ancak genellikle hesaplama taslamı (modeli) kullanılarak çağrılan algoritmanın belirli gerçeklemesini dikkate alan belirli varsayımlara gereksinim duyarlar. Bir hesaplama taslamı, soyut bilgisayar açısından tanımlanılabilinir. Mesela, Turing makinesi, ve/veya birim zamanda yürütülen belirli işlemlerin olduğu esaslar tarafından. Örnek için, n adet elemanı olan ikili aramayı uyguladığımız sıralanmış dizi, ve birim zamanda yapılmış olan dizideki elemanların her birine uğranmasını garanti edersek, o zaman en fazla log2 n + 1 zaman birimi, bir cevabın döndürülmesi için yeterlidir. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Algoritma_analizi&oldid=27818542" sayfasından alınmıştır |
Algoritma tasarımı, problemlerin çözümünde matematiksel bir süreç oluşturmak amacıyla kullanılan özel bir yöntemdir. Algoritma tasarımı uygulamaları, Algoritma mühendisleri tarafından yapılır.[1] Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Bölmek ve algoritmayı ele geçirmek Dinamik programlama Hırslı algoritma Backtracking Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Kaliforniya Üniversitesi Bilgi ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü Algoritma Tasarımı" (İngilizce). algorithmdesign.net. 28 Nisan 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Aralık 2013. Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] New York Eyalet Üniversitesi Bilgisayar Bilimi bölümünden Steven Skiena tarafından hazırlanan Stony Brook Algoritma Deposu28 Kasım 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Algoritma_tasarımı&oldid=31109734" sayfasından alınmıştır |
Hesaplama geometrisinde kullanılan ve verimli bölgelerin sorgulanmasına izin veren bir veri yapısı. Hesaplamalı geometri, geometri açısından ifade edilebilen algoritmaların incelenmesine ayrılmış bilgisayar bilimlerinin bir dalıdır. Bazı çalışmalar tamamen geometrik problemlerden meydana gelirken bazıları ise hesaplamalı geometrik algoritmaların incelenmesi sonucunda meydana gelmektedir. Bunun gibi problemlerin hesaplama geometrisinin bir parçası olduğu düşünülmektedir. Modern hesaplamalı geometri son zamanlarda gelişme göstermesine karşın, tarihin antik dönemine kadar uzanan en eski bilgi işlem alanlarından biridir. Hesaplama geometrisi ve hesaplama karmaşıklığı, algoritmalar onlarca veya yüz milyonlarca nokta içeren çok geniş veri kümelerinde kullanılıyorsa, pratik anlamda büyük önem taşır. Bu tür kümeler için, O (n2) ve O (n log n) arasındaki fark, hesaplamada gün ve saniye arasındaki fark gibi büyükçe olabilir. Hesaplamalı geometrinin bir disiplin olarak geliştirilmesinin merkezinde bilgisayar grafikleri, bilgisayar destekli tasarım ve üretim(CAD / CAM) alanındaki ilerlemeler yer almaktaydı. Ancak hesaplama geometrisindeki birçok problem özünde klasik geometri problemleridir, matematiksel görselleştirme ve modelleme yoluyla bilgisayar bilimlerine dahil edilmiştir. Hesaplama geometrisinin diğer önemli uygulamaları robotik (hareket planlama ve görünürlük problemleri), coğrafi bilgi sistemleri (CBS) (geometrik konum ve arama, rota planlama), entegre devre tasarımı (IC geometri tasarımı ve doğrulama), bilgisayar destekli mühendislik (CAE) (Mesh üretimi), bilgisayar görme (3 boyutlu yazıcı) gibi alanlardır. Hesaplamalı geometride ana dallar şunlardır: Kombinasyonel hesaplama geometrisi, algoritmik geometri olarak da adlandırılır ve geometrik nesneleri ayrı nesneler olarak ele alır. Bu konuda Preparata ve Shamos tarafından hazırlanan bir kitapta 1975 yılında "hesaplamalı geometri" teriminin ilk kullanımı tarihlenmektedir.[1] Bilgisayar geometrisi, bilgisayar destekli geometrik tasarım (CAGD) veya geometrik modelleme olarak da adlandırılan ve CAD / CAM sistemlerinde bilgisayar hesaplamaları için uygun olan gerçek dünyadaki nesneleri temsil eden sayısal hesaplama geometrisi gibi alanları kapsamaktadır.Bütün bunlar hesaplamalı geometrinin büyük bir gelişimi olarak görülebilir ve bu alan genellikle bilgisayar grafiklerinin veya CAD'lerin bir dalı olarak düşünülür. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Franco P. Preparata and Michael Ian Shamos (1985). Computational Geometry - An Introduction. Springer-Verlag. 1st edition: ISBN 0-387-96131-3; 2nd printing, corrected and expanded, 1988: ISBN 3-540-96131-3. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. Otorite kontrolü GND: 4130267-9 NKC: ph184844 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Hesaplamalı_geometri&oldid=32189072" sayfasından alınmıştır |
Kod renklendirme yazılımcılara kaynak kodunun elemanlarını ayırt etmesi için sıklıkla kullanılır. Resimdeki kaynak kodu Python'a aittir. Programlama dili, yazılımcının bir algoritmayı ifade etmek amacıyla, bir bilgisayara ne yapmasını istediğini anlatmasının tektipleştirilmiş yoludur. Programlama dilleri, yazılımcının bilgisayara hangi veri üzerinde işlem yapacağını, verinin nasıl depolanıp iletileceğini, hangi koşullarda hangi işlemlerin yapılacağını tam olarak anlatmasını sağlar. Şu ana kadar 250'den fazla programlama dili geliştirilmiştir.[1] Bunlardan bazıları Pascal, Basic, C, C#, C++, Java, JavaScript, Cobol, Perl, PHP, Python, Ada, Fortran, Delphi ve Swift'tir. Uygulama[değiştir | kaynağı değiştir] Donanım ve yazılımın bir veya daha fazla yapılandırması o programı çalıştırmak için bir tür yol sağlar. Programlama dili uygulamasında iki yaklaşım vardır: Derleme ve yorumlama. Herhangi bir tekniği kullanarak bir programlama dili uygulamak mümkündür. Genellikle donanım üzerinde çalışanlar yazılım üzerinde yorumlananlardan daha hızlıdır. Yorumlanan programların performansını geliştirmek için anında derleme programları kullanılır. Derleyiciden gelen çıktı ya donanım tarafından ya da yorumlayıcı diye adlandırılan programlar tarafından çalıştırılır. Cihaza komut göndermeyi sağlayan, verileri cihaza aktarma stilidir. Şu anda hemen hemen tüm yazılım dilleri İngilizcedir. Bazı uygulamaların dili ise İspanyolca olarak kullanılmaya başlanmıştır. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Programlama dilleri listesi Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "The Big List of 256 Programming Languages - DZone Java". dzone.com (İngilizce). 16 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Şubat 2021. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdBilgisayar dili türleri Mimari tanımlama Veri alışverişi Donanım tanımlama Bilgi sunum İşaretleme Modelleme Programlama Sorgulama Gölgelendirme Belirtim Biçim sayfası Dönüştürme gtdProgramlama dilleri Karşılaştırma Zaman Çizelgesi Tarihçe Ada ALGOL APL Assembly BASIC C C++ C# Classic Visual Basic COBOL Erlang Forth Fortran Go Haskell Java JavaScript Kotlin Lisp Lua MATLAB ML Object Pascal Pascal Perl PHP Prolog Python R Ruby Rust SQL Scratch Shell Simula Smalltalk Swift Visual Basic dahası... Listeler: Alfabetik Kategoriik Nesilsel İngilizce temelli olmayan Kategori Otorite kontrolü BNF: cb13318353n (data) GND: 4047409-4 LCCN: sh85107313 NDL: 00569224 NKC: ph115890 NLI: 987007538690905171 Programlama dili ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Programlama_dili&oldid=31829062" sayfasından alınmıştır |
Çok dilli, çok hedefli bir derleyici diyagramı Derleyici, kaynak kodları makine koduna derleme görevine hizmet eden yazılımların adıdır. Bir programlama dilinin derleyicisi, o programlama dili kullanılarak yazılmış olan kodu hedef işlemci mimarisine göre uygun şekilde makine koduna derler ve genellikle çıktı olarak yürütülebilir dosyasının (exeutable file) elde edilmesini sağlar. Bu eyleme derleme denir. Bilgi işlemde yürütülebilir dosya doğrudan işlemci tarafından çalıştırılabilecek bir dosyayı ifade eder. Dosya makine kodu ile yazılmış komut seti talimatları bütününden oluşur. Derleyiciler yürütülebilir dosyalar oluşturulmak amacıyla yaygın olarak kullanılırlar. Derleyiciler de çalışma prensiplerine göre kendi içlerinde ayrılırlar. Tipik bir derleyici yorumlayıcı ve çeviricide olduğu gibi sözcüksel analiz ve ayrıştırma aşamalarını gerçekleştirir. Derleyicilerin ürettiği yürütülebilir dosyalar her zaman platforma özel olarak derlenmiş makine kodlarından oluşmaz, bazen kaynak kod bir ara temsil diline derlenir ve bu dil genellikle bayt kodu (bytecode) olmaktadır. Ara dillerin en popüler örnekleri Microsoft .NET, Java Sanal Makinesi (Java Virtual Machine - JVM) ve BEAM (Erlang Virtual Machine) şeklindedir. Bu platformlar kendilerine özgü bir ara dil kullanırlar. Bu ara dil türü örneklerin hepsinde bytecode şeklindedir. Örneğin JVM Java Bytecode olarak adlandırılan bir ara dil kullanmaktadır. Bu ara dilin çalışma zamanında yorumlanması ve ilgili platforma göre uyumlu makine kodunun oluşturulmasına daha önce değinilmişti (bkz. P-Code Machine). Bu şekilde derlenen diller zamanında (Just in Time – JIT) derleme tekniğini kullanır. İki ana derleyici türü vardır, bunlar: yerel (native) ve çapraz (cross) derleyicilerdir. Yerel derleyiciler üzerinde çalıştığı platforma özgü derleme gerçekleştirirler. Dolayısıyla yerel bir derleyiciden elde edilecek çıktı yalnıza derleyicinin derleme zamanında yürütüldüğü sisteme yönelik olacaktır (Örn. Yerel bir derleyici ile C kodunun AMD64 mimarisini kullanan Linux çekirdeğinde çalışan bir makinede derlenmesi sonucu AMD64 ve Linux çekirdeğiyle uyumlu makine kodu elde edilmesi). Yerel derleyicilerin platform bağımsız düşünmeleri gerekmediğinden AOT derleme tekniği ile direkt olarak makine koduna derlenirler. Çapraz derleyiciler üzerinde çalıştıkları platformdan bağımsız bir şekilde destekledikleri tüm platformlara özel olarak makine kodu derlemeleri üretebilirler. Buna örnek olarak ARM64 üzerinde çalışan bir derleyicinin I386 için uyumlu makine kodu derlemesi gösterilebilir. Derleyici yalnızca kodu derlemekle ilgilenmez aynı zamanda derleme zamanında gerekli gördüğü yerlerde kodu optimize edebilir ve daha optimum bir makine kodu üretmek için çabalayabilir. Bunlara derleyici optimizasyonları denir. Makine üzerinde bulunan işlemcinin komut setine uygun şekilde derlenen saf makine kodlarının işlemci tarafından doğrudan yürütülebilir olduğundan en saf çalışma performansı bu şekilde derlenen dillerden elde edilebilir. Bu diller zamanından önce (Ahead of Time - AOT) derleme tekniğini kullanır. Genellikle yürütülebilir dosya elde edilmesi şeklinde tanımlanmasının nedeni ise bir derleyicinin her zaman tam anlamıyla yürütülebilir dosya oluşturmamasından kaynaklanmaktadır. Derleyicinin kullanılmasındaki amaç genellikle çalışabilir bir yazılım elde etmektir. Kullanıcıların programları kullanırken kolaylık sağlamak amaçlı geliştirilmiştir... Örneğin, şu satırı bir programın kaynak kodunda (programın okunabilir hali) düşünelim: X = 2 + Y {\displaystyle X=2+Y} Alttaki assembly'de yazılmış satırlar, aynı programın derlenmiş halidir: LOAD A [0] ;; belleğin 0 adresindeki veriyi A siciline yükle ADD A BX ;; A siciline BX sicilindeki adreste bulunan veriyi ekle STOR A [100] ;; sonucu 100 adresine yaz Bu örnekte çevirinin hedefi, programcının anladığı kaynak kodundan işlemcinin anladığı 0 ile 1 den oluşan makine dili kodunu üretmek (LOAD,ADD ve STOR komutları 0001, 0011 ve 0010 olarak yorumlanır) 0001 01 00 00000000 0011 01 10 00000010 0010 01 00 00000100 ---- -- -- --------- | | | |_________bellek adresi | | |____________işaret | |______________sicil |_________________komut Bir programlama dili genellikle insan tarafından okunabilir yapılardır. Bilgisayarlar komut seti içerisinde yer alan talimatlar dışında herhangi bir komut yorumlama yeteneğine sahip değillerdir. İşlemcilerin mimarisine göre komut seti de farklılık göstermektedir, bu nedenle derleyicilerin desteklenen her farklı işlemci mimarisi için farklı derleme aşamalarını izlemesi ve farklı makine kodu sonuçları üretmesi gerekir. Derleyici Yapısı[değiştir | kaynağı değiştir] Bir derleyicinin yapısı hedef programlama diline göre değişiklik gösterse de genel olarak bir derleyicinin uygulanması (implementation) yaygın şekilde benzer aşamaları takip eder. Ön Uç (Front end)[değiştir | kaynağı değiştir] Bir derleyicinin ön ucu, kaynak kodun analiz edilerek daha kolay bir şekilde anlamlandırılması ve anlamlandırılmadan önce bir takım sözdizimi gibi hataların kontrol edildiği yerdir. Sözcüksel analiz: kaynak kodun incelenerek jeton (token) olarak temsil edilecek şekilde ayrıştırılmasıdır. Tanımlayıcılar, anahtar kelimeler, operatorler ve diğer kaynak kod ögeleri jetonlar haline getirilerek temsil edilir ve program içerisinde ögelerin anlamlandırılmasında kullanılır. Arka Uç (Back end)[değiştir | kaynağı değiştir] Bir derleyicinin arka ucu işlenmiş olan ara temsilden yararlanarak hedef derleme platformuna uygun bir şekilde makine kodu oluşturulduğu yerdir. Birden fazla işlemci mimarisini destekleyen derleyiciler her bir mimari için farklı sonuçlar üreten farklı arka uçlara sahip olabilirler. Kod oluşturma: platforma uygun şekilde makine kodunun oluşturulmasıdır. Makine kodu içerisinde programın algoritmasının gerçekleşmesi gerekli olan talimatların yanı sıra hata ayıklama ve çalışma zamanı için özel olarak ek kodlar bulunabilir. Platforma bağlı optimizasyonlar: derleyici kod ürettiği platforma özel olarak üretilen makine kodu üstünde optimizasyonlar uygulayabilir ve girdi olarak alınan kaynak kodun teorik olarak daha iyi çalışan bir sürümünü elde edebilir. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Bağlayıcı Yorumlayıcı Sözcüksel analiz Bilgisayar İşlemci Programlama dili Kaynak kod Makine kodu Komut seti Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Daha fazla bilgi için: ISBN 0-201-10088-6 Introduction and overview of compilation (9-2 and 9-7, 2004) 4 Aralık 2004 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNE: XX532454 BNF: cb120631538 (data) GND: 4148248-7 LCCN: sh86007588 NDL: 01191219 NKC: ph316225 NLI: 987007531795805171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Derleyici&oldid=30266712" sayfasından alınmıştır |
Bu maddenin veya bölümün özgün araştırma, doğrulanamaz veya yoruma dayalı ifadeler içerdiği düşünülmektedir. Lütfen iddiaları kontrol ederek ve yeni kaynaklar ekleyerek geliştirin. Özgün araştırmadan oluşmuş ifadeler kaldırılabilir.Ayrıntılar maddenin tartışma sayfasında bulunabilir. Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Ayrıştırıcı" yazılım – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Şubat 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Ayrıştırıcı (İngilizce parser), girdi verilerini (çoğunlukla metin) alır ve girdinin yapısal bir temsilini vererek, süreçte doğru sözdizimini kontrol eden bir veri yapısı (çoğunlukla ayrıştırma ağacı, soyut sözdizimi ağacı veya diğer türlü bir hiyerarşik yapı) oluşturan bir yazılım bileşenidir. Ayrıştırma öncesinde veya sonrasında başka adımlar izlenebilir veya bunlar tek bir adımda birleştirilebilir. Ayrıştırıcı, genelde girilen karakter dizisinden belirteçler oluşturan ayrı bir sözcük tabanlı analiz motorunu takip eder. Ayrıştırıcılar elle programlanabilir veya bir ayrıştırıcı üreteci tarafından otomatik olarak veya yarı otomatik olarak oluşturulabilir. Ayrıştırma, biçimlendirilmiş çıktı üretimlerini tek bir şablonda tamamlama görevi görür. Bunlar, farklı etki alanlarına uygulanabilir, ancak bir derleyicinin girdi ve çıktı aşamaları gibi genellikle bir arada sunulur. Bir ayrıştırıcıya yapılan girdi genellikle bazı programlama dilindeki metin olmakla birlikte doğal bir dildeki metin ya da daha az kapsamlı metin verileri de olabilir; bu durumda, ayrıştırma ağacı oluşturulmadan, metnin yalnızca belirli bölümleri çıkarılır. Ayrıştırıcılar, scanf gibi çok basit işlevleri, bir C++ derleyicisinin arayüzü veya bir web tarayıcısının HTML ayrıştırıcısı gibi karmaşık programları içerir. Basit bir ayrıştırma sınıfının büyük bir kısmı, düzenli ifadeler ve bir düzenli ifade motoru kullanılarak yapılır; bu da örüntü eşleme ve metin çıkarma işlemine izin verir. Diğer durumlarda düzenli ifadeler ayrıştırmadan önce, lexing adımı (daha sonra ayrıştırıcı tarafından çıktısı kullanılmak üzere) kullanılır. Ayrıştırıcıların kullanımı girdiye göre değişmektedir.Veri dillerinde, bir ayrıştırıcı, programın HTML veya XML metninde okuma işlemi gibi dosya okuma özelliği olarak bulunur; ancak burada kullanılan diller işaretleme dilleridir. Programlama dillerinde bir ayrıştırıcı, dahili bir programlamanın bazı biçimlerini oluşturmak için bilgisayar programlama dilinin kaynak kodunu ayrıştıran derleyicinin veya yorumlayıcının bir bileşenidir.Çözümleme işlemi derleyici önyüzünde önemli bir adımdır. Programlama dilleri deterministik bir bağlamdan bağımsız dil bilgisi ile belirtilmeye eğilimlidir çünkü bunlar için hızlı ve etkili ayrıştırıcılar yazılabilir. Derleyiciler için, ayrıştırmanın kendisi bir geçiş işlemiyle veya birden çok geçiş işlemiyle yapılabilir (tek geçişli derleyici ve çok geçişli derleyici). Tek geçişli bir derleyicinin dezavantajları, ileriye doğru geçiş sırasında düzeltme işlemleri için hazırlanan bir denetim mekanizması eklenmesiyle önlenebilir ve girdi olarak verilen kod parçacıklarının mevcut program olanaklarına sahip olduğu durumda düzeltmeler geriye uygulanır.Böyle bir düzeltme mekanizmasının yararlı olacağı bir örnek, GOTO ifadesi verilebilir.Program parçacığı tamamlanıncaya kadar bilinmeyen ve ileriye yönelik bir GOTO ifadesi olduğunu varsayalım. Bu durumda, düzeltmenin uygulanmasıyla, GOTO'nun hedefi tanınıncaya dek ertelenecek ve böylelikle kod parçacığı döngüden çıkarılacaktır.Buna paralel olarak, geriye yönelik bir GOTO'nun düzeltilmesi gerekmemektedir ve bunun için yapılacak bir denetim gereksiz bir kısıtlama gibi görünmektedir. Bağlamdan bağımsız sözdizimleri, bir dilin tüm gereksinimlerini ne ölçüde ifade edebilecekleri ölçütüyle sınırlıdır.Biçimsel olmayan dillerin hafızası sınırlı olmaktadır.Dil bilgisi, keyfi olarak seçilen bir yapının uzun bir girdinin içerisindeki varlığını hatırlayamaz; Bu duruma örnek olarak, bir değişkenin atıfta bulunulmadan önce tanımlanmasını gerektiren diller verilebilir.Bununla birlikte, bu kısıtlamayı ifade edebilen daha güçlü gramer yapıları ise verimli bir şekilde ayrıştırılamaz. Bu nedenle, istenen dil yapılarının bir üst kümesini baz alan (yani, bazı geçersiz yapıları da dahil eden) bağlamdan bağımsız bir dil bilgisi sayesinde, rahat bir ayrıştırıcı oluşturmak yaygın bir kullanımdır.Bu sayede hem kolay ayrıştırılabilir bir dil oluşturulabilir ve istenmeyen yapılar anlamsal analiz ya da bağlamsal analiz adımında filtrelenebilir. Örneğin, Python'da aşağıdaki ifade sözdizimsel olarak geçerli bir koddur:x = 1 print(x) Bununla birlikte, aşağıdaki kod, bağlamdan bağımsız dil bilgisi açısından sözdizimsel olarak geçer ve önceki ile aynı yapıya sahip bir sözdizimi ağacı üretir; ancak bağlam-duyarlı dil bilgisi açısından sözdizimsel olarak geçersizdir; kullanılmadan önce bu değişkenlerin tanımlanmış olmasını gerektirir:x = 1 print(y) Kod parçacıkları ayrıştırma aşamasında analiz edilmek yerine, denetim mekanizması söz dizimi ağacındaki değerleri kontrol ederek ve dolayısıyla kod parçacıklarını anlamsal analizin bir parçası olarak yakalamaktadır: Bağlama duyarlı söz dizimi pratikte genellikle anlambilimsel olarak daha kolay analiz edilmektedir. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Ayrıştırıcı_(yazılım)&oldid=29703947" sayfasından alınmıştır |
Yorumlayıcı (İngilizce: interpreter), yazılımı kısım kısım ele alarak doğrudan çalıştırır. Yorumlayıcılar standart bir çalıştırılabilir kod üretmezler. Yorumlama işlemi aşama aşama yapılmadığı için genellikle ilk hatanın bulunduğu yerde programın çalışması kesilir. Derleyicilerin tersine kodun işlenmeyen satırları üzerinden hiç geçilmez ve buralardaki hatalar ile ilgilenilmez. Yorumlayıcılar genelde kaynak koddan, makine diline anlık olarak dönüşüm yaptıkları için, derleyicilere göre daha yavaş çalışırlar. Ayrıca kodu iyileştirme (optimizasyon) imkânı da çoğu zaman yoktur. Yorumlayıcılar, tasarımları itibarıyla, derleyicilere benzer veri yapılarını kullanırlar. Örneğin kelime analizi (lexical analysis) için sembol tablolarından veya sözdizim analizi için (syntactic analysis) BNF tanımlarından faydalanabilirler. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Derleyici Yorumlanan programlama dili Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayar Kavramları : Yorumlayıcı (Interpreter)24 Nisan 2012 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Kaan Aslan, A'dan Z'ye C kılavuzu, Pusula Yayınları, Ocak 1998 gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNF: cb11938287v (data) GND: 4162129-3 LCCN: sh85067496 NLI: 987007558186505171 Yazılım ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Yorumlayıcı&oldid=23792346" sayfasından alınmıştır |
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Yordamsal programlama" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Şubat 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Yordamsal programlama, yordamların çağrılması mantığına dayanan bir yöntemdir. Fonksiyon, altyordam, altprogram, metot gibi de adlandırılan yordamlar içlerinde hesaplama adımları barındıran program parçacıklarıdır. Tanımlanmış yordamlar program sırasında herhangi bir zamanda çağrılabilirler. Yordamlar diğer yordamların içindende çağrılabilecekleri gibi kendi kendilerini de çağırabilirler. Yordamsal programlama çoğu zaman sıralı programlamadan veya yapısal olmayan programlamadan pek çok durumda daha iyi seçimdir. Yordamsal programlama orta karar karmaşıklık sağlarken, oldukça verimli bir program yönetimi sağlayabilmektedir. Olası verimleri: Aynı kodu programın farklı yerlerinde kopyalamaya gerek kalmadan kullanabilme. Program akışını kontrol altında tutmak bir dizi “goto” veya “jump” terimi kullanmaktan daha kolaydır. Modülerliği ve yapısallığı artırır. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Yordamsal_programlama&oldid=23202151" sayfasından alınmıştır |
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Nesne yönelimli programlama" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Şubat 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Bu maddenin içeriğinin Türkçeleştirilmesi veya Türkçe dilbilgisi ve kuralları doğrultusunda düzeltilmesi gerekmektedir. Bu maddedeki yazım ve noktalama yanlışları ya da anlatım bozuklukları giderilmelidir.(Yabancı sözcükler yerine Türkçe karşılıklarının kullanılması, karakter hatalarının düzeltilmesi, dilbilgisi hatalarının düzeltilmesi vs.) Düzenleme yapıldıktan sonra bu şablon kaldırılmalıdır. Nesne yönelimli programlama veya kısaca NYP (İngilizce: Object - Oriented Programming, Kısaltma: OOP), Her işlevin nesneler olarak soyutlandığı bir programlama yaklaşımıdır. NYP destekleyen programlama dilleri yüksek seviye diller olarak adlandırılır. NYP'den önceki uygulamaların bakım maliyeti ve karmaşıklık ilişkisi 1960'lı yılların sonuna doğru ortaya çıkan bu yaklaşım, o dönemin yazılım dünyasında beliren bir bunalımın sonucudur. Yazılımların karmaşıklığı ve boyutları sürekli artıyor, ancak belli bir nitelik düzeyi korumak için gereken bakımın maliyeti zaman ve çaba olarak daha da hızlı artıyordu. NYP'yi bu soruna karşı bir çözüm haline getiren başlıca özelliği, yazılımda birimselliği (modularity) benimsemesidir. NYP ayrıca, bilgi gizleme (information hiding), veri soyutlama (data abstraction), çok biçimlilik (polymorphism) ve kalıtım (inheritance) gibi yazılımın bakımını ve aynı yazılım üzerinde birden fazla kişinin çalışmasını kolaylaştıran kavramları da yazılım literatürüne kazandırmıştır. Sağladığı bu avantajlardan dolayı, NYP günümüzde geniş çaplı yazılım projelerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. NYP'nin altında yatan birimselliğin ana fikri, her bilgisayar programının (izlence), etkileşim içerisinde olan birimler veya nesneler kümesinden oluştuğu varsayımıdır. Bu nesnelerin her biri, kendi içerisinde veri işleyebilir ve diğer nesneler ile çift yönlü veri alışverişinde bulunabilir. Hâlbuki NYP'den önce var olan tek yaklaşımda (Yordamsal programlama), programlar sadece bir komut dizisi veya birer işlev (fonksiyon) kümesi olarak görülmektedirler. Günümüzde çok çeşitli nesne tabanlı programlama dilleri olmasıyla beraber, en popüler diller sınıflar üzerine kurulmuşlardır (class-based). Bu dillerde nesneler sınıfların birer üyesidir ve nesnelerin tipini de bu sınıflar belirlerler. En yaygın NYP dillerinden bazıları, Python, C++, Objective-C, Smalltalk, Delphi, Java, Swift, C#, Perl, Ruby ve PHP' dir. Nesne yönelimli programlama dilleri yukarıda adı geçen tüm ögelere sahip olurken, Ada, JavaScript, Visual Basic gibi nesne tabanlı programlama dilleri birkaçından yoksundur, bu dillerin başlıca yoksunluğu kalıtıma sahip olmamalarıdır. Nesneler ve sınıflar[değiştir | kaynağı değiştir] NYP'yi destekleyen programlama dilleri genellikle tekrar kullanım ve genişletilebilirlik açısından, prototipler ve sınıflar şeklinde kod kalıtımına sahiptirler ve NYP deki nesneler kimi zaman gerçek dünyada bulunan şeylere karşılık gelebilir. Mesela bir grafik programı "kare", "üçgen" ve "yuvarlak" gibi nesnelere sahip olabilir. Bazen nesneler daha soyut şeyleri de temsil edebilirler, mesela bir hesap makinesi programı logaritma almanızı ya da metreyi fite çevirmenizi sağlayacak nesnelere sahip olabilir. İşte bu bahsi geçen nesneler belli sınıflar altında bulunurlar, mesela "Kasım" adında bir nesne Aylar sınıfının bir üyesi olabilir ya da "Faktöriyel" olarak isimlendirilmiş bir nesne Fonksiyonlar sınıfında yer alıyor olabilir. Tarih[değiştir | kaynağı değiştir] Nesne yönelimli programı, 1960 yılında Norveç’li Norsk Resgnesentral tarafından icat edildi. Resgnesentral, ilk nesle odaklı dili olan Simula’yi üretti. 1961 yılında Simula l sınıflandırması ve sınıfların kullandığı nesneleri kullanılmaya başladı. 1967’de Ole-Johan Dahl ve Kristen Nygaard Simula 67’yi keşfetti. Simula 67, nesne yönelimlin ilk dili olarak kabul edildi ve nesne yönelimli olma kriterlerini karşılıyor. Algo 60 temelini Simula’yi olusturmak icin kullanılmışteır. Simula üniversite dışında pek ilgi görmedi. 1970 yılındaki yazılım krizinde modülerleştirmede yeni doğan dillerde nesne yönelimli olmasa da ona gerekli olan veri türü kavramını içeriyordu. Bu diller sayesinde, nesne yönelimli programlar geliştirildi. 1980 yılında ise yeni nesne yönelimli diller üretildi, örneğin Objective-C, C++ ve Eiffel. Nesne yönelimli diller üretildiğinde nesne yönelim yeri yazılımda sağlama alindi. 1990’larda nesne yönelimli programlama yaygınlaştı bunun sebebi ise doksanlarda grafik kullanıcı arayüzlerinin popülerliğinin artmasıydı. Son zamanlarda, nesne yönelimli programların değeri daha’da artti, çünkü nesne yönelimli programların verimli ve bakımını kolay elde etmek icin büyük katkıda bulunyor. Günümüzde yaygin olan Python ve Ruby dilleri, prosedürel programlama dilleri ile uyumludur. Ticari açıdan ise muhtemelen en önemli programa dili ise Java’dır. Java’nin kurucusu Sun Microsystems ayni zamanda C# ve Visual Basic.NET’in (VB.NET olarak da bilinir) kurucusudur. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] CORBA Nesne tabanlı programlama dili Nesne Yönelimli Çözümleme ve Tasarım Sarma (Bilgisayar Bilimleri) Soyutlama (Bilgisayar Bilimleri) Tasarım şablonları Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] İTÜ Ninova Açık Ders Malzemeleri 13 Ocak 2010 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Nesne Yönelimli Programlama Actionscript ve Nesne Yönelimli Programlama (OOP) (Türkçe) gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNE: XX537453 BNF: cb12115131k (data) GND: 4233947-9 LCCN: sh87007503 NDL: 00937980 NKC: ph115529 NLI: 987007539278305171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Nesne_yönelimli_programlama&oldid=32141946" sayfasından alınmıştır |
Bilgisayar biliminde fonksiyonel programlama programların fonksiyonları uygulayarak ve oluşturarak yapıldığı bir programlama paradigmasıdır. Fonksiyon tanımlarının, programın çalışma durumunu güncelleyen bir dizi zorunlu ifade yerine, değerleri diğer değerlerle eşleyen ifade ağaçları olduğu bildirimsel programlama paradigmasıdır. Fonksiyonel programlamada fonksiyonlar birinci sınıf vatandaşlar olarak ele alınır, yani adlara (yerel tanımlayıcılar dahil) bağlanabilir, bağımsız değişkenler olarak iletilebilir ve tıpkı diğer veri tipleri gibi diğer işlevlerden döndürülebilir. Bu, programların küçük fonksiyonların modüler şekilde birleştirildiği bildirimsel ve birleştirilebilir tarzda yazılmasına imkan verir. Fonksiyonel programlama, yalnızca fonksiyonların kullanılmasıyla yazılmış programlardır. Fonksiyonel programların tipik özellikleri: Atama deyimi bulunmaz. Değişkenlerin değeri bir kere verildi mi, bir daha değişmez. Yan etkiler yoktur. Bir fonksiyonu çağırmak kendi sonucunu hesaplamaktan başka bir etki üretmez. Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Why Functional Programming Matters gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNE: XX547935 BNF: cb121910539 (data) GND: 4198740-8 LCCN: sh87007844 NKC: ph572639 NLI: 987007541542105171 Yazılım ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Fonksiyonel_programlama&oldid=31824667" sayfasından alınmıştır |
Mantık programlama veya mantıksal programlama, belli bir program diline bağlı kalmaksızın mantıksal tanımlarla yapılmak istenilen, mantıksal algoritma açılımının kullanıcı tarafından bilgisayar ortamında tanımlanması esasına dayanan bir mantık çözümleme yardımlayıcısıdır. Birçok program belli çalışma düzenine sahip olsa da, olası öngörülen veya öngörülemeyen çatallamalarda ilerler veya olası öngörü bir çıkmaza girmesiyle bir paradoksal eğri oluşturur. Mantıksal programlama kuramının tam anlamıyla hayata geçirme çalışmaları devam etmektedir. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Prolog mantık programlama dili Tümevarımlı Mantık Programlama gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNE: XX550687 BNF: cb12067891q (data) GND: 4195096-3 LCCN: sh86003454 NKC: ph122430 NLI: 987007553495005171 Yazılım ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Mantık_programlama&oldid=23106224" sayfasından alınmıştır |
Programlama paradigmaları, programlama dillerini özelliklerine göre sınıflandırmanın bir yoludur. Diller birden fazla paradigma içinde sınıflandırılabilir. Bazı paradigmalar, temel olarak, yan etkilere izin verilmesi veya işlem sırasının yürütme modeli tarafından tanımlanıp tanımlanmadığı gibi dilin yürütme modeli için çıkarımlarla ilgilidir. Diğer paradigmalar, bir kodu, kod tarafından değiştirilen durumla birlikte birimler halinde gruplamak gibi, esas olarak kodun düzenlenme şekliyle ilgilidir. Yine de diğerleri esas olarak sözdizimi ve dilbilgisi stiliyle ilgilenir. Yaygın programlama paradigmaları şunları içerir:[1][2][3] Programcının, makineye durumunu nasıl değiştireceğini bildirdiği (emirlendirdiği), emirli; Emirleri prosedürler halinde gruplandıran, yordamsal. Komutları, üzerinde çalıştıkları durumun bir parçası ile gruplandıran nesne yönelimli. Programcının, istenen sonucun özelliklerini nadiren bildirdiği, ancak nasıl hesaplanacağını açıklamadığı, bildirimsel; İstenen hesaplama sonucunun, bir dizi fonksiyon çağırımının sonucu olarak görüldüğü, fonksiyonel programlama. Bir gerçekler ve kurallar sistemi hakkındaki bir sorunun cevabı olarak tanımlanan sonucun bildirildiği, mantıksal programlama. Sonucun, bir optimizasyon probleminin çözümü olarak bildirildiği matematiksel programlama. İstenen sonucun veri akışları ve değişikliğin yayılması ile bildirildiği reaktif. Programın kendisine atıfta bulunmasını sağlayan yansıma gibi, sembolik teknikler de bir programlama paradigması olarak düşünülebilir. Ancak bu, ana paradigmalarla uyumludur ve bu nedenle kendi başına gerçek bir paradigma değildir. Örneğin, emirli paradigmaya giren dillerin iki ana özelliği vardır: işlemlerin gerçekleştiği sırayı, bu sırayı açıkça kontrol eden yapılarla belirtirler ve herhangi bir zamanda bir durumun değiştirilebileceği yan etkilere izin verirler. Bir kod birimi içinde, zamanın farklı bir noktasında farklı bir kod birimi okunabilir. Kod birimleri arasındaki iletişim açık değildir. Bu arada, nesne yönelimli programlamada kod, yalnızca nesnenin parçası olan kod tarafından değiştirilen bir durumu içeren nesneler halinde düzenlenir. Nesne yönelimli dillerin çoğu aynı zamanda emirli dillerdir. Buna karşılık, bildirimsel paradigmaya uyan diller, işlemlerin yürütüleceği sırayı belirtmez. Bunun yerine, sistemde her birinin yürütülmesine izin verilen koşullarla birlikte bir dizi kullanılabilir işlem sağlarlar. Dilin yürütme modelinin uygulanması, hangi işlemlerin yürütülmekte serbest olduğunu izler ve sırayı bağımsız olarak seçer. Daha fazlası için, çok paradigmalı programlama dillerinin karşılaştırılması. Genel bakış[değiştir | kaynağı değiştir] [4] göre çeşitli programlama paradigmalarına genel bakış :5[5] Yazılım mühendisliğinin (bir süreç olarak) farklı metodolojilerle tanımlanması gibi, programlama dilleri de (hesaplama modelleri olarak) farklı paradigmalarla tanımlanır. Bazı diller tek bir paradigmayı desteklemek üzere tasarlanmıştır (Smalltalk nesne yönelimli programlamayı destekler, Haskell işlevsel programlamayı destekler), diğer programlama dilleri ise birden çok paradigmayı destekler (Object Pascal, C++, Java, JavaScript, C#, Scala, Visual Basic, Common Lisp gibi), Şema, Perl, PHP, Python, Ruby, Oz ve F#). Örneğin, C++, Object Pascal veya PHP ile yazılmış programlar tamamen prosedürel ya da tamamen nesne yönelimli olabilir. Ya da her ikisinin veya diğer paradigmaların öğelerini içerebilir. Yazılım tasarımcıları ve programcılar bu paradigma öğelerinin nasıl kullanılacağına karar verirler. Nesne yönelimli programlamada, programlar bir dizi etkileşimli nesne olarak ele alınır. İşlevsel programlamada, programlar durumsuz işlev değerlendirmeleri dizisi olarak ele alınır. Çok işlemcili bilgisayarları veya sistemleri programlarken, süreç yönelimli programlamada, programlar mantıksal olarak paylaşılan veri yapıları üzerinde hareket eden eşzamanlı işlemler kümesi olarak ele alınır. Pek çok programlama paradigması, teşvik ettikleri teknikler kadar yasakladıkları tekniklerle de bilinir. Örneğin, saf işlevsel programlama yan etkilerin kullanımına izin vermezken, yapılandırılmış programlama, goto (git) ifadesinin kullanımına izin vermez. Kısmen, bu nedenle, yeni paradigmalar genellikle daha önceki tarzlara alışkın olanlar tarafından doktriner veya aşırı katı olarak kabul edilir.[6] Yine de, belirli tekniklerden kaçınmak, program davranışını anlamayı ve program doğruluğu ile ilgili teoremleri kanıtlamayı kolaylaştırabilir. Programlama paradigmaları, yalnızca bir UPA kullanarak bir yürütme modelinin çağrılmasına izin veren programlama modelleriyle de karşılaştırılabilir. Programlama modelleri, yürütme modelinin özelliklerine göre paradigmalar olarak da sınıflandırılabilir. Paralel hesaplama için, bir dil yerine bir programlama modeli kullanmak yaygındır. Bunun nedeni, paralel donanımın ayrıntılarının donanımı programlamak için kullanılan soyutlamalara sızmasıdır. Bu, programcının algoritmadaki kalıpları, yürütme modelindeki kalıplarla eşleştirmek zorunda kalmasına neden olur (donanımın soyutlamaya sızması nedeniyle). Sonuç olarak, hiçbir paralel programlama dili tüm hesaplama problemlerine iyi eşleme yapamaz. Bu nedenle, bir temel sıralı dil kullanmak ve bir programlama modeli aracılığıyla paralel yürütme modellerine UPA çağrıları eklemek daha uygundur. Bu tür paralel programlama modelleri, paylaşılan bellek, mesaj geçişli dağıtılmış bellek, kodda görünen yer kavramları vb. gibi donanımı yansıtan soyutlamalara göre sınıflandırılabilir. Bunlar, yalnızca paralel diller ve programlama modelleri için geçerli olan programlama paradigmasının lezzetleri olarak kabul edilebilir. Paradigmalar[değiştir | kaynağı değiştir] Ajan tabanlı (agent-oriented) Bağlayıcı (concatenative) Belirlenimci olmayan (nondeterministic) Bildirimsel (declarative) (kontrast: Zorunlu (imperative)) Kısıtlı (constraint) Fonksiyonel (functional) Veri akışı (dataflow) Hücre yönelimli (cell-oriented) Reaktif (reactive) Bileşen tabanlı Akış tabanlı (flow-based) Boru hattı (pipeline) Dil yönelimli (language-oriented) Etki alanı özgü (domain-specific) Gramer yönelimli (grammar-oriented) Lehçeleme (dialecting) Kasıtlı (intentional) Değer düzeyi (value-level) (kontrast: Fonksiyon düzeyi (function-level)) Eşzamanlı (concurrent) Fonksiyon düzeyi (function-level) (kontrast: Değer düzeyi (value-level)) İfade yönelimli (expression-oriented) Mantık (logic) Kısıtlı mantık (constraint logic) Tutsakedici mantık (abductive logic) Tümevareabilir mantık (inductive logic) Meta programlama (metaprogramming) Otomatik (automatic) Genel (generic) Şablon (template) Kural tabanlı (policy-based) Yansıtıcı (reflective) Öznitelik yönelimli (attribute oriented) Olaya dayalı (event-driven) Servis odaklı Zamana dayalı (time-driven) Özellik yönelimli (feature-oriented) Paralel hesaplama (parallel computing) İşlem yönelimli (process-oriented) Semantik yönelimli (semantic-oriented) Veri tabanlı (data-driven) Yapısal (structured) (kontrast: Yapısal olmayan (non-structured)) Modüler (modular) Nesne yönelimli (object-oriented) Otomata tabanlı (automata-based) Kaygıların ayrımına (separation of concerns) göre: Cephe yönelimli (aspect-oriented) Konu yönelimli (subject-oriented) Rol yönelimli (role-oriented) Sınıf tabanlı (class-based) Prototip tabanlı (prototype-based) Özyinelemeli (recursive) Yapısal olmayan (non-structured) (kontrast: Yapısal (structured)) Dizi (array) (kontrast: Sayıl (scalar)) Tekrarlamalı (iterative) Zorunlu (imperative) Yordamsal (procedural) gtdYazılım mühendisliğiAlanlarGereksinim çözümlemesi • Yazılım tasarımı • Programlama • Biçimsel yöntemler • Yazılım testi • Yazılım sistemleri • Yazılım dağıtımı • Yazılım bakımı KavramlarVeri modelleme • Kurumsal mimari • Functional specification • Modelleme dili • Programlama paradigması • Yazılım • Yazılım mimarisi • Yazılım geliştirme yöntembilimi • Yazılım geliştirme süreci • Yazılımın niteliği • Yazılım kalite güvencesi • Yapısal analiz YönelimlerAtik • Aspect-oriented • Nesne yönelimli • Ontoloji • Servis odaklı • SDLCModellerGeliştirme modelleri: Atik • Yinelemeli model • RUP • Scrum • Spiral model • Waterfall model • XP • V-Model Diğer modeller: CMMI • Veri modeli • İşlev modeli • IDEF • Bilgi modeli • Metamodeling • Nesne modeli • Görünüm modeli • UML YazılımmühendisleriVictor Basili • Dennis Ritchie • Kent Beck • Peter Chen • Grady Booch • Fred Brooks • Barry Boehm • Bjarne Stroustrup • Ward Cunningham • Ole-Johan Dahl • Tom DeMarco • Edsger Dijkstra • Martin Fowler • C. A. R. Hoare • Watts Humphrey • Michael A. Jackson • Ivar Jacobson • Craig Larman • James Martin • Bertrand Meyer • David Parnas • Winston W. Royce • James Rumbaugh • Danese Cooper • Niklaus Wirth • Edward Yourdonİlgili alanlarBilgisayar bilimi • Bilgisayar mühendisliği • İşletme mühendisliği • Geçmiş • Matematik • Proje yönetimi • Risk yönetimi • Sistem mühendisliği gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü GND: 4308224-5 Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Nørmark, Kurt. Overview of the four main programming paradigms 24 Ocak 2018 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. Aalborg University, 9 May 2011. Retrieved 22 September 2012. "Characteristics of declarative programming languages". cgi.csc.liv.ac.uk. 11 Ekim 1999. 28 Ocak 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Şubat 2014. "CSCI/ARTI 4540/6540: First Lecture on Symbolic Programming and LISP" (PDF). University of Georgia. 23 Ağustos 2010. 7 Mart 2012 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2013. "Programming Paradigms: What Every Programmer Should Know" (PDF). info.ucl.ac.be. 12 Mayıs 2009. 10 Temmuz 2009 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Ocak 2014. Concepts, Techniques, and Models of Computer Programming. MIT Press. 2004. ISBN 978-0-262-22069-9. 14 Nisan 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Ekim 2021. Frank Rubin (March 1987). "'GOTO Considered Harmful' Considered Harmful" (PDF). Communications of the ACM. 30 (3): 195-196. doi:10.1145/214748.315722. 20 Mart 2009 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Programlama_paradigması&oldid=30739431" sayfasından alınmıştır |
Eşzamanlılık, ilk olarak analitik psikolog Carl G. Jung tarafından "anlamlı bir şekilde ilişkili görünen ancak nedensel bir bağlantıdan yoksun durumları tanımlamak için" ortaya atılan bir kavramdır.[1] Çağdaş araştırmalarda, eşzamanlılık deneyimleri, kişinin zihnindeki olaylar ile dış dünya arasındaki tesadüflerin nedensel olarak birbiriyle ilgisiz olabileceği, ancak başka bilinmeyen bir bağlantısı olabileceğine dair kişinin öznel deneyimine atıfta bulunur.[2] Jung, bunun insan zihninin sağlıklı, hatta gerekli bir işlevi olduğunu ve psikozda zararlı hale gelebileceğini savunmuştur.[3][4] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Encyclopedia of Critical Psychology. 2013. Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım) "The Predictability of Synchronicity Experience: Results from a Survey of Jungian Analysts". International Journal of Psychological Studies. Canadian Center of Science and Education. 11 (3): 46-62. 2019. doi:10.5539/ijps.v11n3p46. Birden fazla yazar-name-list parameters kullanıldı (yardım); Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım) Encyclopedia of Psychology and Religion. 2010. ss. 888-889. ISBN 978-0-387-71801-9. Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım) Robert Aziz, 1990. C. G. Jung's Psychology of Religion and Synchronicity 28 Mayıs 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., p. 191 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Eşzamanlılık&oldid=31112756" sayfasından alınmıştır |
Bu maddedeki bilgilerin doğrulanabilmesi için ek kaynaklar gerekli. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Paralel hesaplama" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Mart 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Paralel hesaplama, ya da Koşut hesaplama, aynı görevin (parçalara bölünmüş ve uyarlanmış), sonuçları daha hızlı elde etmek için çoklu işlemcilerde eş zamanlı olarak işletilmesidir. Bu fikir, problemlerin çözümünün ufak görev parçalarına bölünmesi ve bunların eş zamanlı olarak koordine edilmesine dayanır. Paralel hesaplama ile performans artar, büyük sorunlar daha az sürede çözülür ve bilimdeki gelişmeler paralel hesaplamaya gereksinim duyar.[1] İki sayının toplanması[değiştir | kaynağı değiştir] Seri (1 işlemci) 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 3 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 6 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 10 + 5 + 6 + 7 + 8 15 + 6 + 7 + 8 21 + 7 + 8 28 + 8 36 Paralel (2 işlemci) 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 3 + 3 + 4 + 5 + 6 + 15 6 + 4 + 5 + 21 10 + 26 36 1,75 kat hızlanma sağlanır. Daha fazla işlem olursa hızlanma 2 kata kadar çıkar.[1] Paralel Hesaplama Sistemleri[değiştir | kaynağı değiştir] Paralel işlemci terimi bazen paralel işlemeye elverişli birden fazla işlemci içeren bir bilgisayarı tanımlamak için kullanılır. Binlerce işlemci içeren sistemler güçlü paralel (massively parallel) sistemler olarak bilinir. Çok çekirdekli işlemciler de paralel hesaplama sistemleri için uygundur. Kullanılan işlemcilerin büyüklüğüne göre sistemler büyük taneli (large grain) ve küçük taneli (small grain) olarak ikiye ayrılır. PC tabanlı sistemler küçük taneli sistemlere örnek olarak verilebilir. Çok çeşitli paralel bilgisayar (işlemci) yapıları vardır. Bu çeşitler, işlemciler (işleme elemanı olarak adlandırılır-PE) arasındaki veya işlemci ve hafıza arasındaki bağlantıya göre belirlenir. Flynn, tüm işlemcilerin aynı zamanda aynı talimatları işlemelerine göre (tek talimat/çoklu veri-SIMD) veya her bir işlemcinin farklı talimatları (çoklu talimat/çoklu veri-MIMD) işlemesine göre paralel bilgisayarları sınıflandırır. Paralel işlemci makineleri simetrik (tüm işlemcilerin aynı seviyede olması) ve asimetrik (işlemcilerin bazı görevler için ayrılması ve önceliklerinin olması) çoklu işlemciler olarak ikiye ayrılır. Performans & Fiyat[değiştir | kaynağı değiştir] n adet paralel işlemciden oluşan bir sistem, n kat hızlı tek bir işlemciden daha az verimlidir fakat çok daha ucuzdur. Çok fazla hesaplama gerektiren, bitirilmesinde zaman kısıtları olan ve özellikle n adet thread’e bölünebilen görevler için paralel hesaplama mükemmel bir çözümdür. Aslında geçtiğimiz yıllarda, süperbilgisayar olarak bilinen yüksek performanslı hesaplama sistemleri paralel bir mimariye sahiptir. Algoritmalar[değiştir | kaynağı değiştir] Bir paralel hesaplamanın, sadece uygun donanımı satın alıp, bağlantılarını yapınca başarılı olacağı asla düşünülmemelidir. Kooperatif problem çözme şu sebepten dolayı zordur: Eğer bir insan bir çukuru bir dakikada kazıyorsa, 60 insanın bir çukuru bir saniyede kazması gerekir. Pratikte lineer hızlanmayı (işlemci sayısıyla orantılı) başarmak çok zordur. Bunun nedeni, doğada birçok algoritma aslında sıralıdır (Amdahl yasası bunu bilimsel olarak açıklamıştır). Ekstra işlemciler eklendikçe, bazı iş yükleri, boruhattı (pipeline) paralellik kullanarak belli bir noktaya kadar fayda sağlar. Bu sistem, bir fabrika montaj hattı yaklaşımı kullanarak işleri parçalar. Eğer iş n aşamaya bölünebiliyorsa ve bir ayrık değişken bir aşamadan diğer birine iletilebiliyorsa, en fazla n adet işlemci kullanılabilir. Bununla birlikte, en yavaş aşama diğer aşamaları da tutacaktır ve n işlemciyi tam performansta kullanmak pek mümkün olmayacaktır. Pek çok algoritma, paralel donanımın kullanımını daha verimli yapmak için tekrar tasarlanmalıdır. Tek işlemcili sistemlerde iyi çalışan programlar, paralel sistemlerde aynı performansı vermeyebilir. Aynı programın çoklu kopyaları, birbirlerini etkileyebilirler (aynı anda aynı hafıza adresine yazma/okuma yapma). Bu yüzden paralel sistemlerde dikkatli programlama yapılması gerekir. Thread'ler arası iletişim[değiştir | kaynağı değiştir] Paralel bilgisayarlar, teorik olarak, Paralel Rastgele Erişim Makineleri (PRAM) olarak modellenir. PRAM modeli, hesaplama bileşenleri arasındaki bağlantı masraflarını yok sayar fakat bununla beraber pek çok problem için paralel çözülebilirlik desteği sunar. Gerçekte ara bağlantılar çok hayati rol oynar. İşlemciler bir problemi iş birliği ile çözerken birbirleriyle haberleşmek durumundadırlar veya işleri dağıtan ve sonuçları toplayan bir başka işlemcinin kontrolü altında birbirlerinden tamamen bağımsız çalışabilirler. Bir paralel bilgisayardaki işlemciler birbirleriyle pek çok çeşitli yöntemler ile haberleşirler. Bunlar: paylaşılmış hafıza, sürgü (crossbar), paylaşılmış bir veri yolu ya da yıldız, halka, ağaç, hiperküp, şişman hiperküp, n boyutlu ağ (mesh) gibi çok sayıda çeşitli ağ topolojileri vs. olabilir. Paralel bilgisayarlar, birbirleriyle doğrudan bağlantılı olmayan düğümlerde mesajların değişimi için bazı yönlendirme tekniklerine ihtiyaç duyarlar. Büyük ölçekli çoklu işlemci makinelerinde haberleşme ortamı hiyerarşik biçimdedir. Benzer şekilde, hafıza her bir işlemciye özgü, belli sayıdaki işlemciler için paylaşımlı veya tümüyle paylaşımlı olabilir. Paralel bilgisayar yaklaşımları şu şekildedir: Çoklu işleme (multiprocessing) Bilgisayar kümelemesi Paralel süperbilgisayarlar Dağıtık hesaplama NUMA, SMP ve massively paralel sistemler Izgara (grid) hesaplama Paralel Programlama[değiştir | kaynağı değiştir] Paralel bilgisayarlarda programlama için işletim sistemi seviyesinde ve programlama dili seviyesinde pek çok yazılım sistemi geliştirilmiştir. Bu sistemler, problemin parçalara bölümlenmesini ve işlemcilere atanmasını sağlayan çeşitli mekanizmalar içermelidir. Dolaylı paralellik (implicit parallelism) derleyici ya da diğer programın problemi bölümlemesi ve işlemcilere otomatik olarak atamasıdır. Dolaysız paralellik (explicit parallelism) ise programcının problemin nasıl bölümleneceğini bildirmesidir. Şu an pek çok paralel işleme derleyici uygulamaları tek-katmanlı parallelliği desteklemektedir. Çok-katmanlı paralellik de paralel çalışan thread’ler daha fazla paralellik için daha da bölünürler. Semaphore ve monitor adı verilen senkronizasyon yapıları ile işlemlerin kaynakları paylaşımında bir anlaşmazlık olması durumu engellenmiştir. Yük dengeleme, ağır yük ile çalışan işlemciden bazı görevleri daha hafif yük ile çalışan işlemcilere taşıyarak hepsinin aynı meşguliyette olmasını sağlar. Bazı insanlar paralel programlamayı, eş zamanlı (concurrent) programlama ile eş anlamlı kabul ederler. Bazıları da kesin bir çizgiyle ayrırırlar. Paralel programlama, işlemler arasında iyi tanımlanmış iletişim yapıları kullanan ve verimi artırmaya yönelik işlemlerinin paralel işlenmesini sağlayan bir yapıdır. Eş zamanlı (concurrent) programlama, performanstan ziyade başka nedenlerden dolayı eş zamanlı işlemler arasında yeni iletişim tekniklerine dayanan bir yapıdadır. İşlemler arası iletişim genelde paylaşımlı hafıza veya mesaj geçirme tekniği ile yapılır. İyi bilinen paralel yazılım problem kümeleri[değiştir | kaynağı değiştir] Cansıkıcı (Embarrassingly) paralel: Bir birinden bağımsız alt görevler içeren, kolay uygulanabilen problemlerdir. Daha çok dağıtık hesaplama için uygundurlar. Mesela büyük bir grafiğin render edilmesi veya seti@home gibi projeler buna örnek verilebilir. Büyük uğraştırıcı (grand challenge) problemler: Genelde çözülmesi çok zor olan problemlerdir. Ör: uygulamalı akışkanlar dinamiği, ekosistem simülasyonları, biyomedikal görüntüleme ve biyomekanik, moleküler biyoloji, kavrama, nükleer güç ve silah simulasyonları vs. Paralel programlama modelleri[değiştir | kaynağı değiştir] Bir paralel programlama modeli, paralel algoritmaları açıklayan bir yazılım teknolojileri kümesidir. Bu model, uygulamalar, diller, derleyiciler, kütüphaneler, iletişim sistemleri ve paralel giriş/çıkış alanlarını kapsar. Programcılar, kendileri ve uygulamaları için uygun bir model veya karma bir model seçip, uygulamalarını geliştirirler. Paralel modeller çok farklı şekillerde uyarlanırlar: klasik sıralı dillerden çağrılan kütüphaneler şeklinde, dil uzantıları şeklinde ya da tamamen yeni işleme modelleriyle. Bu modeller kabaca ikiye ayrılırlar: paylaşımlı hafıza sistemleri ve dağıtık hafıza sistemleri. Günümüzde bu iki sistem arasındaki çizgi oldukça bulanıklaşmıştır. Sık kullanılan paralel programlama modelleri[değiştir | kaynağı değiştir] Sık kullanılan paralel programlama modelleri şöyledir: PVM, MPI, OpenMP, Global Arrays, Co-Array Fortran, UPC, HPF, SHMEM, Occam, Linda, Cilk. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Dağıtık hesaplama Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] a b "Arşivlenmiş kopya" (PDF). 22 Kasım 2009 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Eylül 2009. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdParalel hesaplamaGenelYüksek başarımlı hesaplama · Kümesel hesaplama · Dağıtık hesaplama · Dağıtımlı hesaplama · Bulut bilişim · Grafik işlemci biriminde genel amaçlı hesaplama · Bilgisayar ağıKoşutluk düzeyleriBit · Komut · Veri · GörevİzleklerÜst izlekleme · Yüksek izleklemeKuramAmdahl yasası · Gustafson yasası · Karp-Flatt ölçütü · Yavaşlama · HızlanmaÖgelerİşlem · İzlek · Lif · PRAM · Buyruk penceresi · DiziEşgüdümÇoklu işleme · Çoklu izlekleme · Bellek tutarlılığı · Ön bellek tutarlılığı · Engel · Eşzamanlılaştırma · Aşamalı uygulama denetimiProgramlamaModeller (Gizli koşutluk · Açık koşutluk · Koşutzamanlılık)DonanımFlynn Sınıflandırması (SISD • SIMD • MISD • MIMD) · Boru hattı yöntemi · Çoklu işleme (Bakışımlı · Bakışımsız) · Bellek (NUMA · COMA · Dağıtık · Paylaşımlı · Dağıtık paylaşımlı) · SMT MPP · Sayılüstü · Dizi işlemcisi · Süper bilgisayar · BeowulfAPIlerPOSIX Threads · OpenMP · MPI · OpenCL · UPC · Intel İzlekleme Yapıtaşları · Boost.Thread · Evrensel Diziler · Charm++ · Cilk · CUDA · PVMSorunsallarOlağanüstü koşutluk · Büyük Sorun · Yazılım durağanlığı · Ölçeklenebilirlik · Yarışma koşulları · Deadlock · Gerekirci algoritma Kategori Paralel hesaplama Otorite kontrolü BNF: cb11982441p (data) LCCN: sh85097826 NLI: 987007563162905171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Paralel_hesaplama&oldid=31030434" sayfasından alınmıştır |
Dağıtık hesaplama bilişim biliminde dağıtık sistemleri inceleyen bir bilim dalıdır. Dağıtık sistem, birden fazla otomatik bilgisayarın bir ağ üzerindeki iletişimidir. Ağdaki bilgisayarlar belirli bir hedefe ulaşmak için birbirleriyle etkileşim içerisindedirler. Dağıtık sistemi çalıştıran bilgisayar programına dağıtık program denir. Bu tür programları yazma işlemine dağıtık programlama adı verilir. Dağıtık hesaplama aynı zamanda dağıtık sistemleri kullanarak hesaplama yöntemiyle problemleri çözmeye denir. Dağıtık hesaplamalarda bir problem birden fazlaya parçaya bölünür ve her bir parça farklı bir bilgisayar tarafından çözülür. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Paralel hesaplama gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdParalel hesaplamaGenelYüksek başarımlı hesaplama · Kümesel hesaplama · Dağıtık hesaplama · Dağıtımlı hesaplama · Bulut bilişim · Grafik işlemci biriminde genel amaçlı hesaplama · Bilgisayar ağıKoşutluk düzeyleriBit · Komut · Veri · GörevİzleklerÜst izlekleme · Yüksek izleklemeKuramAmdahl yasası · Gustafson yasası · Karp-Flatt ölçütü · Yavaşlama · HızlanmaÖgelerİşlem · İzlek · Lif · PRAM · Buyruk penceresi · DiziEşgüdümÇoklu işleme · Çoklu izlekleme · Bellek tutarlılığı · Ön bellek tutarlılığı · Engel · Eşzamanlılaştırma · Aşamalı uygulama denetimiProgramlamaModeller (Gizli koşutluk · Açık koşutluk · Koşutzamanlılık)DonanımFlynn Sınıflandırması (SISD • SIMD • MISD • MIMD) · Boru hattı yöntemi · Çoklu işleme (Bakışımlı · Bakışımsız) · Bellek (NUMA · COMA · Dağıtık · Paylaşımlı · Dağıtık paylaşımlı) · SMT MPP · Sayılüstü · Dizi işlemcisi · Süper bilgisayar · BeowulfAPIlerPOSIX Threads · OpenMP · MPI · OpenCL · UPC · Intel İzlekleme Yapıtaşları · Boost.Thread · Evrensel Diziler · Charm++ · Cilk · CUDA · PVMSorunsallarOlağanüstü koşutluk · Büyük Sorun · Yazılım durağanlığı · Ölçeklenebilirlik · Yarışma koşulları · Deadlock · Gerekirci algoritma Kategori Paralel hesaplama Otorite kontrolü BNE: XX545920 BNF: cb11932111w (data) GND: 7545389-7 LCCN: sh85042293 LNB: 000115923 NLI: 987007538304905171 SUDOC: 027234908 Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Dağıtık_hesaplama&oldid=30442059" sayfasından alınmıştır |
Bu maddedeki bilgilerin doğrulanabilmesi için ek kaynaklar gerekli. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Çoklu işleme" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Mart 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Columbia süper bilgisayarı çoklu işlemeye güzel bir örnektir. Çoklu işleme, iki veya daha fazla işlemcinin bir araya getirilerek, işlenmesi gereken buyruğun daha hızlı bir şekilde işlenmesini sağlamaya yönelik bir tasarımdır. Çoklu işlemcilerin tek başına bir işlemciden daha hızlı olması beklenir. İşlemci tasarımında oluşan zorluklar çoklu işlemcileri zorunlu kılmıştır. Grace Hopper bu konu ile ilgili olarak "Eğer bir öküz işi yapamıyorsa, öküzü büyütmek yerine iki öküz kullandılar" demiştir.[1] Çoklu işlemcileri tasarlamadaki en önemli sorunlarda birisi bu işlemcilerin eşzamanlı olarak nasıl çalışacaklarını bulmaktır. Bir araya getirilen işlemciler arasında aşağıdaki iki bağlantı vardır İletişim Fiziksel bağ İşlemci zamanlaması[değiştir | kaynağı değiştir] İşlemciler bir veriyolunu ortak kullanabileceği gibi ağ üzerinden de eşzamanlı olarak çalışabilirler. Bir veriyolu üzerine işlemciler doğrudan ya da çapraz olarak bağlanabilirler. Doğru bağlama, aynı anda sadece bir işlemcinin bilgi aktarımına izin verdiği için yavaştır. Çapraz bağlama çok daha hızlı olmasına rağmen maliyeti çok daha yüksektir. Birden fazla bilgisayar ağ yolu ile birbirlerine bağlanıp işlemcileri tek bir işlemci gibi kullanılabilir. Bu durumda işlemciler arasındaki haberleşme anuyumlu (synchronous) veya zamanuyumsuz (asynchronous) olarak yapılabilir. Anuyumlu sistemlerde bir ortak saat yardımıyla işlemler gerçekleştirilir. Zamanuyumsuz sistemlerde ise ortak bir saate gerek yoktur. Bilgiler "tokalaşma" ile iletilir. Zamanuyumsuz sistemler, anuyumlu sistemlere göre ne kadar hızlı olsalar da bilginin aktarımı sırasında kayıplar oluşabilir. Başarım[değiştir | kaynağı değiştir] Çok sayıda işlemciyi bir araya getirmenin başarımı ne kadar arttıracağı önemli bir sorudur. Diyelim ki H(n) n kadar işlemcinin bir araya getirilmesi sonucu oluşan hızlanmayı göstersin. Bu durumda H(n) = Tek bir işlemci kullanlığında işlem süresi / Çoklu işlemci kullanıldığındda işlem süresi olarak ifade edilebilir. Bir diğer soru n işlemcinin ne kadar etkin kullanıldığıdır. E(n) etkinliği göstermek üzere E(n) = (H(n)/n) * %100 şeklinde olacaktır. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] SETI@home Çok çekirdekli işlemci Blue Gene Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "1". 2 Ekim 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 19 Aralık 2007. gtdParalel hesaplamaGenelYüksek başarımlı hesaplama · Kümesel hesaplama · Dağıtık hesaplama · Dağıtımlı hesaplama · Bulut bilişim · Grafik işlemci biriminde genel amaçlı hesaplama · Bilgisayar ağıKoşutluk düzeyleriBit · Komut · Veri · GörevİzleklerÜst izlekleme · Yüksek izleklemeKuramAmdahl yasası · Gustafson yasası · Karp-Flatt ölçütü · Yavaşlama · HızlanmaÖgelerİşlem · İzlek · Lif · PRAM · Buyruk penceresi · DiziEşgüdümÇoklu işleme · Çoklu izlekleme · Bellek tutarlılığı · Ön bellek tutarlılığı · Engel · Eşzamanlılaştırma · Aşamalı uygulama denetimiProgramlamaModeller (Gizli koşutluk · Açık koşutluk · Koşutzamanlılık)DonanımFlynn Sınıflandırması (SISD • SIMD • MISD • MIMD) · Boru hattı yöntemi · Çoklu işleme (Bakışımlı · Bakışımsız) · Bellek (NUMA · COMA · Dağıtık · Paylaşımlı · Dağıtık paylaşımlı) · SMT MPP · Sayılüstü · Dizi işlemcisi · Süper bilgisayar · BeowulfAPIlerPOSIX Threads · OpenMP · MPI · OpenCL · UPC · Intel İzlekleme Yapıtaşları · Boost.Thread · Evrensel Diziler · Charm++ · Cilk · CUDA · PVMSorunsallarOlağanüstü koşutluk · Büyük Sorun · Yazılım durağanlığı · Ölçeklenebilirlik · Yarışma koşulları · Deadlock · Gerekirci algoritma Kategori Paralel hesaplama gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Çoklu_işleme&oldid=31080414" sayfasından alınmıştır |
Dağıtımlı hesaplama, ortak bir hedefe ulaşmak için birden fazla konumdan gelen bilgisayar kaynaklarının birleştirilmesinden meydana gelir. Izgara ise, çok sayıda dosyayı içeren ve etkileşimli olmayan iş parçalarından oluşan bir dağıtılmış sistem olarak düşünülür. Dağıtımlı hesaplama, ızgara bilgisayarların her düğümünün, farklı birer görevin icrasını gerçekleştirmek üzere ayarlanmış olmasından dolayı, kümeleme tekniği gibi geleneksel yüksek performanslı bilgi işlem sistemlerinden ayırt edilir. Izgara bilgisayarları ayrıca, küme bilgisayarlarına göre daha heterojen ve coğrafi olarak dağınık (dolayısıyla fiziksel olarak birleşmemiş) olma eğilimindedir.[1] Tek bir ızgaranın belirli bir uygulamaya ayrılabilmesine karşın, genelde bir ızgara çeşitli amaçlar için kullanılır. Izgaralar genel amaçlı ızgara katman yazılımları ve kitaplıklarıyla oluşturulur. Izgara boyutları oldukça büyük olabilir.[2] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] What is grid computing? - Gridcafe 10 Şubat 2013 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. E-sciencecity.org. Retrieved 2013-09-18. "Scale grid computing down to size 17 Şubat 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.". NetworkWorld.com. 2003-01-27. Retrieved 2015-04-21. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdParalel hesaplamaGenelYüksek başarımlı hesaplama · Kümesel hesaplama · Dağıtık hesaplama · Dağıtımlı hesaplama · Bulut bilişim · Grafik işlemci biriminde genel amaçlı hesaplama · Bilgisayar ağıKoşutluk düzeyleriBit · Komut · Veri · GörevİzleklerÜst izlekleme · Yüksek izleklemeKuramAmdahl yasası · Gustafson yasası · Karp-Flatt ölçütü · Yavaşlama · HızlanmaÖgelerİşlem · İzlek · Lif · PRAM · Buyruk penceresi · DiziEşgüdümÇoklu işleme · Çoklu izlekleme · Bellek tutarlılığı · Ön bellek tutarlılığı · Engel · Eşzamanlılaştırma · Aşamalı uygulama denetimiProgramlamaModeller (Gizli koşutluk · Açık koşutluk · Koşutzamanlılık)DonanımFlynn Sınıflandırması (SISD • SIMD • MISD • MIMD) · Boru hattı yöntemi · Çoklu işleme (Bakışımlı · Bakışımsız) · Bellek (NUMA · COMA · Dağıtık · Paylaşımlı · Dağıtık paylaşımlı) · SMT MPP · Sayılüstü · Dizi işlemcisi · Süper bilgisayar · BeowulfAPIlerPOSIX Threads · OpenMP · MPI · OpenCL · UPC · Intel İzlekleme Yapıtaşları · Boost.Thread · Evrensel Diziler · Charm++ · Cilk · CUDA · PVMSorunsallarOlağanüstü koşutluk · Büyük Sorun · Yazılım durağanlığı · Ölçeklenebilirlik · Yarışma koşulları · Deadlock · Gerekirci algoritma Kategori Paralel hesaplama Otorite kontrolü BNE: XX557541 BNF: cb144978334 (data) GND: 4743648-7 LCCN: sh98004531 NLI: 987007534972305171 SUDOC: 074260103 Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Dağıtımlı_hesaplama&oldid=31140173" sayfasından alınmıştır |
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Eşzamanlılık denetimi" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Şubat 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Bu maddenin veya maddenin bir bölümünün gelişebilmesi için alakalı konuda uzman kişilere gereksinim duyulmaktadır. Ayrıntılar için lütfen tartışma sayfasını inceleyin veya yeni bir tartışma başlatın.Konu hakkında uzman birini bulmaya yardımcı olarak ya da maddeye gerekli bilgileri ekleyerek Vikipedi'ye katkıda bulunabilirsiniz. (Şubat 2020) Eşzamanlılık denetimi, eşzamanlı işlemler için doğru sonuçların elde edilmesini sağlarken, bu sonuçları da olabildiğince çabuk almayı sağlayan uğraşı alanıdır.Bilgisayar bilimleri, bilgi teknolojileri ve özellikle bilgisayar programlama, işletim sistemleri, çoklu işlemciler ve veritabanı alanlarında önemlidir. Hem yazılım hem de donanımdan meydana gelen bilgisayar sistemleri, esasen modüller veya bileşenlerden oluşur. Her bileşen, doğru şekilde çalışmak üzere, yani yöntemi sağlamak veya belirli tutarlılık kurallarına uymak üzere tasarlanmıştır. Eş zamanlı çalışan bileşenlerin mesajlaşarak veya erişilen verilere (bellekte veya depolama ortamında) paylaşarak etkileşime girdiği zaman, belirli bir bileşenin tutarlılığı diğer başka bir bileşen tarafından ihlal edilebilir. Eşzamanlılık denetiminin genel alanı, etkileşim sırasında eş zamanlı olarak çalışan bileşenlerin tutarlılığını ve dolayısıyla tüm sistemin tutarlılığını ve doğruluğunu korumak için kurallar, yöntemler, tasarım metodolojileri ve kuramlar sağlar. Eşzamanlılık denetimini bir sisteme sunmak, genellikle bir miktar performans düşüşüyle sonuçlanan çalışma kısıtlamalarını uygulamaya bindirmek demektir.Bu nedenle operasyon tutarlılığı ve doğruluğu, makul seviyelerin altındaki performansı azaltmaksızın mümkün olan en iyi verimlilikle elde edilmelidir. Eşzamanlılık denetimi, basit sıralı algoritma ile karşılaştırıldığında, eş zamanlı bir algoritmada önemli bir ek karmaşıklık ve yük doğurur. Örneğin, eşzamanlılık denetiminde başarısızlık; gerçeklenememiş okuma veya yazma işlemleri nedeniyle veri bozulmasına neden olabilir. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdVeritabanı yönetim sistemleriTürlerNesne veritabanı (karşılaştırma) · Sütun yönelimli veritabanı yönetim sistemi · Belge yönelimli veritabanı · Grafik veritabanı · İlişkisel veritabanı · İlişkisel veritabanı yönetim sistemi · Anahtar-değer veritabanı · Bellek içi veritabanı · Çoklu model veritabanı · Bulut veritabanı · Aday anahtar · Yabancı anahtar · Ana anahtar · Superkey · Vekil anahtarKavramlarVeritabanı · ACID · Armstrong'un aksiyomları · Codd'un 12 kuralı · CAP teoremi · CRUD · Null · Aday anahtarı · Yabancı anahtar · Süperanahtar · Vekil anahtar · Özel anahtarNesnelerİlişki (Tablo · Sütun · Satır) · Görünüm · Transaction · Trigger · Veritabanı dizini · Saklı yordam · Cursor · Kayıt · Aktarım · PartitionSQLNoSQL · NewSQL · Select · Insert · Update · Merge · Delete · Join · Union · Create · Drop · Begin work · Commit · Rollback · Truncate · AlterBileşenlerEşzamanlılık denetimi · Veri sözlüğü · JDBC · ODBC · Sorgulama dilleri · Sorgu hızlandırıcı · Sorgu planıİlgili konularVeritabanı modelleri · Ayrıştırma · Veritabanında saklama · Dağıtık veritabanı · Federe veritabanı sistemi · Veri tutarlılığı · İlişkisel bütünlük · Bağıntısal cebir · İlişkisel hesap · İlişkisel model · Nesne-ilişkisel veritabanı · Hareket işleme Kategori Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Eşzamanlılık_denetimi&oldid=32189744" sayfasından alınmıştır |
Yazılım geliştirme süreci Etkinlikler ve adımlar Gereksinimler | Mimari | Tasarım | Yaşama geçirme | Sınama | Konuşlanma Modeller Agile | Cleanroom | Iterative | RAD | RUP | Spiral | Waterfall | XP | Scrum Supporting disciplines Configuration management | Documentation | Software quality assurance (SQA) | Project management | User experience design Yazılım mühendisliği, yazılım geliştirme ile ilgilenen mühendislik dalıdır. Yazılım mühendisliği tanımı ilk olarak 1968 yılında Friedrich L. Bauer tarafından Almanya'da gerçekleştirilen NATO toplantısında gündeme gelmiştir.[1] Ayrıca, matematikçi ve bilgisayar bilimcisi Margaret Hamilton "yazılım mühendisliği" terimini ortaya atan kişilerden biri olarak kabul edilmektedir. Yazılım mühendisliği tanım olarak "karmaşık yazılım sistemlerinin belirli bir hedefe ve sisteme dayalı olarak ve iş bölümü yapılarak, belirli prensipler, yöntemler ve araçlar kullanılarak geliştirilmesidir." Yazılım mühendisliği belirli aşamalardan oluşmaktadır. Yazılım geliştirmenin yanında yazılımı işletmek de yazılım mühendisliğinin en önemli görevlerindendir. Bu alandaki güncel gelişmeler "Software Engineering Body of Knowledge" (SWEBOK) adlı belgede tarif edilmektedir. Geçmiş[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Yazılım mühendisliği tarihi Yazılım geliştirme aşamaları[değiştir | kaynağı değiştir] Şelale modeli yazılım geliştirme sürecinde kullanılan model türlerinden yalnızca birisidir. Karmaşık yazılımları geliştirmek ve bakımını yapmak çok masraflı ve zordur. Bu yüzden, yazılımlar yazılım mühendisleri tarafından nizami olarak planlı bir proje şeklinde geliştirilmektedir. Bu nizami geliştirme planına "yazılım geliştirme süreci" (İngilizce: software development process) adı verilmektedir. Yazılım geliştirme süreci, zamanlamaya dayalı, içerik olarak bölünmüş ve görselleştirilmiş aşamalardan oluşmaktadır. Bu sayede yazılım adım adım ve planlı bir şekilde geliştirilmektedir. Bu aşamalar birbirleri ile bağlantılı olarak geliştirilmektedir. Başlıca yazılım geliştirme aşamaları şunlardır: Çekirdek aşamalar: Planlama Analiz Tasarım Programlama Test Destekleyici aşamalar: Talep yönetimi Proje yönetimi Kalite yönetimi Yapılandırma yönetimi Yazılım sunumu Belgeleme Ayrık yapılandırma Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] UML Entity-relationship model Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Fırat Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği, Prof. Dr. Asaf Varol, 07.09.2010". 15 Eylül 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Ağustos 2012. Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Fırat Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği gtdYazılım mühendisliğiAlanlarGereksinim çözümlemesi • Yazılım tasarımı • Programlama • Biçimsel yöntemler • Yazılım testi • Yazılım sistemleri • Yazılım dağıtımı • Yazılım bakımı KavramlarVeri modelleme • Kurumsal mimari • Functional specification • Modelleme dili • Programlama paradigması • Yazılım • Yazılım mimarisi • Yazılım geliştirme yöntembilimi • Yazılım geliştirme süreci • Yazılımın niteliği • Yazılım kalite güvencesi • Yapısal analiz YönelimlerAtik • Aspect-oriented • Nesne yönelimli • Ontoloji • Servis odaklı • SDLCModellerGeliştirme modelleri: Atik • Yinelemeli model • RUP • Scrum • Spiral model • Waterfall model • XP • V-Model Diğer modeller: CMMI • Veri modeli • İşlev modeli • IDEF • Bilgi modeli • Metamodeling • Nesne modeli • Görünüm modeli • UML YazılımmühendisleriVictor Basili • Dennis Ritchie • Kent Beck • Peter Chen • Grady Booch • Fred Brooks • Barry Boehm • Bjarne Stroustrup • Ward Cunningham • Ole-Johan Dahl • Tom DeMarco • Edsger Dijkstra • Martin Fowler • C. A. R. Hoare • Watts Humphrey • Michael A. Jackson • Ivar Jacobson • Craig Larman • James Martin • Bertrand Meyer • David Parnas • Winston W. Royce • James Rumbaugh • Danese Cooper • Niklaus Wirth • Edward Yourdonİlgili alanlarBilgisayar bilimi • Bilgisayar mühendisliği • İşletme mühendisliği • Geçmiş • Matematik • Proje yönetimi • Risk yönetimi • Sistem mühendisliği gtdSistem mühendisliğiAlt alanlar Havacılık ve uzay mühendisliği Biyolojik sistem Mühendisliği Konfigürasyon yönetimi Toprak sistemleri mühendisliği ve yönetimi Elektrik mühendisliği Kurumsal sistem mühendisliği Performans mühendisliği Güvenilirlik mühendisliği Güvenlik mühendisliği Süreçler Gereksinim mühendisliği İşlevsel özellikler Sistem entegrasyon Doğrulama ve onaylama Tasarım yorumu Kavramlar İş süreci Sistem Sistem geliştirme yaşam döngüsü V-Model Araçlar Karar verme İşlev modeli IDEF Optimizasyon Kalite işlev yayılımı Sistem dinamiği Sistem Modelleme Dili Sistem çözümlemesi ve tasarımı Sistemler Modelleme İş kırılım yapısı İlgili Kontrol mühendisliği Bilgisayar mühendisliği Endüstri mühendisliği Yöneylem araştırması Proje yönetimi Kalite yönetimi Risk yönetimi Yazılım mühendisliği gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdMühendislik Mühendislik tarihi Mühendislik ana hatları Mühendislik dalları listesi Mühendislik yönetimi Elektrik mühendisliği Bilgisayar Biyomedikal Elektronik Elektromekanik Güç Kontrol Radyo frekansı Telekomünikasyon İnşaat mühendisliği Çevre Deprem Geomatik Harita Geoteknik Hidrolik Jeofizik Ulaşım Yapı Kimya mühendisliği Biyokimya Biyoloji Petrol ve doğalgaz Proses Reaksiyon Makine mühendisliği Demiryolu Deniz Gemi Gemi makineleri işletme Havacılık ve uzay Hidrojeoloji İmalat Otomotiv Uçak Uzay Tekstil Disiplinlerarası Cevher hazırlama Deri Doku Endüstri Genetik Gıda Güvenlik Enerji Fizik Fotonik İstihkâm İşletme Jeoloji Maden Malzeme bilimi Metalurji ve malzeme Seramik Polimer Matematik Mekatronik Meteoroloji Nanomühendislik Nanoteknoloji Nükleer enerji Optik Peyzaj Robotik Ses Sistem Yazılım Ziraat Mühendislik dalları • Kategori • Medya Otorite kontrolü BNE: XX541523 BNF: cb11966616k (data) GND: 4116521-4 LCCN: sh87007398 NDL: 01014113 NKC: ph314875 NLI: 987007539284805171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Yazılım_mühendisliği&oldid=32213887" sayfasından alınmıştır |
İhtiyaç analizi için geliştirilen bir sistemin perspektifi. Bilgisayar bilimlerinde, gereksinim analizi ya da gereksinim çözümleme; çeşitli sistemlerin gerekliliklerini ve olası çelişkili durumlarını göz önüne alarak, yazılımı analiz etmek, belgelemek, doğrulamak ve yönetmek için yeni veya değiştirilmiş bir ürün üzerinde projenin ihtiyaçlarını, sistem gereksinimlerini ve koşullarını belirleyen görevleri kapsamaktadır.[1] Gereksinim analizi; bir sistem veya yazılım projesinin başarısı veya başarısızlığı açısından kritik önem taşır. İhtiyaçların belgelenmesi, uygulanabilir olması, ölçülebilir olması, test edilebilir formda olması, izlenebilir olması ve belirlenen işletmenin ihtiyaçlarına uygun olması gerekir. Genel bakış[değiştir | kaynağı değiştir] Kavramsal olarak, gereksinim analizi üç tür etkinlik içermektedir: İhtiyaçların ortaya çıkarılması: İş süreci dokümantasyonu ve grup görüşmeleri sağlanarak ihtiyaçları belirlemektir. Buna bazen ihtiyaç toplama veya gereksinim keşfi de denir. İhtiyaç analizi: Belirtilen gerekliliklerin açık, eksiksiz, tutarlı, net olup olmadığını belirleme ve belirlenen çelişkileri çözme. Kayıt gereksinimleri: Gereksinimler, genellikle bir özet listesi içeren çeşitli formlarda belgelenebilir.Doğal dil belgeleri, kullanım örnekleri, kullanıcı hikâyeleri, süreç özellikleri ve veri modelleri de dahil olmak üzere çeşitli modeller oluşturulabilir. Gereksinim analizi, pek çok hassas psikolojik becerinin katıldığı uzun ve yorucu bir süreç olabilir. Büyük sistemler, yüzlerce veya binlerce sistem gereksinimi açığa çıkararak analistlerin iş yükünü artırabilir.[2] Yeni sistemler, ortamları ve insanlar arasındaki ilişkileri değiştirir, bu nedenle geliştiricilerin tüm ortamları tanımlamalarını, tüm ihtiyaçları göz önünde bulundurmalarını ve yeni sistemlerin etkilerini anlamalarını sağlamak önemlidir.Analistler, müşterinin gereksinimlerini ortaya çıkarmak için çeşitli teknikler kullanabilirler. Bunlar, senaryoların geliştirilmesi, kullanım durumlarının belirlenmesi, işyeri gözlemi, etnografi kullanılması, röportajlar düzenlenmesi veya gözden geçirme oturumları yapmak gibi yöntemleri içermektedir.Ve böylelikle gereksinim listeleri oluşturulabilir.Prototip belirleme yöntemi, proje sunulacak şahıs ya da kuruma örnek olarak gösterilebilecek bir sistem maksadıyla kullanılabilir. Analist, gerekirse, şahıs ya da kurumların kesin gereksinimlerini belirlemek için bu yöntemlerin bir kombinasyonunu kullanır ve böylece işletme ihtiyaçlarını karşılayan bir sistem üretilir.Gereksinim kalitesi aşağıdaki bazı yöntemlerle iyileştirilebilir: Görselleştirme: Görselleştirme ve simülasyon gibi teknikler kullanılarak arzu edilen nihai ürünün daha iyi anlaşılmasını teşvik etmek. Şablonların tutarlı kullanımı: Gereksinimleri belgeleyen tutarlı bir dizi model ve şablon üretmek. Bağımlılıkları belgelemek: Gereksinimler arasındaki bağımlılıkları ve ilişkileri belgelemek.Ayrıca ek olarak bu bağımlılıklara ilişkin varsayımlar üretmek de sayılabilir. Gereksinim çözümleme başlıkları[değiştir | kaynağı değiştir] Gereksinim analizi konuları kabaca şöyle listelenebilir: Kitlenin kimliği[değiştir | kaynağı değiştir] Yazılım geliştirilecek kitlenin belirlenmesidir.Bununla beraber kitlenin niteliksel ya da niceliksel özelliklerinin belirlenmesi konusu da oldukça önemlidir.Bu kitle şunları kapsayabilir: Sistemi işletmecisi olan herkes. Sistemden yararlanan herkes.(işlevsellik açısından ya da politik, finansal ve sosyal yönlerden) Sistemi satın alan ya da satın almak üzere ilgilenen herkes. Sistemin özelliklerini düzenleyen kuruluşlar. (finansal, güvenlik vb. kurumları) Sisteme karşı görüşlü insanlar veya kuruluşlar. (olumsuz düşünen kitle) Kitle ile görüşmeler[değiştir | kaynağı değiştir] Hedef kitle ile görüşmeler, gereksinim analizinde kullanılan yaygın bir tekniktir.Kitlenin bakış açılarına ve belirlenen ihtiyaçlarına odaklanılır.Yazılım geliştirecek ekibin, kitlenin ait olduğu sistemi önceden etraflıca analiz etmesi gerekmektedir.Çünkü bu görüşmelerde, genellikle geliştiricinin ilgili çalışma sahasının yaşam döngüsü hakkındaki bilgi yetersizliğinden ve buna paralel olarak kitlenin de teknik bilgi yetersizliğinden kaynaklı sorunlar çıkmaktadır.Bunu önleyebilmek için etkili iletişim teknikleri kullanılmalıdır. Müşterek gereksinim geliştirme oturumları[değiştir | kaynağı değiştir] Bu oturumlarda yazılım geliştirme sürecinde iş analisti(business analyst) kullanılır.Böylelikle kolaylıkla kitlenin gereksinimleri ortaya çıkarılır, ayrıntıları analiz edilir ve işlevler arası etkileri ortaya çıkarmak için tartışmalara girilir.Bu analist tarafından kontrollü bir ortamda yürütülür.Böylelikle müşterek gereksinim geliştirme oturumları sağlanabilir.Tartışmayı belgelemek ve oturumun hedefini karşılayan uygun şartları sağlamak için tartışmayı yönetmek üzere iş analistinin düşüncelerinden bağımsız özel bir yazar bulunmalıdır. Sözleşme tarzı gereksinim listeleri[değiştir | kaynağı değiştir] İhtiyaçların belgelendirilmesinin geleneksel yolu, sözleşme tarzı gereksinim listeleridir. Karmaşık bir sistemde, bu tür gereksinim listeleri yüzlerce sayfaya kadar sürebilir. İfade yerindeyse, bu liste adeta uzun bir alışveriş listesi gibidir.Modern analiz yöntemlerinde bu tür listeler çok fazla avantajlı değildir.Çünkü amaçlarına ulaşmada başarısız oldukları görülmüştür.Buna rağmen, bu teknik günümüze kadar gelebilmiştir Prototipler[değiştir | kaynağı değiştir] Bir prototip, başka bir bilgisayar programının özelliklerinin bir bölümünü sergileyen ve henüz oluşturulmamış bir uygulamayı görselleştiren bilgisayar programıdır. Popüler bir prototip biçimi, gelecekteki kullanıcıların ve diğer kitlenin sistemin nasıl görüneceği konusunda fikir sahibi olmalarına yardımcı olan bir taklit uygulamasıdır. Prototipler, tasarım kararlarını kolaylaştırır, çünkü uygulamanın geleceği, uygulama oluşturulmadan önce görülebilir ve paylaşılabilir. Kullanıcılar ve geliştiriciler arasındaki iletişimde büyük gelişmeler genellikle prototiplerin tanıtımından sonra görülmüştür.Geliştirilme aşamasından önce, uygulamalar hakkında belirtilen hedef kitle görüşleri sayesinde verimlilik artmıştır.Bu ise, daha az değişiklik ve dolayısıyla daha düşük maliyet anlamına gelmektedir. Kullanım örnekleri[değiştir | kaynağı değiştir] Bir kullanım örneği, ister özgün bir çalışma, ister sonradan değiştirilmiş olsun, genellikle yazılım içeren bir sistemin işlevsel gereksinimlerini belgeleyen bir yapıdır. Her kullanım örneği, belirli bir iş hedefine ulaşmak için sistemin bir insan kullanıcısı veya başka bir sistemle nasıl etkileşim kuracağını anlatan bir dizi senaryo sağlar. Kullanım örnekleri genellikle teknik ifade biçiminden uzaktır ve bunun yerine son kullanıcının veya hedef kitlenin anlayacağı dili tercih eder. Kullanım örnekleri, genellikle sistem analisti ve hedef kitle tarafından birlikte incelenir. Kullanım örnekleri, yazılım veya sistemlerin davranışlarını açıklamak için suni ve basit araçlardır. Kullanım örneği, kullanıcıların yazılım veya sistemin nasıl çalışacağı ile ilgili metinsel bir açıklama içerir. Kullanım örnekleri, sistemin iç işleyişlerini ya da mekanizmalarını içermemelidir.Ve sistemin nasıl uygulanacağını açıklamamalıdır. Bunun yerine, sıralı varsayımlar olmaksızın bir görevi gerçekleştirmek için gerekli adımları açıkça belirtmelidir. (Örneğin bir muhasebe programında yeni bir ürünün nasıl ekleneceği bilgisi paylaşılabilir.) Gereksinim çözümlemede bazı konular[değiştir | kaynağı değiştir] Yazılım geliştirilecek kitlenin sorunları[değiştir | kaynağı değiştir] Steve McConnell, Rapid Development adlı kitabında, kullanıcı gereksinimlerinin karşılanmasını engelleyen bir dizi sorunu ayrıntılarıyla anlatıyor: Kullanıcılar, ne istediklerini bilmiyor veya kullanıcıların gereksinimler hakkında net bir fikri yok. Kullanıcılar bir dizi yazılı gereksinimi önce belirleyip daha sonra iptal edebilmektedir. Kullanıcılar maliyet ve zamanlama belirlendikten sonra ilaveten gereksinim konusunda ısrarcı davranıyor. Kullanıcılarla iletişim yavaş ilerliyor. Kullanıcılar genellikle incelemelere katılmazlar veya bunu yapacak bilgileri yoktur. Kullanıcılar teknik açıdan karışık düşünmektedirler. Kullanıcılar geliştirme sürecini anlamıyorlar. Kullanıcılar mevcut teknoloji hakkında bilgi sahibi değiller. Bu durum, sistem veya ürün geliştirmeye başladığında bile kullanıcı gereksinimlerinin değişmeye devam etmesine neden olabilir. Mühendis ya da geliştirici sorunları[değiştir | kaynağı değiştir] Gereksinim analizi sırasında mühendislerden ve geliştiricilerden kaynaklı sorunları şunlardır: Kod yazmaya yönelik doğal bir eğilim vardır, bu durum gereksinim analizi tamamlanmadan önce yazılım geliştirmenin başlamasına yol açabilir ve bunun sonucu da muhtemelen, gerçek gereksinimleri bilinmeden geliştirilen ve öngörülemeyen ya da yeniden yapılandırılamayan yazılımlar doğurabilir. Geliştiriciler ve hedef kitlenin anlaşmaları bozulabilir.Sonuç olarak, geliştiriciler projeyi teslim edebilmek için çalışırlar.Tamamlanan bir ürünün, geliştirilinceye kadar olan sürecini yönetirler ama buna karşın hedef kitlenin kanaatleri, başlangıçtaki anlaşmanın doğrultusunda olmayabilir yani anlaşmayı bozabilirler. Mühendisler ve geliştiriciler, gereksinimleri, müşterinin ihtiyaçlarına özel bir sistem geliştirmek yerine mevcut bir sisteme veya modele uydurmaya çalışabilir. Analiz, müşterinin ihtiyaçlarını doğru bir şekilde anlamak için farklı istihdam alanlarında bilgisi olan personel yerine, mühendisler veya programcılar tarafından sıklıkla uygulanabilir.Bu ise gerçeklik küresine uygun olmayan çözümler üretilmesine sebebiyet verebilir. Bazı çözüm denemeleri[değiştir | kaynağı değiştir] İletişim sorunlarına çözüm denemesinde iş veya sistem analizinde uzmanlar çalıştırılması vardı. 1990'larda prototiplendirme, birleşik modelleme dili(UML), şablon kullanma ve çevik yazılım geliştirme gibi teknikler, önceki yöntemlerde sık karşılaşılan sorunların çözümleri olarak düşünülmüş ve buna paralel olarak geliştirilmiştir. Ayrıca, uygulama simülasyonunun yeni bir sınıfı veya uygulama tanımlama araçları piyasaya girdi. Bu araçlar, işletme kullanıcıları ile yazılım geliştirme organizasyonu arasındaki iletişim boşluğunu gidermek ve herhangi bir kod üretilmeden önce uygulamaların test yoluyla pazarlanmasını sağlamak için tasarlanmıştır. Bu araçların en nitelikli olanları şunlardır: Uygulama akışlarını ve test alternatiflerini çizebilmek için elektronik beyaz tahta. İş mantığını ve veri ihtiyaçlarını yakalama yeteneği. Son başvuruyu yakından taklit eden yüksek kalitede prototip üretme yeteneği. Etkileşim yeteneği. Bağlamsal gereksinimleri ve diğer yorumları ekleme yeteneği. Uzak ve dağıtık kullanıcıların simülasyon ile çalışıp etkileşime girme becerisi. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Kotonya, G. and Sommerville, I. 1998. Requirements Engineering: Processes and Techniques Chichester, UK: John Wiley and Sons. Beck, A., Boeing, G., & Shannon, D. (2014). "Systems and Methods for Analyzing Requirements. US Patent 8650186 24 Aralık 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.". Retrieved 2016-03-17. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Gereksinim_çözümleme&oldid=31146197" sayfasından alınmıştır |
Bu maddede kaynak listesi bulunmasına karşın metin içi kaynakların yetersizliği nedeniyle bazı bilgilerin hangi kaynaktan alındığı belirsizdir. Lütfen kaynakları uygun biçimde metin içine yerleştirerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. (Şubat 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Yazılım tasarımı, bir sorunun yazılım çözümü için, sorun giderme ve planlama aşamasıdır. Yazılımın özellikleri kararlaştırıldıktan sonra yazılım geliştiricileri sorun için bir çözüm geliştirir. Bu aşama mimarisel görünüm kadar, alt düzey algoritma gerçeklemeyi de içerir. Yazılım tasarımı için programlamanın ilk aşaması da diyebiliriz. Programlama işlemine başlamadan önce mutlaka ön çalışma yapmak ve programın nasıl işleyeceğini ortaya koymak gerekir. Programlama makine dili veya yüksek seviyeli bir programlama dili kullanılarak yapılır. Yazılım tasarımında bazı etmenler göz önünde bulundurulur. Bunlardan bazıları: Pazarlanabilirlik Kullanılabilirlik Paketleme Genişletilebilirlik Güvenilirlik Bakım kolaylığı Uyumluluk Yeniden kullanılabilirlik Modelleme dili[değiştir | kaynağı değiştir] Business Process Modeling Notation (BPMN) EXPRESS and EXPRESS-G (ISO 10303-11) Extended Enterprise Modeling Language (EEML) Akış diyagramı Fundamental Modeling Concepts (FMC) IDEF Jackson Structured Programming (JSP) LePUS3 Unified Modeling Language (UML) Alloy (specification language) Systems Modeling Language (SysML) Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] İTÜ Ninova Açık Ders Malzemeleri 27 Ocak 2010 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Yazılım Modelleme ve Tasarımı gtdYazılım mühendisliğiAlanlarGereksinim çözümlemesi • Yazılım tasarımı • Programlama • Biçimsel yöntemler • Yazılım testi • Yazılım sistemleri • Yazılım dağıtımı • Yazılım bakımı KavramlarVeri modelleme • Kurumsal mimari • Functional specification • Modelleme dili • Programlama paradigması • Yazılım • Yazılım mimarisi • Yazılım geliştirme yöntembilimi • Yazılım geliştirme süreci • Yazılımın niteliği • Yazılım kalite güvencesi • Yapısal analiz YönelimlerAtik • Aspect-oriented • Nesne yönelimli • Ontoloji • Servis odaklı • SDLCModellerGeliştirme modelleri: Atik • Yinelemeli model • RUP • Scrum • Spiral model • Waterfall model • XP • V-Model Diğer modeller: CMMI • Veri modeli • İşlev modeli • IDEF • Bilgi modeli • Metamodeling • Nesne modeli • Görünüm modeli • UML YazılımmühendisleriVictor Basili • Dennis Ritchie • Kent Beck • Peter Chen • Grady Booch • Fred Brooks • Barry Boehm • Bjarne Stroustrup • Ward Cunningham • Ole-Johan Dahl • Tom DeMarco • Edsger Dijkstra • Martin Fowler • C. A. R. Hoare • Watts Humphrey • Michael A. Jackson • Ivar Jacobson • Craig Larman • James Martin • Bertrand Meyer • David Parnas • Winston W. Royce • James Rumbaugh • Danese Cooper • Niklaus Wirth • Edward Yourdonİlgili alanlarBilgisayar bilimi • Bilgisayar mühendisliği • İşletme mühendisliği • Geçmiş • Matematik • Proje yönetimi • Risk yönetimi • Sistem mühendisliği gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Yazılım ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Yazılım_tasarımı&oldid=31375992" sayfasından alınmıştır |
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Programlama" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Kasım 2016) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Bağlantı kartını bağlayarak 1960'ların sonundan kalma ELWAT analog bilgisayarın programlanması. Programlama ya da diğer adı ile yazılımlama (İngilizce: programming), bilgisayarın donanıma nasıl davranacağını anlatan, bilgisayara yön veren komutlar, kelimeler, aritmetik işlemlerdir. Diğer bir tanımla programlama, bilgisayar programlarının yazılması, test edilmesi ve bakımının yapılması sürecine verilen isimdir. Programlama, bir programlama dilinde yapılır. Bu programlama dili Java ve C# gibi yüksek seviyede bir dil olabileceği gibi C, assembly ve bazı durumlarda makine dili de olabilir. Yazılan kaynak kodu genellikle bir derleyici ve bağlayıcı yardımıyla belirli bir sistemde çalıştırılabilir hale getirilir. Ayrıca kaynak kodu, bir yorumlayıcı yardımıyla derlemeye gerek duyulmadan satır satır çalıştırılabilir. Derleyici, yazılan programları okuyup içerisinde mantıksal veya yazımsal hatalar olup olmadığını bulan, bulduğu hataları kullanıcıya göstererek programın düzeltilmesine yardım eden, hata yoksa programı çalıştırıp sonucunu gösteren, ayrıca çeşidine göre pek çok başka özelliği barındırabilen (bir değişkenin üzerine fare ile gelindiğinde değişkenin özelliklerini gösterme, fonksiyonun üzerine gelindiğinde kod içerisinde fonksiyonu bulup yazıldığı satıra gidebilme, kodların daha kolay okunabilmesi için etiketler yardımıyla kodları toparlayacak bölgeler oluşturabilme vb.) birer platformdur. Programcılar genelde programlamayı gerçek hayata benzetirler. Bir program yazmak veya bir problemi çözmek için öncelikle komutları unutmak ve çözümü gerçek hayatta yapıyormuş gibi düşünmek gerekir. Onlara göre komutlar sadece araçtır. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] gtdYazılım mühendisliğiAlanlarGereksinim çözümlemesi • Yazılım tasarımı • Programlama • Biçimsel yöntemler • Yazılım testi • Yazılım sistemleri • Yazılım dağıtımı • Yazılım bakımı KavramlarVeri modelleme • Kurumsal mimari • Functional specification • Modelleme dili • Programlama paradigması • Yazılım • Yazılım mimarisi • Yazılım geliştirme yöntembilimi • Yazılım geliştirme süreci • Yazılımın niteliği • Yazılım kalite güvencesi • Yapısal analiz YönelimlerAtik • Aspect-oriented • Nesne yönelimli • Ontoloji • Servis odaklı • SDLCModellerGeliştirme modelleri: Atik • Yinelemeli model • RUP • Scrum • Spiral model • Waterfall model • XP • V-Model Diğer modeller: CMMI • Veri modeli • İşlev modeli • IDEF • Bilgi modeli • Metamodeling • Nesne modeli • Görünüm modeli • UML YazılımmühendisleriVictor Basili • Dennis Ritchie • Kent Beck • Peter Chen • Grady Booch • Fred Brooks • Barry Boehm • Bjarne Stroustrup • Ward Cunningham • Ole-Johan Dahl • Tom DeMarco • Edsger Dijkstra • Martin Fowler • C. A. R. Hoare • Watts Humphrey • Michael A. Jackson • Ivar Jacobson • Craig Larman • James Martin • Bertrand Meyer • David Parnas • Winston W. Royce • James Rumbaugh • Danese Cooper • Niklaus Wirth • Edward Yourdonİlgili alanlarBilgisayar bilimi • Bilgisayar mühendisliği • İşletme mühendisliği • Geçmiş • Matematik • Proje yönetimi • Risk yönetimi • Sistem mühendisliği gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNE: XX526555 BNF: cb11932648m (data) GND: 4076370-5 LCCN: sh85107310 NDL: 00569223 NKC: ph115891 NLI: 987007538691605171 Programlama dili ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Programlama&oldid=31830414" sayfasından alınmıştır |
Bilgisayar bilimlerinde, özellikle yazılım mühendisliği ve donanım mühendisliğinde biçimsel yöntemler; yazılım ve donanım sistemlerinin spesifikasyonu, geliştirilmesi ve doğrulanması için matematiksel olarak belirli teknikler bütünüdür.[1] Yazılım ve donanım tasarımı için biçimsel yöntemlerin kullanılması, diğer mühendislik disiplinlerinde olduğu gibi, uygun matematiksel analizin yapıldığı bir tasarımın güvenilirliğine ve sağlamlığına katkıda bulunabileceği beklentisiyle geliştirilir.[2] Biçimsel yöntemler, en temel teorik bilgisayar bilimi konularının, özellikle mantık, biçimsel diller, otomata teorisi ve program semantiği gibi oldukça geniş bir çeşitliliğin uygulanmasıdır.Aynı zamanda, yazılım ve donanım özelliklerinde sorunların üstesinden gelmek için tip sistemleri, cebirsel veri türleri ve doğrulama gibi alanlarda kullanılmaktadır.[3] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] R. W. Butler (2001-08-06). "What is Formal Methods? 8 Aralık 2006 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.". Retrieved 2006-11-16. C. Michael Holloway. "Why Engineers Should Consider Formal Methods 16 Kasım 2006 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi." (PDF). 16th Digital Avionics Systems Conference (27–30 October 1997). Retrieved 2006-11-16. Monin, pp.3-4 gtdYazılım mühendisliğiAlanlarGereksinim çözümlemesi • Yazılım tasarımı • Programlama • Biçimsel yöntemler • Yazılım testi • Yazılım sistemleri • Yazılım dağıtımı • Yazılım bakımı KavramlarVeri modelleme • Kurumsal mimari • Functional specification • Modelleme dili • Programlama paradigması • Yazılım • Yazılım mimarisi • Yazılım geliştirme yöntembilimi • Yazılım geliştirme süreci • Yazılımın niteliği • Yazılım kalite güvencesi • Yapısal analiz YönelimlerAtik • Aspect-oriented • Nesne yönelimli • Ontoloji • Servis odaklı • SDLCModellerGeliştirme modelleri: Atik • Yinelemeli model • RUP • Scrum • Spiral model • Waterfall model • XP • V-Model Diğer modeller: CMMI • Veri modeli • İşlev modeli • IDEF • Bilgi modeli • Metamodeling • Nesne modeli • Görünüm modeli • UML YazılımmühendisleriVictor Basili • Dennis Ritchie • Kent Beck • Peter Chen • Grady Booch • Fred Brooks • Barry Boehm • Bjarne Stroustrup • Ward Cunningham • Ole-Johan Dahl • Tom DeMarco • Edsger Dijkstra • Martin Fowler • C. A. R. Hoare • Watts Humphrey • Michael A. Jackson • Ivar Jacobson • Craig Larman • James Martin • Bertrand Meyer • David Parnas • Winston W. Royce • James Rumbaugh • Danese Cooper • Niklaus Wirth • Edward Yourdonİlgili alanlarBilgisayar bilimi • Bilgisayar mühendisliği • İşletme mühendisliği • Geçmiş • Matematik • Proje yönetimi • Risk yönetimi • Sistem mühendisliği gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Biçimsel_yöntemler&oldid=31146193" sayfasından alınmıştır |
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Yazılım testi" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Eylül 2016) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Yazılım testi (software testing), test altında hizmetlerin veya ürünlerin kalitesi hakkında paydaşlara bilgi sağlamak için yürütülen bir araştırmadır. Yazılım testi aynı zamanda, yazılım uygulamalarının risklerini anlamak için yazılımı bağımsız ve nesnel olarak incelemektir. Test teknikleri yazılım böceklerini (hatalar ve diğer kusurlar) bulma niyetiyle uygulama veya bir programı çalıştırma süreçlerini kapsar. Yazılım testi bir veya daha fazla ilgili özelliği değerlendirmek için sistem bileşenlerini veya yazılım bileşenlerinin yürütülmesini içerir. Genellikle, bu özellikler test altındaki sistem veya dahili bileşenleri işaret eder: Geliştirme ve tasarımda kılavuzluk eden gereksinimlerin karşılanması Tüm ilişkili girdilere doğru şekilde karşılık verilmesi Kabul edilebilir zaman içerisinde fonksiyonların çalışması Yeterli derecede kullanılabilme Çalıştırılacak platformlarda indirilebilmesi ve kurulması Paydaşların istediği genel sonuçları başarabilme Pratik olarak sonsuz her bir yazılım bileşeni için bile sayısın mümkün test vardır, tüm yazılım test etme yöntemleri mevcut zaman ve kaynaklar için uygun testleri seçmek için bazı stratejileri kullanırlar. Sonuç olarak yazılım testi tipik olarak (fakat özel değil) yazılım böceklerini bulmaya çalışan uygulama veya programı yürütmeye çalışır.Yazılım testi, yazılımın kalitesi hakkında birbirinden bağımsız bilgiyi ve kullanıcılarına veya sponsorlarına başarısızlık riskini nesnel bir şekilde sağlar. Yazılım testi yürütülebilen bir yazılım çalıştırıldığı sürece var olur. Yazılım geliştirmeye genel yaklaşım sıklıkla ne zaman ve nasıl testin yürütüldüğünü belirlemektir. Mesela fazlı süreçlerde, çoğu test etme olayı sistem gereksinimleri tanımlandıktan ve test edilebilir programlarda gerçekleştirimi yapıldıktan sonra meydana gelir. Karşıt olarak Çevik yaklaşım, gereksinimler, programlama altında test etme genellikle eş zamanlı olarak meydana gelir. Test tasarım teknikleri[değiştir | kaynağı değiştir] Statik test etmeye karşın dinamik test etme[değiştir | kaynağı değiştir] Yazılım testinde birçok yaklaşım mevcuttur. Önizleme, talimatlar statik test etme olarak refere edilir, diğer taraftan test olaylarının bir kümesi verilerek yürütülen programlanmış kodların testi dinamik test olarak refere edilir. Statik test etme statik program analizleri olarak veri akışını ve söz dizimini kontrol eden derleyiciler veya kaynak kod yapılarını kontrol eden editörler programlandığı için örtülüdür. Dinamik test etme programın kendisi yürütüldüğünde yer alır. Dinamik test etme, ayrık fonksiyonlara veya modüllere uygulanabilir ve kodun belirli parçalarını test etmek için %100 tamamlanmadan önce başlayabilir. Bunun için tipik teknikler ya sürücüleri ya da hata ayıklayıcılardan çalıştırmayı kullanır. Statik test etme doğrulamayı içerir oysa dinamik test etme geçerliliği doğrular. Bununla birlikte hepsi yazılım kalitesini geliştirmeye yardımcı olur. Statik analizler için teknikler arasında mutasyon test etme kaynak kodu mutasyona uğratarak hataları ortaya çıkartmak için test adımlarından emin olmak için kullanılabilir. Kutu yaklaşımı[değiştir | kaynağı değiştir] Yazılım test etme metotları geleneksel olarak beyaz-ve siyah kutu test etme şeklinde ayrılır. Bu iki yaklaşım mühendislerin test olaylarını tasarlamakta kullandığı noktaları tanımlamak için kullanılır. Yapı bazlı veya beyaz kutu teknikleri[değiştir | kaynağı değiştir] Beyaz kutu testi (cam kutu test etme, açık kutu test etme, transparan kutu test etme ve yapısal test etme olarak da bilinir) iç yapıları veya programın çalışmasını test eder, son kullanıcının maruz kaldığı fonksiyonelliği karşılar. Beyaz kutu testinde sistemin iç bakış açısı test edilir ve aynı zamanda programlama becerileri test edilir bunlar test olaylarını tasarlamak için kullanılır. Test edici kod ile birlikte çalışacak girdi çalışmalarını ve uygun çıktıları belirler. Bu çevrimde ki test etme düğümlerinin örneklemesidir. Beyaz kutu testi birim, entegrasyon, ve sistem seviyelerinde yazılım test süreçlerine uygulanabilir. Beyaz kutu testinde kullanılan teknikler: API test etme (uygulama programlama arayüzü) uygulamanın kullanılan public ve private API’lerinin test edilmesi. Kod kapsamı: kodun kapsadığı kriterlerin doyurulduğunu test etmek için, mesela test tasarımcısı programda en azından bir kere yürütülmesini sağlayacak testler oluşturabilir. Hata injeksiyon metotları test stratejilerinin etkinliğini ölçümlemek için bilerek hatalara yol açtırma. Mutasyon ve statik test metotları. Spesifikasyon bazlı veya kara kutu teknikleri[değiştir | kaynağı değiştir] Siyah kutu testi yazılıma bir kara kutu gibi davranır, dahili gerçekleştirimi bilmeksizin fonksiyonelliği inceler. Test ediciler sadece yazılımın ne olduğunun, yaptığı şeyin farkındadırlar, nasıl yaptığının değil. Siyah kutu test teknikleri, Denklik Paylarına Ayırma, Sınırlı Değer Analizi, Karar Tablosu Testi, Durum Geçişi Testi, Kullanım Senaryosu Testi olarak 5 gruba ayrılır. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Çanakkale OnSekiz Mart Üniversitesi11 Haziran 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Çanakkale OnSekiz Mart Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği22 Ekim 2013 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. gtdYazılım mühendisliğiAlanlarGereksinim çözümlemesi • Yazılım tasarımı • Programlama • Biçimsel yöntemler • Yazılım testi • Yazılım sistemleri • Yazılım dağıtımı • Yazılım bakımı KavramlarVeri modelleme • Kurumsal mimari • Functional specification • Modelleme dili • Programlama paradigması • Yazılım • Yazılım mimarisi • Yazılım geliştirme yöntembilimi • Yazılım geliştirme süreci • Yazılımın niteliği • Yazılım kalite güvencesi • Yapısal analiz YönelimlerAtik • Aspect-oriented • Nesne yönelimli • Ontoloji • Servis odaklı • SDLCModellerGeliştirme modelleri: Atik • Yinelemeli model • RUP • Scrum • Spiral model • Waterfall model • XP • V-Model Diğer modeller: CMMI • Veri modeli • İşlev modeli • IDEF • Bilgi modeli • Metamodeling • Nesne modeli • Görünüm modeli • UML YazılımmühendisleriVictor Basili • Dennis Ritchie • Kent Beck • Peter Chen • Grady Booch • Fred Brooks • Barry Boehm • Bjarne Stroustrup • Ward Cunningham • Ole-Johan Dahl • Tom DeMarco • Edsger Dijkstra • Martin Fowler • C. A. R. Hoare • Watts Humphrey • Michael A. Jackson • Ivar Jacobson • Craig Larman • James Martin • Bertrand Meyer • David Parnas • Winston W. Royce • James Rumbaugh • Danese Cooper • Niklaus Wirth • Edward Yourdonİlgili alanlarBilgisayar bilimi • Bilgisayar mühendisliği • İşletme mühendisliği • Geçmiş • Matematik • Proje yönetimi • Risk yönetimi • Sistem mühendisliği gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü NKC: ph173828 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Yazılım_testi&oldid=32180398" sayfasından alınmıştır |
Yazılım geliştirme süreci etkinlikleri, şelale modeli. Yazılım geliştirme süreci (en:Software development process) yazılım ürünü geliştirme yapısının yürürlüğe konmasıdır. Benzer terimler yazılımın yaşan döngüsü ve yazılım sürecidir. Yazılım geliştirme modelleri[değiştir | kaynağı değiştir] Spiral model Şelale modeli Arttırımsal geliştirme Çevik geliştirme gtdYazılım mühendisliğiAlanlarGereksinim çözümlemesi • Yazılım tasarımı • Programlama • Biçimsel yöntemler • Yazılım testi • Yazılım sistemleri • Yazılım dağıtımı • Yazılım bakımı KavramlarVeri modelleme • Kurumsal mimari • Functional specification • Modelleme dili • Programlama paradigması • Yazılım • Yazılım mimarisi • Yazılım geliştirme yöntembilimi • Yazılım geliştirme süreci • Yazılımın niteliği • Yazılım kalite güvencesi • Yapısal analiz YönelimlerAtik • Aspect-oriented • Nesne yönelimli • Ontoloji • Servis odaklı • SDLCModellerGeliştirme modelleri: Atik • Yinelemeli model • RUP • Scrum • Spiral model • Waterfall model • XP • V-Model Diğer modeller: CMMI • Veri modeli • İşlev modeli • IDEF • Bilgi modeli • Metamodeling • Nesne modeli • Görünüm modeli • UML YazılımmühendisleriVictor Basili • Dennis Ritchie • Kent Beck • Peter Chen • Grady Booch • Fred Brooks • Barry Boehm • Bjarne Stroustrup • Ward Cunningham • Ole-Johan Dahl • Tom DeMarco • Edsger Dijkstra • Martin Fowler • C. A. R. Hoare • Watts Humphrey • Michael A. Jackson • Ivar Jacobson • Craig Larman • James Martin • Bertrand Meyer • David Parnas • Winston W. Royce • James Rumbaugh • Danese Cooper • Niklaus Wirth • Edward Yourdonİlgili alanlarBilgisayar bilimi • Bilgisayar mühendisliği • İşletme mühendisliği • Geçmiş • Matematik • Proje yönetimi • Risk yönetimi • Sistem mühendisliği gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNE: XX732797 GND: 4116522-6 LCCN: sh85029535 NDL: 00679589 NLI: 987007545619205171 Yazılım ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Yazılım_geliştirme&oldid=30470848" sayfasından alınmıştır |
Bir sistem mimarisi veya çoklu sistemlerin mimarisi; sistemin yapısını, davranışını ve biçimselliğini tanımlayan kavramsal modeldir.[1] Bir mimari tanımı; sistemin yapıları ve davranışları hakkında mantıksallığı destekleyecek şekilde organize edilen ilişkiselliğin standart bir açıklaması veya temsilidir. Bir sistem mimarisi, sistemin uygulanması için birlikte çalışan sistem bileşenlerini, geliştirilmiş ve genelleştirilmiş sistemleri içerebilir. Sistem mimarisini tanımlamada kullanılmak üzere diller yaratılmıştır, bunlara toplu olarak, mimari tanımlama dili(ADL) denilmektedir.[2] Genel bakış[değiştir | kaynağı değiştir] Çeşitli kuruluşlar sistem mimarisini farklı şekillerde tanımlamışlardır: Somut bileşenlere sahip bir sistemin temel organizasyonu, birbirleriyle ve çevreyle olan ilişkileri ve bütün bunların tasarımı ve gelişimini düzenleyen ilkelerden meydana gelmektedir.[3] Android işletim sisteminde kullanılan sistem mimarisine genel bakış. Sistem mimarisi çeşitlerinden yazılım mimarisine aittir. Donanım ve yazılım bileşenleri üzerinde işlevsellik kazandırmak için bileşenlerin birbirleriyle eşleştirilmesi, yazılım mimarisinin donanım mimarisi üzerinde haritalanması ve bu bileşenlerle insan etkileşimi de dahil olmak üzere bir sistemin gösterimi veya şeması.[4] Fonksiyonel mimarinin gerekliliklerini ve temel gereksinimlerini karşılamayı amaçlayan bir tüketici ürünü veya yaşam döngüsü süreci için tasarım geliştirilmesini sağlayan fiziksel unsurlara tahsis edilmiş bir dizi kapsamlı çalışma.[5] Bir mimari, genel yapı, yapıyla ilişkili karakteristiklerin tanımlanması ve davranış hakkında önemli, yaygın, üst düzeyde, stratejik buluş niteliğinde çalışmalar ve bunlara ilişkin rasyonelleştirmeleri içerir.[6] Bir bilgisayar sisteminin tasarımı ve içeriğinin açıklaması belgelenirse; mevcut donanımın, yazılımın ve ağ yeteneklerinin ayrıntılı bir envanteri gibi bilgileri içermelidir.Uzun menzilli planların ve gelecek satın alımların öncelikleriyle ilgili bir açıklaması, tarihli ekipman ve yazılımın güncellenmesi ve / veya değiştirilmesi için bir plan oluşturulması önemlidir.[7] Bir sistemin standart bir tarifi veya sistemin uygulanmasını yönlendirmek için bileşen seviyesinde ayrıntılı bir plan belirtilmesine ihtiyaç duyulur.[8] Tasarım mimarilerinin ürünler için bileşimi ve yaşam döngüsü süreçlerinin tanımlanması gereklidir.[9] Bileşenlerin yapısı, birbirleriyle olan ilişkileri ve zaman içindeki tasarım ve evrimini yöneten ilke ve esaslar belirtilmelidir.[10] Sistem mimarisi, mevcut (veya gelecekteki) bir sistemin temsilcileri olarak düşünebilir. Bu tasvirler başlangıçta genel, üst düzey bir işlevsel organizasyonu tanımlamaktadır ve kademeli olarak daha detaylı ve somut açıklamalarla rafine edilmiştir. Sistem mimarisi, bir sistemi içeren öğelerin bilgi içeriğini, bu öğeler arasındaki ilişkileri ve bu ilişkileri düzenleyen kuralları belirtir. Bir mimari tanımı; donanımlar, yazılımlar, dokümantasyonlar, kaynaklar, manuel prosedürler, kuruluşlar ya da kişiler tarafından meydana gelen ilişkilerden oluşabileceği gibi, mimari bileşenleri ve bu bileşenler arasındaki ilişkiler dizisi anlamına da gelmektedir. Bir sistem mimarisi öncelikle sistemin bileşenleri veya alt sistemleri arasındaki iç arabirimlerle, sistem ile dış ortamın ilişkisiyle ve özellikle kullanıcı arabirimi üzerinde yoğunlaşır. (Bilgisayar sistemlerinin özel olması durumunda, bu yeni özel arabirim; bilgisayar-insan arabirimi, insan-bilgisayar arabirimi(AKA) veya insan-makine arayüzü(CHI) olarak adlandırılabilir. Sistem mimarisi mühendisliği(SAE) ise sistemin mimarisini etkili bir şekilde uygulamak için kullanılan yöntem ve disiplin ile ilgili sistem mimarilerini analiz, tasarım ve geliştirilmesi üzerine çalışmaktadır.[11] SAE bir yöntemdir.Çünkü bir dizi kısıtlama içinde sistemin mimarisini üretmek veya değiştirmek için çözümler geliştirilmeli ve çalışılan ortamın mevcut işlevselliğini bozmamalıdır. SAE bir disiplindir.Çünkü mimarideki bilgi birimleri, sistemin bir dizi kısıtlama içinde geliştirilmesinin en etkili yolu olarak nitelikli bilgiyi esas alır. Tarih[değiştir | kaynağı değiştir] Sistemlerin mimarisi, binlerce yıldır bilgisayar biliminin dışındaki alanlarda, özellikle de sivil mimaride geliştirilen uygulama ve teknikler üzerine yoğunlaşmaktadır. Dijital bilgisayarların gelişinden önce, elektronik ve diğer mühendislik disiplinleri, bugün hala yaygın olarak kullanılan "sistem" terimini kullandı. Bununla birlikte, sayısal bilgisayarların gelişimiyle ve yazılım mühendisliğinin ayrı bir disiplin olarak gelişmesiyle birlikte, çoğu zaman mühendislik ürünü eserler, yazılım eserleri ve bütünleşik eserler arasında ayrım yapmak gerekliydi. Bilgisayar programından yoksun programlanabilir bir donanım eseri veya bilgi işlem makinesi yaratmak imkânsızdır.Buna karşın bir yazılım eseri veya programı da, uygun bir (donanım) makinenin ardışık durumlarını değiştirmek için kullanılmadıkça, aynı derecede imkânsızdır. Bununla birlikte, bir donanım makinesi ve onun programlaması neredeyse bütünü kapsayacak şekilde belirlenemeyen soyut ve fiziksel görev sayısını gerçekleştirecek şekilde tasarlanabilir.Bilgisayar mühendisliği ve yazılım mühendisliği disiplinleri (ve genellikle iletişim gibi diğer mühendislik disiplinleri) içinde, sistem terimi, gerekli olan tüm öğeleri ve fonksiyonlarını (genelde hem donanım hem de yazılımı) içermektedir. Dolayısıyla, mühendislik disiplinleri içindeki bu alan, bir sistemin genelde programlanabilir donanım makinesini ve onun içerdiği programı ifade eder. Ve bir sistem mühendisi, hem donanım, hem yazılım ve daha özel olarak donanım ve yazılım arasındaki ve özellikle cihazın tamamı ile kullanıcısı arasındaki etkileşim ile ilgilenmelidir. Donanım mühendisi, donanım aygıtıyla (daha fazla veya daha az) ilgilenir; Yazılım mühendisi (daha fazla veya daha az) sadece bilgisayar programı ile ilgilenir.Ve sistem mühendisi, programın donanım aygıtı içinde düzgün çalışabildiğini görmekten, harici çevreden, özellikle kullanıcı ile makinenin düzgün bir şekilde etkileşime girmesinden ve amaçlanan işlevini yerine getirme yeteneğinden sorumludur. Bir sistem mimarisi hem yazılımın hem de donanımın öğelerini kullanır ve böyle bir bileşik sistemin tasarımını etkinleştirmek için kullanılır. İyi bir mimari, sistemin mevcut ve öngörülebilir gereksinimlerini, açıkta hiçbir şey kalmamış, temiz şekilde sınırlanmış alt sistemlere bölen bir 'bölümleme şeması' veya algoritma tanımlamalıdır.Yani, özel, kapsayıcı ve ayrıntılı bir bölümleme şeması içermelidir.Bölümlemenin temel amacı, elemanları alt sistemlere yerleştirmektir, böylece aralarında gereken minimum bağımlılık sağlanır. Hem yazılım hem de donanımda, iyi bir alt sistem, anlamlı bir "nesne" olarak görülme eğilimi gösterir. Dahası, iyi bir mimari, kullanıcının gereksinimlerine kolay bir haritalama ve kullanıcının gereksinim doğrulama testlerini sağlar. İdeal bir mimaride, her öğenin bütün gereksinim ve sınaması için en az bir eşleme ya da tanımlama bulunmalıdır. Çeşitleri[değiştir | kaynağı değiştir] Sistem mimarilerinin çeşitli türleri aşağıdaki gibi tanımlanmıştır:[12] Donanım mimarisi Yazılım mimarisi Kurumsal mimari İşbirlikçi sistemler mimarileri (İnternet, akıllı ulaşım sistemleri ve merkezi hava savunma sistemleri gibi) Üretim sistemleri mimarileri Stratejik sistemler mimarisi[13] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Hannu Jaakkola and Bernhard Thalheim. (2011) "Architecture-driven modelling methodologies." In: Proceedings of the 2011 conference on Information Modelling and Knowledge Bases XXII. Anneli Heimbürger et al. (eds). IOS Press. p. 98 Nenad Medvidovic and Richard N. Taylor (2000). "A classification and comparison framework for software architecture description languages. 11 Haziran 2010 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi." Software Engineering, IEEE Transactions on 26.1 (2000): 70-93. From ANSI/IEEE 1471-2000. From the Carnegie Mellon University's Software Engineering Institute 3 Aralık 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. From The Human Engineering Home Page 13 Şubat 2015 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'s Glossary. From OPEN Process Framework (OPF) Repository 5 Mart 2006 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. From The National Center for Education Statistics glossary 20 Aralık 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. TOGAF From IEEE 1220-1998 as found at their glossary. TOGAF. The Method Framework for Engineering System Architectures, Donald Firesmith et al., 2008 The Art of Systems Architecture, Mark Maier and Eberhardt Rechtin, 2nd ed 2002 Choosing A Strategic Systems Architecture, by Brad Day gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Sistem_mimarisi&oldid=31146164" sayfasından alınmıştır |
Bu maddenin veya maddenin bir bölümünün gelişebilmesi için alakalı konuda uzman kişilere gereksinim duyulmaktadır. Ayrıntılar için lütfen tartışma sayfasını inceleyin veya yeni bir tartışma başlatın.Konu hakkında uzman birini bulmaya yardımcı olarak ya da maddeye gerekli bilgileri ekleyerek Vikipedi'ye katkıda bulunabilirsiniz. (Nisan 2012) Bilgisayar donanımı, donanım yazılımı, çevirme dili, çekirdek, işletim sistemi ve uygulama yazılımları basamaksal görünümüyle tipik bilgisayar mimarisi (bakınız[1]). Bilgisayar mimarisi, en küçüğe ve en başarılıya ulaşmayı hedeflerken aynı zamanda maliyeti de göz önünde bulundurduğu için sanat ve bilimin ortak buluştuğu nokta olarak da tanımlanır. Bilgisayar Mimarisi, bilgisayar parçalarının iç yapıları ve aralarındaki haberleşme bağlantıları ile ilgilidir. Merkezî işlem biriminin mimarisinin tasarımı Komut kümesinin tasarımı. Adresleme yöntemlerinin tasarımı. Genel donanım mimarileri. Bilgisayar organizasyonu ve mimarisi[değiştir | kaynağı değiştir] Belgelenen ilk bilgisayar mimarisi, Charles Babbage ile Ada Lovelace arasındaki Analitik Makine'yi anlatan yazışmaların içeriğindeydi.1937 yılında Howard-Aiken, ilk otomatik hesap makinesi olan MARK-I ‘i, 1943 yılında ise J. P. Erkert ilk işlevsel bilgisayar olan ENIAC (İngilizce: Electronic Numerical Integrator and Calculator)’ı yaptı. 1971 yılında Intel firması; tüm bileşenleri kendi üzerinde olan dört bitlik 4004 isimli mikroişlemciyi, 1972 yılında sekiz bitlik 8008 işlemcisini, 1974 yılında ise 8080 işlemcisini üretti. 8080 işlemcisi, Intel firmasının ilk genel amaçlı mikroişlemcisiydi. Mikroişlemcilerin getirdiği en önemli avantaj programlanabilirlik özelliğiydi. Çünkü bu sayede aynı işlemci üzerinden farklı işlemler yapılabiliyordu. (Örneğin: Bir gün matematiksel işlemlerin yapıldığı bir işlemci üzerinden, diğer gün alfabetik kelime işlemlerinin yapılabilmesi). 8080 ev bilgisayarlarında da kullanılan ilk işlemcidir. 1979 yılında IBM PC, Intel’in 8088 işlemcisini kullanmaya başladı. 8088 den sonra 80286, 80386, 80486, Pentium, Pentium II, Pentium III, Pentium IV serisi ile kullanıma devam edildi. Günümüz mikroişlemcileri 8088 den çok hızlıdır. Bugünkü bilgisayarların mimarisinin modeli ENIAC üzerinde çalışmış olan John von Neumann tarafından geliştirilmiştir ve von Neumann modelinde mantıksal olarak bilgisayar sistemi tam olarak tanımlanmıştır. Bilgisayar sisteminin; bellek, veriyolu, giriş, çıkış ve merkezî işlem biriminden ibaret olduğu düşünülmüştür. Von Neumann mimarisine sahip bilgisayarlarda gerçekleştirilen adımlar: program sayacının gösterdiği adresten komut getirilir, program sayacı 1 arttırılır, kontrol birimi getirilen kodun komutunu çözer ve tekrar ilk adıma dönülür. Şekil:Günümüz bilgisayarlarının görünüşü Bilgisayar mimarisi tasarımı iki yaklaşım üzerinde yoğunlaşmıştır. Bunlardan birisi az önce bahsettiğimiz Von Neuman mimarisi, diğeri ise Harvard mimarisidir. Harvard mimarili bilgisayar sistemlerinde veri ve buyruklar ayrı belleklerde tutulurlar. Komutla beraber veri farklı iletişim yollarını kullanarak ilgili belleklerden alınıp işlemciye getirilebilir. Getirilen komut işlenip gerekli verisi veri belleğinden alınırken sıradaki komut, komut belleğinden alınıp getirilebilir. Bu da hızı arttıran bir etkendir. Günümüz bilgisayarlarında, ön bellek kullanılarak bellekle tek yoldan iletişim ve buyrukla verinin aynı bellekte bulunma sorunu çözülmüştür. Önbelleğin kapasitesine göre anabellekten veriler ön belleğe alınır. Komut ve veriler önbellek denetleyicisi tarafından ayrılır ve ilgili birimlere yerleştirilir. Önbellek miktarı ne kadar fazla olursa o kadar iyi olur ancak önbelleklerin pahalı olması bir sorundur. Bilgisayarı oluşturan beş ana bileşen vardır. Bunlar : Veriyolu Denetim Bellek Giriş aygıtları Çıkış aygıtları Şekil:Bilgisayarın beş ana bileşeni Bilgisayar mimarisini ise dört şekilde incelemek mümkündür: İşlemci ve komut seti mimarisi, bellek mimarisi, giriş-çıkış sistemi, veriyolu sistemi. Bilgisayarlar yazılım ve donanım olmak üzere iki kısımdan oluşurlar. Yazılım bilgisayarı çalıştırmaya yarayan fiziksel olmayan kısımdır. Donanım ise bilgisayarın fiziksel ve elektronik yapısını oluşturan ana ve çevre birimlerin tümüdür. Monitör, kasa, klavye, fare bilgisayarın donanım elemanlarıdır. Donanım[değiştir | kaynağı değiştir] Anakart[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Anakart İşlemci, RAM, ses kartı, ekran kartı gibi üzerine takılan aygıtlar ile DVD sürücü, hard disk gibi dahili aygıtları bir araya getirip, bunlar arasındaki haberleşmeyi kontrol eden bilgisayarın en önemli parçalarından biridir. Bilgisayara hangi tür işlemciler takılabileceği, en fazla bellek kapasitesinin ne kadar olabileceği, hangi yeni donanım teknolojilerinin desteklenebileceği, anakart üzerindeki elektronik bileşenler sayesinde belirlenir. Yonga takımı[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Chipset Anakartın beynini oluşturur ve veri akışını denetler. Veriyolu[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Bilgisayar veri yolu Bilgisayarın bir bileşeninden diğerine veri aktarmak için kullanılan devrelerdir. Adres veriyolu ve standart veriyolu olmak üzere iki bölümden oluşurlar. Adres veri yolu verilerin nereye gideceğini belirlerken, standart veriyolu bilgisayar yapılan işlemlerle ilgili veri aktarırken kullanılır. Önbellek[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Ara Bellek Dosyaların daha hızlı bulunması ve işlenmesi amacıyla kullanılır. Bu yüzden bilgisayarda sık kullanılan bilgiler bu belleğe aktarılır, gerektiği zaman da buradan okunur. Mikroişlemciler (Merkezî İşlem Birimi, MİB)[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Merkezî işlem birimi Bilgisayarın kalbidir. İşlemcinin görevi, buyrukların bellekten getirilmesi, çözülmesi ve çalıştırılması, sonuçların gözlenmesi, program işlenirken diğer donanım birimlerinden gelen kesme isteklerine cevap vermesi gibi işlemlerdir. Buyrukların yakalanması: Buyrukların programın saklandığı yerden alınması Buyrukların çözülmesi: Gerekli işlemlerin ve buyruğun büyüklüğünün belirlenmesi İşlenenlerin okunması: İşlem yapılacak verinin bulunması ve alınması Yürütme: Sonucun ya da durumun hesaplanması Sonucun saklanması: Sonuçların daha sonra yeniden kullanılmak üzere saklanması Sonraki Buyruk: Bir sonraki buyruğun okunması için program sayacının değiştirilmesi Bellek[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: RAM ROM ve RAM olmak üzere 2 çeşit bellek vardır. ROM üzerindeki bilgiler kalıcıdır, RAM üzerindeki bilgiler ise istenildiği zaman okunabilir ve yazılabilir. Elektrik kesintilerinde RAM üzerindeki tüm bilgiler silinir. RAM bellekler de SRAM ve DRAM olmak üzere 2 çeşittir. SRAM çok pahalı ve hızlıdır, önbellek olarak kullanılırlar. Sabit Diskler[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Sabit disk Ses Kartları[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Ses kartı Herhangi bir uygulamadan gelen verileri işleyerek, insan kulağının duyabileceği bir frekanstaki sese dönüştüren bileşendir. Modemler[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Modem Bilgisayarın ağ ile veya başka bir bilgisayar ile telefon hattı üzerinden iletişim kurmasını sağlayan aygıttır. CD-ROM sürücüsü[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: CD-ROM Veri taşımaya uygun, ucuz ve hızlı erişimli birimlerdir. DVD-ROM sürücüsü[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: DVD-ROM DVD-ROM lar disk üzerinde daha fazla noktaya bilgi yazılabilmesinden dolayı CD-ROM lardan daha fazla bilgi bulundururlar. Ekranlar (monitörler)[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Monitör Kullanıcının bilgisayar ile iletişim kurmasını sağlayan ekran. Klavyeler[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Tuştakımı Bilgisayarın en önemli giriş aygıtıdır. Fareler[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Fare (bilgisayar) Fare de klavyenin yanında önemli bir giriş aygıtıdır. Bilgisayar mimarisi[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayar Mimarisi en az 3 ana alt kategoriden oluşur. Bu alt kategorileri şu şekilde sıralayabiliriz: 1.Komut Kümesi Mimarisi (Instruction Set Architecture veya ISA)[değiştir | kaynağı değiştir] - Komut Kümesi Mimarisi (ISA) bir bilgisayar donanımının, alt düzey programcıya (sistem programlarına) görünen yüzüdür. - Bilgisayarlar üst düzey programlama dillerini (Java, C++, vb..) anlamazlar. İşlemcinin bu dilleri anlaması için bazı yazılım araçlarına (örnek olarak derleyiciler) ihtiyacı vardır. Bu araçlar üst düzey programlama dillerinde yazılan kodları işlemcinin anlayabileceği hale getirir. 2.Mikro Mimari (Micro Architecture)[değiştir | kaynağı değiştir] - Mikro Mimari ya da bilgisayar organizasyonu işlemcinin komut kümesi mimarisini nasıl uygulayacağını açıklar. Komut kümesi mimarisi birçok şekilde uygulanabildiğinden birçok durum oluşur. (Enerji verimliliği, performans gibi) 3.Sistem Tasarımı (System Design)[değiştir | kaynağı değiştir] - Sistem Tasarımı diğer bütün donanımsal bileşenleri içerir. Bunlar ; - Bilgisayar Bus’larını ve Switch’lerini Sisteme bağlamak - Memory kontrolcüsü ve hiyerarşileri - CPU off load mekanizmasının bazı memory’lre direkt girişi - Mullti-Processing gibi önemli noktalar. Bilgisayar mimarisi çoğunlukla bilgisayar organizasyonunun tanımı ile karıştırılır. Her ikisi de bilgisayar sistemini tarif etmek için kullanılan temel esaslardır. Bilgisayar mimarisi, bir programın mantıksal çalışmasına doğrudan etki eden bir özelliktir. Komut kümesi, değişik şekillerdeki veri tiplerini temsil etmek için kullanılan bit sayısı, bellek adresleme teknikleri ve giriş-çıkış mekanizmasının dahil olduğu bilgisayar tasarımı bilgisayar mimarisine girmektedir. Bilgisayar organizasyonu daha çok yazılımla donanım arasındaki bağdaştırmayla ilgilidir. Çevre elemanları, kullanılan bellek teknolojisi gibi kullanıcıya ayrıntılarıyla açıkça görünen özellikler ise bilgisayar organizasyonuna aittir. Yani bilgisayar mimarisi tanımı daha düşük seviye teknoloji, organizasyon tanımı ise daha kullanıcıya yönelik üst düzey özellik taşımaktadır. Mimari, buyruk kümesi mimarisi ve donanım sistemi mimarisi olmak üzere iki farklı yaklaşımla tanımlanmaktadır. Buyruk kümesi mimarisi, bilgisayarın hesaplama karakteristiklerini belirleyen komut kümesinin mimarisi; donanım sistemi mimarisi ise, MİB (Merkezî İşlem Birimi), depolama ve giriş-çıkış sistemlerinin dâhil olduğu alt sistem ve bunların bağlantı şeklidir. Programcının bu elemanlara yön verecek programı yazması halinde nasıl bir kabul göreceği ise yine buyruk kümesi mimarisidir.Şekil:Donanım Sistemi Mimarisi Buyruk kümesi mimarisi yazılım ile donanım arasındaki iletişimi sağlar. Yazılımdaki komut ne kadar karmaşık olursa, donanım da o kadar karmaşık olur. Bu yüzden komut kümesi ne çok karmaşık ne de çok yalın olmalıdır. Buyruk kümesi mimarisinin yazılım ve donanımla ilişkisi aşağıdaki şekilde görülmektedir. Programcılar özel bilgisayar sistemleri için, özel donanıma göre kod yazmaktaydılar. Bu yüzden bir makine için yazılan program diğer makinelerde çalışmamaktaydı ve her yeni makine için yeni kodlar yazılmak durumundaydı. IBM firması bu sorunu çözmek için buyruk kümesi mimarisi(ISA) ve mikrokod motoru denilen bir yöntem geliştirdi. Donanımsal yaklaşım[değiştir | kaynağı değiştir] Mikrokod kullanılarak ISA sisteminin yürütülmesi, komutlarını başlangıçta doğrudan çalıştıran sistemlere göre daha yavaştır. Bu aksaklığı gidermek için komutların doğrudan donanım elemanları tarafından yorumlanarak sistemin denetlendiği bir mimari yaklaşımı üzerinde çalışılmıştır. Komutların anlaşılır standartta bir boyuta getirilerek çalıştırıldığı RISC modeli sisteminde küçük ve hızlı komut kümesiyle donanım üzerinde hakimiyet mikrokoda göre daha kolaydır. RICS tasarımcıları da ürünlerinde ISA kavramını değiştirmeden kullanmışlardır. Programsal yaklaşım[değiştir | kaynağı değiştir] Sistem tasarımcıları performansı arttırmak için bazı program işlevlerini sık sık mikrokodlara(firmware) aktardılar. Donanımı devreye sokacak buyruk kümesinin yer aldığı bu yere mikrokod motoru denilmektedir. Mikrokod motoru, ROM bellek sayesinde işlemci içerisine yerleştirilmiştir ve programcının yazdığı kodları işlemcinin daha çabuk anlayıp çalıştırabileceği küçük mikrokodlara dönüştürür. CISC tipi işlemcilerde mikrokodun temel işlevi, alt düzey komut kümesiyle, programcının çalıştığı üst düzey komutlar arasında soyutlamalar olusturmaktadır. İşlemci üreticileri, mimariyi meydana getiren elemanların işlevleri ve bu elemanların devreye nasıl sokulacağı konularında düşünerek sistem tasarımı yaparlar. Elemanları devreye sokmak için program yazmak gereklidir ve donanım mimarisini programcıya aktarabilmek için kullanıcıya komut kümesini hazır olarak vermek en iyi yoldur. Günümüz bilgisayarlarında hala mikroprogramlama esasına göre çalışan bilgisayarlar vardır. Intel ve AMD gibi işlemci üreticileri ürünlerinde ISA x86 buyruk kümesinin tüm özelliklerini yeniliklerle beraber kullanmaktadırlar. Bilgisayar mimarisi çeşitleri[değiştir | kaynağı değiştir] Kuantum bilgisayarları Vektör bilgisayarlar Numa bilgisayarlar von Neumann bilgisayarları Bilgisayar mimarisine etki eden etmenler[değiştir | kaynağı değiştir] Teknoloji (Transistör büyüklüğü vs. etkiler) Programlama Dilleri(Hangi dilde yazıldığı vs. etkiler) Uygulama İşletim Sistemleri (İşletim sistemi üzerine yazılan kod ona özgü olduğu için etkiler) Geçmiş(Geçmişte yapılan komutların çalışması zorunlu olduğu için etkiler) Başarım[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayarın başarımı sıklıkla saat hızı terimleriyle tanımlanır (genellikle MHz ya da GHz olarak). Bu CPU'nun ana saatinin saniyedeki döngüleriyle ilgilidir. Ancak bu ölçüm, bir şekilde yanlış yönlendirse de yüksek saat hızlı bir makine olarak mutlaka daha yüksek bir performansı olmayabilir. Sonuç olarak AMD gibi yapımcılar saat hızını bir performans göstergesi olarak almamaktadırlar. Çağdaş CPU’lar birden fazla emri bir saat döngüsünde gerçekleştirirler ve böylece programın hızı oldukça artar. Veri yolu hızları, kullanılabilir bellek ve programlardaki emirlerin tipi ve sırası gibi hızı etkileyen bileşenler de çalışır. Hızın iki ana tipi vardır: gecikme (İngilizce: latency) ve İngilizce: throughput. Kısaca gecikme, bir işlemin başlangıcı ve sonuçlanması arasındaki süredir. İngilizce: Throughput ise belli bir zamanda yapılan işin miktarını belirtir. Kesilme gecikmesi sistemin bir elektronik olaya (disk sürücüsünün bilgi aktarımını bitirmesi gibi) vereceği garanti edilmiş en fazla yanıt zamanıdır. Bu sayı çok geniş sıralı bir tasarım seçenekleri tarafından etkilenir. Örneğin; önbellek eklemek gecikmeyi yavaşlatırken, throughput iyileşir. Mekanizmayı yöneten bilgisayarlar genellikle düşük kesilme gecikmelerine gerek duyarlar. Bu bilgisayarlar gerçek zaman diliminde işlem yaparlar ve bu işlem belirlenen sürede bitmezse işlem başarısız olur. Bilgisayarın performansı, uygulama tanım alanına bağlı olarak diğer ölçümler kullanılarak da hesaplanabilir. Sistem İngilizce: CPU bound (sayısal hesaplamalarda), İngilizce: I/O bound (Web sunucusu uygulamalarında) veya İngilizce: memory bound (video düzenlemelerde) olabilir. Güç tüketimi sunucu ve diz üstü bilgisayarlar gibi taşınabilir cihazlar için önemli hale gelir. Ölçütleme (İngilizce: benchmarking') bilgisayar bu test program serisini çalıştırırken kullandığı süreyi ölçerek bütün bunları bir hesaba aktarmaya çalışır. Ölçütleme gücü yüksek gösterse de bu bilgisayar seçmede yardımcı olmayabilir. Sıklıkla ölçülen makineler farklı ölçümlere ayrılır. Örneğin; bir sistem bilimsel uygulamaları hızlıca idare ederken, diğeri popüler video oyunlarını kolayca oynatabiliyordur. Dahası yazılım veya donanımlara değişik özellikler eklemek isteyen tasarımcılar özel bir ölçüte izin verirler. Böylece hızlı kontrol sağlanır fakat diğerleriyle, çoğunlukla genel işlevlerle benzer avantajlara sahip olmazlar. En iyilemenin (İngilizce: optimization') genel planı bilgisayarın farklı taraflarındaki değerleri bulmak içindir. Denge içindeki bir bilgisayar sisteminde bilgi hızı bütün bölümler için sabit olacaktır ve değer bunu garantiye almak için eşit olarak dağıtılacaktır. Bilgisayar sisteminin kesin formu en iyi şekilde belirlenmiş baskı ve amaçlara bağlı olacaktır. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Tanenbaum, Andrew S. (1979). Structured Computer Organization. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall. ISBN 0-13-148521-0. William Stallings(2003) Computer Organization&Architecture, Pearson Education.ISBN 0-13-049307-4 Yrd. Doç. Dr. Feza Buzluca ders notları İTÜ Ninova Açık Ders Malzemeleri 15 Ocak 2010 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Bilgisayar mimarisi Arş Gör. Gürcan ÇETİN ders notları Yrd. Doç. Dr. Oğuz ERGİN ders notları PC19 Eylül 2004 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Architect 21 Aralık 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. [1] 24 Aralık 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. [2] Bilgisayar mîmârisi (İngilizce) gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdDijital elektronikBileşenler Mantıksal kapı Dijital elektronik Mikroçip Teori Boole cebiri Sayısal işaret işleme Bilgisayar mimarisi Uygulamalar Bilgisayar donanımı Sayısal ses Dijital fotoğrafçılık Sayısal video Otorite kontrolü BNF: cb119347905 (data) GND: 4048717-9 LCCN: sh85029479 NKC: ph124502 NLI: 987007545778705171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bilgisayar_mimarisi&oldid=32270330" sayfasından alınmıştır |
Intel 80286 mikromimarisi Intel Core 2 mikromimarisi Bilgisayar biliminde bilgisayar organizasyonu (veya bazen mikromimari de denir), verilen bir komut kümesi mimarisinin bir işlemci üzerinde gerçeklenmesidir. Verilen bir komut kümesi mimarisi farklı bilgisayar organizasyonlarıyla birleştirilebilir. Bilgisayar mimarisi ise bilgisayar organizasyonu ve komut kümesi tasarımının birleştirilmesidir. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Mühendislik ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bilgisayar_organizasyonu&oldid=30268555" sayfasından alınmıştır |
Başlığın diğer anlamları için Ağ sayfasına bakınız. Makale serilerindenAğ bilimi Teori Graf Karmaşık ağ Yayılma Küçük dünya Ölçeksiz Topluluk yapısı Süzülme Gelişim Kontrol edilebilirlik Graf çizimi Sosyal sermaye Bağlantı analizi Optimizasyon Karşılıklılık Kapatma Homofilik Geçişlilik Tercihli bağlanma Denge teorisi Ağ etkisi Sosyal etki Ağ türleri Bilgisayar ağı Telekomünikasyon Ulaşım Sosyal Bilimsel işbirliği Biyolojik Yapay sinir Birbirine bağımlı Anlamsal Uzamsal Bağımlılık Akış Yongada Graflar Özellikler Klik Bileşen Kesit Döngü Veri yapısı Loop Komşuluk Yol Düğüm Komşuluk listesi / matrisi İlişki listesi / matrisi Türler İki parçalı Tam Yönlü Hiper Çoklu Rastgele Ağırlıklı MetrikAlgoritmalar Merkeziyet Derece Arasılık Yakınlık PageRank Motif Kümelenme Derece dağılımı Assortativity Uzaklık Modülerlik Verimlilik Modeller Topoloji Rastgele graf Erdős–Rényi Barabási–Albert Uygunluk modeli Watts–Strogatz Üstel rastgele (ERGM) Rastgele geometrik (RGG) Hiperbolik(HGN) Hiyerarşik Stokastik blok Maksimum entropi Yumuşak konfigürasyon LFR Denektaşı Dinamikler Boole ağı Ajan tabanlı Epidemik/SIR gtd İşletim sistemi Genel özellikler İşlem yönetimi Kesmeler Bellek yönetimi Dosya sistemi Aygıt sürücüsü Bilgisayar ağı Bilgisayar güvenliği G/Ç gtd Bilgisayar ağı, küçük bir alan içerisindeki veya uzak mesafelerdeki bilgisayarların ve/veya iletişim cihazını iletişim hatları aracılığıyla birbirine bağlandığı, dolayısıyla bilgi ve sistem kaynaklarının farklı kullanıcılar tarafından paylaşıldığı, bir yerden başka bir yere veri aktarımının mümkün olduğu iletişim sistemidir. En az iki bilgisayarı birbirine bağlayarak bir ağ oluşturulur. 1980'li yıllarla birlikte, Ethernet ve LAN teknolojisinin gelişmesiyle, kişisel bilgisayarlar ve ofisler bilgisayar ağlarına kavuşmuştur. En bilinen ve en büyük bilgisayar ağı, İnternettir. İlk bilgisayar ağı, İleri Araştırma Projeleri Ajansı'nın Amerikan Savunma Bakanlığı için geliştirdiği İleri Araştırma Projeleri Ajansı Bilgisayar Ağı yani ARPANET (Advanced Research Projects Agency Network)'tir.[1] Tarihçe[değiştir | kaynağı değiştir] 1960'lı yılların sonla. Çoklu erişim, aynı kabloya birden fazla bilgisayarın bağlanabileceğini belirtir. Çarpışmanın tespiti ise hattaki verilerin çarpışmasını engellemek için alınmış bir güvenlik önlemidir. Bu eski ağ tasarımı bugünkü ethernetin temelidir. 1972 yılında XEROX firması deneysel amaçlı ilk ethernet kartını üretti ve 1975 yılında ilk ethernet ürününü piyasaya sürdü. Bu ürünün orijinal versiyonu 2.95 Mbps hızında 1 km kablo ile 100 den fazla bilgisayarı birbirine bağlamak üzere tasarlanmıştı. XEROX ethernet kartı çok başarılı oldu. Intel, Xerox ve Digital 10 Mbps ethernet konusunda yeni bir standart getirdiler. Oluşturulan bu standart bugün kabul gören IEEE 802.3 standardı ile büyük benzerlikler göstermektedir. Ethernet yerel iletişim ağı altında sistemleri birbirine bağlayan bir tür kablolama ve sinyalleşme biçimidir. Bilgisayar haberleşmesinin temelinde OSI modeli geçerlidir. OSI modellemesinde ilk iki katmanda (1. katman -fiziksel- ve 2.inci katman -data link-) belirlenen Ethernet, ilk kez 1980'lerde Xerox firmasının DEC ve Intel firmalarıyla ortaklaşa yaptığı çalışmalar sonucunda, Ethernet Versiyon I. için 'Blue Book Standard' (Standart Mavi Kitap) adı altında, bu versiyonun kullandığı standartları açıklayan bir kitap ortaya çıkarılmıştır. Burada açıklanan standartlar arasında, 'baseband' tekniği, CSMA/CD (Carrier Sense Multiple Access/Collision Detect) network standardı ve ethernetin ilk dönemlerinde kullanılan ve uzun yıllar yaygın bir şekilde uygulanan koaksiyel kablo kullanım standartları anlatılmaktadır. Bu standart daha sonra 1985 yılında çıkan Ethernet II adlı yeni standartla revize edilmiştir. IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineer) 802 numaralı projesinde ve 802.3 CSMA/CD network standardının oluşumunda, Ethernet II Versiyonu baz alınmıştır. Genelde de ethernet paketinin başında yer alan bilgi (header) dışında bir farkları olmadığı için, ikisi birbirlerinin yerine anılırlar. Kablosuz Teknoloji[değiştir | kaynağı değiştir] Karasal mikrodalgalar dünya tabanlı alıcı ve vericiler kullanır. Bu ekipmanlar çanak antenlere benzerler. Karasal mikrodalga hattı düşük gigahertz aralığı kullanır. Mikrodalga antenler genellikle binalar, kuleler, tepeler ve dağ zirveleri üstüne yerleştirilir. Amaçları[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayar ağları çeşitli amaçlar için kullanılır: İletişim kolaylığı. Ağ kullanan insanlar mail, chat odaları, videolarla vb. daha kolay ve etkili iletişim kurabilirler. Donanım paylaşımı. Ağ dünyasında, ağ üzerindeki herhangi bir bilgisayar ağda paylaşılan donanım kaynaklarına ulaşabilir ve bunları kullanabilir. Örneğin ağdaki bir bilgisayar ağın paylaşıma açık yazıcısından kendi bilgisayarı üzerinden çıktı alabilir. Dosya, veri veya bilgi paylaşımı. Ağdaki yetkili kullanıcı ağ üzerindeki diğer bilgisayarlardaki veri ve bilgilere ulaşabilir. Ağdaki bu bilgi ve verilere kolayca ulaşabilme seçeneği birçok ağın önemli bir özelliğidir. Yazılım paylaşımı. Ağa bağlı kullanıcı ağdaki uygulama programlarını uzaktaki bilgisayarlara kurabilir. Ağ Paketi[değiştir | kaynağı değiştir] Modern çoğu internet ağı, paket iletişimine dayalı protokoller kullanır. Bir ağ paketi, paket anahtarlamalı ağ tarafından taşınan verinin, biçimlendirilmiş birimidir. Ağ paketi Paketler iki tip veriden meydana gelir: Bilgi kontrolü Kullanıcı verisi(payload). Bilgi kontrolü, kullanıcı bilgisini ulaştırmak için ağın ihtiyaç duyduğu veriyi sağlar. Örnek olarak: Kaynak ve hedef ağ adresleri Hata algılama kodları Sıralama bilgisi Genellikle bilgi kontrolü, arasında yararlı yük verisi olmakla beraber, paket başlıkları ve alt bilgilerde bulunur. Ağın devre anahtarlamalı olması yerine, paketlerle beraber kullanıcılar arasındaki iletim ortamının bant genişliği daha iyi paylaşımlı olabilir. Eğer bir kullanıcı paket göndermiyorsa, ağdaki bağlantı diğer kullanıcılar tarafından paketlerle doldurulabilir. Böylece maliyet, kısmen küçük aksaklıklarla, paylaştırılır ve sunulan bağlantı aşırı kullanılmaz. Sık sık, bir paketin internet üzerinden gitmesi gereken rotası çabucak müsait olmaz. Bu gibi durumlarda, paket sıraya alınır ve bağlantı boşalana kadar bekler. Paket ağlarının fiziksel katman teknolojileri, genellikle paketlerin boyutunu belirli bir en yuksek iletim birimine (MTU) sınırlar. Uzun bir mesaj, iletilmeden önce parçalanmış olabilir ve paketler ulaştıklarında ise, tekrar asıl mesaj hali için bir araya getirilir. Ağ Topolojileri[değiştir | kaynağı değiştir] Yaygın ağ topolojileri Ağ düğümleri ve bağlantılarının fiziksel ve coğrafik konumlarının bir ağ zerinde genellikle nispeten ufak etkisi olur ama bir ağın ara bağlantılarının topolojisi, veri hacmini ve güvenilirliği önemli ölçüde etkiler. Yol ve yıldız ağları gibi birçok teknolojiyle, sadece bir hata tüm ağın hata almasına neden olabilir. Genel olarak, bir ağın daha çok bağlantıya sahip olması, onun daha hatasız ve sağlam olmasını sağlar. Fakat aynı zamanda, yüklemek ve kurmak daha pahalı olabilir. Bu sebeple çoğu ağ diyagramı, ağdaki ana bilgisayarların mantıksal ara bağlantılarının haritası olan topolojisine göre yerleştirilir. Bilgisayar Ağı Türleri[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayar ağları büyüklüklerine, topolojilerine ve kullanılan protokollere göre çeşitli türlere ayrılırlar. . Büyüklüklerine Göre[değiştir | kaynağı değiştir] BAN - Vücut alan ağı (Body Area Network) PAN - Kişisel alan ağı (Personal Area Network) CAN - Kampüs alan ağı (Campus Area Network) LAN - Yerel alan ağı (Local Area Network) MAN - Metropol alan ağı (Metropolitan Area Network) SAN - Depolama alan ağı (Storage Area Network) VPN - Sanal özel ağ (Virtual Private Network) WAN - Geniş alan ağı (Wide Area Network) Ortamlarına Göre[değiştir | kaynağı değiştir] ATM Ethernet FDDI Token Ring Topolojilerine Göre[değiştir | kaynağı değiştir] Ağaç (Hiyerarşik) Topolojisi Gelişmiş Yıldız Topolojisi Halka (Ring) Topolojisi Örgü (Mesh) Topolojisi Ortak Yol (BUS) Topolojisi Yıldız (Star) Topolojisi Ağ katmanı (OSI Modeli'nde katman 3)[değiştir | kaynağı değiştir] Ağ katmanının ana görevi yönlendirmedir (routing). İletilen veri blokları ağ katmanına geldiğinde paket olarak adlandırılır. Yönlendirme işlemi paketlerin yerel network dışında diğer bilgisayar ağlarına gönderilmesini sağlar. Ağ katmanında iki istasyon arasında verinin iletimi kontrol edilir. Bu veri iletilmesi sırasında bunun en ekonomik yoldan gerçekleşmesine dikkat edilir. Bu katman sayesinde verinin routerlar aracılığıyla yönlendirilmesi sağlanır. Yönlendirme işleminde verinin ağ adreslerine bakılır. Bilgisayar ağı aşamasında mesajlar adreslenmesi ve mantıksal adreslerin fiziksel adreslere çevrilmesi gerçekleştirilir. Bu aşamada ağ (network) trafiği ve yönlendirme (routing) gibi işlemler de yapılır. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "ARPANET, Internet". www.livinginternet.com. 4 Mart 2000 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Nisan 2020. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdİşletim sistemiGenel Savunucu Karşılaştırma Adli Bilişim Tarihçe Geliştirme Liste Kronoloji Kullanım oranları ÇekirdekMimari Ekzoçekirdek Hibrit çekirdek Mikrokernel Monolitik vkernel Rump kernel Unikernel Bileşenler Aygıt sürücüsü Yüklenebilir çekirdek modülü Mikrokernel Kullanıcı uzayı İşlem yönetimiKavramlar İçerik Değiştirme Kesme IPC İşlem İşlem kontrol bloğu RTOS İş parçacığı Zaman paylaşımı Zamanlama algoritmaları Çoklu işleme Sabit öncelikli kesintili zamanlama Çok düzeyli geri besleme kuyruğu Kesintili Round-robin En kısa iş sonra Bellek yönetimi ve kaynak koruma Veri yolu hatası Genel koruma hatası Bellek koruma Sayfalama Güvenlik halkaları Segmentasyon hatası Sanal bellek Depolama erişimi ve dosya sistemi Önyükleyici Defragmentasyon Aygıt dosyası Dosya özniteliği Düğüm Günlük Bölümlendirme Sanal dosya sistemi Sanal teyp kütüphanesi Liste AmigaOS Android BeOS BSD DOS GNU Hurd iOS Linux Mac OS MorphOS OpenVMS OS/2 OSv QNX ReactOS RISC OS Solaris GzIS TPF UNIX VM/CMS Windows z/OS Çeşitli kavramlar API Bilgisayar ağı HAL Canlı CD/DVD Canlı USB İS kabuğu CLI GUI 3D GUI NUI TUI VUI ZUI PXE gtdParalel hesaplamaGenelYüksek başarımlı hesaplama · Kümesel hesaplama · Dağıtık hesaplama · Dağıtımlı hesaplama · Bulut bilişim · Grafik işlemci biriminde genel amaçlı hesaplama · Bilgisayar ağıKoşutluk düzeyleriBit · Komut · Veri · GörevİzleklerÜst izlekleme · Yüksek izleklemeKuramAmdahl yasası · Gustafson yasası · Karp-Flatt ölçütü · Yavaşlama · HızlanmaÖgelerİşlem · İzlek · Lif · PRAM · Buyruk penceresi · DiziEşgüdümÇoklu işleme · Çoklu izlekleme · Bellek tutarlılığı · Ön bellek tutarlılığı · Engel · Eşzamanlılaştırma · Aşamalı uygulama denetimiProgramlamaModeller (Gizli koşutluk · Açık koşutluk · Koşutzamanlılık)DonanımFlynn Sınıflandırması (SISD • SIMD • MISD • MIMD) · Boru hattı yöntemi · Çoklu işleme (Bakışımlı · Bakışımsız) · Bellek (NUMA · COMA · Dağıtık · Paylaşımlı · Dağıtık paylaşımlı) · SMT MPP · Sayılüstü · Dizi işlemcisi · Süper bilgisayar · BeowulfAPIlerPOSIX Threads · OpenMP · MPI · OpenCL · UPC · Intel İzlekleme Yapıtaşları · Boost.Thread · Evrensel Diziler · Charm++ · Cilk · CUDA · PVMSorunsallarOlağanüstü koşutluk · Büyük Sorun · Yazılım durağanlığı · Ölçeklenebilirlik · Yarışma koşulları · Deadlock · Gerekirci algoritma Kategori Paralel hesaplama Otorite kontrolü GND: 4070085-9 LCCN: sh99005294 NDL: 00865620 NKC: ph115867 NLI: 987007541997205171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bilgisayar_ağı&oldid=31053167" sayfasından alınmıştır |
Bilgisayar müziği, bilgisayar kullanılarak oluşturulan bir elektronik müzik türüdür. Ses sentezi, sayısal işaret işleme, ses tasarımı, sonik difüzyon, akustik ve psikoakustik gibi yeni ve mevcut bilgisayar yazılım teknolojilerinin teorisini ve uygulanmasını ve müziğin temel özelliklerini içerir. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Chiptune Tracker (müzik) Konuyla ilgili yayınlar[değiştir | kaynağı değiştir] Dean, Roger T. (2009). The Oxford Handbook of Computer Music. Oxford: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-533161-5. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü GND: 4113239-7 LCCN: sh85029511 NDL: 01038169 NKC: ph124504 NLI: 987007545775505171 Müzik ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bilgisayar_müziği&oldid=28632000" sayfasından alınmıştır |
Bu maddede birçok sorun bulunmaktadır. Lütfen sayfayı geliştirin veya bu sorunlar konusunda tartışma sayfasında bir yorum yapın. Bu madde, Vikipedi biçem el kitabına uygun değildir. Maddeyi, Vikipedi standartlarına uygun biçimde düzenleyerek Vikipedi'ye katkıda bulunabilirsiniz. Gerekli düzenleme yapılmadan bu şablon kaldırılmamalıdır. (Haziran 2016) Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Yönlendirme" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Haziran 2016) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Routing, farklı networklerin birbirleriyle haberleşmek için hangi yolu kullanması gerektiğinin hesaplanması ya da seçilmesi işlemidir. Routing işlemini Router(yönlendirici) lar yapar. Router lar paketleri IP paket başlığında bulunan hedef adres bilgisini kullanarak diğer Router lara gönderir. Her bir Router dan geçen paket in time to live (yaşam süresi) i 1 azaltılır. Time to live 8 bit ile ifade edilir bu da time to live en fazla 255 değerini alabiliyor demektir. Time to live i 0 olan paket routing edilmez ve yok sayılır. Routerlar Routing işlemini Routing Table(Yönlendirme Tablosu) lardan aldığı bilgilere göre hesaplarlar. Routing Türleri[değiştir | kaynağı değiştir] Static Routing[değiştir | kaynağı değiştir] Static Routing Routing Table a yönetici tarafından el ile giriş yapılmasıdır. Static Routing in avantajları Router ın CPU su hesaplama yapmakla uğraşmaz. Manuel olarak giriş yapıldığından diğer router lar ile ilgilenmez. Güvenliklidir çünkü bilgi girişi yönetici tarafından yapılmaktadır. Static Routing in Dezavantajları Yeni bir network ün sisteme eklenmesi yönetici tarafından manuel olarak yapılmalıdır. Static olarak yapılan route işleminde yedekleme yapılmaz. Dynamic Routing[değiştir | kaynağı değiştir] Static Route taki sorun ağın büyümesidir. Ağ büyürse router ların manue olarak eklenmesi gerekir. Dynamic Routing de routing table lar dinamik oluşturulur. Administrative Distance router ın hedef router a ulaşması için katetmesi gereken yoların bir haritasını çıkarır. Administrative Distance ler 0 dan 255 e kadar numaralar alırlar numarası en düşük olan yol hedef router a ulaşmak için kullanılır. Dynamic Routing Protokolleri (RIP) Routing Information Protocol (IGRP) Interior Gateway Routing Protocol (EIGRP) Enhanced Interior Gateway Routing Protocol (OSPF) Open Shortest Path First Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Örneklerle IP Yönlendirme gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü LCCN: sh2006000147 NKC: ph508935 NLI: 987007539950305171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Yönlendirme&oldid=29569788" sayfasından alınmıştır |
Bu madde veya bölüm Mesh topolojisi adlı maddeye çok benzemektedir ve bu iki maddenin tek başlık altında birleştirilmesi önerilmektedir. Birleştirme işlemi yapıldıktan sonra sayfaya {{Geçmiş birleştir}} şablonunu ekleyiniz. Bu madde, Vikipedi biçem el kitabına uygun değildir. Maddeyi, Vikipedi standartlarına uygun biçimde düzenleyerek Vikipedi'ye katkıda bulunabilirsiniz. Gerekli düzenleme yapılmadan bu şablon kaldırılmamalıdır. (Mayıs 2012) Örgü topolojisi (İngilizce: Mesh Networking (Meshnet)), her bir düğümün diğerinin yerini alabildiği bir ağ topolojisidir. Bir örgü ağı, akıntı (İngilizce: flooding) veya yönlendirme (İngilizce: routing) yöntemiyle çalışabilir. Yönlendirme tekniği ile, gönderilen mesajlar, düğümden düğüme atlayarak (İngilizce: hopping) hedefe ulaşana dek yol boyunca ilerler. Yönlendirme yönetimini kullanan bir ağ, yolun açık olduğunu garantiye almak için, sürekli bağlı kalmaya (İngilizce: continuous connection) izin vermeli ve öz-iyileştirme (İngilizce: self-healing) algoritmalarını kullanarak kırık/engellenmiş yolların çevresinden dolaşabilmelidir. Örgü ağları özel amaçlı ağ türlerinden biri olarak görülebilir. MANETler (Mobil özel amaçlı ağlar (İngilizce: mobile ad hoc networks) ile örgü ağları bu yüzden birbirine oldukça yakındır; ancak MANET'ler düğümlerin hareketliliğinden doğan sorunlarla da uğraşmak zorundadır. Yönlendirme yöntemini kullanan ağların öz-iyileştirme yeteneği sayesinde bir düğüm çökse veya bağlantı zayıflasa bile ağ çalışmaya devam edebilir. Bunun sonucunda, bir noktadan diğer noktaya olan yol sayısı arttıkça, ağın da dayanıklılığı artar. Çoğunlukla kablosuz ağlarda kullanılsa da, kablolu ağlara da uygulanabilir. Örgü (Mesh) topolojisi[değiştir | kaynağı değiştir] Tamamen bağlı örgü topolojisini temsil eden bir resim Tam örülmüş ağların değeri abone sayısının üssü ile orantılıdır, herhangi iki uç grupların iletişimde olduğu varsayılarak uygun ve bütün son noktalar eklenerek Reed's Law kanunu ile yaklaşık olarak bulunabilir. Örgü topolojisini temsil eden bir resim Tamamen bağlı[değiştir | kaynağı değiştir] Not Topoloji sadece küçük bir sayıda düğüm birbirine bağlı olduğu zaman kullanılmasına rağmen, fiziksel tam bağlı örgü topolojisi pratik ağlar için genel olarak çok masraflı ve karmaşıktır. Kısmen bağlı[değiştir | kaynağı değiştir] Bu tip ağ topolojisinde ağda bulunan bazı düğümler, birden fazla düğüme noktadan noktaya bağlantı ile bağlıdır. Bu ağdaki her düğüm arasında gider ve karmaşıklığı olmayan fiziksel tam bağlı örgü topolojisinin bazı tekrarlarından faydalanmayı mümkün kılar. Not Fiziksel kısmi bağlı örgü topolojisi tabanlı en pratik ağlarda, ağda düğümler arasında iletilen bütün veriler en kısa mesafeyi (ya da yaklaşık en kısa mesafeyi) seçer, bağlantıların birinde bir başarısızlık durumu veya kaçak dışında olan durumlarda veri hedef için alternatif bir yol seçer. Doğru yolu belirli bir zamanda kullanmaya karar vermek için bu ağın düğümlerinin bazı tip mantıksal yönlendirme algoritmalarına sahip olması gereklidir. Ağ topolojisi, bir bilgisayar ağının çeşitli öğelerinin (bağlantılar, düğümler vb.) düzenlenmesidir.[1][2] Temelde bir ağın topolojik yapısı fiziksel veya mantıksal olarak tasvir edilebilir. Fiziksel topoloji, bir ağın çeşitli bileşenlerini, aygıt konumu ve kablo kurulumu da dahil olmak üzere yerleştirirken, mantıksal topoloji; fiziksel tasarımından bağımsız olarak, verilerin bir ağ içinde nasıl aktığını gösterir. Düğümler arasındaki uzaklıklar, fiziksel bağlantılar, iletim oranları veya sinyal türleri iki ağ arasında farklılık gösterebilir ancak kullandıkları topolojileri aynı olabilir. Buna bir örnek, bir yerel alan ağıdır. (LAN) LAN'daki herhangi bir düğüm ağdaki diğer aygıtlara bir veya daha fazla fiziksel bağlantı içerir.Bu bağlantıları grafiksel olarak haritalamak, ağın fiziksel topolojisini tanımlamak için kullanılabilecek bir şekil geliştirir.Bununla beraber bileşenler arasında veri akışının haritalandırılması ise, ağın mantıksal topolojisini belirler. Topoloji[değiştir | kaynağı değiştir] Ağ topolojilerinin iki temel kategorisi olarak; fiziksel topoloji ve mantıksal topoloji sayılabilir.[3] Bazı ağ topolojilerinin diyagramı. Aygıtları bağlamak için kullanılan kablolama düzeni, ağın fiziksel topolojisidir.Bu kablolama düzeni, düğümlerin konumları ve düğümler ile kablolar arasındaki bağlantıları ifade etmektedir.Bir ağın fiziksel topolojisi, ağ erişim aygıtlarının ve ortamların yetenekleri, kapasiteleri, arzu edilen kontrol seviyesi veya hata toleransı ve kablolama veya telekomünikasyon devreleriyle ilgili ortaya çıkacak maliyet gibi konulardan oluşmaktadır. Bununla beraber, mantıksal topoloji, sinyallerin ağ ortamında veya verilerin ağ üzerinde dolaşımının aygıtların fiziksel ara bağlantılarına bakılmaksızın bir aygıttan diğerine geçme biçimidir. Bir ağın mantıksal topolojisi, mutlaka fiziksel topolojisi ile aynı değildir. Örneğin, tekrarlayıcı merkezleri kullanan çift bükümlü ethernet, fiziksel bir yıldız topolojisi üzerinde taşınan bir mantıksal veriyolu topolojisiydi.Token ring, mantıksal bir halka topolojisidir, ancak fiziksel bir yıldız olarak ortam erişim kontrolü(MAC adresi)'ne kablolanmaktadır.Mantıksal topolojiler genellikle ortam erişim kontrolü yöntemleri ve protokolleriyle yakından ilişkilidir. Bazı ağlar, yönlendiricilerine ve anahtarlarına yapılan yapılandırma değişiklikleri aracılığıyla mantıksal topolojilerini dinamik olarak değiştirebilir. Ağ topolojisi çalışmaları noktadan noktaya, ortak yol, yıldız, halka veya dairesel, örgü, ağaç, melez ve papatya zinciri olmak üzere sekiz temel topolojiyi tanımaktadır. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] a b c Groth, David; Toby Skandier (2005). Network+ Study Guide, Fourth Edition. Sybex, Inc. ISBN 0-7821-4406-3. ATIS committee PRQC. "mesh topology 21 Ekim 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.". ATIS Telecom Glossary 2007. Alliance for Telecommunications Industry Solutions. Retrieved 2008-10-10. a b Inc, S., (2002) . Networking Complete. Third Edition. San Francisco: Sybex gtdAğ topolojileriBilgisayar ağlarında veri bağlantılarının ve düğümlerin düzenleri Bus network Grid network Mesh network Point-to-point Ring network Tahkimli döngü Star network Switched fabric Tree network Fat tree Hypertree World Wide Web'in topolojisi gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Örgü_topolojisi&oldid=32165367" sayfasından alınmıştır |
Makale serilerindenKüresel gözetleme İfşalar 2013 öncesi 2013–günümüz Programlar ve yazılımlar XKeyscore PRISM ECHELON Carnivore Dishfire Stone Ghost Tempora Frenchelon Fairview MYSTIC DCSN Boundless Informant Bullrun Pinwale Stingray SORM RAMPART-A Mastering the Internet Tempora Jindalee Operational Radar Network Ajanslar NSA R&AW CSE BND CNI ASIO DGSE Beş Göz FSB MSS GCHQ Kişiler Michael S. Rogers Keith Alexander James Bamford James Clapper Duncan Campbell Edward Snowden Russ Tice George W. Bush Barack Obama Julian Assange Mekanlar The Doughnut Fort Meade Menwith Hill Pine Gap Utah Veri Merkezi Bad Aibling İstasyonu Dagger Kompleksi GCHQ Bude Hukuk Beş Göz UKUSA Anlaşması Lustre ABD ABD Özgürlük Yasası FISA Avrupa Birliği Veri Saklama Yönergesi Kişisel Bilgilerin Korunması Yönergesi Çin Milli İstihbarat Kanunu Sivil Güvenlik Kanunu Birleşik Krallık 2016 Araştırma Yetki Yasası Kavramlar Küresel gözetleme Korku kültürü Güvenli haberleşme Elektronik istihbarat Arama detayı kaydı Akıllı şehirlerde gözetleme sorunları İlişkili konular Casusluk İstihbarat teşkilatı Kriptografi Tor Sanal özel ağ TLS İnsan hakları Özel hayatın gizliliği Özgürlük Uydular Stop Watching Us Saklayacak bir şey yok argümanı gtd Bu maddedeki bilgilerin doğrulanabilmesi için ek kaynaklar gerekli. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Kriptografi" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Ekim 2022) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Bu madde veya bölüm Kriptoloji adlı maddeye çok benzemektedir ve bu iki maddenin tek başlık altında birleştirilmesi önerilmektedir. Birleştirme işlemi yapıldıktan sonra sayfaya {{Geçmiş birleştir}} şablonunu ekleyiniz. Kriptografi, kriptoloji ya da şifreleme (Eski Yunancadan: κρυπτός, romanlaştırılmış: kryptós "gizli, saklı" ve γράφειν graphein, "yazma" veya -λογία -logia, "çalışma"[1]), okunabilir durumdaki bir verinin içerdiği bilginin istenmeyen taraflarca anlaşılamayacak bir hale dönüştürülmesinde kullanılan yöntemlerin tümüdür. Kriptografi bir matematiksel yöntemler bütünüdür ve önemli bilgilerin güvenliği için gerekli gizlilik, aslıyla aynılık, kimlik denetimi, ve asılsız reddi önleme gibi şartları sağlamak amaçlıdır. Bu yöntemler, bir bilginin iletimi esnasında ve saklanma süresinde karşılaşılabilecek aktif saldırı ya da pasif algılamalardan bilgiyi –dolayısıyla bilginin göndericisi, alıcısı, taşıyıcısı, konu edindiği kişiler ve başka her türlü taraf olabilecek kişilerin çıkarlarını da– koruma amacı güderler. Bilgi güvenliği kavramları[değiştir | kaynağı değiştir] Bir bilginin güvenli olarak iletileceğinden ya da elde edilmiş bir bilginin güvenli bir şekilde elde edilmiş olduğundan bahsedilebilmesi için, kullanılan iletişim sistemlerinin sahip olması beklenebilecek bazı güvenlik kavramları vardır: Gizlilik (privacy/confidentiality): Bilgiyi görme yetkisi olanlar dışındaki herkesten gizli tutmak. Kimlik denetimi (authentication/identification): İletimi gerçekleştirilen bir mesajın göndericisinin gerçekten gönderen kişi olduğu garantisi. Bütünlük ya da aslıyla aynılık (integrity): Bütünlük bir bağlantının tamamı ya da tek bir veri parçası için, mesajın gönderildiği gibi olduğuna, üzerinde hiçbir değişiklik, ekleme, yeniden düzenleme yapılmadığı garantisi. Reddedilmezlik (non-repudiation): Göndericinin ondan gelen mesajı inkâr edememesi (böylece bir mesaj gönderildiğinde alıcı göndericinin mesajı gönderdiğini ispatlayabilir). Erişim kontrolü (access control): İzinsiz kişi ya da uygulamaların erişmemeleri gereken kaynaklara erişemeyecekleri garantisi (ağ güvenliği bağlamında, erişim kontrolü, ana bilgisayar sistemlerine erişimleri kontrol etme ve limitlendirme yetisidir. Bu kontrolü başarmak için, erişimi kazanmaya çalışan her varlık ilk olarak tanımlanmalı veya doğrulanmalıdır. Erişim kontrolü servisleri kimlik denetimi yapılmış varlıkların kaynaklara ancak kendilerine izin verilen şekilde erişebilecekleri garantisini vermekle yükümlüdür). Bu temel kavramlar dışında zaman bilgisi, tanıklık, anonymity (kimliği gizlilik, meçhullük), sahiplik, sertifikalandırma (tescil), imzalama gibi kavramlardan da bahsedilebilir. Kriptografik sistemlerin esasları[değiştir | kaynağı değiştir] Esas kelimesi ile bir kriptografik sistem içerisinde kullanılan temel işlevlerden bahsedilmektedir. Bir kriptografik sistem, bilgi güvenliğini sağlamak için bir araya getirilmiş birçok küçük yöntemler bütünlüğü olarak görülebilir. Bu yöntemler yapıları itibarı ile üç ana grupta incelenebilirler: Anahtarsız şifreleme Gizli anahtarlı şifreleme Açık anahtarlı şifreleme Kriptografik protokoller[değiştir | kaynağı değiştir] Kriptografi sadece bilgi saklaması ve aktarması problemine güvenli bir çözüm aramaktan ibaret değildir. Elektronik imza, elektronik para ve elektronik seçim gibi farklı kullanım alanları da bulunmaktadır. Bu problemlere çözüm getiren protokoller, bahsi geçen şifreleme sistemlerine ek olarak, "kriptografik temel taşları" diyebileceğimiz yöntemler kullanmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır: Sır Paylaşımı Sıfır Bilgi Ispatları Kör İmzalar Kriptolojinin tarihçesi[değiştir | kaynağı değiştir] Kriptoloji çok eski çağlardan beri insanoğlu tarafından kullanılmaktadır. Bu tarihçeye kısaca bakacak olursak: MÖ 1900 dolaylarında bir Mısırlı kâtip yazdığı kitabelerde standart dışı hiyeroglif işaretleri kullandı. MÖ 60-50 Julius Caesar (MÖ 100-44 ) normal alfabedeki harflerin yerini değiştirerek oluşturduğu şifreleme yöntemini devlet haberleşmesinde kullandı. Bu yöntem açık metindeki her harfin alfabede kendisinden 3 harf sonraki harfle değiştirilmesine dayanıyordu. 725-790 Abu Abd al-Rahman al-Khalil ibn Ahmad ibn Amr ibn Tammam al Farahidi al-Zadi al Yahmadi, kriptografi hakkında bir kitap yazdı (Bu kitap kayıp durumdadır). Kitabı yazmasına ilham kaynağı olan, Bizans imparatoru için Yunanca yazılmış bir şifreli metni çözmesidir. Abu Abd al-Rahman, bu metni çözmek için ele geçirdiği şifreli mesajın başındaki açık metni tahmin etme yöntemini kullanmıştır. 1000 - 1200 Gaznelilerden günümüze kalan bazı dokümanlarda şifreli metinlere rastlanmıştır. Bir tarihçinin dönemle ilgili yazdıklarına göre yüksek makamlardaki devlet görevlilerine yeni görev yerlerine giderken şahsa özel şifreleme bilgileri (belki şifreleme anahtarları) veriliyordu. 1586 Blaise de Vigenère(1523-1596) şifreleme hakkında bir kitap yazdı. İlk kez bu kitapta açık metin ve şifreli metin için otomatik anahtarlama yönteminden bahsedildi. Günümüzde bu yöntem hala DES CBC ve CFB kiplerinde kullanılmaktadır. 1623'te Sir Francis Bacon, 5-bit ikili kodlamayla karakter tipi değişikliğine dayanan stenografı geliştirdi. 1854 : Charles Wheatstone arkadaşı Lyon Playfair'in adını koyduğu Playfair şifresini tasarlamıştır. 1790'da Thomas Jefferson, Strip Cipher makinesini geliştirdi. Bu makineyi temel alan M-138-A, ABD donanmasının 2.Dünya savaşında da kullandı. 1917'de Joseph Mauborgne ve Gilbert Vernam mükemmel şifreleme sistemi olan "one-time pad"'i tasarladılar. 1920 ve 1930'larda FBI içki kaçakçılarının haberleşmesini çözebilmek için bir araştırma ofisi kurdu. William Frederick Friedman, Riverbank Laboratuvarlarını kurdu, ABD için kripto analiz yaptı, 2. Dünya savaşında Japonlar'ın Purple Machine şifreleme sistemini çözdü. II. Dünya savaşında Almanlar Arthur Scherbius tarafından icat edilmiş olan Enigma makinasını kullandılar. Bu makine Alan Turing ve ekibi tarafından çözüldü. 1970'lerde Horst Feistel (IBM) DES'in temelini oluşturan Lucifer algoritmasını geliştirdi. · 1976'da DES (Data Encryption Standard), ABD tarafından FIPS 46(Federal Information Processing Standard) standardı olarak açıklandı. 1976 Whitfield Diffie ve Martin Hellman Açık Anahtar sistemini anlattıkları makaleyi yayınladılar. 1978'de Ronald L. Rivest, Adi Shamir ve Leonard M. Adleman: RSA algoritmasını buldular. 1985'te Neal Koblitz ve Victor S.Miller ayrı yaptıkları çalışmalarda eliptik eğri kriptografik (ECC) sistemlerini tarif ettiler. 1990'da Xuejia Lai ve James Massey: IDEA algoritmasını buldular. 1991'de Phil Zimmerman: PGP sistemini geliştirdi ve yayınladı. 1995'te SHA-1 (Secure Hash Algorithm) özet algoritması NIST tarafından standart olarak yayınlandı. 1997'de ABD'nin NIST (National Institute of Standards and Technology) kurumu DES'in yerini alacak bir simetrik algoritma için yarışma açtı. 2001'de NIST'in yarışmasını kazanan Belçikalı Joan Daemen ve Vincent Rijmen'e ait Rijndael algoritması, AES (Advanced Encryption Standard) adıyla standart haline getirildi. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Kriptografi hukuku Kriptografik algoritmalar Kriptografik ilkeller Kriptografik özet fonksiyonu Kuantum kriptografisi Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Liddell, Henry George; Scott, Robert; Jones, Henry Stuart; McKenzie, Roderick (1984). A Greek-English Lexicon. Oxford University Press. Kamu Sertifikasyon Merkezi TÜBİTAK UEKAE Açık Anahtar Altyapısı Eğitim Kitabı'ndan Şifrelerin matematiği : Kriptografi, Canan Çimen, Sedat Akleylek, Ersan Akyıldız gtdKriptografiGenel Kriptografi tarihi Kriptografi ana hatları Şifreleme protokolü Kimlik doğrulama protokolü Kriptografik ilkeller Kriptoanaliz Kripto para Kriptosistem Şifreleme nonce Kriptoviroloji Karma işlevi Kriptografik özet fonksiyonu Anahtar türetme fonksiyonu Dijital imza Kleptografi Anahtar (şifreleme) Anahtar değişimi Anahtar oluşturucu Anahtar Çizelgesi Tuş uzatma Keygen Cryptojacking kötü amaçlı yazılımı Fidye virüsü Rastgele sayı üretimi Kriptografik olarak güvenli sözde rastgele sayı üreteci (CSPRNG) Sözde rastgele gürültü (PRN) Güvenli kanal Güvenli olmayan kanal Subliminal kanal Şifreleme Şifre çözme Uçtan uca şifreleme Şimdi hasat et, şifresini sonra çöz Bilgi-teorik güvenlik Düz metin Kod metni Şifreli metin Paylaşılan sır Kapak işlevi Güvenilir zaman damgası Anahtar tabanlı yönlendirme Soğan yönlendirme Sarımsak yönlendirme Kademlia Ağ karıştırma Matematik Kriptografik özet fonksiyonu Blok şifreleme Dizi şifresi Simetrik anahtar algoritmaları Kimliği doğrulanmış şifreleme Açık anahtarlı şifreleme Kuantum anahtar dağıtımı Kuantum kriptografi Kuantum sonrası şifreleme Mesaj Doğrulama Kodu Rastgele sayılar Steganografi Diğer Yayın şifrelemesi Kriptografi bloğu Klasik kriptografi Kriptografi karması Kriptografi makineleri Açık anahtarlı şifreleme Kriptografi akışı gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdİstihbarat döngüsü yönetimiKoleksiyonİnsan Özel keşif organizasyonlar Gizli Varlık alımı Hücre sistemi Gizli eylem Doğrudan eylem Operasyon teknikleri Casusluk Ajanlar alan kullanımı Varlık Siyah operasyon Gizli ajan siyah çanta Gizleme cihazı Gizleme Kriptografi Kesme Ölü damla İnkar ve aldatma Eavesdropping Sahte bayrak Sanayi casusu Sorgu Numara istasyonları Tek yönlü ses bağlantısı Yerleşik casus Steganografi Gözetim Sinyaller (SIGINT) İttifaklara, uluslara ve sektörlere göre Modern tarihte Ulusa göre operasyonel platformlar Trafik analizi Radyogonyometri TEMPEST Ölçüm veimza (MASINT) Elektro-optik Jeofizik Nükleer Radar Radyo frekansı Malzemeler Kayıp tahmini (deprem) Diğer Kültürel (KÜLTÜR) Finansal (FININT) Jeo-uzamsal (GEOINT) Görüntü (IMINT) Pazar (MARKINT) Açık kaynak (OSINT) Teknik (TECHINT) Analiz Bilişsel tuzaklar Rekabet eden hipotezler İstihbarat döngüsü tahmini olasılık sözcükleri Tüm kaynaklardan istihbarat Temel zeka İstihbarat Tıbbi zeka Askerî coğrafya Bilimsel ve Teknik zeka Yayma İstihbarat döngüsü güvenliği Karşı istihbarat örgütler Karşı istihbarat ve terörle mücadele örgütleri gtdCasuslukAjanlar Temsilci kullanımı Gizleme çorap kuklası saman adam Çifte ajan Gizli ajan Saha temsilcisi Yerleşik casus Uyuyan ajan Casusluk sorumlusu Analiz İstihbarat değerlendirmesi bilişsel tuzaklar rakip hipotezler Cihazlar veiletişim Gizleme cihazı Gizli dinleme cihazı Kriptografi Kesme dead drop USB Gizli mürekkep Numara istasyonları Tek yönlü ses bağlantısı Kısa menzilli ajan iletişimi Steganografi mikrodot Tradecraft veteknikler Kanarya tuzağı Ön kuruluş Tatlım Sınırlı videoyla sohbet İlgili Soğuk Savaş casusluğu İşe Alım Siyah operasyon siyah çanta Islak iş Eavesdropping SIGINT MASINT Sahte bayrak Sanayi casusu Kişilerarası (HUMINT) zeka sorgu güvenli ev gözetim Vatana ihanet COINTELPRO MİNARET SHAMROCK FVEY Seks casusluğu Stay-behind Otorite kontrolü BNE: XX4659806 BNF: cb11941832r (data) LCCN: sh85034453 NARA: 10644644 NKC: ph127774 NLI: 987007536087305171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Kriptografi&oldid=31785877" sayfasından alınmıştır |
Bu maddede kaynak listesi bulunmasına karşın metin içi kaynakların yetersizliği nedeniyle bazı bilgilerin hangi kaynaktan alındığı belirsizdir. Lütfen kaynakları uygun biçimde metin içine yerleştirerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. (Haziran 2022) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Veritabanları, yapılandırılmış bilgi veya verilerin depolandığı alanlardır. Bilgi artışıyla birlikte bilgisayarda bilgi depolama ve bilgiye erişim konularında yeni yöntemlere ihtiyaç duyulmuştur. Veritabanları; büyük miktardaki bilgileri depolamada geleneksel yöntem olan "dosya-işlem sistemine" alternatif olarak geliştirilmiştir. Telefonlardaki kişi rehberi günlük hayatta çok basit bir şekilde kullanılan veri tabanı örneği olarak kabul edilebilir. Bunların dışında internet sitelerindeki üyelik sistemleri, akademik dergilerin ve üniversitelerin tez yönetim sistemleri de veritabanı kullanımına örnektir. Veritabanları sayesinde bilgilere ulaşılabilir ve onları düzenlenebilir. Veritabanları genellikle bireysel olarak satın alınamayacak kadar yüksek meblağlara sahip olmasına karşın; ücretsiz kullanıma açılan akademik veritabanları da bulunmaktadır. Akademik veritabanları aracılığıyla bazen bibliyografik bilgi bazen de tam metinlere erişmek mümkündür. Veritabanları, veritabanı yönetim sistemleri aracılığıyla oluşturulur ve yönetilir. Bu sistemlere; Microsoft Access, MySQL, IBM DB2, Informix, Interbase, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, Oracle ve Sysbase örnek olarak verilebilir. 21. yüzyılda, farklı sorgulama dilleri etkin ve verimli bir şekilde kullanılabildiği için ilişkisel olmayan veritabanları popüler hâle gelmiştir. Veritabanı yöneticiliği[değiştir | kaynağı değiştir] Günümüzde veritabanı sistemleri, bankacılıktan otomotiv sanayisine, sağlık bilgi sistemlerinden şirket yönetimine, telekomünikasyon sistemlerinden hava taşımacılığına, çok geniş alanlarda kullanılan bilgisayar sistemlerinin altyapısını oluşturmaktadır. Veri tabanı fiziksel olarak bilgileri tutarken mantıksal bir hiyerarşiye de sahiptir. Veri tabanı sistemlerinin kurulumu, konfigürasyonu, düzeni, sorgulaması, güvenliği ve denetiminin karmaşık bir hâl alması veri tabanı yöneticiliği kavramının oluşmasına neden olmuştur. Bir veri tabanı yöneticisi mantıksal data modelleme, fiziksel veri tabanı dizaynı çıkarma, fiziksel olarak veri tabanı oluşturma, Transact-SQL kullanarak sorgu yazma, Microsoft SQL Server kurulumu ve yapılandırılması, güvenlik yönetimi ve yapılandırılması, veri tabanı yönetimi ve bakımı, veri tabanı denetleme ve optimize etme işlerini üstlenir. İlişkisel veri tabanı sistemleri[değiştir | kaynağı değiştir] BerkeleyDB DB2 Informix Interbase Microsoft Access Microsoft Management Studio MySQL Oracle PgAdmin PostgreSQL Sybase Sysbase Veri tabanı dilleri[değiştir | kaynağı değiştir] PL/SQL SQL Tcl Transact-SQL (T-SQL) Veri modelleme[değiştir | kaynağı değiştir] Veritabanında asıl önemli kavram, kayıt yığını ya da bilgi parçalarının tanımlanmasıdır. Bu tanıma şema adı verilir. Şema, veritabanında kullanılacak bilgi tanımlarının nasıl modelleneceğini gösterir. Bu modele veri modeli (İngilizce: data model), yapılan işleme de veri modelleme denir. En yaygın olanı ilişkisel modeldir (İngilizce: relational model). Bu modelde veriler tablolarda saklanır. Tablolarda bulunan satırlar (İngilizce: row) kayıtların kendisini, sütunlar (İngilizce: column) ise bu kayıtları oluşturan bilgi parçalarının ne türden olduklarını belirtir. Başka modeller (sistem modeli ya da ağ modeli gibi) daha belirgin ilişkiler kurarlar. Veri tabanı yönetim sistem yazılımları[değiştir | kaynağı değiştir] Berkeley DB FileMaker Firebird MS Access MS SQL MySQL OOo Veri Tabanı Oracle PostgreSQL Sybase Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Bibliyografya[değiştir | kaynağı değiştir] Alp,S., Özdemir,S. ve Kilitci, A. (2011). Veri tabanı yönetim sistemleri. İstanbul:Türkmen Kitabevi. MS access ilk ders: Veri tabanı nedir? . 10. 11. 2013 tarihinde 16 Mart 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. https://www.chip.com.tr/bilgisayarkursu/ms-access-ilk-ders_3109.html 2 Aralık 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. adresinden erişildi. Soyuyüce E., Hünkar T. ve Tabanlıoğlu S., Veri tabanı nedir? Veri tabanının oluşum süreci, https://silo.tips/download/uzmvethet-ebru-soyuyuce-uzmecz-tugba-hnkar-uzmkutsibel-tabanlioglu Usgurlu, Ü. B., Veri tabanı, veri madenciliği, veri ambarı, veri pazarı. Veri tabanı nedir?. 24. 11. 2013 tarihinde http://www.teknologweb.com/veri-tabani-nedir/2 Aralık 2013 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. adresinden erişildi. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdVeritabanı yönetim sistemleriTürlerNesne veritabanı (karşılaştırma) · Sütun yönelimli veritabanı yönetim sistemi · Belge yönelimli veritabanı · Grafik veritabanı · İlişkisel veritabanı · İlişkisel veritabanı yönetim sistemi · Anahtar-değer veritabanı · Bellek içi veritabanı · Çoklu model veritabanı · Bulut veritabanı · Aday anahtar · Yabancı anahtar · Ana anahtar · Superkey · Vekil anahtarKavramlarVeritabanı · ACID · Armstrong'un aksiyomları · Codd'un 12 kuralı · CAP teoremi · CRUD · Null · Aday anahtarı · Yabancı anahtar · Süperanahtar · Vekil anahtar · Özel anahtarNesnelerİlişki (Tablo · Sütun · Satır) · Görünüm · Transaction · Trigger · Veritabanı dizini · Saklı yordam · Cursor · Kayıt · Aktarım · PartitionSQLNoSQL · NewSQL · Select · Insert · Update · Merge · Delete · Join · Union · Create · Drop · Begin work · Commit · Rollback · Truncate · AlterBileşenlerEşzamanlılık denetimi · Veri sözlüğü · JDBC · ODBC · Sorgulama dilleri · Sorgu hızlandırıcı · Sorgu planıİlgili konularVeritabanı modelleri · Ayrıştırma · Veritabanında saklama · Dağıtık veritabanı · Federe veritabanı sistemi · Veri tutarlılığı · İlişkisel bütünlük · Bağıntısal cebir · İlişkisel hesap · İlişkisel model · Nesne-ilişkisel veritabanı · Hareket işleme Kategori gtdSistem - Sistemler bilimiSistem türleri Anatomik Sanat Biyolojik Karmaşık Karmaşık uyarlanabilir Kavramsal İnsan ile çevreyi bağdaştıran Veri tabanı Dinamik Ekolojik Ekonomik Formal GPS Holarik Bilgi Hukuki Ölçü Metrik Çok etmenli Sinir Doğrusal olmayan İşletim Fiziksel Gezegenler Politik Duyu Sosyal Yıldız Teorik alanlar Kaos kuramı Karmaşık sistemler Kontrol teorisi Sibernetik Dünya sistem bilimi Canlı sistemler Sosyoteknik sistem Şehir metabolizması Dünya sistemleri teorisi Sistemler ... analiz biyoloji dynamics ekoloji mühendislik sinirbilimi psikoloji bilim teori düşünce Sistembilimciler Russell L. Ackoff William Ross Ashby Béla H. Bánáthy Gregory Bateson Anthony Stafford Beer Richard E. Bellman Ludwig von Bertalanffy Kenneth E. Boulding Murray Bowen C. West Churchman George Dantzig Heinz von Foerster Jay Wright Forrester Charles A S Hall James J. Kay George Klir Edward Lorenz Niklas Luhmann Humberto Maturana Margaret Mead Donella Meadows Mihajlo D. Mesarovic James Grier Miller Howard T. Odum Talcott Parsons Ilya Prigogine Qian Xuesen Anatol Rapoport Peter Senge Claude Shannon Francisco Varela Kevin Warwick Norbert Wiener Anthony Wilden Kategoriler Sistemler kavramsal fiziksel sosyal Sistem bilimi Otorite kontrolü BNF: cb11931023c (data) GND: 4113276-2 LCCN: sh86007767 NARA: 10634624 NDL: 00865521 NKC: ph114295 NLI: 987007532088905171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Veritabanı&oldid=31062349" sayfasından alınmıştır |
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Veritabanı yönetim sistemi" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Haziran 2016) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Veri tabanı yönetim sistemi (VTYS, İngilizce: Database Management System, kısaca DBMS), veri tabanlarını tanımlamak, yaratmak, kullanmak, değiştirmek ve veri tabanı sistemleri ile ilgili her türlü işletimsel gereksinimleri karşılamak için tasarlanmış sistem ve yazılımdır. Bu sistemlere örnek olarak MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database ve Microsoft Access gösterilebilir. Veri tabanı yönetim sistemi bileşenleri[değiştir | kaynağı değiştir] Veri tabanı motoru. Veri depolama alt sistemi. Veri sorgulama alt sistemi. Veri tanımlama alt sistemi. Uygulama geliştirme alt sistemi. Veri tabanı yönetim alt sistemi. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Berkeley DB Dağıtık veritabanı yönetim sistemi FileMaker Firebird IBM DB2 Microsoft Access Microsoft SQL Server MySQL Oracle database PostgreSQL SQLite Microsoft Visual FoxPro Literatür[değiştir | kaynağı değiştir] Elmasri, R. ve S. B. Navathe. (2007). Fundamentals of Database Systems. 5. Basım. Addison Wesley. Riccardi, G. (2001). Principles of Database Systems with Internet and Java Applications. Addison Wesley. Rob, P. ve C. Coronel. (2009). Database Systems: Design, Implementation, and Management. 8. Basım. Course Technology. Silberschatz, A., H. F. Korth ve S. Sudarshan. (2006). Database System Concepts. 5. Basım. McGraw-Hill. Yarımağan, Ünal. (2010). Veri Tabanı Yönetim Sistemleri. 2. Basım Akademi Yayıncılık. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Database Fundamentals22 Ocak 2012 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdVeritabanı yönetim sistemleriTürlerNesne veritabanı (karşılaştırma) · Sütun yönelimli veritabanı yönetim sistemi · Belge yönelimli veritabanı · Grafik veritabanı · İlişkisel veritabanı · İlişkisel veritabanı yönetim sistemi · Anahtar-değer veritabanı · Bellek içi veritabanı · Çoklu model veritabanı · Bulut veritabanı · Aday anahtar · Yabancı anahtar · Ana anahtar · Superkey · Vekil anahtarKavramlarVeritabanı · ACID · Armstrong'un aksiyomları · Codd'un 12 kuralı · CAP teoremi · CRUD · Null · Aday anahtarı · Yabancı anahtar · Süperanahtar · Vekil anahtar · Özel anahtarNesnelerİlişki (Tablo · Sütun · Satır) · Görünüm · Transaction · Trigger · Veritabanı dizini · Saklı yordam · Cursor · Kayıt · Aktarım · PartitionSQLNoSQL · NewSQL · Select · Insert · Update · Merge · Delete · Join · Union · Create · Drop · Begin work · Commit · Rollback · Truncate · AlterBileşenlerEşzamanlılık denetimi · Veri sözlüğü · JDBC · ODBC · Sorgulama dilleri · Sorgu hızlandırıcı · Sorgu planıİlgili konularVeritabanı modelleri · Ayrıştırma · Veritabanında saklama · Dağıtık veritabanı · Federe veritabanı sistemi · Veri tutarlılığı · İlişkisel bütünlük · Bağıntısal cebir · İlişkisel hesap · İlişkisel model · Nesne-ilişkisel veritabanı · Hareket işleme Kategori Yazılım ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Veritabanı_yönetim_sistemi&oldid=31062353" sayfasından alınmıştır |
Bu maddedeki bilgilerin doğrulanabilmesi için ek kaynaklar gerekli. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "İlişkisel veritabanı" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Mayıs 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) İlişkisel veritabanı, 1970 yılında Edgar Frank Codd tarafından önerildiği gibi, organizasyonu ilişkisel veri modeline dayanan bir dijital veritabanıdır.[1] İlişkisel veritabanlarını korumak için kullanılan çeşitli yazılım sistemleri bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) olarak bilinir. Neredeyse tüm ilişkisel veritabanı sistemleri, sorgulama ve veritabanının bakımı için dil olarak SQL(Structured Query Language) kullanmaktadırlar. İlişkisel model[değiştir | kaynağı değiştir] Bu model, verileri her bir satırı tanımlayan benzersiz bir anahtarla sütunların ve satırların bir veya daha fazla tabloya (veya ilişkilere) düzenler. Satırlara kayıt veya "tuple" denir.[2] Genellikle, her tablo / ilişki bir varlık türünü (müşteri veya ürün gibi) temsil eder. Satırlar, o varlık türünün örneklerini ("Berk" veya "sandalye" gibi) ve bu örneğe atfedilen değerleri (adres veya fiyat gibi) temsil eden sütunları temsil eder. Anahtarlar[değiştir | kaynağı değiştir] Bir tablodaki her satırın kendine has ve benzersiz anahtarı vardır. Bir tablodaki satırlar, bağlantılı satırın benzersiz anahtarı için bir sütun ekleyerek diğer tablolardaki satırlara bağlanabilir (bu sütunlar yabancı anahtarlar olarak bilinir). Edgar Codd isteğe bağlı olarak karmaşıklığın veri ilişkilerinin basit bir kavramlar dizisi ile temsil edilebileceğini gösterdi. Bu işlemin bir kısmı, bir tablodaki bir ve yalnızca bir satırı sürekli olarak seçebilmeyi veya değiştirmeyi içermektedir. Bu nedenle, çoğu fiziksel uygulamanın her tablo için benzersiz bir birincil anahtarı vardır. Tabloda yeni bir satır yazıldığında, birincil anahtarda (PK) yeni benzersiz bir değer oluşturulur.Sistemin öncelikli erişmek için kullandığı anahtar budur. Sistem performansı PK'ler için optimize edilmiştir.Buna ek olarak alternatif anahtarlar (AK) tanımlanabilir. Genellikle bir AK oluşturmak için birkaç sütun gerekebilir. PK'ler ve AK'ler, bir tablodaki bir satırı benzersiz şekilde tanımlama yeteneğine sahiptir. Dünyada benzersiz bir kimliği, küresel olarak benzersiz bir tanımlayıcı olan global güvenlik sağlayacak ek teknoloji uygulanabilir.Ancak bunlar daha geniş sistem gereksinimleri karşılandığında kullanılabilecektir. Bir veritabanı içindeki birincil anahtarlar tablolar arasındaki ilişkileri tanımlamak için kullanılır. Bir PK başka bir tabloya taşındığında, diğer tabloda bir yabancı anahtar haline gelir. Her hücre yalnızca bir değer içerebilir ve PK, normal varlık tablosuna taşınırken, bu tasarım deseni bire-bir veya birden-çoğa ilişkiyi temsil edebilir. Çoğu ilişkisel veritabanı tasarımı, diğer varlık tablolarından gelen PK'leri içeren ek bir tablo oluşturarak çoktan çoklu ilişkiler kurar ve ilişki bir varlık haline gelir.Çözümleme tablosu daha sonra uygun şekilde adlandırılır.Ve sonuç olarak iki FK ve bir PK oluşturmak üzere birleştirilir. İlişkiler[değiştir | kaynağı değiştir] İlişkiler, farklı tablolar arasında mantıksal bir bağlantıdır. Bu alan tablolar arasındaki etkileşime dair bir ilişki kurulmasını ve düzenlenmesini kapsamaktadır. İşlemler[değiştir | kaynağı değiştir] Veritabanı yönetim sisteminin (DBMS) etkin ve doğru bir şekilde çalışması için ACID işlemlerine(Atomik yapı, tutarlılık, izolasyon, dayanıklılık) sahip olması gerekir.[3] Saklı prosedürler[değiştir | kaynağı değiştir] RDBMS içindeki programlama işlemlerinin çoğu saklı yordamlar(SP) kullanılarak gerçekleştirilir. Genellikle, bir sistemin içinde ve dışında aktarılan bilginin miktarını büyük ölçüde azaltmak için prosedürler kullanılabilir. Güvenliğin artması için, sistem tasarımı yalnızca tablolara değil saklı yordamlara da erişim düzenlemesi sağlayabilir. Temel saklı yordamlar, yeni veri eklemek ve mevcut verileri güncellemek için gerekli mantığı ve algoritmaları içerir. Verilerin işlenmesi veya seçilmesi ile ilgili ek kural ve mantıkların uygulanması için daha karmaşık prosedürler yazılabilir. Terminoloji[değiştir | kaynağı değiştir] İlişkisel veritabanının terminolojisi. İlişkisel veri tabanı ilk olarak Haziran 1970'te IBM'in San Jose Araştırma Laboratuvarının Edgar Codd tarafından tanımlandı.Codd'un RDBMS olarak nitelendirdiği şeyleri Codd'un 12 kuralında özetlemektedir.Böylelikle ilişkisel veritabanı en yaygın veritabanı türü haline geldi. İlişkisel modelin yanı sıra diğer modeller arasında hiyerarşik veritabanı modeli ve ağ modeli bulunur. Aşağıdaki tablo, bazı önemli ilişkisel veritabanı terimlerini ve karşılık gelen SQL terimlerini özetlemektedir: SQL terimi İlişkisel veritabanı terimi Açıklaması Satır Veri seti veya kayıt Bir veri setini temsil etmektedir ve tekil nesne olarak kabul edilir. Sütun Özellik veya alan Veri setlerini içeren belirli bir etikettir.Örneğin: "adresler" veya "doğum tarihleri" gibi. Tablo Varlıklar arasındaki temel ilişki Aynı öz nitelikleri paylaşan bir takım kümedir.Bir dizi satır ve sütundan oluşur. Çıktı veya sonuç kümesi Türetilmiş ya da kısıtlanmış biçimde veriler Bir sorguya yanıt olarak elde edilmiş veri seti veya sorgudan gelen bir veri raporudur. İlişkiler veya tablolar[değiştir | kaynağı değiştir] Bir ilişki, aynı özniteliklere sahip bir dizi kayıt(tuple) olarak tanımlanır. Bir grup genellikle bir nesneyi ve o nesne hakkındaki bilgileri temsil eder. Nesneler genellikle fiziksel nesneler veya kavramlardır. Bir ilişki genellikle satırlar ve sütunlar şeklinde düzenlenmiş bir tablo olarak tanımlanır. Bir öz nitelik tarafından başvurulan tüm veriler aynı etki alanındadır ve aynı kısıtlamalara uygundur. İlişkisel model, bir ilişkiye ait verilerin özel bir düzene sahip olup olmadığını ve verilerin nitelikler üzerinde herhangi bir emir verip vermediklerini belirtir.Uygulamalar aracılığıyla sorgular belirtilerek verilere erişme, seçme, nitelikleri tanımlama, proje ve ilişkileri birleştirmek ve katılma gibi işlemler gerçekleştirilebilir.İlişkiler, "insert", "delete" ve "update" operatörlerini kullanarak değiştirilebilir. Yeni veri setleri açık değerler sağlayabilir veya bir sorgudan türetilebilir. Benzer şekilde, sorgular güncelleme veya silme için verileri tanımlar. Her veri seti fiziksel alanda kapladığı yer gereği benzersizdir.Ancak yine de ilişkisel modelde, yalnızca, veri seti birincil anahtarsa kesin olarak benzersiz olduğu anlaşılır.Bununla birlikte, her bir satır için bir birincil anahtarın tanımlanması ya da kayıtlı bir grup olarak tanımlanmasına gerek yoktur.Çünkü bu yöntem tutarsızlığa sebep olmaktadır. Temel ve türetilmiş ilişkiler[değiştir | kaynağı değiştir] İlişkisel bir veritabanında, tüm veriler saklanır ve ilişkiler aracılığıyla erişilir. Verileri depolayan ilişkilere "taban ilişkileri" denir ve uygulamalarına "tablolar" denir. Diğer ilişkiler verileri saklamaz, ancak ilişkisel operasyonları diğer ilişkilere uygulayarak hesaplanmaktadır. Bu ilişkilere bazen "türetilmiş ilişkiler" denir. Uygulamalarda bunlara "sorgular" denir. Türemiş ilişkiler, çeşitli ilişkilerden bilgi almalarına rağmen tek bir ilişki şeklinde ifade edilebilmesi açısından oldukça elverişlidir. Ayrıca, türetilmiş ilişkiler bir soyutlama katmanı olarak kullanılabilir. Etki Alanı[değiştir | kaynağı değiştir] Bir alan, belirli bir öznitelik için olası değerlerin kümesini tanımlar ve öznitelik değerinde bir sınırlama olarak kabul edilebilir. Matematiksel olarak, bir alanı bir özniteliğe eklemek, öznitelik için herhangi bir değerin belirtilen kümedeki bir öge olması gerektiği anlamına gelir. Örneğin, "ABC" karakter dizisi tam sayı alanında değil, 123 tam sayısı değeridir. Alanın bir başka örneği "Cinsiyet" alanının olası değerleri ("Erkek," Kadın ") olarak tanımlar.Böylece" Cinsiyet "alanı (0.1) veya (E, K) gibi girdi değerlerini kabul etmez. Kısıtlamalar[değiştir | kaynağı değiştir] Kısıtlamalar bir niteliğin alan adını daha da kısıtlamayı mümkün kılar. Örneğin, bir kısıtlama belirli bir tam sayının özniteliğini 1 ile 10 arasındaki değerlere kısıtlayabilir. Kısıtlamalar, iş kurallarını veritabanında uygulamak için bir yöntem sağlar. SQL, denetim kısıtlamaları biçiminde kısıtlama işlevselliği uygular. Kısıtlamalar, ilişkilerde saklanabilecek verileri kısıtlar. Bunlar genellikle, bir boolean değeriyle sonuçlanan, verilerin kısıtlamayı karşılayıp karşılamadığını gösteren ifadeler kullanılarak tanımlanır. Kısıtlamalar, tek özniteliklere, bir veri setine veya bütün bir ilişkiye uygulanabilir. Her öznitelik ilişkili bir alan olduğundan, kısıtlamalara sahiptir (alan kısıtlamaları). İlişkisel model için iki ana kural, varlık bütünlüğü ve referans bütünlüğü olarak bilinir. Birincil anahtar[değiştir | kaynağı değiştir] Birincil anahtar, tablodaki bir takımı benzersiz olarak belirtir. Bir özniteliğin iyi birincil anahtarı olması için tekrar etmemesi gerekir. Doğal özellikler (girilen verileri tanımlamak için kullanılan özellikler) bazen iyi birincil anahtarlar olmakla birlikte, bunun yerine yedek anahtarlar kullanılır. Bir vekil anahtarı, onu benzersiz bir şekilde tanımlayan bir nesneye verilen yapay bir özelliktir (örneğin, bir okuldaki öğrenciler hakkında bir bilgi tablosunda, hepsini ayırt etmek için öğrenci kimliğine sahip olabilirler). Vekil anahtar kendine özgü bir anlam taşımayan, ancak bir kümeyi benzersiz şekilde tanımlama yeteneği sağlayan yararlı bir kullanımdır.Özellikle N: M kararlılığı açısından diğer yaygın kullanım ise, bileşik anahtardır. Bileşik anahtar, bir tabloda iki veya daha fazla öznitelikten oluşan ve birlikte kullanılarak bir kaydın benzersiz şekilde tanımlandığı bir anahtardır. (Örneğin, öğrenciler, öğretmenler ve sınıflar ile ilgili bir veritabanı verilsin.Sınıflar, derslik numaralarının ve eğitim döneminin birleşik bir anahtarı ile benzersiz olarak tanımlanabilir, çünkü başka hiçbir sınıf öznitelikleri tam olarak aynı kombinasyona sahip olamaz.) Her ne kadar bunun gibi birleşik bir anahtar, zayıf bir sistem olmasına rağmen, bir veri doğrulama biçimi olarak kullanılabilir. Yabancı anahtar[değiştir | kaynağı değiştir] Yabancı anahtar, ilişkisel tablodaki başka bir tablonun birincil anahtar sütunuyla eşleşen bir alandır. Yabancı anahtar, çapraz referans tabloları için kullanılabilir. Yabancı anahtarların, başvuru ilişkisinde benzersiz değerlere sahip olması gerekmez. Yabancı anahtarlar, başvurulan ilişkide bir veya daha fazla öznitelik alanını sınırlamak için başvurulan ilişkideki öznitelik değerlerini etkili biçimde kullanır. Bir yabancı anahtar, bilgisayar bilimi açısından olarak şöyle tanımlanabilir: "Bir tabloda ya da ilişkide kullanılan bir anahtar alanı başka bir tabloda ya da ilişkide yer alıyorsa, yani bir anahtar alanı başka bir anahtar alanını gösteriyorsa buna yabancı anahtar denir." Saklı prosedürler[değiştir | kaynağı değiştir] Saklı yordam, veritabanıyla ilişkilendirilen ve genellikle veritabanında saklanan yürütülebilir koddur. Saklı prosedürler genellikle ortak işlemleri (örn. Bir ilişkiye eklemek, kullanım modelleri hakkında istatistiksel bilgi toplamak veya karmaşık iş mantığını ve hesaplamalarını kapsüllemek gibi) toplamakta,özelleştirmekte ve standartlaştırmaktadır.Sıklıkla güvenlik veya basitlik için bir uygulama programlama arabirimi (API) olarak kullanılırlar. SQL RDBMS'lerdeki saklı yordamların uygulamaları genellikle geliştiricilerin standart bildirimsel SQL sözdizimine yordamsal uzantılardan (genellikle satıcıya özgü) yararlanmasına izin verir.Saklı yordamlar, ilişkisel veritabanı modelinin bir parçası değildir ancak tüm ticari uygulamalarda kullanılmaktadır.Özellikle bankacılık sektöründe yazılımcıların standart biçimde yazılım geliştirmesi ve koruması bu sayede olmaktadır. İndeksleme[değiştir | kaynağı değiştir] Bir dizin, verilere daha hızlı erişmenin bir yoludur. İndeksler, bir ilişki üzerinde herhangi bir öznitelik kombinasyonu üzerinde oluşturulabilir. Bu öznitelikleri kullanarak filtreleme yapılan sorgular, sırayla bütün veri seti için denetim yapmadan sadece eşleşen veri setlerini rastgele bulabilir. Bu yöntem, doğrudan aradığınız bilginin bulunduğu sayfaya gitmek için bir kitabın dizinini kullanmakla aynıdır.Dolayısıyla aradığınızı bulmak için kitabın tamamını okumamanıza benzer.İlişkisel veritabanlarında, genellikle birden fazla indeksleme tekniği bulunur; bunların her biri, veri dağılımı, ilişki boyutu ve tipik erişim modeli kombinasyonu için en iyisidir. İndeksler genellikle B+ ağaçları, R-ağaçları ve bitmap'ler vasıtasıyla uygulanır. İndeksler genellikle, veritabanının bir parçası olarak düşünülmez; çünkü bunlar, uygulama ayrıntısı olarak düşünülür.Ancak, indeksler genellikle veritabanının diğer kısımlarını koruyan aynı grup tarafından tutulur. Hem birincil hem de yabancı anahtarlar üzerinde etkili dizinler kullanılması sorgu performansını önemli ölçüde artırabilir. Bunun nedeni, B-tree indekslerinin sorgu sürelerinin log (n) ile orantılı olması ve n değerinin yalnızca bir tablodaki satırların sayısı olması ve hash indekslerinin sabit zaman sorgularıyla sonuçlanabilmesidir. İlişkisel işlemler[değiştir | kaynağı değiştir] İlişkisel veritabanında yapılan sorgular ve veritabanında türetilen ilişkiler bir ilişkisel hesap veya ilişkisel cebir olarak ifade edilir.Codd, has ilişkisel cebirde, her biri dört operatörden oluşan iki grupluk sekiz ilişkisel operatörünü tanıttı. İlk dört operatör, geleneksel matematiksel küme işlemlerine dayanıyordu: Birlik operatörü, iki ilişkinin verilerini birleştirir ve tüm tekrarlanan verileri sonuçtan çıkarır. İlişkisel birleştirmede kullanılan komut "SQL UNION" komutuna eşdeğerdir. Kesişme operatörü, iki ilişkinin ortak paylaştığı bir dizi veri üretir. Kesişme, "INTERSECT" biçiminde SQL'de uygulanmaktadır. Fark operatörü iki ilişki üzerinde eğer ilk ilişkideki verilerden ikinci ilişkide bulunmayanlar bulunuyorsa çıktı üretir. SQL'de "EXCEPT" veya "MINUS" operatörü şeklinde uygulanır. SQL dilinde tanımlanan küme işlemleri. İki ilişkinin kartezyen çarpımı, herhangi bir ölçütle sınırlandırılmamış bir birleşmedir.Bu işlemde, ilk ilişkinin her bir birimi, ikinci ilişkinin her bir birimi ile eşleştirilir. Kartezyen ürün SQL'de "CROSS JOIN" operatörü olarak uygulanmaktadır. Codd tarafından diğer önerilen operatörler, ilişkisel veritabanlarına ait bazı özel işlemleri içerir: Seçim veya kısıtlama işlemi, bir ilişkiden verileri alır, sonuçları yalnızca belirli bir kriteri karşılayan örneklerle, yani küme teorisi açısından bir alt kümeyle sınırlar. Seçimin SQL karşılığı, "SELECT" sorgu deyimi yan tümcesi olan "WHERE" ifadesiyle birlikte kullanılır. Projeksiyon işlemi, yalnızca bir veri veya veri kümesinde belirtilen öznitelikleri ayıklar. İlişkisel veritabanlarında tanımlanan birleştirme işlemi genellikle doğal katılma olarak adlandırılır. Bu tür birleşimlerde, iki ilişki ortak özellikleriyle birleştirilir. MySQL'in doğal katılma yaklaşımı INNER JOIN operatörüdür. SQL'de INNER JOIN, bir sorgudaki iki tablo olduğunda bir kartezyen ürünün oluşmasını önler. Bir SQL sorgusuna eklenen her tablo için oluşan kartezyen ürünü önlemek için bir başka INNER JOIN eklenir. Dolayısıyla, bir SQL sorgusundaki N tablolar için, kartezyen bir ürünü önlemek için N-1 tane "INNER JOINS" olmalıdır. İlişkisel bölme işlemi biraz daha karmaşık bir işlemdir ve esasen bir ilişkinin (ya da tablonun) verilerini ikinci bir ilişkiyi bölmek için kullanma işlemidir.İlişkisel bölme operatörü kartezyen çarpım işlemcisinin tam tersidir. Codd'un sekiz tane has ilişkisel cebir işlemini tanıtmasından bu yana, diğer operatörler; ilişkisel karşılaştırma operatörleri, iç içe yerleştirme ve hiyerarşik veriler için destek sunan eklentiler de dahil olmak üzere sunuldu. Normalizasyon[değiştir | kaynağı değiştir] Normalleştirme ilk önce Codd tarafından, ilişkisel modelin ayrılmaz bir parçası olarak önerildi. Basitleştirilmemiş alanları(atomik olmayan değerler) ve gereksiz veri fazlalılığını ortadan kaldırmak için tasarlanmış bir dizi yordamı kapsamaktadır.Bu da, veri işlemeyi normalleştirir ve veri bütünlüğü sağlar.Veritabanlarına uygulanan en yaygın normalleştirme biçimleri normal formlar olarak adlandırılır. Dağıtık ilişkisel veritabanları[değiştir | kaynağı değiştir] Dağıtık İlişkisel Veritabanı Mimarisi (DRDA) 1988-1994 döneminde IBM içinde bir çalışma grubu tarafından tasarlanmıştır. DRDA, ağa bağlı ilişkisel veritabanlarının SQL taleplerini yerine getirmek için entegre çalışmasını sağlar.[4] DRDA'nın mesajları, protokolleri ve yapısal bileşenleri Dağıtık Veri Yönetimi Mimarisi(DDMA) tarafından tanımlanır. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] a b Codd, E.F. (1970). "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks". Communications of the ACM. 13 (6): 377–387. doi:10.1145/362384.362685. "A Relational Database Overview 11 Aralık 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.". oracle.com. "Gray to be Honored With A. M. Turing Award This Spring 18 Eylül 2010 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.". Microsoft PressPass. 1998-11-23. Archived from the original on 6 February 2009. Retrieved 2009-01-16. Reinsch, R. (1988). "Distributed database for SAA". IBM Systems Journal. 27 (3): 362–389. doi:10.1147/sj.273.0362.. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdVeritabanı yönetim sistemleriTürlerNesne veritabanı (karşılaştırma) · Sütun yönelimli veritabanı yönetim sistemi · Belge yönelimli veritabanı · Grafik veritabanı · İlişkisel veritabanı · İlişkisel veritabanı yönetim sistemi · Anahtar-değer veritabanı · Bellek içi veritabanı · Çoklu model veritabanı · Bulut veritabanı · Aday anahtar · Yabancı anahtar · Ana anahtar · Superkey · Vekil anahtarKavramlarVeritabanı · ACID · Armstrong'un aksiyomları · Codd'un 12 kuralı · CAP teoremi · CRUD · Null · Aday anahtarı · Yabancı anahtar · Süperanahtar · Vekil anahtar · Özel anahtarNesnelerİlişki (Tablo · Sütun · Satır) · Görünüm · Transaction · Trigger · Veritabanı dizini · Saklı yordam · Cursor · Kayıt · Aktarım · PartitionSQLNoSQL · NewSQL · Select · Insert · Update · Merge · Delete · Join · Union · Create · Drop · Begin work · Commit · Rollback · Truncate · AlterBileşenlerEşzamanlılık denetimi · Veri sözlüğü · JDBC · ODBC · Sorgulama dilleri · Sorgu hızlandırıcı · Sorgu planıİlgili konularVeritabanı modelleri · Ayrıştırma · Veritabanında saklama · Dağıtık veritabanı · Federe veritabanı sistemi · Veri tutarlılığı · İlişkisel bütünlük · Bağıntısal cebir · İlişkisel hesap · İlişkisel model · Nesne-ilişkisel veritabanı · Hareket işleme Kategori gtdSQLSürümler SQL-86 SQL-89 SQL-92 SQL:1999 SQL:2003 SQL:2006 SQL:2008 SQL:2011 SQL:2016 İfadeler As Case Create Delete From Having Insert Join Merge Null Order by Prepare Select Truncate Union Update Where With İlgili konular Edgar F. Codd İlişkisel veritabanı ISO/IEC SQL Call-Level Interface Persistent Stored Modules Management of External Data Object Language Bindings Information and Definition Schemas SQL Routines and Types for the Java Programming Language XML-Related Specifications Otorite kontrolü NKC: ph125110 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İlişkisel_veritabanı&oldid=31146189" sayfasından alınmıştır |
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "SQL" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Mart 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) SQL, (İngilizce "Structured Query Language", Türkçe: Yapılandırılmış Sorgu Dili, telaffuz: ɛs kjuː ˈɛl/) verileri yönetmek ve tasarlamak için kullanılan bir dildir. SQL, kendi bir programlama dili olmamasına rağmen birçok kişi tarafından programlama dili olarak bilinir. SQL herhangi bir veri tabanı ortamında kullanılan bir alt dildir. SQL ile yalnızca veri tabanı üzerinde işlem yapılabilir; veritabanlarında bulunan sistemlere bilgi ekleme, bilgi değiştirme, bilgi çıkarma ve bilgi sorgulama için kullanılmaktadır. Özellikle de ilişkisel veritabanı sistemleri üzerinde yoğun olarak kullanılmaktadır. SQL'e özgü cümleler kullanarak veri tabanına kayıt eklenebilir, olan kayıtlar değiştirilebilir, silinebilir ve bu kayıtlardan listeler oluşturulabilir. Tarihçe[değiştir | kaynağı değiştir] Veritabanı yaklaşımı ile birlikte bir veri sorgulama diline veya aracına ihtiyaç duyulmuştur. İlk başta matematiksel bir sözdizimine sahip olan SQUARE adlı bir dil geliştirilmiştir. Geniş kullanıcı kitleleri tarafında kolay kullanılabilmesi için matematiksel söz dizimli SQUARE dilinden vazgeçilerek, İngilizceye benzer sözdizimine sahip bir dil oluşturulmuş ve SEQUEL olarak adlandırılmıştır. Daha sonra da bu SEQUEL dili, İngilizce söylenişine paralel olarak SQL olarak adlandırılmıştır. SQL dili ilişkisel alanda büyük ilgi görmüş ve İlişkisel Veri Tabanı Yönetim Sistemlerinin (İVTYS) tümünde yer alan standart dil görünümü kazanmıştır. Bu nedenle Veri Tabanı konusunda çalışan tüm bilişim teknik personeli tarafından bilinmesi gereken bir dil konumundadır. Veri tanımlama olanakları[değiştir | kaynağı değiştir] SQL veri tanımlama deyimlerinden başlıcaları şunlardır: CREATE TABLE tablo_adi Yeni bir tablo oluşturmak için kullanılır. Alan isimleri yazılırken sona virgül konulur ve son satır olan işlemimizde virgül konmadan parantez kapatılır. CREATE TABLE tabloilceler ( ilceNo mediumint(8) unsigned DEFAULT '0' NOT NULL, ilce varchar(30) NOT NULL, postakodu varchar(5), ilceTel char(3), plakaKodu char(2) NOT NULL ) ALTER TABLE tablo_adı Yeni bir sütun eklemek, sütunun tipini veya uzunluğunu değiştirmek vb. yapısal değişiklikler yapılması için kullanılır. DROP TABLE tablo_adı Tabloyu içerisindeki verilerle birlikte siler. TRUNCATE TABLE tablo_adı Tablodaki tüm verileri siler, tablo yapısını korur.: CREATE VIEW görüş_adı Görüntü oluşturmak için kullanılır DROP VIEW görüş_adı Görüntüyü siler CREATE INDEX indeks_adı Tablonun (en azından bir) sütun adı üzerinde indeks oluşturmak için kullanılır. DROP INDEX indeks_adı Oluşturulan indeksleri veri tabanından kaldırmak için kullanılır. Veri işleme olanakları[değiştir | kaynağı değiştir] SELECT deyimi Select deyimi, ilişkili veri tabanından veri almak için kullanılır.:SELECT ilçe, postakodu FROM tabloIlceler WHERE plakaKodu = '34'İstanbul'un ilçeleri ile posta kodlarını gösterir UPDATE deyimi Update deyimi, ilişkili veri tabanındaki verileri güncellemek için kullanılır.:UPDATE tabloIlceler SET postakodu = '06720' WHERE ilce = 'Bala'Bala'nın posta kodunu değiştirir INSERT deyimi Insert deyimi, ilişkili veri tabanına veri eklemek için kullanılır.:INSERT INTO tabloIlceler VALUES (, 'Yenişehir', , , '53')Yeni veriler ekler DELETE deyimi Delete deyimi, ilişkili veri tabanından veri silmek için kullanılır.:DELETE FROM tabloIlceler WHERE plakaKodu = '53'plakaKodu 53 olan bütün verileri siler SQL dilini kullanan veritabanları[değiştir | kaynağı değiştir] Sybase MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server Oracle IBM DB2 IBM Informix Progress Firebird Microsoft Access Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] w3schools.com SQL sayfası 25 Haziran 2011 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. gtdISO standartlarıISO standartları / ISO romanizasyonları \ IEC standartları1-9999 1 2 3 4 5 6 7 9 16 17 31 -0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 -8 -9 -10 -11 -12 -13 128 216 217 226 228 233 259 269 302 306 361 428 500 518 519 639 -1 -2 -3 -5 -6 646 657 668 690 704 732 764 838 843 860 898 965 999 1000 1004 1007 1073-1 1155 1413 1538 1745 1745 1989 2014 2015 2022 2033 2047 2108 2145 2146 2240 2281 2533 2709 2711 2720 2788 2848 2852 3029 3103 3166 -1 -2 -3 3297 3307 3601 3602 3864 3901 3950 3977 4031 4157 4165 4217 4909 5218 5426 5427 5428 5725 5775 5776 5800 5807 5964 6166 6344 6346 6385 6425 6429 6438 6523 6709 6943 7001 7002 7010 7027 7064 7098 7185 7200 7498 7637 7736 7810 7811 7812 7813 7816 8000 8093 8178 8217 8373 8501-1 8571 8583 8601 8613 8632 8651 8652 8691 8807 8820-5 8859 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 -8 -8-I -9 -10 -11 -12 -13 -14 -15 -16 8879 9000/9001 9036 9075 9126 9141 9227 9241 9293 9314 9362 9407 9506 9529 9564 9592-9593 9594 9660 9797-1 9897 9899 9945 9984 9985 9995 10000-19999 10006 10007 10116 10118-3 10160 10161 10165 10179 10206 10218 10303 -11 -21 -22 -28 -238 10383 10487 10585 10589 10646 10664 10746 10861 10957 10962 10967 11073 11170 11179 11404 11544 11783 11784 & 11785 11801 11889 11898 11940 (-2) 11941 (TR) 11992 12006 12182 12207 12234-2 13211 -1 -2 13216 13250 13399 13406-2 13450 13485 13490 13567 13568 13584 13616 14000 14031 14224 14289 14396 14443 14496 -2 -3 -6 -10 -11 -12 -14 -17 -20 14644 14649 14651 14698 14750 14764 14882 14971 15022 15189 15288 15291 15292 15398 15408 15444 -3 15445 15438 15504 15511 15686 15693 15706 -2 15707 15897 15919 15924 15926 15926 WIP 15930 16023 16262 16355-1 16612-2 16750 16949 (TS) 17024 17025 17203 17369 17442 17799 18000 18004 18014 18245 18629 18916 19005 19011 19092 (-1 -2) 19114 19115 19125 19136 19439 19500 19501 19502 19503 19505 19506 19507 19508 19509 19510 19600:2014 19752 19757 19770 19775-1 19794-5 19831 20000+ 20000 20022 20121 20400 21000 21047 21500 21827:2002 22000 22300 22395 23270 23271 23360 24517 24613 24617 24707 25178 25964 26000 26262 26300 26324 27000 serisi 27000 27001 27002 27005 27006 27729 28000 29110 29148 29199-2 29500 30170 31000 32000 37001 38500 40500 42010 45001 50001 55000 80000 -1 -2 -3 Kategori gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdVeritabanı yönetim sistemleriTürlerNesne veritabanı (karşılaştırma) · Sütun yönelimli veritabanı yönetim sistemi · Belge yönelimli veritabanı · Grafik veritabanı · İlişkisel veritabanı · İlişkisel veritabanı yönetim sistemi · Anahtar-değer veritabanı · Bellek içi veritabanı · Çoklu model veritabanı · Bulut veritabanı · Aday anahtar · Yabancı anahtar · Ana anahtar · Superkey · Vekil anahtarKavramlarVeritabanı · ACID · Armstrong'un aksiyomları · Codd'un 12 kuralı · CAP teoremi · CRUD · Null · Aday anahtarı · Yabancı anahtar · Süperanahtar · Vekil anahtar · Özel anahtarNesnelerİlişki (Tablo · Sütun · Satır) · Görünüm · Transaction · Trigger · Veritabanı dizini · Saklı yordam · Cursor · Kayıt · Aktarım · PartitionSQLNoSQL · NewSQL · Select · Insert · Update · Merge · Delete · Join · Union · Create · Drop · Begin work · Commit · Rollback · Truncate · AlterBileşenlerEşzamanlılık denetimi · Veri sözlüğü · JDBC · ODBC · Sorgulama dilleri · Sorgu hızlandırıcı · Sorgu planıİlgili konularVeritabanı modelleri · Ayrıştırma · Veritabanında saklama · Dağıtık veritabanı · Federe veritabanı sistemi · Veri tutarlılığı · İlişkisel bütünlük · Bağıntısal cebir · İlişkisel hesap · İlişkisel model · Nesne-ilişkisel veritabanı · Hareket işleme Kategori gtdProgramlama dilleri Karşılaştırma Zaman Çizelgesi Tarihçe Ada ALGOL APL Assembly BASIC C C++ C# Classic Visual Basic COBOL Erlang Forth Fortran Go Haskell Java JavaScript Kotlin Lisp Lua MATLAB ML Object Pascal Pascal Perl PHP Prolog Python R Ruby Rust SQL Scratch Shell Simula Smalltalk Swift Visual Basic dahası... Listeler: Alfabetik Kategoriik Nesilsel İngilizce temelli olmayan Kategori gtdSorgulama dilleriGüncel kullanımda .QL ALPHA CQL Cypher DAX DMX Datalog GraphQL Gremlin ISBL LDAP LINQ MQL MDX OQL OCL QUEL SMARTS SPARQL SQL XQuery XPath YQL Sahipli YQL LINQ Yürürlükten kaldırıldı CODASYL Otorite kontrolü BNE: XX531785 BNF: cb12101816f (data) GND: 4134010-3 LCCN: sh86006628 NKC: ph118067 NLI: 987007529742105171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=SQL&oldid=31410005" sayfasından alınmıştır |
Bir veritabanı dizini, veri ve dizinin veri yapısını koruyan ve ek depolama alanı maliyetiyle bir veritabanı tablosundaki veri alma işlemlerinin hızını artıran bir veri yapısıdır. İndeksler, bir veritabanı tablosuna yapılan bütün erişimlerde, veritabanı tablosundaki her satırı tek tek aramaya gerek kalmadan hızlı bir şekilde verileri bulmak için kullanılır. İndeksler, hızlı rastgele aramalarda ve sipariş edilen kayıtların verimli bir biçimde erişimine olanak sağlayan bir veritabanı tablosunun bir veya daha fazla sütunu kullanılarak ve genişletilerek oluşturulabilir. Dizin, bir verinin seçilen sütunlarının bir kopyasını, çok verimli bir şekilde aranabilen, aynı zamanda bir alt düzey disk blok adresi veya kopyalanan verinin tüm satırına doğrudan bağlantı içeren bir kopyadır. Bazı veritabanları, geliştiricilerin işlevler veya ifadeler üzerinde dizinler oluşturmalarına izin vererek dizin oluşturma gücünü genişletir. Örneğin, last_name alanının yalnızca büyük harf sürümlerini dizinde saklanacak üst(last_name) adlı bir dizin oluşturulabilir. Bazen desteklenen başka bir seçenek, parçalı indekslemelerin kullanılmasıdır; buradaki dizin girdileri yalnızca bazı koşullu ifadeleri karşılayan kayıtlar için oluşturulmuştur. Esnekliğin bir diğer yönü, kullanıcı tanımlı işlevlerin yanı sıra sunucu taraflı işlevlerin pek çok çeşidinden oluşan ifadelerin kullanılarak, dizine eklenmesine izin vermektir. Kullanımı[değiştir | kaynağı değiştir] Hızlı arama desteği[değiştir | kaynağı değiştir] Çoğu veritabanı yazılımında, veri setinden yapılacak olan doğrusal bir arama, büyük veritabanlarında verimsizdir, bu nedenle performansı artırmak için doğrusal olmayan arama biçimini sağlayan dizin oluşturma teknolojileri bulunmaktadır. Bir veritabanının N adet veri maddesini içerdiğini ve yalnızca bir verinin seçilmesi gerektiğini varsayalım. Basit bir uygulama, gerekli denetimleri yapmak amacıyla her bir maddeyi tek tek alır ve inceler. Eşleşen tek bir öge varsa, bu tek bir ögeyi bulduğunda durabilir, ancak birden çok eşleşme varsa, her şeyi denetlemelidir.Bu, en kötü durumda operasyonların sayısı O(N) veya doğrusal zaman artımının bütün veri setinin sonuna kadar süreceği anlamına gelir.Veritabanları çok sayıda nesnelerden oluşabilir ve arama sıklıkla yapılan bir işlemdir.Bu durumda genellikle, performansı artırmak arzu edilir. İndeksleme, arama performansını artıran herhangi bir veri yapısıdır. Bu amaçla kullanılan birçok veri yapısı vardır. Arama performansı, dizin boyutu ve dizin güncelleme performansı gibi fenomenleri içeren karmaşık tasarım biçimleri vardır. Çoğu dizin tasarımları logaritmik(O (log (N))) arama performansı sergiler ve bazı uygulamalarda düz (O (1)) gibi bir performansın elde edilmesi de mümkündür. Veritabanı kısıtlamaları[değiştir | kaynağı değiştir] İndeksler, UNIQUE, EXCLUSION, PRIMARY KEY ve FOREIGN KEY gibi veritabanı kısıtlamalarını kullanır.Bir dizin, tabloda eş değersiz bir kısıt oluşturan UNIQUE kullanabilir. Veritabanı sistemleri genellikle gizli biçimde PRIMARY KEY olarak tanımlanan bir dizi sütun gruplarından üst bir dizin oluşturur ve bazıları ise bu kısıtlamayı kontrol etmek için mevcut bir dizini kullanabilir. Çoğu veritabanı sistemi, FOREIGN KEY sınırlamasındaki her başvuru için, başvurulan sütun kümesinin dizine eklenmesini gerektirir, böylece kısıtlamaya katılan tablolarda ekleme, güncelleme ve silme performansını artırır. Bazı veritabanı sistemleri, yeni eklenen veya güncellenen bir kayıt için belirli bir yüklemin başka hiçbir kayıt için tutulmadığını garanti eden bir EXCLUSION kısıtlamasını desteklemektedir. Bu ise; eşsiz bir kısıtlama sağlamak ve örtüşen zaman aralıklarının veya kesişen geometri nesnelerinin tabloda ilaveten depolanmamasını sağlamak gibi daha karmaşık sistemleri uygulamak için kullanılabilir. Böyle bir kısıtlamayı kullanmak için kayıtların hızlı aranmasını destekleyen bir indeksleme yöntemi gereklidir.[1] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "PostgreSQL 9.1.2 Documentation: CREATE TABLE". 2 Eylül 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Ocak 2017. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Veritabanı_dizini&oldid=31139616" sayfasından alınmıştır |
Veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından faydalı bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir. Büyük veri yığınları içerisinden gelecekle ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranması olarak da tanımlanabilir.[1][2] Kavram[değiştir | kaynağı değiştir] Veri madenciliği deyimi yanlış kullanılan bir kavram olabileceğinden buna eş değer başka kullanımlar da literatüre geçmiştir. Veritabanlarında bilgi madenciliği (İng. knowledge mining in databases), bilgi çıkarımı (İng. knowledge extraction), veri ve örüntü analizi (İng. data/pattern analysis), veri arkeolojisi gibi.[3] Bu terimler arasında "Veritabanlarında Bilgi Keşfi" (İng. VBK - knowledge discovery in databases - KDD) en yaygınıdır.[4] Alternatif olarak veri madenciliği aslında bilgi keşfi sürecinin bir parçası şeklinde kabul görmektedir. Bu adımlar: Veri temizleme (gürültülü ve tutarsız verileri çıkarmak) Veri bütünleştirme (birçok veri kaynağını birleştirebilmek) Veri seçme (yapılacak olan analizle ilgili olan verileri belirlemek) Veri dönüşümü (verinin veri madenciliği tekniğinden kullanılabilecek hale dönüşümünü gerçekleştirmek) Veri madenciliği (veri örüntülerini yakalayabilmek için akıllı metotları uygulamak) Örüntü değerlendirme (bâzı ölçümlere göre elde edilmiş bilgiyi temsil eden ilginç örüntüleri tanımlamak) Bilgi sunumu (mâdenciliği yapılmış olan elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirmek).[5] Yöntem[değiştir | kaynağı değiştir] Veri madenciliği adımı, kullanıcı ve bilgi tabanıyla etkileşim halindedir. İlginç örüntüler kullanıcıya gösterilir, ve bunun ötesinde istenirse bilgi tabanına da kaydedilebilir. Buna göre, veri madenciliği işlemi, gizli kalmış örüntüler bulunana kadar devam eder. Bir veri madenciliği sistemi, aşağıdaki temel bileşenlere sahiptir:[6] Veritabanı, veri ambarı ve diğer depolama teknikleri Veritabanı ya da Veri Ambarı Sunucusu Bilgi Tabanı Veri Madenciliği Motoru Örüntü Değerlendirme Kullanıcı Arayüzü Veri madenciliği, eldeki verilerden üstü kapalı, çok net olmayan, önceden bilinmeyen ancak potansiyel olarak kullanışlı bilginin çıkarılmasıdır. Bu da; kümeleme, veri özetleme, değişikliklerin analizi, sapmaların tespiti gibi belirli sayıda teknik yaklaşımları içerir. Başka bir deyişle, veri madenciliği, verilerin içerisindeki desenlerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların yarı otomatik olarak keşfedilmesidir. Temel olarak veri madenciliği, veri setleri arasındaki desenlerin ya da düzenin, verinin analizi ve yazılım tekniklerinin kullanılmasıyla ilgilidir. Veriler arasındaki ilişkiyi, kuralları ve özellikleri belirlemekten bilgisayar sorumludur. Amaç, daha önceden fark edilmemiş veri desenlerini tespit edebilmektir. Veri madenciliğini istatistiksel bir yöntemler serisi olarak görmek mümkün olabilir. Ancak veri madenciliği, geleneksel istatistikten birkaç yönde farklılık gösterir. Veri madenciliğinde amaç, kolaylıkla mantıksal kurallara ya da görsel sunumlara çevrilebilecek nitel modellerin çıkarılmasıdır. Bu bağlamda, veri madenciliği insan merkezlidir ve bazen insan – bilgisayar arayüzü birleştirilir. Veri madenciliği sahası, istatistik, makine bilgisi, veritabanları ve yüksek performanslı işlem gibi temelleri de içerir. Veri sınıflandırma[değiştir | kaynağı değiştir] Veri madenciliğinde üzerinde çalışılan veri farklı terimlerle sınıflandırılır. Geniş veri tek bir iş istasyonunun belleğine sığamayacak kadar büyük veri kümelerini ifade etmektedir. Yüksek hacimli veri ise, tek bir iş istasyonundaki ya da bir grup iş istasyonundaki disklere sığamayacak kadar fazla veri anlamındadır. Dağıtık veri ise, farklı coğrafi konumlarda bulunan verileri anlatır.[7] Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Veritabanı Makine öğrenimi Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "5 Temel Soruda Veri Madenciliği (Data Mining) Nedir? - Vizyoner Genç". vizyonergenc.com. 6 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Mart 2021. User, Alm (25 Eylül 2020). "Veri Madenciliği Nedir? Nasıl Yapılır? Süreç ve Yöntemleri | GTech Blog". G Teknoloji. 31 Ekim 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Mart 2021. "Data Mining Tutorial: What is | Process | Techniques & Examples". www.guru99.com. 3 Haziran 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Mart 2021. Pinustech. "Veri Madenciliği Nedir?". www.smartmind.com.tr. 4 Nisan 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Mart 2021. "Data mining | computer science". Encyclopedia Britannica (İngilizce). 3 Temmuz 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Mart 2021. "What is data mining?". www.sas.com (İngilizce). 12 Ocak 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Mart 2021. "Veri Madenciliği (Data Mining) Nedir? | Kozmos Lisesi". 25 Ağustos 2020. 28 Eylül 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Mart 2021. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü GND: 4428654-5 LCCN: sh97002073 NDL: 00948240 NKC: ph165954 NLI: 987007556562405171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Veri_madenciliği&oldid=31062342" sayfasından alınmıştır |
Metadata, metaveri ya da üst veri, bir kaynağın ya da verinin öğelerini tanımlayan bilgilerdir. Kısaca veri hakkında veri/bilgi olarak özetlenebilir. Pratikte kütüphanelerdeki kart kataloğu ya da bibliyografya ile benzerlik gösterirler. Kitapları birer veri kaynağı olarak düşünürsek kütüphane kartları nasıl kitaplar hakkında bilgi veriyorsa üst veri de data (veri) hakkında bilgi verir.[1] Mesela Web sayfalarında HTML kodu içerisine eklenen meta etiketleri (İngilizce: tag) ile o sayfa hakkında ek bilgiler verilir. Ya da dijital fotoğraf makineleri ile çekilen fotoğraflarda, fotoğraf dosyası içerisine kaydedilen EXIF bilgileri (fotoğrafın çekildiği tarih, fotoğraf makinesinin markası, modeli ve ayarları, fotoğrafın çekildiği yerin GPS koordinatları vs.) birer üst veridır.[2] Üst veri ve türleri[değiştir | kaynağı değiştir] Üst veri kavramının en sık kullanılan tanımı "bilgi hakkında bilgi" olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu kavrama ait literatürde birçok tanım yer almaktadır. Bu tanımlardan bazıları şöyledir: "Üst veri, bir bilgi kaynağını tanımlayan, açıklayan, yerini belirten ya da yönetimini kolaylaştıran yapısallaştırılmış bilgidir." "Belgenin içeriği, yaratıcısı, konusu ve yerleşimiyle ilgili bilgi vermekte, elektronik belgenin tanımlanmasını ve erişimini sağlamaktadır." Tanımlar incelendiğinde üst verinin bilgiye daha kolay erişimimizi sağlayan bir bibliyografik tanımlama olduğunu rahatlıkla görebiliriz. Bu durumu örneklendirmek gerekirse bir katalog kartında yer alan bibliyografik bilgiler tanımladığı kaynağın üst verisidir. Tanımlayıcı üst veri: Elektronik kaynakların hem tanımlanmasında hem de erişiminde kullanılan kurucu, eser adı, özet, konu gibi bilgilerdir. Geleneksel bibliyografik kataloglama en benzer olanıdır. Mesela katalog kayıtları verilebilir. Yapısal üst veri: Elektronik kaynağı kullanılabilir ve gösterilebilir duruma getirmeye sağlayan bilgiyi içerir. İletişim programı, uygulama programı yazılım ve donanım özellikleri gibi bilgilerdir. Mesela HTML ve PDF verilebilir. Yönetimsel üst veri: Elektonik kaynakların yönetiminde kullanılabilecek bilgileri tanımlayan üst veridir. Kaynakla ilgili tarih bilgileri, dosya formatı gibi bilgiler içerir. Üst verinin entelektüel mülkiyet haklarıyla ilgilenen bir formudur. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Üst veri Kavramı", Bilgi Dünyası 2001, 2(2): 169-187, Mehmet Emin Küçük; Umut Al http://yunus.hacettepe.edu.tr/~umutal/publications/conceptofüst[ölü/kırık bağlantı] veri.pdf Exchangeable image file format Konuyla ilgili yayınlar[değiştir | kaynağı değiştir] Ergün, C.(2000): Metadata ve kütüphanelerde kullanımı. 13 Aralık 2015 tarihinde inet-tr.org.tr/inetconf8/bildiri/86.doc adresinden alınmıştır. Adamcıl,F.(2007): Türkiye'deki üniversite kütüphanelerinde Metadata kullanımı. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi), Marmara Üniversite, İstanbul. Alır, G.(2008): E-Türkiye uygulamaları:Elektronik belge yönetimi ve üst veri .(Yayınlanmamış doktora tezi). Hacettepe Üniversitesi Soysal Bilimler Enstitüsü, Ankara. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNE: XX549841 GND: 4410512-5 KulturNav: fd95ede3-e11a-45ed-8080-ced97a0734e4 LCCN: sh96000740 LNB: 000061625 NDL: 00981806 NKC: ph222821 NLI: 987007539518705171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Metadata&oldid=31126858" sayfasından alınmıştır |
Makale serisidirYapay zekâ Gelişim süreci Akıl yürütme Bilgisayarlı görü Doğal dil işleme Genel oyun oynama Yapay genel zekâ Makine öğrenimi Planlama Robotik Yapay zekâ Yapay hayal gücü Yaklaşımlar Bayes ağı Derin öğrenme Evrimsel algoritma Sembolik Felsefe Çince odası Dost canlısı yapay zekâ Kontrol sorunu/Ele geçirme Etik Turing testi Varoluşsal risk Tarihçe Gelişim süreci Yapay zekâ kışı Teknoloji Programlama dilleri Projeler Uygulamalar Sözlük Sözlük gtd Yapay zekâ ya da kısaca YZ, (İngilizce: Artificial intelligence ya da kısaca AI), insanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından, doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen zekâ çeşididir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seçilen kısaltmayla ortaya çıkar. Güçlü yapay zeka genellikle Yapay genel zekâ (İngilizce: Artificial General Intelligence kelimelerinin kısaltılmışı olarak: AGI) olarak etiketlenirken, doğal zekayı taklit etme girişimleri yapay biyolojik zeka (İngilizce: Artificial Biological Intelligence: ABI) olarak adlandırılır. Önde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı zeki etmenlerin çalışması olarak tanımlar: Çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri gerçekleştiren herhangi bir cihaz.[3] Halk arasında, yapay zeka kavramı genellikle insanların insan zihni ile ilişkilendirdiği öğrenme ve problem çözme gibi bilişsel eylemleri taklit eden makineleri tanımlamak için kullanılır.[4] Makineler gittikçe daha becerikli hale geldikçe, zeka gerektirdiği düşünülen görevler genellikle YZ etkisi olarak bilinen bir fenomen olan YZ tanımından çıkarılır.[5] Tesler'in teoremindeki bir espri, "YZ henüz yapılmamış şeydir" der.[6] Örneğin, optik karakter tanıma YZ olarak değerlendirilen şeylerin dışında tutulur,[7] rutin teknoloji haline gelir.[8] Genellikle yapay zeka olarak sınıflandırılan modern makine yetenekleri satranç ve Go[9] gibi stratejik oyun sistemlerinde, en üst düzeyde rekabet eden insan konuşmasını anlama,[10] poker[11] ya da otonom arabalar gibi kusurlu-bilgi oyunlarını içerik dağıtım ağındaki akıllı yönlendirmeyi ve askeri simülasyonları kapsar.[12] Yapay zekâ çalışmaları sıklıkla insanın düşünme yöntemlerini taklit eden yapay yöntemler geliştirmeye yöneliktir,[13] ancak bununla sınırlı değildir. Öğrenebilen ve gelecekte insan zekâsından bağımsız gelişebilecek bir yapay zekâ kavramına doğru yeni yönelimler oluşmaktadır. Bu yönelim, insanın evreni ve doğayı anlama çabasında kendisine yardımcı olabilecek belki de kendisinden daha zeki, insan ötesi varlıklar meydana getirme düşünün bir ürünüdür. Bu düş, 1920'li yıllarda yazılan ve sonraları Isaac Asimov'u etkileyen modern bilimkurgu edebiyatının öncü yazarlarından Karel Čapek'in eserlerinde dışa vurmuştur. Karel Čapek, R.U.R adlı tiyatro oyununda yapay zekâya sahip robotlar ile insanlığın ortak toplumsal sorunlarını ele alarak 1920 yılında yapay zekânın insan aklından bağımsız gelişebileceğini öngörmüştür. Tanım[değiştir | kaynağı değiştir] Yapay zeka, idealize edilmiş bir perspektife göre, insan zekasının özgü yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergileyen bir yapay işletim sistemidir. Bu sistem, algılama, öğrenme, çoğul kavramları bağlama, düşünme, fikir yürütme (belirtme), sorun çözme, iletişim kurma ve karar verme gibi yeteneklere sahip olmalıdır. Ayrıca, bu yapay zeka sistemi düşüncelerinden tepkiler üretebilmeli (eyleyici yapay zekâ) ve bu tepkileri fiziksel olarak dışa vurabilmelidir. Tarihçe[değiştir | kaynağı değiştir] "Yapay zekâ" kavramının geçmişi modern bilgisayar bilimi kadar eskidir. Fikir babası, "Makineler düşünebilir mi?" sorunsalını ortaya atarak makine zekâsını tartışmaya açan Alan Mathison Turing'dir. 1943'te II. Dünya Savaşı sırasında Kripto analizi gereksinimleri ile üretilen elektromekanik cihazlar sayesinde bilgisayar bilimi ve yapay zekâ kavramları doğmuştur. Alan Turing, Nazilerin Enigma makinesinin şifre algoritmasını çözmeye çalışan matematikçilerin en ünlü olanlarından biriydi. İngiltere, Bletchley Park'ta şifre çözme amacı ile başlatılan çalışmalar, Turing'in prensiplerini oluşturduğu bilgisayar prototipleri olan Heath Robinson, Bombe Bilgisayarı ve Colossus Bilgisayarları, Boole cebirine dayanan veri işleme mantığı ile Makine Zekâsı kavramının oluşmasına sebep olmuştu. Modern bilgisayarın atası olan bu makineler ve programlama mantıkları aslında insan zekâsından ilham almışlardı. Ancak sonraları, modern bilgisayarlarımız daha çok uzman sistemler diyebileceğimiz programlar ile gündelik hayatımızın sorunlarını çözmeye yönelik kullanım alanlarında daha çok yaygınlaştılar. 1970'li yıllarda büyük bilgisayar üreticileri olan Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler kişisel bilgisayar (PC Personal Computer) modeli ile bilgisayarı popüler hale getirdiler ve yaygınlaştırdılar. Yapay zekâ çalışmaları ise daha dar bir araştırma çevresi tarafından geliştirilmeye devam etti. Bugün, bu çalışmaları teşvik etmek amacı ile Turing'in adıyla anılan Turing Testi ABD'de Loebner ödülleri adı altında makine zekâsına sahip yazılımların üzerinde uygulanarak başarılı olan yazılımlara ödüller dağıtılmaktadır. Turing Testinin içeriği kısaca şöyledir: birbirini tanımayan birkaç insandan oluşan bir denek grubu birbirleri ile ve bir yapay zekâ diyalog sistemi ile geçerli bir süre sohbet etmektedirler. Birbirlerini yüz yüze görmeden yazışma yolu ile yapılan bu sohbet sonunda deneklere sorulan sorular ile hangi deneğin insan hangisinin makine zekâsı olduğunu saptamaları istenir. İlginçtir ki, şimdiye kadar yapılan testlerin bir kısmında makine zekâsı insan zannedilirken gerçek insanlar makine zannedilmiştir. Loebner Ödülü kazanan yapay zekâ diyalog sistemlerinin yeryüzündeki en bilinen örneklerinden biri A.L.I.C.E'dir. Carnegie üniversitesinden Dr. Richard Wallace tarafından yazılmıştır. Bu ve benzeri yazılımlarının eleştiri toplamalarının nedeni, testin ölçümlendiği kriterlerin konuşmaya dayalı olmasından dolayı programların ağırlıklı olarak diyalog sistemi (chatbot) olmalarıdır. Türkiye'de de makine zekâsı çalışmaları yapılmaktadır. Bu çalışmalar doğal dil işleme, uzman sistemler ve yapay sinir ağları alanlarında Üniversiteler bünyesinde ve bağımsız olarak sürdürülmektedir. Bunlardan biri, D.U.Y.G.U. - Dil Uzam Yapay Gerçek Uslamlayıcı'dır. Gelişim süreci[değiştir | kaynağı değiştir] İlk araştırmalar ve yapay sinir ağları[değiştir | kaynağı değiştir] İdealize edilmiş tanımıyla yapay zekâ konusundaki ilk çalışmalardan biri McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacıların önerdiği, yapay sinir hücrelerini kullanan hesaplama modeli, önermeler mantığı, fizyoloji ve Turing'in hesaplama kuramına dayanıyordu. Herhangi bir hesaplanabilir fonksiyonun sinir hücrelerinden oluşan ağlarla hesaplanabileceğini ve mantıksal ve ve veya işlemlerinin gerçekleştirilebileceğini gösterdiler. Bu ağ yapılarının uygun şekilde tanımlanmaları hâlinde öğrenme becerisi kazanabileceğini de ileri sürdüler. Hebb, sinir hücreleri arasındaki bağlantıların şiddetlerini değiştirmek için basit bir kural önerince, öğrenebilen yapay sinir ağlarını gerçekleştirmek de olası hale gelmiştir. 1950'lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. İlk yapay sinir ağı temelli bilgisayar SNARC, MIT'de Minsky ve Edmonds tarafından 1951'de yapıldı. Çalışmalarını Princeton Üniversitesi'nde sürdüren Mc Carthy, Minsky, Shannon ve Rochester'le birlikte 1956 yılında Dartmouth'da iki aylık bir açık çalışma düzenledi. Bu toplantıda birçok çalışmanın temelleri atılmakla birlikte, toplantının en önemli özelliği Mc Carthy tarafından önerilen yapay zekâ adının konmasıdır. İlk kuram ispatlayan programlardan Logic Theorist (Mantık kuramcısı) burada Newell ve Simon tarafından tanıtılmıştır. Yeni yaklaşımlar[değiştir | kaynağı değiştir] Daha sonra Newell ve Simon, insan gibi düşünme yaklaşımına göre üretilmiş ilk program olan Genel Sorun Çözücü (General Problem Solver)'ı geliştirmişlerdir. Simon, daha sonra fiziksel simge varsayımını ortaya atmış ve bu kuram, insandan bağımsız zeki sistemler yapma çalışmalarıyla uğraşanların hareket noktasını oluşturmuştur. Simon'ın bu tanımlaması bilim adamlarının yapay zekâya yaklaşımlarında iki farklı akımın ortaya çıktığını belirginleştirmesi açısından önemlidir: Sembolik Yapay Zekâ ve Sibernetik Yapay Zekâ. Yaklaşımlar ve eleştiriler[değiştir | kaynağı değiştir] Sembolik yapay zekâ[değiştir | kaynağı değiştir] Simon'ın sembolik yaklaşımından sonraki yıllarda mantık temelli çalışmalar egemen olmuş ve programların başarımlarını göstermek için bir takım yapay sorunlar ve dünyalar kullanılmıştır. Daha sonraları bu sorunlar gerçek yaşamı hiçbir şekilde temsil etmeyen oyuncak dünyalar olmakla suçlanmış ve yapay zekânın yalnızca bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek yaşamdaki sorunların çözümüne ölçeklenemeyeceği ileri sürülmüştür. Geliştirilen programların gerçek sorunlarla karşılaşıldığında çok kötü bir başarım göstermesinin ardındaki temel neden, bu programların yalnızca sentaktik süreçleri benzeşimlendirerek anlam çıkarma, bağlantı kurma ve fikir yürütme gibi süreçler konusunda başarısız olmasıydı. Bu dönemin en ünlü programlarından Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki ile sohbet edebiliyor gibi görünmesine karşın, yalnızca karşısındaki insanın cümleleri üzerinde bazı işlemler yapıyordu. İlk makine çevirisi çalışmaları sırasında benzeri yaklaşımlar kullanılıp çok gülünç çevirilerle karşılaşılınca bu çalışmaların desteklenmesi durdurulmuştu. Bu yetersizlikler aslında insan beynindeki semantik süreçlerin yeterince incelenmemesinden kaynaklanmaktaydı. Sibernetik yapay zekâ[değiştir | kaynağı değiştir] Yapay sinir ağları çalışmalarının dahil olduğu sibernetik cephede de durum aynıydı. Zeki davranışı benzeşimlendirmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılardaki bazı önemli yetersizliklerin ortaya konmasıyla birçok araştırmacılar çalışmalarını durdurdular. Buna en temel örnek, Yapay sinir ağları konusundaki çalışmaların Marvin Minsky ve Seymour Papert'in 1969'da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı algaçların bazı basit problemleri çözemeyeceğini gösterip aynı kısırlığın çok katmanlı algaçlarda da beklenilmesi gerektiğini söylemeleri ile bıçakla kesilmiş gibi durmasıdır. Sibernetik akımın uğradığı başarısızlığın temel sebebi de benzer şekilde Yapay Sinir Ağının tek katmanlı görevi başarması fakat bu görevle ilgili vargıların veya sonuçların bir yargıya dönüşerek diğer kavramlar ile bir ilişki kurulamamasından kaynaklanmaktadır. Bu durum aynı zamanda semantik süreçlerin de benzeşimlendirilememesi gerçeğini doğurdu. Uzman sistemler[değiştir | kaynağı değiştir] Her iki akımın da uğradığı başarısızlıklar, her sorunu çözecek genel amaçlı sistemler yerine belirli bir uzmanlık alanındaki bilgiyle donatılmış programları kullanma fikrinin gelişmesine sebep oldu ve bu durum yapay zekâ alanında yeniden bir canlanmaya yol açtı. Kısa sürede Uzman sistemler adı verilen bir metodoloji gelişti. Uzman sistemler bir konuda belli ön koşullar aynı anda var olduğunda konunun bir uzmanın (bazen ne olasılıkla) ne karar alacağını belirleyen kuralların tümünü içeren bir programı gelen problemlere uygulamak temellidir. Bunun bir avantajı her verilen kararın hangi kurallar uygulanarak verildiğinin kolayca bilinmesi idi. Bu birçok kuralcı bürokratik karar örgütleri için kolayca uygulamalar geliştirilebilmesi demekti. Bu doğal olarak bir otomobilin tamiri için önerilerde bulunan uzman sistem programının otomobilin ne işe yaradığından haberi olmaması da demekti. Buna rağmen uzman sistemlerin başarıları beraberinde ilk ticari uygulamaları da getirdi. Yapay zekâ yavaş yavaş bir endüstri hâline geliyordu. DEC tarafından kullanılan ve müşteri siparişlerine göre donanım seçimi yapan R1 adlı uzman sistem şirkete bir yılda 40 milyon dolarlık tasarruf sağlamıştı. Birden diğer ülkeler de yapay zekâyı yeniden keşfettiler ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başlandı. 1988'de yapay zekâ endüstrisinin cirosu 2 milyar dolara ulaşmıştı. Doğal dil işleme[değiştir | kaynağı değiştir] Antropoloji bilimi, gelişmiş insan zekâsı ile dil arasındaki bağlantıyı gözler önüne serdiğinde, dil üzerinden yürütülen yapay zekâ çalışmaları tekrar önem kazandı. İnsan zekâsının doğrudan doğruya kavramlarla düşünmediği, dil ile düşündüğü, dil kodları olan kelimeler ile kavramlar arasında bağlantı kurduğu anlaşıldı. Bu sayede insan aklı kavramlar ile düşünen Hayvan beyninden daha hızlı işlem yapabilmekteydi ve dil dizgeleri olan cümleler yani şablonlar ile etkili bir öğrenmeye ve bilgisini soyut olarak genişletebilme yeteneğine sahip olmuştu. İnsanların iletişimde kullandıkları Türkçe, İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlar konusundaki çalışmalar hızlanmaya başladı. Önce, yine Uzman sistemler olarak karşımıza çıkan doğal dil anlayan programlar, daha sonra Sembolik Yapay Zekâ ile ilgilenenler arasında ilgiyle karşılandı ve yazılım alanındaki gelişmeler sayesinde İngilizce olan A.I.M.L (Artificial intelligence Markup Language) ve Türkçe T.Y.İ.D (Türkçe Yapay Zekâ İşaretleme Dili) gibi bilgisayar dilleri ile sentaktik (Örüntü) işlemine uygun veri erişim metotları geliştirilebildi. Bugün Sembolik Yapay Zekâ araştırmacıları özel Yapay Zekâ dillerini kullanarak verileri birbiri ile ilişkilendirebilmekte, geliştirilen özel prosedürler sayesinde anlam çıkarma ve çıkarımsama yapma gibi ileri seviye bilişsel fonksiyonları benzetimlendirmeye çalışmaktadırlar. Bütün bu gelişmelerin ve süreçlerin sonunda bir grup yapay zekâ araştırmacısı, insan gibi düşünebilen sistemleri araştırmaya devam ederken, diğer bir grup ise ticari değeri olan rasyonel karar alan sistemler (Uzman sistemler) üzerine yoğunlaştı. Diyalog bazlı yapay zeka[değiştir | kaynağı değiştir] Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılarak insan ve makine (yazılım) arasında bir diyaloğun sürdürülmesini sağlayan yapay zeka alt dalına "diyalog bazlı yapay zeka" (conversational artificial intelligence) denir. Daha önce insanların bilgisayara komut vermesinde kullanılan web, mobil uygulama gibi grafiksel arayüzlerin (GUI) yerine geçmeyi amaçlayan diyalog bazlı arayüzler (CUI) insanların bilgisayara günlük dilde yazarak veya konuşarak komut verebilmesini amaçlar. Günümüzde, chatbotlar ve sesli asistanlar diyalog bazlı yapay zeka alanında sıkça kullanılan teknolojik ürünler olarak karşımıza çıkmaktadır. Chatbotlar[değiştir | kaynağı değiştir] Chatbotlar, diyalog bazlı yapay zekanın günlük hayatta kullanılan bir örneğidir. Kullanıcılar, Türkçeye sohbet robotları olarak geçmiş bu dijital ürünler ile yazışarak belirli bir konuda bilgi alabilir veya uçak bileti almak, banka havalesi yapmak veya bir kitap satın almak gibi günlük işlerini yapabilirler. Chatbotlar, şirketlerin web sitesinde veya mobil uygulamasında yer alabilirler. Bunun dışında chatbotlar, WhatsApp, Facebook Messenger gibi genel mesajlaşma platformlarında, veya Google Assistant, Siri gibi sesli asistanlarda da yer alabilirler. Chatbotlar kullanıcı ile etkileşim kurma yöntemini, arkasında yer alan teknolojik altyapıya göre farklı çeşitlerde oluşturulabilir. Örneğin bir chatbot kullanıcı ile, sadece kullanıcı onunla etkileşime girdiğinde iletişim kuruyorsa reaktif bir chatbottur, eğer bir uyarıcı ile tetiklenerek kullanıcı ile olan diyaloğu başlatan taraf oluyorsa buna proaktif bir chatbot denir. Teknoloji açısından bakılacak olursa, yapay zeka tabanlı chatbotların yanında, doğal dil işleme, makine öğrenmesi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılmadan geliştirilen kural tabanlı chatbotlar da kullanılmaktadır. Ancak bu iki tür chatbotun davranışı farklıdır. Kural bazlı chatbotlarda genellikle kullanıcıya belirli seçenekler sunulur ve yaratılan deneyim bu seçeneklerle sınırlı kalır.[kaynak belirtilmeli] Yapay zeka tabanlı chatbotlarda ise kullanıcı serbest bir metin yazabilir, chatbotun doğal dil işleme teknolojisi bu metni anlamlandırıp doğru yanıtı belirleyerek kullanıcıya sunar.[kaynak belirtilmeli] Gelecekte yapay zekâ[değiştir | kaynağı değiştir] Gelecekte yapay zekâ araştırmalarındaki tüm alanların birleşeceğini öngörmek zor değildir. Sibernetik bir yaklaşımla modellenmiş bir Yapay Beyin, Sembolik bir yaklaşımla insan aklına benzetilmiş bilişsel süreçler ve Yapay Bilinç sistemi, insan aklı kadar esnek ve duyguları olan bir İrade (Karar alma yetisi), Uzman sistemler kadar yetkin bir bilgi birikimi ve rasyonel yaklaşımın dengeli bir karışımı sayesinde Yapay Zekâ, gelecekte insan zekâsına bir alternatif oluşturabilir. Bilginin hesaplanması matematiksel gelişme ile mümkün olabilir. Çok yüksek döngü gerektiren NP problemlerin çözümü, satranç oyununda en iyi hamleyi hesaplamak veya görüntü çözümleme işlemlerinde bilgiyi saymak yerine hesaplamak sureti ile sonuca ulaşılabilir. Yeni matematik kuantum parçacık davranışlarını açıklayacağı gibi kuantum bilgisayarın yapılmasına olanak verir. Yapay zekânın gücü[değiştir | kaynağı değiştir] Yapay zekâ uygulamaları gün geçtikçe gelişmeye ve insan zekâsını yakalamaya doğru adım adım ilerlemektedir.Bilişim uzmanları, bir insanın hepsi aynı anda paralel olarak çalışan 100 milyar nöron bağlantısının toplam hesap gücünün alt sınırı olan saniyede 10 katrilyon (1.000.000.000.000.000 = 10 15 {\displaystyle 10 {15}} ) hesap düzeyine 2025'te erişeceğini düşünüyorlar. Beynin bellek kapasitesine gelince, 100 trilyon bağlantının her birine 10.000 bit bilgi depolama gereksinimi tanınırsa, toplam kapasite 10 18 düzeyine çıkıyor. 2020'ye gelindiğinde insan beyninin işlevselliğine erişmiş bir bilgisayarın fiyatının 1000 dolar olacağı tahmin ediliyor. 2030'da 1000 dolarlık bir bilgisayarın bellek kapasitesi 1000 insanın belleğine eşit olacak. Uygulama alanları[değiştir | kaynağı değiştir] Yapay zekanın uygulama alanlarının bazı örnekleri şu şekildedir: Önerici sistemler: Kullanıcıların geçmiş davranışlarına dayanarak yeni içerik önerilmesi. Örneğin, sosyal medya sitelerinde yeni arkadaş, mağazalarda başka bir ürün, gazetede başka bir haber önerileri. Makine çevirisi: Bir dilde ifade edilen cümleyi farklı bir dile çevirmek. Örneğin, Google Translate, Microsoft Tercüman ve Yandex.Çeviri gibi çevrimiçi araçlar. Sinyal işleme: Ses ve görüntü gibi sinyallerin işlenerek bilgi çıkarımı. Örneğin, yüz ve ses tanıma. Prosedürel içerik üretimi: Rassal yöntemler kullanarak yapay içerik üretme. Örneğin, üretimsel müzik ve video oyunlarında prosedürel dünyalar. Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayanılarak bir değişkenin gelecekteki değerinin tahmin edilmesi. Örneğin, ekonomik öngörüler, üretim miktarı öngörüleri. Görüntü işleme: Dijital görüntülerde bulunan objeleri tanıma, yerini bulma, sınıflandırma gibi işlemlerin tümü. Yapay zekadan önce bu işlemler Hough dönüşümü gibi kurala dayalı algoritmalar ile sürdürülürken, günümüzde bu kurallar veriden öğrenilmektedir. Görüntülemenin sık kullanıldığı tıp,[14] biyoloji,[15] otomotiv,[16] üretim[17] gibi alanlarda kullanılmaktadır. Makale yazma: Dünyada yapay zeka ile yazılan ilk köşe yazısı 8 Eylül 2020 tarihinde The Guardian gazetesinde yayınlanmıştır.[18] Türkiye'de yapay zekanın yazdığı ilk haber ise Şalom gazetesinde 2018 yılında yayınlanmıştır.[19] Alt dallar[değiştir | kaynağı değiştir] Makine Zekâsı (Sembolik Yapay Zekâ) Yapay Sinir Ağları (Sibernetik Yapay Zekâ) Doğal Dil işleme (Dil ile düşünme) Görüntü İşleme Konuşma Sentezi (Yapay Konuşma) Konuşma Anlama (Konuşma Analizi) Tümevarımlı mantık programlama Bilgi-tabanlı sistem Bilgisayarlı görü Doğal dil üretme Uzman sistemler Sinirsel şebeke Makine öğrenimi Örüntü Tanıma Genetik Algoritmalar Genetik Programlama Bulanık Mantık Çoklu Örnekle Öğrenme (Multiple Instance Learning) Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Yapay zekâ mühendisliği Yapay zekâya yönelik programlama dilleri listesi Derin öğrenme yazılımlarının karşılaştırılması Video gözetimi için yapay zeka Video oyunlarında yapay zekâ Üretken yapay zekâ Açık kaynaklı yapay zeka Yapay zekâ etiği Yapay zekâ kışı Yapay zeka felsefesi Genetik Programlama Yapay zeka etkisi Sembolik yapay zeka Genetik Programlama Toplu zekâ Yapay bilinç Durum tabanlı çıkarsama Yapay genel zekâ Duygu analizi Bilişsel dilbilim Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Poole, Mackworth & Goebel 1998, p. 1. Russell & Norvig 2003, s. 55. Definition of AI as the study of intelligent agents: Poole, Mackworth & Goebel (1998), which provides the version that is used in this article. These authors use the term "computational intelligence" as a synonym for artificial intelligence.[1] Russell & Norvig (2003) (who prefer the term "rational agent") and write "The whole-agent view is now widely accepted in the field".[2] Nilsson 1998 Legg & Hutter 2007 Russell & Norvig 2009, s. 2. McCorduck 2004, s. 204 Maloof, Mark. "Artificial Intelligence: An Introduction, p. 37" (PDF). georgetown.edu. 25 Ağustos 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). "How AI Is Getting Groundbreaking Changes In Talent Management And HR Tech". Hackernoon. 11 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Şubat 2020. Schank, Roger C. (1991). "Where's the AI". AI magazine. 12 (4). s. 38. "AlphaGo – Google DeepMind" (İngilizce). 10 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Russell & Norvig 2009. Kaynak hatası: Geçersiz <ref> etiketi; Cepheus poker bot isimli refler için metin sağlanmadı (Bkz: Kaynak gösterme) Allen, Gregory (Nisan 2020). "Department of Defense Joint AI Center – Understanding AI Technology" (PDF). AI.mil – The official site of the Department of Defense Joint Artificial Intelligence Center. 21 Nisan 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 25 Nisan 2020. Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? 21 Kasım 2018 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Andreas Kaplan, Michael Haenlein (2018) On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence, Business Horizons, 62(1) Choi, Jeff; Patil, Advait; Vendrow, Edward; Touponse, Gavin; Aboukhater, Layla; Forrester, Joseph D.; Spain, David A. (1 Şubat 2022). "Practical Computer Vision Application to Compute Total Body Surface Area Burn: Reappraising a Fundamental Burn Injury Formula in the Modern Era". JAMA Surgery. 157 (2): 129-135. doi:10.1001/jamasurg.2021.5848. ISSN 2168-6254. Lube, Vinicius; Noyan, Mehmet Alican; Przybysz, Alexander; Salama, Khaled; Blilou, Ikram (27 Mart 2022). "MultipleXLab: A high-throughput portable live-imaging root phenotyping platform using deep learning and computer vision". Plant Methods (İngilizce). 18 (1): 38. doi:10.1186/s13007-022-00864-4. ISSN 1746-4811. PMC 8958799 $2. PMID 35346267. KB1 bakım: PMC biçimi (link) Gautam, S.; Kumar, A. (2022). Nagar, Atulya K.; Jat, Dharm Singh; Marín-Raventós, Gabriela; Mishra, Durgesh Kumar (Ed.). "Automatic Traffic Light Detection for Self-Driving Cars Using Transfer Learning". Intelligent Sustainable Systems (İngilizce). Singapore: Springer: 597-606. doi:10.1007/978-981-16-6309-3_56. ISBN 978-981-16-6309-3. 8 Nisan 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Nisan 2022. Tulbure, Andrei-Alexandru; Tulbure, Adrian-Alexandru; Dulf, Eva-Henrietta (1 Ocak 2022). "A review on modern defect detection models using DCNNs – Deep convolutional neural networks". Journal of Advanced Research (İngilizce). 35: 33-48. doi:10.1016/j.jare.2021.03.015. ISSN 2090-1232. 8 Nisan 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Nisan 2022. "A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human?". 8 Eylül 2020. 8 Eylül 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Aralık 2022. "Türk basın tarihinde bir ilk: Yapay zekâ tarafından yazılan ilk haber". 7 Aralık 2022. 7 Aralık 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Haziran 2018. gtdZihin felsefesiTeoriler Davranışçılık (Radikal davranışçılık) Biolojik doğallık Bilişsel psikoloji İşlemsel zihin teorisi Zihin-beden düalizmi Belirimcilik Psikanaliz Fenomenizm Fenomenoloji Fizikalizm kimlik teorisi Temsili Solipsizm Kavramlar Soyut nesne Yapay zekâ Çince odası Bilişsellik Bilişsel kapanış Kavram Kavram ve nesne Bilinç Zor bilinç sorunu Hipostatik soyutlama Kimlik Yaratıcılık Zekâ Yönelimsellik İçgözlem Sezgi Düşünce dili Materyalizm Zihinsel imge Zihin Acı Tabula rasa Kavrama Ayrıca bakınız Metafizik Yapay zeka felsefesi / bilgi / Algı / benlik Kategori gtdBilim felsefesiKavramlar Analiz Analitik-sentetik ayrımı A priori & a posteriori Nedensellik Uygunluk Uyum Yapı Yaratıcı sentez Sınır problemi Ampirik kanıt Açıklayıcı güç Olgu Yanlışlanabilirlik Feminist yöntem Fonksiyonel bağlamcılık Ignoramus et ignorabimus Tümevarım Kuramlar arası indirgeme Sorgulama Doğa Nesnellik Gözlem Paradigma Tümevarım problemi Bilimsel yasa Bilimsel yöntem Bilimsel devrim Bilimsel kuram Sınanabilirlik Kuram seçimi Kuram yüklülük Düşük belirlenme Bilimin Birliği Bilim metateorisi Tutarlıcılık Onaylama bütüncülüğü İnşacı deneycilik Yapısal gerçekçilik Yapılandırmacı epistemoloji Bağlamcılık Uzlaşımcılık Tümdengelimci-yasabilimsel model Hipotezci-tümdengelim modeli Tümevarımcılık Epistemolojik kargaşacılık Evrimcilik Yanlışlanabilirlik Temelcilik Araçsalcılık Pragmatizm Model-bağımlı gerçekçilik Doğalcılık Fizikalizm Pozitivizm / Redüksiyonizm / Determinizm Akılcılık / Deneycilik Genel görünüm / Kuramların anlamsal görünümü Bilimsel gerçekçilik / Anti-gerçekçilik Bilimsel özcülük Bilimsel şekilcilik Bilimsel kuşkuculuk Bilimcilik Yapısalcılık Üniformitaryanizm Vitalizm Felsefi konular Fizik Termal ve istatistiksel Hareket Kimya Biyoloji Coğrafya Sosyal bilimler Teknoloji Mühendislik Yapay zeka Bilgisayar bilimleri Enformasyon Matematik Zihin Psikiyatri Psikoloji Algı Uzay ve zaman İlgili konular Simya Bilimin eleştirisi Tanımlayıcı bilim Epistemoloji İnanç ve akılcılık Sert ve yumuşak bilim Bilim tarihi ve felsefesi Bilim tarihi Evrim düşüncesinin tarihi Mantık Metafizik Normatif bilim Sözdebilim Din ve bilim arasındaki ilişki Bilim retoriği Bilim çalışmaları Bilimsel bilgi sosyolojisi Bilimsel cehalet sosyolojisi Çağlarına göreBilim filozoflarıAntik Platon Aristoteles Stoacılık Epikürcülük Orta Çağ İbn Rüşd İbn-i Sina Roger Bacon Ockhamlı William Saint Victorlu Hugh Dominicus Gundissalinus Robert Kilwardby Erken modern Francis Bacon Thomas Hobbes René Descartes Galileo Galilei Pierre Gassendi Isaac Newton David Hume Geç modern Immanuel Kant Friedrich Schelling William Whewell Auguste Comte John Stuart Mill Herbert Spencer Wilhelm Wundt Charles Sanders Peirce Wilhelm Windelband Henri Poincaré Pierre Duhem Rudolf Steiner Karl Pearson Çağdaş Alfred North Whitehead Bertrand Russell Albert Einstein Otto Neurath C. D. Broad Michael Polanyi Hans Reichenbach Rudolf Carnap Karl Popper Carl Gustav Hempel W. V. O. Quine Thomas Kuhn Imre Lakatos Paul Feyerabend Jürgen Habermas Ian Hacking Bas van Fraassen Larry Laudan Daniel Dennett Kategori gtdEvrimsel hesaplamaAna Konular Yakınsama (evrimsel hesaplama) Evrimsel algoritma Evrimsel veri madenciliği Evrimsel çok modlu optimizasyon İnsan temelli evrimsel hesaplama Etkileşimli evrimsel hesaplama Algoritmalar Hücresel evrimsel algoritma Kovarians Matrisi Uyarlama Evrim Stratejisi (CMA-ES) Kültürel algoritma Farklı evrim Evrimsel programlama Genetik algoritma Genetik programlama Gen ifadesi programlama Evrim stratejisi Doğal evrim stratejisi Nöroevrim Öğrenme sınıflandırıcı sistemi İlgili teknikler Sürü zekası Karınca kolonisi optimizasyon algoritması Arı algoritması Guguk kuşu araması Parçacık sürüsü optimizasyonu Bakteri Kolonisi Optimizasyonu Metasezgisel yöntemler Ateşböceği algoritması Armoni araması Gauss uyarlaması Memetik algoritma İlgili konular Yapay geliştirme Yapay zekâ Yapay yaşam Dijital organizma Evrimsel robotik Uygunluk fonksiyonu Spor ortamı Uygunluk yaklaşımı Genetik işleç Etkileşimli evrimsel hesaplama Arama ve optimizasyonda ücretsiz öğle yemeği yok Makine öğrenme Çiftleşme havuzu Program sentezi Dergi Evrimsel Hesaplama (dergi) gtdSibernetik ile ilgili alt alanlar ve sibernetikçilerAlt alanlar Yapay zekâ Biyolojik sibernetik Biyomedikal sibernetik Biyorobotik Biyosemiyotik Nörosibernetik Katastrof teorisi Hesaplamalı nörobilim Bağlantısallık Kontrol teorisi Sovyetler Birliği'nde sibernetik Karar teorisi Belirme Mühendislik sibernetik Homeostaz Bilgi teorisi Yönetim sibernetik Medikal sibernetik İkinci derece sibernetik Göstergebilim Sosyosibernetik Polycontexturality Sinerjetik Sibernetikçiler Alexander Lerner Alexey Lyapunov Alfred Radcliffe-Brown Allenna Leonard Anthony Wilden Buckminster Fuller Charles François Genevieve Bell Margaret Boden Claude Bernard Cliff Joslyn Erich von Holst Ernst von Glasersfeld Francis Heylighen Francisco Varela Frederic Vester Charles Geoffrey Vickers Gordon Pask Gordon S. Brown Gregory Bateson Heinz von Foerster Humberto Maturana I. A. Richards Igor Aleksander Jacque Fresco Jakob von Uexküll Jason Jixuan Hu Jay Wright Forrester Jennifer Wilby John N. Warfield Kevin Warwick Ludwig von Bertalanffy Meleyke Abbaszade Manfred Clynes Margaret Mead Marian Mazur N. Katherine Hayles Natalia Bekhtereva Niklas Luhmann Norbert Wiener Pyotr Grigorenko Qian Xuesen Ranulph Glanville Robert Trappl Sergei P. Kurdyumov Anthony Stafford Beer Stuart Kauffman Stuart Umpleby Talcott Parsons Ulla Mitzdorf Valentin Turchin Valentin Braitenberg William Ross Ashby Walter Bradford Cannon Walter Pitts Warren McCulloch William Grey Walter Türevlenebilir bilgi işlemGenel Farklılaştırılabilir programlama Bilgi geometrisi İstatistiksel manifold Otomatik farklılaşma Nöromorfik mühendislik Desen tanıma Tensor hesabı Hesaplamalı öğrenme teorisi Endüktif önyargı Kavramlar Dereceli alçalma SGD Kümeleme Regresyon Aşırı uyum gösterme Halüsinasyon Düşman Dikkat Evrişim Kayıp fonksiyonları Geri yayılım Normalleştirme (BatchNorm) Aktivasyon Softmax Sigmoid Doğrultucu Düzenlileştirme Veri kümeleri Büyütme Difüzyon Otoregresyon Uygulamalar Makine öğrenimi Bağlam içi öğrenme Yapay sinir ağı Derin öğrenme Bilimsel hesaplama Yapay zekâ Dil modeli Geniş dil modeli Donanım IPU TPU VPU Memristör SpinNaker Yazılım kitaplıkları TensorFlow PyTorch Keras Theano JAX LangChain UygulamalarGörsel-işitsel AlexNet WaveNet İnsan görüntü sentezi HWR OCR Konuşma sentezi Konuşma tanıma Yüz tanıma AlphaFold DALL-E Midjourney Stable Diffusion Sözlü Word2vec Seq2seq BERT LaMDA Bard NMT Project Debater IBM Watson GPT-2 GPT-3 ChatGPT GPT-4 GPT-J Chinchilla AI PaLM BLOOM LLaMA Karar AlphaGo AlphaZero Q-öğrenme SARSA OpenAI Five Kendi kendine giden araba MüZero Eylem seçimi Oto-GPT Robot kontrolü Kişiler Yoshua Bengio Alex Graves Ian Goodfellow Stephen Grossberg Demis Hassabis Geoffrey Hinton Yann LeCun Fei-Fei Li Andrew Ng Jürgen Schmidhuber David Silver Organizasyonlar Antropik EleutherAI Google DeepMind OpenAI Meta AI Mila MIT CSAIL Mimariler Nöral Turing makinesi Farklılaştırılabilir nöral bilgisayar Transformer Tekrarlayan sinir ağı (RNN) Uzun kısa süreli bellek (LSTM) Gitli yinelemeli birim (GRU) Eko durum ağı Çok katmanlı algılayıcı (MLP) Evrişimli sinir ağı Artık ağ Otokodlayıcı Varyasyonel otokodlayıcı (VAE) Çatışmalı üretici ağ (GAN) Grafik sinir ağı Portallar Kategoriler Yapay sinir ağları Makine öğrenimi gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdGelişen teknolojilerTarım Tarım robotu Hücresel tarım Kapalı ekolojik sistemler Kültürlü et Genetiği değiştirilmiş gıda Hassas tarım Dikey tarım Biyomedikal Ampakin Yapay organlar Yapay rahim Organ basımı Biyofabrikasyon Üç boyutlu biyoyazıcı Mikro yerçekimi biyobaskı Beyin nakli Sönme Genetik mühendisliği Gen tedavisi Kafa nakli İzole beyin Hayatın uzatılması Tasarlanmış ihmal edilebilir yaşlanma stratejileri Nanotıp Nanosensörler Organ kültürü Kişiselleştirilmiş ilaç Rejeneratif tıp Kök hücre tedavisi Doku mühendisliği Robot yardımlı cerrahi Sentetik biyoloji Sentetik genomik Viroterapi Onkolitik virüs Tricorder Tüm genom dizilimi Mimari 3D beton baskı Arkoloji Bina baskısı Kontur işçiliği Kubbeli şehir GörüntülerYeni nesil FED FLCD iMoD Lazer LPD OLED OLET QD-LED SED TPD TDEL TMOS MikroLED Ekransız Biyonik kontakt lens Başa takılı ekran Baş üstü göstergesi Optik başa takılan ekran Sanal retina ekranı Diğer Otostereoskopi Esnek ekran Holografik görüntü Bilgisayar tarafından oluşturulan holografi Çoklu renkli ekran Ultra HD Hacimsel gösterim Elektronik Elektronik burun E-tekstil Esnek elektronik Moleküler elektronik Nanoelektromekanik sistemler Memristör Spintronik Termal bakır sütun çıkıntısı Twistronics EnerjiÜretim Uçan rüzgâr türbini Yapay fotosentez Biyoyakıtlar Karbon nötr yakıt Yek-odaklı güneş enerjisi santralleri Füzyon enerjisi Ev tipi yakıt hücresi Hidrojen ekonomisi Metanol ekonomisi Erimiş tuz reaktörü Nanten Fotovoltaik kaplama Uzay tabanlı güneş enerjisi Vorteks motoru Depolama Çevre yolu pili Basınçlı hava enerji depolaması Volan enerji depolaması Şebeke enerji depolaması Lityum–hava pili Erimiş tuz pili Nanotel pil Lityum-iyon pillerde araştırma Silikon hava pili Termal enerji depolama Ultra kapasitör Diğer Akıllı ızgara Kablosuz güç Alternatif yakıtlı araç Hibrit elektrikli araç Pilli elektrikli araç Bilgi veiletişim Ortam zekası Nesnelerin interneti Yapay zekâ Yapay zeka uygulamaları Yapay zekada ilerleme Makine çevirisi Mobil çeviri Makine vizyonu Anlamsal ağ Ses konuşma tanımlayıcı yazılımlar Atomtronik Karbon nanotüp alan etkili transistör Siber metodoloji Dördüncü nesil optik diskler 3D optik veri depolama Holografik veri depolama GPGPU Hafıza CBRAM FRAM Kırkayak MRAM NRAM PRAM Yarış Pisti hafızası RRAM SONOS ECRAM UltraRAM Optik bilgi işlem RFID Çipsiz RFID Yazılım tanımlı radyo Üç boyutlu entegre devre Üretim 3D mikro fabrikasyon Üç boyutlu baskı 3D yayınlama Claytronics Moleküler montajcı Yardımcı sis Malzeme bilimi Aerojel Amorf metal Yapay kas İletken polimer Femtoteknoloji Fulleren Grafen Yüksek sıcaklık süperiletkenliği Yüksek sıcaklıkta süper akışkanlık Doğrusal asetilenik karbon Metamalzemeler Metamalzeme gizleme Metal köpük Çok işlevli yapılar Nanoteknoloji Karbon nanotüpler Moleküler nanoteknoloji Nanomalzemeler Pikoteknoloji Programlanabilir madde Kuantum noktaları Silisin Sentetik elmas Askeri Antimadde silahı Kasasız mühimmat Yönlendirilmiş enerji silahı Lazer Mazer Partikül ışınlı silah Sonik silah Elektromanyetik top Gauss silahı Plazma silahı Saf füzyon silahı Stealth teknolojisi Vorteks halkası tabancası Nörobilim Elektronik beyin Beyin-bilgisayar arayüzü Elektroensefalografi Zihin yükleme Beyin okuma Nöroinformatik Nöroprostetikler Biyonik göz Beyin implantı Exocortex Retina implantı Nöroteknoloji Kuantum algoritmalar yükseltici otobüs hücresel otomat kanalı devre karmaşıklık teorisi bilgi işlem saat kriptografi kuantum sonrası dinamik elektronik hata düzeltme sonlu otomat görüntü işleme görüntüleme bilgisi anahtar dağıtımı mantık mantık kapıları makine makine öğrenimi metamalzeme ağ sinir ağı optik programlama algılama simülatör ışınlanması Robotik Domotik Nanorobot bilimi Mekanik dış iskelet Kendi kendini yeniden yapılandıran modüler robot Sürü robotları Mürettebatsız araç Uzay bilimiFırlatma Füzyon roketi Roket dışı uzay fırlatma Toplu sürücü Yörünge halkası Skyhook Uzay asansörü Uzay çeşmesi Uzay bağlantısı Yeniden kullanılabilir fırlatma sistemi İtki Işınla çalışan tahrik İyon motoru Lazer tahriki Plazma tahrik motoru Helicon itici VASIMR Nükleer darbe tahriki Uzay yelkenlileri Diğer Yıldızlar arası yolculuk İtici gaz deposu Uzayda lazer iletişimi UlaşımHava Uyarlanabilir uyumlu kanat Sırt çantası helikopteri Teslimat dronu Uçan araba Yüksek irtifa platformu Sırt roketi Darbe patlatma motoru Scramjet Uzay uçağı Süpersonik ulaşım Kara Havasız lastik Alternatif yakıtlı araç Hidromobil Sürücüsüz araba Manyetik raylı tren Hyperloop / Basınçsız tren Maglev treni Kişisel hızlı geçiş Takım Transit Yükseltilmiş Otobüs Araç iletişim sistemleri Boru hattı Pnömatik taşıma Otomatik vakum toplama Diğerleri Anti-kütleçekimi Akustik levitasyon Görünmezlik pelerini Dijital koku teknolojisi Güç alanı Plazma penceresi Sürükleyici sanal gerçeklik Manyetik soğutma Faz dizili optikler Termoakustik ısı motoru Ilgili Collingridge ikilemi Farklı teknolojik gelişme Yıkıcı yenilik Geçici hal Etik Biyoetik Siberetik Nöroetik Robot etiği Keşif mühendisliği Kurgusal teknoloji Proaktif ilke Teknolojik değişim Teknolojik işsizlik Teknolojik yakınsama Teknolojik evrim Teknolojik paradigma Teknoloji tahmini Değişimi hızlandırmak Geleceğe yönelik teknoloji analizi Ufuk tarama Moore yasası Teknolojik tekillik Teknoloji keşif Teknoloji hazırlık düzeyi Teknoloji yol haritası Transhümanizm gtdRobotikAna makaleler Anahat Sözlük Dizin Tarihçesi Coğrafya Şöhret Listesi Etik Yasalar Yarışmalar AI yarışmaları Türleri Antropomorfik İnsansı Android Siborg Claytronics Yoldaş Animatronic Audio-animatronik Endüstriyel Eklemli kol Ev Eğitici Eğlence Hokkabazlık Askeri Tıbbi Hizmet Engelli Tarımsal Yemek servisi Perakende BEAM robotik Yumuşak robotik Türleri Biyorobotik İnsansız araç hava kara Gezgin robot Mikrobotik Nanorobotik Robotik uzay aracı Uzay sondası Sürü Sualtı uzaktan kumandalı Robot hareketi Palet Yürüyen Altı ayaklı robot BEAM robotik Elektrikli tekteker Robot navigasyonu Diğerleri Evrimsel Kitler Simülatör Süit Açık kaynaklı Yazılım Uyarlanabilir Gelişimsel Paradigmalar Yaygın Diğerleri Mekanik dış iskelet Teknolojik işsizlik Yerleşebilirlik Kurgusal robotlar gtdYapay zekanın varoluşsal riskiKavramlar AGI Yapay zeka hizalaması Yapay zeka yetenek kontrolü Yapay zeka güvenliği Yapay zekanın devralınması Sonuçsalcılık Etkili ivmelenme Yapay zeka etiği Yapay genel zekadan kaynaklanan varoluşsal risk Dost yapay zeka Enstrümantal yakınsama İstihbarat patlaması Uzun vadelicilik Makine etiği Risklere maruz kalmak Süper Zeka Teknolojik tekillik Kuruluşlar Hizalama Araştırma Merkezi Yapay Zeka Güvenliği Merkezi Uygulamalı Rasyonalite Merkezi İnsan Uyumlu Yapay Zeka Merkezi Varoluşsal Risk Araştırma Merkezi EleutherAI İnsanlığın Geleceği Enstitüsü Yaşamın Geleceği Enstitüsü Google DeepMind Humanity+ Etik ve Gelişen Teknolojiler Enstitüsü Leverhulme Zekanın Geleceği Merkezi Makine Zekası Araştırma Enstitüsü OpenAI gtdBilim ve mühendislik sözlükleri Havacılık mühendisliği Tarım Arkeoloji Mimarlık Yapay zeka Astronomi Biyoloji Botanik Hesap sözlüğü Kimya Sivil mühendisliği Klinik araştırma Bilgisayar donanımı Bilgisayar bilimi Ekoloji Ekonomi Elektrik ve elektronik mühendisliği Mühendislik A–L M–Z Entomoloji Çevre bilimi Evrimsel biyoloji Genetik Coğrafya Arapça yer adları sözlüğü Batı ve Güney Asya Jeoloji İktiyoloji Makine görüşü Matematik Makine mühendisliği Tıp Meteoroloji Nanoteknoloji Ornitoloji Fizik Olasılık ve istatistik Psikiyatri Robotik Bilimsel adlandırma Yapı mühendisliği Viroloji gtdTeknolojiUygulamalı Bilim Kazıbilim · Yapay zekâ · Berim · Elektronik · Enerji · Enerji depolama · Kriyojenik · Mühendislik jeofiziği · Mühendislik jeolojisi · Çevre teknolojisi · Balıkçılık · Malzeme bilimi · Mikroteknoloji · Mimarlık · Nanoteknoloji · Nükleer teknoloji · Optik · Parçacık fiziği · Zooloji Bilgi Bilişim ve iletişim teknolojileri · Grafik tasarım · Bilgi teknolojisi · Müzik teknolojisi · Ses tanıma · Görsel teknolojiler · Sistematik · Bilişim Endüstri Yapı · Balıkçılık · Endüstriyel teknoloji · Üretim · Makine sanayi · Madencilik · Araştırma ve geliştirmeAskeriye Mühimmat · Bomba · Muharebe mühendisliği · Askerî teknoloji · İstihkâmEv Beyaz eşya · Eğitim teknolojisi · Eviçi teknolojileri · Gıda teknolojisi Sağlık / Güvenlik Biyomedikal · Biyomekatronik · Biyokimya · Biyoenformatik · Biyoteknoloji · Kemoinformatik · Yangın önleme mühendisliği · Eczabilim · Medikal teknoloji · Beslenme · Eczacılık · Güvenlik mühendisliği · Hijyen mühendisliği UlaşımHavacılık · Motorlu taşıt · Otonom araçlar · Uzay teknolojisi İlgili maddelerMühendislik (Şablon) · Teknoloji etiği Otorite kontrolü BNE: XX4659822 BNF: cb11932084t (data) GND: 4033447-8 LCCN: sh85008180 LNB: 000050010 NDL: 00574798 NKC: ph116536 NLI: 987007294969105171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Yapay_zekâ&oldid=32355191" sayfasından alınmıştır |
Bu madde veya bölüm Otomatik akıl yürütme adlı maddeye çok benzemektedir ve bu iki maddenin tek başlık altında birleştirilmesi önerilmektedir. Birleştirme işlemi yapıldıktan sonra sayfaya {{Geçmiş birleştir}} şablonunu ekleyiniz. Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Otomatikleştirilmiş muhakeme" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Şubat 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Otomatikleştirilmiş muhakeme, otomatik akıl yürütmenin farklı yönlerinin izah edilmesine odaklanmış bir bilgisayar bilimi ve matematiksel mantık alanıdır. Otomatik akıl yürütme çalışması, bilgisayarların neredeyse tamamen otomatik olarak bilgisayar programları üretmesine yardımcı olur. Otomatik akıl yürütme, yapay zekanın bir alt alanı olarak düşünülmesine rağmen, teorik bilgisayar bilimi ve hatta felsefe ile de bağlantıları vardır. Otomatik akıl yürütmenin en gelişmiş alt alanları, otomatik teorem ispatlama ve otomatik ispatın denetlenmesidir.Benzetme indüksiyonu ile mantık yürütmede kapsamlı çalışmalar yapılmıştır. Otomatik akıl yürütme araçları ve teknikleri olarak klasik mantıksal hesaplamalar, bulanık mantık, Bayes çıkarımı, maksimal entropi gibi konular listelenebilir. Uygulamaları[değiştir | kaynağı değiştir] Otomatik akıl yürütme, otomatik teorem kanıtlayıcıları oluşturmak için sıklıkla kullanılmıştır. Bununla birlikte, çoğu zaman, teorem kanıtlarının etkili olabilmesi için bazı insan rehberliğine ihtiyaç duyar ve bu yüzden daha genel olarak kanıt yardımcıları olarak nitelendirilir. Bazı durumlarda, bu kanıtlayıcılar bir teoremin kanıtlanması için yeni yaklaşımlar geliştirebilirler.Mantık Kuramcısı(Logic Theorist) bunun güzel bir örneğidir.Bu program sayesinde, Principia Mathematica'daki Whitehead ve Russell tarafından sağlanan kanıttan daha etkili olan ve daha az adım gerektiren kanıt üretmek mümkün olmuştur.Mantık, matematik ve bilgisayar bilimleri, mantık programlama, yazılım ve donanım doğrulama, devre tasarımı ve daha birçok konuda giderek artan sayıda problemi çözmek için otomatik akıl yürütme programları uygulanmaktadır. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Otomatikleştirilmiş_muhakeme&oldid=25805453" sayfasından alınmıştır |
Dilbilimdizisinin bir parçası AnahatlarTarihçeDizin Alt dallar Adli Anlambilim Antropolojik Biçimbilim Bilgisayarlı Edinim Dil felsefesi Edimbilim Psikodilbilim Ses bilgisi Sesbilim Sinirdilbilim Söylem çözümlemesi Sözdizim Sözlükbilim Tarihsel Toplumdilbilim Uygulamalı Dilbilgisi yaklaşımları Bağımsal Bilişsel İşlevsel Kısıtlara dayalı Olasılıklı Üretici Konular Betimlemecilik Dilbilim antropolojisi Dilbilim felsefesi Dilin kökeni Etimoloji İkinci dil edinimi İnternet dilbilimi Konuşmanın kökeni Kuralcılık LGBT dilbilimi Muhafazakârlık / yenilikçilik Ortografi Yapısalcılık gtd 47 popüler haber medyasında farklı duygusallık türlerini ifade eden haber makalesi manşetlerinin yıllık ortalama yaygınlığı. Bilgisayarlı dilbilim veya hesaplamalı dilbilim, doğal dilin istatistiksel veya kural tabanlı modelleme yöntemleriyle ve hesaplamalı bir perspektif ile inceleyen disiplinler arası bir bilgisayar bilimi alanıdır. Geleneksel olarak bilgisayarlı dilbilim, bilgisayarların bilimsel olarak doğal dilin işlenmesine uygulanmasında uzmanlaşmış bilgisayar bilimcileri tarafından gerçekleştirildi. Bilgisayarlı dilbilimciler, genellikle düzenli dillerle ilgilenen bilim insanları, hedef dilde uzmanları ve bilgisayar bilimcilerini de içerebilen disiplinler arası ekip üyeleri olarak çalışırlar. Bilgisayarlı dilbilim çalışmaları genel olarak; dil bilimciler, bilgisayar bilimcileri, yapay zeka uzmanları, matematikçiler, mantıkçılar, filozoflar, bilişsel bilim insanları, bilişsel psikologlar, psikologlar, antropologlar ve nörologların birlikte görevleri paylaşmalarına dayanır. Bilgisayarlı dilbilimin teorik ve uygulamalı bileşenleri vardır. Teorik bilgisayarlı dilbilim, dil bilimlerinde ve bilişsel bilimde yer alan teorik konulara yoğunlaşır. Uygulamalı ve bilgisayarlı dilbilim ise, insan dilinin kullanımının modellemesine ve pratik çıktısına odaklanır.[1] Bilgisayarlı dilbilim birliği (Association for Computational Linguistics), bilgisayarlı dilbilimi şu şekilde tanımlamaktadır: "Bilgisayarlı dilbilimciler, çeşitli dilsel fenomenlerin hesaplama modellemelerinin ifadesiyle ilgilenmektedirler."[2] Kökeni[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayarlı dilbilim genellikle yapay zeka sınıfında gruplandırılır, ancak aslında yapay zekanın geliştirilmesinin öncesinde de, bu doğrultuda çalışmalar mevcuttur. Bilgisayarlı dilbilim, 1950'lerde Birleşik Devletler'de, yabancı dildeki metinleri, özellikle Rus bilimsel dergilerinden İngilizce'ye otomatik olarak çevirmek için bilgisayarı kullanmak suretiyle ortaya konan çabalardan doğmuştur.[3] Bilgisayarlar, aritmetik hesaplamaları, insanlara göre çok daha hızlı ve daha doğru yapabildikleri için, dilin işlenmesine başlanmasından ziyade kısa zamanda hesaplama yeteneği ön plana çıkmış ve salt hesaplama işlevi düşünülmüştür.[4] Daha sonraları hesaplamalı ve niceliksel yöntemler, daha önceki modern dil formlarının yeniden yapılandırılması ve modern dillerin, geleneksel dil ailelerinin altında gruplandırılması için kullanılmaktadır. Bununla birlikte, biyolojik araştırmalardan, özellikle de gen haritalandırmasından alınan kavramları ödünç alan son zamanlardaki disiplinlerarası çalışmalar, daha karmaşık analitik araçlar sayesinde daha güvenilir sonuçlar üretmektedir.[5] Makine çevirimi(mekanik çevirim olarak da bilinir) yaklaşık ve doğru tercümeler üretemediğinde, insan dillerinin otomatik olarak işlenmesi, başlangıçta varsayıldığından çok daha karmaşık biçimde kabul edildi. Bilgisayarlı dilbilim, dil verilerini akıllıca işlemek için algoritma ve yazılım geliştirmeye ayrılan yeni alanın adı olarak doğmuştur. Yapay zeka 1960'larda ortaya çıktığında, bilgisayarlı dilbilim alanı, insan seviyesinde anlama ve doğal dillerin üretimi ile uğraşan yapay zekanın alt bölümü haline geldi. Bir dili diğer bir dile çevirmek için, her iki morfolojiyi (sözcük formlarının grameri) ve söz dizimini (cümle yapısının grameri) içeren her iki dilin gramerinin iyice anlaşılması gerektiği gözlemlendi. Söz dizimini anlamak için anlam bilimi ve sözlüğü yani kelime hazinesi ve hatta dil kullanımının pratikleri hakkında izah gerekliydi. Bu nedenle, diller arasında çeviri yapmak için bir çaba olarak başlayan dürtü, bilgisayarları kullanarak doğal dilleri nasıl temsil edileceğini ve nasıl işleneceğini anlamaya yönelik bütüncül bir disipline dönüşmüştür.[6] Günümüzde bilgisayarlı dilbilim kapsamındaki araştırmalar, sayısal dilbilim bölümlerinde, bilgisayarlı dilbilim laboratuvarlarında, bilgisayar bilimleri bölümlerinde ve dilbilim bölümlerinde yapılmaktadır.[7] Bilgisayarlı dilbilim alanında yapılan bazı araştırmalar, çalışma konuşması veya metin işleme sistemleri yaratmayı amaçlarken diğerleri insan-makine etkileşimine izin veren bir sistem yaratmayı amaçlamaktadır. İnsan-makine iletişimi için kullanılan programlara "konuşmanın aracıları" denilir.[8] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Hans Uszkoreit. What Is Computational Linguistics? 1 Aralık 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde [https://web.archive.org/web/20171201094609/http://www.coli.uni-saarland.de/~hansu/what_is_cl.html arşivlendi. [1]] Department of Computational Linguistics and Phonetics of Saarland University "Arşivlenmiş kopya". 9 Aralık 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Ocak 2017. John Hutchins: Retrospect and prospect in computer-based translation 14 Nisan 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. Proceedings of MT Summit VII, 1999, pp. 30–44. Arnold B. Barach: Translating Machine 1975: And the Changes To Come. T. Crowley., C. Bowern. An Introduction to Historical Linguistics. Auckland, N.Z.: Oxford UP, 1992. Print. Natural Language Processing 10 Ağustos 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. by Liz Liddy, Eduard Hovy, Jimmy Lin, John Prager, Dragomir Radev, Lucy Vanderwende, Ralph Weischedel Computational Linguistics – Department of Linguistics – Georgetown College Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2009). Speech and language processing: An introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition. Upper Saddle River, N.J: Pearson Prentice Hall. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNF: cb11939297d (data) GND: 4035843-4 LCCN: sh85077224 LNB: 000078167 NKC: ph115862 NLI: 987007529215905171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bilgisayarlı_dilbilim&oldid=32350917" sayfasından alınmıştır |
Makale serisidirYapay zekâ Gelişim süreci Akıl yürütme Bilgisayarlı görü Doğal dil işleme Genel oyun oynama Yapay genel zekâ Makine öğrenimi Planlama Robotik Yapay zekâ Yapay hayal gücü Yaklaşımlar Bayes ağı Derin öğrenme Evrimsel algoritma Sembolik Felsefe Çince odası Dost canlısı yapay zekâ Kontrol sorunu/Ele geçirme Etik Turing testi Varoluşsal risk Tarihçe Gelişim süreci Yapay zekâ kışı Teknoloji Programlama dilleri Projeler Uygulamalar Sözlük Sözlük gtd Bir file binen bir adamın fotoğrafını analiz eden DenseCap "yoğun resim yazısı" yazılımının çıktısı Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan nasıl bir anlam kazanabileceğiyle ilgilenen disiplinler arası bilimsel bir alandır. Mühendislik yöntemleriyle, insan görsel sisteminin yapabileceği görevleri anlamaya ve otomatikleştirmeye çalışmaktadır.[1][2][3] Bilgisayarlı görü görevleri, sayısal veya sembolik bilgi üretmek için dijital görüntüleri elde etme, işleme, analiz etme ve anlamayı içermektedir. Aynı zamanda gerçek dünyadan yüksek boyutlu verilerin çıkarılmasına yönelik yöntemleri içermektedir.[4][5][6] Buna göre anlamak, görsel imgelerin (retinanın girdisi) düşünce süreçlerin anlamlandıran ve uygun eylemi ortaya çıkarabilen dünya tanımlarına dönüşümü anlamına gelmektedir.[7] Bilgisayarlı görünün bilimsel disiplini, görüntülerden bilgi çıkaran yapay sistemlerin arkasındaki teori ile ilgilidir. Görüntü verileri; video parçaları, birden çok kameradan gelen görüntüler, bir 3B tarayıcıdan çok boyutlu veriler veya tıbbi tarama cihazından gelen görüntüler gibi birçok biçimde olabilmektedir. Bilgisayarlı görü vizyonunun teknolojik disiplini, teorilerini ve modellerini bilgisayarla görme sistemlerinin yapımına uygulamayı amaçlamaktadır. Bilgisayarlı görünün alt alanları nesne algılama, olay algılama, video izleme, nesne tanıma, 3D poz tahmini, öğrenme, indeksleme, hareket tahmini, otomatik görsel oluşturma, 3D sahne modelleme ve görüntü onarımı gibi alanlardır. Tanım[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan nasıl bir anlam kazanabileceğiyle ilgilenen disiplinler arası bilimsel bir alandır. Mühendislik yöntemleriyle, insan görsel sisteminin yapabileceği görevleri anlamaya ve otomatikleştirmeye çalışmaktadır.[1][2][3] "Bilgisayarlı görü, tek bir görüntüden veya bir dizi görüntüden yararlı bilgilerin otomatik olarak çıkarılması, analizi ve anlaşılmasıyla ilgilidir. Otomatik görsel anlayışa ulaşmak için teorik ve algoritmadan türetilen bir temelin geliştirilmesini içermektedir[8]". Bilimsel bir disiplin olarak bilgisayarlı görü, görüntülerden bilgi çıkaran yapay sistemlerin arkasındaki teori ile ilgilenir. Görüntü verileri, video parçaları, birden çok kameradan gelen görüntüler veya bir tıbbi tarayıcıdan gelen çok boyutlu veriler gibi birçok biçimde olabilmektedir.[9] Teknolojik bir disiplin olarak bilgisayarlı görü, teorilerini ve modellerini bilgisayarla görme sistemlerinin inşası için uygulamaya çalışmaktadır. Tarihçe[değiştir | kaynağı değiştir] 1960'ların sonlarında, yapay zekaya öncülük eden üniversitelerden bilgisayarlı görü ile ilgili çalışmalar başlatıldı. Robotlara akıllı davranışlar kazandırmak için bir basamak olan insan görsel sistemini taklit ettirmek amaçlanıyordu.[10] 1966'da bunun, bir bilgisayara bir kamera bağlatılarak ve "gördüklerini tarif etmesini" sağlatılarak bir ufak bir proje ile başarılabileceğine inanılıyordu.[11] Bilgisayarlı görüyü o dönemde yaygın olan dijital görüntü işleme alanından ayıran şey, tarama yapılan alanı tam olarak anlamak amacıyla görüntülerden üç boyutlu yapı çıkarma arzusuydu. 1970'lerde yapılan araştırmalar, görüntülerden kenarların çıkarılması, çizgilerin etiketlenmesi, çok yüzlü olmayan ve çok yüzlü modelleme, nesnelerin daha küçük yapıların ara bağlantıları olarak gösterilmesi, optik akış ve hareket tahmini gibi bugün var olan bilgisayarlı görü algoritmalarının birçoğunun ilk temellerini oluşturdu.[10] Daha sonraki on yıl, bilgisayar vizyonunun daha titiz matematiksel analizine ve nicel yönlerine dayanan çalışmalar görüldü. Bunlar arasında ölçek alanı kavramı, gölgeleme, doku ve odak gibi çeşitli ipuçlarından şekil çıkarımı ve yılanlar olarak bilinen kontur (Resimde nesneyi belirgin gösteren çevre çizgisi.) modelleri yer aldı. Araştırmacılar ayrıca, bu matematiksel kavramların çoğunun, düzenlileştirme ve Markov rastgele alanları ile aynı optimizasyon çerçevesi içinde ele alınabileceğini fark etmişlerdir.[12] 1990'larda, önceki araştırma konularından bazıları diğerlerinden daha aktif hale geldi. Projektif 3-D onarım araştırmaları, kamera kalibrasyonunun daha iyi anlaşılmasına yol açmıştır. Kamera kalibrasyonu için optimizasyon yöntemlerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, fotogrametri alanından demet ayarlama teorisinde birçok fikrin keşfedildiği fark edilmiştir. Bu, birden çok görüntüden sahnelerin seyrek 3 boyutlu onarımı için farklı yöntemlere yol açmıştır. Yoğun üç boyutlu uygunluk problemi ve daha fazla çoklu-görüntülü üç boyutlu tekniklerinde ilerleme kaydedildi. Aynı zamanda, görüntü ayırmayı çözmek için grafik kesiminin varyasyonları kullanıldı. Bu on yıl içinde, görsellerdeki yüzleri tanımak için istatistiksel öğrenme tekniklerinin ilk kez pratikte kullanılmıştır (Örneğin Eigenface). 1990'ların sonlarına doğru, bilgisayar grafikleri ve bilgisayar görüşü alanları arasındaki etkileşimin artmasıyla önemli bir değişiklik meydana gelmiştir. Bu, görüntü tabanlı oluşturma, görüntü dönüştürme, görünüm enterpolasyonu, panoramik görüntü birleştirme ve erken ışık alanı oluşturmayı içeriyordu.[10] Son zamanlarda yapılan çalışmalar, makine öğrenimi teknikleri ve karmaşık optimizasyon çerçeveleri ile birlikte kullanılan özellik tabanlı yöntemlerin yeniden canlandığını gördü.[13][14] Derin Öğrenme tekniklerinin ilerlemesi, bilgisayarlı görü alanına daha fazla yenilik getirdi. Sınıflandırma, segmentasyon ve optik akış gibi çeşitli görevler için çeşitli karşılaştırmalı bilgisayarlı görü veri setlerinde derin öğrenme algoritmalarının doğruluğu önceki yöntemleri geride bırakmıştır. İlgili alanlar[değiştir | kaynağı değiştir] Fotoğrafta Nesne tespiti Katı hal fiziği[değiştir | kaynağı değiştir] Katı hal fiziği, bilgisayarlı görü ile yakından ilgili olan başka bir alandır. Çoğu bilgisayarlı görü sistemi, tipik olarak görünür veya kızılötesi ışık şeklinde olan elektromanyetik radyasyonu algılayan görüntü sensörleri ile çalışmaktadır. Sensörler, kuantum fiziği kullanılarak tasarlanmıştır. Işığın yüzeylerle etkileşime girdiği süreç fizik kurallar kullanılarak açıklanmaktadır. Fizik, çoğu görüntüleme sisteminin temel bir parçası olan optiğin davranışını açıklar. Gelişmiş görüntü sensörleri, görüntü oluşum sürecini tam olarak anlamak için kuantum mekaniğine bile ihtiyaç duymaktadır.[10] Ayrıca, fizikteki çeşitli ölçüm problemleri, örneğin sıvılarda hareket gibi bilgisayarlı görü kullanılarak ele alınabilmektedir. Sinir bilimi[değiştir | kaynağı değiştir] Önemli bir rol oynayan ikinci bir alan, sinir bilimi, özellikle biyolojik görü sistemi çalışmasıdır. Geçen yüzyılda, hem insanlarda hem de çeşitli hayvanlarda görsel uyaranların işlenmesi için çalışan gözler, nöronlar ve beyin yapıları üzerinde kapsamlı bir çalışma yapılmıştır. Bu, görme ile ilgili belirli görevleri çözmek için "gerçek" görüntü sistemlerinin nasıl çalıştığına dair kaba, ancak karmaşık bir açıklamaya yol açmıştır. Bu sonuçlar, yapay sistemlerin, biyolojik sistemlerden farklı karmaşıklık düzeylerinde işlenmesine yol açmıştır. Aynı zamanda davranışları taklit edecek şekilde tasarlandığı bilgisayarlı görü içinde bir alt alana yol açmıştır. Ayrıca, bilgisayarlı görü içinde geliştirilen öğrenmeye dayalı yöntemlerden bazıları (örneğin; sinir ağı, derin öğrenme tabanlı görüntü ve özellik analizi ve sınıflandırma) biyoloji geçmişine sahiptir. Bilgisayarlı görü araştırmalarının bazı türleri, biyolojik vizyon araştırmalarıyla yakından ilgilidir. Aslında, yapay zeka araştırmalarının birçok türünün insan bilincine yönelik araştırmalarla ve görsel bilgileri yorumlamak, entegre etmek ve kullanmak için depolanan bilginin kullanımıyla yakından bağlantılı olması gibi örnekler verilebilmektedir. Biyolojik görme alanı, insanlarda ve diğer hayvanlarda görsel algının arkasındaki fizyolojik süreçleri inceler ve modeller. Bilgisayarlı görü ise yapay görme sistemlerinin arkasında yazılım ve donanımda uygulanan süreçleri inceler ve açıklar. Biyolojik ve bilgisayarlı görü arasındaki disiplinler arası alışveriş her iki alan için de verimli olmaktadır.[15] Sinyal işleme[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayarlı görü ilgili bir başka alan da sinyal işlemedir. Tek değişkenli sinyallerin, tipik olarak zamansal sinyallerin işlenmesine yönelik birçok yöntem, bilgisayarlı görüde iki değişkenli sinyallerin veya çok değişkenli sinyallerin işlenmesine doğal bir şekilde genişletilebilmektedir. Bununla birlikte, görüntülerin özel doğası nedeniyle, tek değişkenli sinyallerin işlenmesinde karşılığı olmayan, bilgisayarlı görü içerisinde geliştirilen birçok yöntem vardır. Sinyalin çok boyutluluğuyla birlikte, sinyal işlemede bilgisayar görüşünün bir parçası olarak bir alt alanı tanımlanmaktadır. Robotik navigasyon[değiştir | kaynağı değiştir] Robot navigasyonu, robotik sistemlerin bir ortamda gezinmesi için otonom yol planlaması veya düşüncesiyle ilgilenmektedir.[16] İçlerinde gezinmek için bu ortamların ayrıntılı olarak anlaşılması gerekmektedir. Çevre hakkındaki bilgiler, bir görüntü sensörü görevi gören ve çevre ile robot hakkında üst düzey bilgi sağlayan bir bilgisayar görüntü sistemi tarafından sağlanabilir. Diğer alanlar[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayarlı görü ile ilgili yukarıda bahsedilen görüşlerin yanı sıra, ilgili araştırma konularının çoğu tamamen matematiksel bir bakış açısıyla da incelenebilmektedir. Örneğin, bilgisayarlı görüdeki birçok yöntem istatistiklere, optimizasyona veya geometriye dayanmaktadır. Son olarak, alanın önemli bir kısmı bilgisayar vizyonunun uygulama yönüne ayrılmıştır; çeşitli yazılım ve donanım kombinasyonlarında mevcut yöntemlerin nasıl gerçekleştirilebileceği veya çok fazla performans kaybetmeden işlem hızı kazanmak için bu yöntemlerin nasıl değiştirilebileceği gibi alanlarla da ilgilenmektedir. Bilgisayarlı görü ayrıca moda e-ticaretinde, envanter yönetiminde, patent araştırmasında, mobilyada ve güzellik endüstrisinde de kullanılmaktadır. Ayrımlar[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayarlı görü ile en yakından ilgili alanlar görüntü işleme, görüntü analizi ve makine görüsüdür. Bunların kapsadığı çeşitli teknikler ve uygulamalar arasında önemli bir benzerlik vardır. Bunun anlamı, bu alanlarda kullanılan ve geliştirilen temel tekniklerin benzer olduğunu, farklı isimlere sahip tek bir alan olduğu şeklinde yorumlanabilecek olduğunu ima etmektedir. Öte yandan, araştırma gruplarının, bilimsel dergilerin, konferansların ve şirketlerin kendilerini özellikle bu alanlardan birine ait olarak sunmaları veya pazarlamaları gerekli görünmektedir. Bu nedenle, her alanı diğerlerinden ayıran çeşitli nitelendirmeler olmuştur. Bilgisayar grafikleri, 3D modellerden görüntü verileri üretmektedir, bilgisayarlı görü genellikle görüntü verilerinden 3D modeller üretmektedir.[17] Örneğin artırılmış gerçeklikte keşfedildiği gibi, iki disiplinin bir kombinasyonuna doğru bir eğilim vardır. Aşağıdaki nitelendirmeler konuyla ilgili görünmektedir ancak evrensel olarak kabul edildiği gibi alınmamalıdır: Görüntü işleme ve görüntü analizi genellikle 2D görüntülere, bir görüntünün diğerine nasıl dönüştürüleceğine, örneğin kontrast geliştirme gibi piksel bazlı işlemler, kenar çıkarma veya gürültü giderme gibi yerel işlemler veya görüntüyü döndürme gibi geometrik dönüşümlere odaklanma eğilimindedir. Bu tanımlandırma, görüntü işlemenin veya analizinin, ne varsayımlar gerektirdiğini ne de görüntü içeriği hakkında yorumlar üretmediğini ima etmektedir. Bilgisayarlı görü, 2D görüntülerden 3D görüntü analizini içermektedir. Bu, bir veya birkaç görüntü üzerine yansıtılan 3D sahneyi analiz eder, örneğin; 3D sahne hakkındaki yapının veya diğer bilgilerin bir veya birkaç görüntüden nasıl yeniden yapılandırılacağı ifade etmektedir. Bilgisayarlı görü genellikle bir görüntüde tasvir edilen sahne hakkında az çok karmaşık varsayımlara dayanmaktadır. Makine görüsü, endüstriyel uygulamalarda görüntüleme tabanlı otomatik inceleme, süreç kontrolü ve robot rehberliği sağlamak için bir dizi teknolojiyi ve yöntemi uygulama sürecidir.[18] Makine görüsü, temel olarak üretimde, örneğin vizyon tabanlı robotlar ve görsel tabanlı inceleme, ölçüm veya toplama (çöp toplama gibi[19]) sistemleri gibi uygulamalara odaklanma eğilimindedir. Bu, görüntü sensörü teknolojilerinin ve kontrol teorisinin genellikle bir robotu kontrol etmek için görüntü verilerinin işlenmesi ile bütünleştirildiği sonucu çıkarılmaktadır. Ayrıca gerçek zamanlı işlemenin donanım ve yazılımdaki verimli uygulamalarla vurgulandığı anlamına gelmektedir. Aynı zamanda, aydınlatma gibi dış koşulların, makine görüşünde genel bilgisayarlı görüde olduğundan daha fazla kontrol edilebileceğini ve genellikle daha kontrollü olduğunu ifade etmektedir. Bu da farklı algoritmaların kullanılmasını sağlayabileceğini ima etmektedir. Öncelikle görüntü üretme sürecine odaklanan, ancak bazen görüntülerin işlenmesi ve analizi ile ilgilenen görüntüleme adı verilen bir alan da vardır. Örneğin, tıbbi görüntüleme, tıbbi uygulamalardaki görüntü verilerinin analizine yönelik önemli çalışmaları içermektedir. Son olarak, örüntü tanıma, temel olarak istatistiksel yaklaşımlara ve yapay sinir ağlarına dayanan, genel olarak sinyallerden bilgi çıkarmak için çeşitli yöntemler kullanan bir alandır.[20] Bu alanın önemli bir kısmı, bu yöntemlerin görüntü verilerine uygulanmasına ayrılmıştır. Uygulama alanları[değiştir | kaynağı değiştir] Nesne tanımlama Uygulamalar, üretim hattında hızla ilerleyen şişeleri inceleyen endüstriyel makine görme sistemleri gibi görevlerden, yapay zeka ve çevrelerindeki dünyayı kavrayabilen bilgisayarlar veya robotlar üzerine araştırmalara kadar uzanmaktadır. Bilgisayarlı görü ve makine görüsü alanları önemli ölçüde örtüşmektedir. Bilgisayarlı görü, birçok alanda kullanılan otomatik görüntü analizinin temel teknolojisini kapsamaktadır. Makine görüsü genellikle, endüstriyel uygulamalarda otomatik inceleme ve robot rehberliği sağlamak için otomatik görüntü analizini diğer yöntem ve teknolojilerle birleştirme sürecini ifade etmektedir. Pek çok bilgisayarlı görü uygulamasında, bilgisayarlar belirli bir görevi çözmek için önceden programlanmıştır, ancak öğrenmeye dayalı yöntemler artık giderek yaygınlaşmaktadır. Bilgisayarlı görü uygulamalarının örnekleri aşağıdakilere yönelik sistemleri içermektedir: 3B şekilleri öğrenmek, bilgisayarla görme alanında zor bir görev olmuştur. Derin öğrenme alanındaki son gelişmeler, araştırmacıların tek veya çoklu görünümden derinlik haritası veya siluetlerden sorunsuz ve verimli bir şekilde 3B şekilleri yeniden oluşturabilen ve üretebilen modeller oluşturmasını sağlamıştır.[21] Otomatik inceleme, örneğin imalat uygulamalarında; İnsanları tanımlama görevlerinde yardımcı olmak, örneğin bir tür tanımlama sistemi;[22] Kontrol süreçleri, örneğin bir endüstriyel robot; Olayları tespit etme, örneğin görsel izleme veya insan sayımı; Etkileşim, örneğin bilgisayar-insan etkileşimi için bir cihaza girdi olarak; Nesneleri veya ortamları modelleme, örneğin, tıbbi görüntü analizi veya topografik modelleme; Navigasyon, örneğin, otonom bir araç veya mobil robot yön bulma; Bilgilerin düzenlenmesi, örneğin görüntü veri tabanlarının ve görüntü dizilerinin indekslenmesi. Sağlık[değiştir | kaynağı değiştir] En önemli uygulama alanlarından biri, bir hastayı teşhis etmek için görüntü verilerinden bilgilerin çıkarılmasıyla bir sonuç elde eden tıbbi bilgisayarlı görü veya tıbbi görüntü işlemedir. Bunun bir örneği, tümörlerin veya diğer anormal değişikliklerin saptanmasıdır; organ boyutları, kan akışı vb. ölçümleri başka bir örnektir. Aynı zamanda yeni bilgiler sağlayarak tıbbi araştırmaları desteklemektedir: örneğin beynin yapısı veya tıbbi tedavilerin kalitesi hakkında. Tıbbi alandaki bilgisayarlı görü uygulamaları, örneğin gürültünün etkisini azaltmak için insanlar tarafından yorumlanan ultrasonik görüntüler veya X-ışını görüntüleri tarafından yorumlanan görüntülerin geliştirilmesini de içermektedir. Makine görüsü[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayarlı görüdeki ikinci bir uygulama alanı, makine görüsü olarak adlandırılan ve bir üretim sürecini desteklemek amacıyla bilginin çıkarıldığı endüstridir. Bir örnek vermek gerekir ise, kusurları bulmak için ayrıntıların veya nihai ürünlerin otomatik olarak incelendiği kalite kontrolüdür. Bir başka örnek, bir robot kol tarafından alınacak detayların konumunun ve yönünün ölçülmesidir. Optik ayırma adı verilen bir işlem olan, istenmeyen gıda maddelerini dökme malzemeden çıkarmak için tarımsal süreçte yoğun bir şekilde makine görüsü kullanılmaktadır.[23] Askerî[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayarlı görü kullanan bir insansız hava aracı. Askerî uygulamalar muhtemelen bilgisayarlı görünün en geniş alanlarından biridir. En belirgin örnekler, düşman askerlerinin veya araçlarının tespiti ve füze rehberliğidir. Füze güdümüne yönelik daha gelişmiş sistemler, füzeyi belirli bir hedef yerine bir bölgeye göndermekte ve yerel olarak elde edilen görüntü verilerine göre füze alana ulaştığında hedef seçimi yapılmaktadır. "Savaş alanı farkındalığı" gibi modern askeri kavramlar, görüntü sensörleri de dahil olmak üzere çeşitli sensörlerin, stratejik kararları desteklemek için kullanılabilecek bir savaş sahnesi hakkında zengin bir bilgi kümesi sağladığını ifade etmektedir. Bu durumda, verilerin otomatik olarak işlenmesi, karmaşıklığı azaltmak ve güvenilirliği artırmak için birden çok sensörden gelen bilgileri birleştirmek için kullanılır. Otonom araçlar[değiştir | kaynağı değiştir] Kara tabanlı vidasız bir araç örneği olan Curiosity adlı sanatçının Curiosity konsepti. Gezginin üstüne monte edilmiş stereo kameraya dikkat edin. Yeni uygulama alanlarından biri, su altı araçları, kara tabanlı araçları (tekerlekli, arabalı veya kamyonlu küçük robotlar), hava araçları ve insansız hava araçlarını (İHA) içeren otonom araçlardır. Özgürlük seviyesi, tamamen otonom (insansız) araçlardan, bilgisayar destekli sistemlerin çeşitli durumlarda bir sürücüyü veya pilotu desteklediği araçlara kadar uzanmaktadır. Tamamen otonom araçlar genellikle navigasyon için bilgisayarlı görüyü kullanır, örneğin; nerede olduğunu bilmek veya çevresinin bir haritasını oluşturmak ve engelleri tespit etmek için kullanılmaktadır. Ayrıca, orman yangınlarını arayan bir İHA gibi belirli göreve özgü olayları tespit etmek için de kullanılabilmektedir. Destekleyici sistemlere örnek olarak, arabalardaki engel uyarı sistemleri ve uçakların otonom inişi için sistemler verilebilmektedir. Birkaç otomobil üreticisi otomobillerin otonom sürüşü için sistemler gösterdiler, ancak bu teknoloji hala piyasaya sürülebilecek bir seviyeye ulaşılamamıştır. Gelişmiş füzelerden keşif görevleri veya füze rehberliği için İHA'lara kadar geniş askeri otonom araç örnekleri vardır. NASA'nın Curiosity ve CNSA'nın (China National Space Administration, Çin Ulusal Uzay İdaresi) Yutu-2 gezgini gibi bilgisayarlı görü kullanan otonom araçlarla uzay araştırmaları yapılmaktadır. Özgün görevleri[değiştir | kaynağı değiştir] Uygulama alanlarının her biri bir dizi bilgisayarlı görü görevi kullanır; çeşitli yöntemler kullanılarak çözülebilen az çok iyi tanımlanmış ölçüm problemleri veya işleme problemleri. Özgün bilgisayarlı görü görevlerinin bazı örnekleri aşağıda sunulmuştur. Bilgisayarlı görü görevleri, sayısal veya sembolik bilgiler, örneğin karar formlarında üretmek için dijital görüntüleri elde etme, işleme, analiz etme ve anlama ve gerçek dünyadan yüksek boyutlu verilerin çıkarılmasına yönelik yöntemleri içermektedir.[4][5] Bu bağlamda anlamak, görsel imgelerin (retinanın girdisi) diğer düşünce süreçleriyle ara yüz oluşturabilen ve uygun eylemi ortaya çıkarabilen dünyanın tanımlarına dönüştürülmesi anlamına gelmektedir. Bu görüntü anlayışı, geometri, fizik, istatistik ve öğrenme teorisi yardımıyla oluşturulan modeller kullanılarak görüntü verilerinden sembolik bilgilerin çözülmesi olarak görülebilmektedir.[7] Tanıma[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayarlı görü, görüntü işleme ve makine görüsündeki başlıca sorunlardan biri görüntü verilerinin belirli bir nesne, özellik veya etkinlik içerip içermediğini belirlemektir. Literatürde tanıma sorunu farklı şekillerde ele alınmıştır.[24] Nesne tanıma (nesne sınıflandırması da denir): Önceden belirlenmiş veya öğrenilmiş bir veya birkaç nesne veya nesne sınıfı, genellikle görüntüdeki 2D konumlarıyla veya sahnedeki 3D pozisyonlarıyla birlikte tanınabilmektedir. Blippar, Google Goggles ve LikeThat, bu işlevi gösteren bağımsız programlar sağlamaktadır. Kimlik: Bir nesnenin tek bir örneği tanınır. Örnekler arasında belirli bir kişinin yüzünün veya parmak izinin tanımlanması, el yazısı rakamların tanımlanması veya belirli bir aracın tanımlanması yer almaktadır. Tespit etme: Görüntü verileri belirli bir koşul için taranır. Örnekler arasında, tıbbi görüntülerde olası anormal hücrelerin veya dokuların tespiti veya bir aracın otomatik yol geçiş ücreti sisteminde tespit edilmesi yer almaktadır. Nispeten basit ve hızlı hesaplamalara dayanan tespit etme, bazen doğru bir yorumlama üretmek için daha hesaplama gerektiren tekniklerle daha fazla analiz edilebilen ilginç görüntü verilerinin daha küçük bölgelerini bulmak için kullanılmaktadır. Şu anda, bu tür görevler için en iyi algoritmalar evrişimli sinir ağlarına dayanmaktadır. Yeteneklerinin bir örneği, ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Yarışması'nda verilmiştir; Bu, yarışmada kullanılan milyonlarca görüntü ve 1000 nesne sınıfıyla nesne sınıflandırma ve tespitinde bir kriterdir.[14] ImageNet testlerinde evrişimli sinir ağlarının performansı artık insanlarınkine yakındır.[14] En iyi algoritmalar, bir çiçeğin gövdesindeki küçük bir karınca veya elinde bir tüyü tutan bir kişi gibi küçük veya ince nesnelerle hala uğraşmaktadır. Ayrıca, filtrelerle bozulmuş görüntülerle de sorun yaşamaktadır. Bilgisayarların aksine, bu tür görüntüler insanları nadiren rahatsız etmektedir. Bununla birlikte, insanlar başka konularda sorun yaşama eğilimindedir. Örneğin, nesneleri belirli bir köpek türü veya kuş türleri gibi ince taneli sınıflara ayırmada iyi değillerdir, oysa evrişimli sinir ağları bunu kolaylıkla halletmektedir. Aşağıdakiler gibi, tanımaya dayalı birkaç özel görev mevcuttur: İçeriğe dayalı görüntü alma: Belirli bir içeriğe sahip daha büyük bir görüntü kümesindeki tüm görüntüleri bulmaktadır. İçerik, örneğin bir hedef görüntüye göre benzerlik açısından veya metin girişi olarak verilen üst düzey arama kriterleri gibi farklı şekillerde belirtilebilmektedir. Halka açık yerlerde, alışveriş merkezlerinde, alışveriş merkezlerinde kişi sayma amaçlı bilgisayarla görme Poz tahmini: Kameraya göre belirli bir nesnenin konumunu veya yönünü tahmin edebilmektedir. Optik karakter tanıma: Genellikle metni düzenleme veya indekslemeye daha uygun bir formatta (örneğin ASCII) kodlamak amacıyla basılı veya el yazısı metnin görüntülerindeki karakterlerin tanımlanmasıdır. 2D kod okuma: Veri matrisi ve QR kodları gibi 2D kodların okumaktadır. Yüz tanıma Şekil Tanıma Teknolojisi: İnsanları nesnelerden ayıran teknolojidir. Hareket analizi[değiştir | kaynağı değiştir] Çeşitli görevleri vardır. Bir görüntü dizisinin, görüntüdeki veya 3D sahnedeki her noktada veya hatta görüntüleri üreten kameranın hızının bir tahminini üretmek için işlendiği hareket tahminiyle ilgilidir. Bu tür görevlerin örnekleri şunlardır: Egomotion: Kamera tarafından üretilen bir görüntü dizisinden kameranın 3D katı hareketini (döndürme ve öteleme) belirlemedir. Takip: Görüntü dizisindeki (genellikle) daha küçük bir dizi ilgi noktası veya nesnenin (örneğin araçlar, nesneler, insanlar veya diğer organizmalar[25]) hareketlerini takip etmektir. Bu, yüksek çalışan makinelerin çoğu bu şekilde izlenebildiği için geniş endüstri uygulamalarına sahiptir. Optik akış: Görüntüdeki her nokta için o noktanın görüntü düzlemine göre nasıl hareket ettiğini belirlemek için kullanılmaktadır. Bu hareket, hem ilgili 3D noktasının sahnede nasıl hareket ettiğinin hem de kameranın sahneye göre nasıl hareket ettiğinin bir sonucudur. Sahne yapılandırılması[değiştir | kaynağı değiştir] Bir sahnenin veya videonun bir veya (özgün olarak) daha fazla görüntüsü verildiğinde, sahne yeniden yapılandırması sahnenin 3D modelini hesaplamayı amaçlamaktadır. En basit durumda, model bir dizi 3D nokta olabilmektedir. Daha karmaşık yöntemler, eksiksiz bir 3D yüzey modeli üretebilmektedir. Hareket veya tarama gerektirmeyen 3D görüntülemenin ve ilgili işleme algoritmalarının ortaya çıkışı, bu alanda hızlı ilerlemeler sağlamaktadır. Izgara tabanlı 3D algılama, birden çok açıdan 3D görüntüler elde etmek için kullanılabilmektedir. Algoritmalar artık birden fazla 3D görüntüyü nokta bulutları ve 3D modeller halinde birleştirmek için kullanılabilmektedir.[26] Görüntü onarımı[değiştir | kaynağı değiştir] Görüntü onarımının amacı, görüntülerden gürültünün (sensör gürültüsü, hareket bulanıklığı vb.) giderilmesidir. Gürültünün giderilmesi için mümkün olan en basit yaklaşım, düşük geçişli filtreler veya medyan filtreler gibi çeşitli filtre türleridir. Daha karmaşık yöntemler, onları gürültüden ayırmak için yerel görüntü yapılarının nasıl göründüğüne dair bir model varsaymaktadır. Önce görüntü verilerinin çizgiler veya kenarlar gibi yerel görüntü yapıları açısından analiz edilmesi ve ardından analiz aşamasından gelen yerel bilgilere dayalı olarak filtrelemenin kontrol edilmesiyle, daha basit yaklaşımlara kıyasla genellikle daha iyi bir gürültü giderme seviyesi elde edilmektedir. Bu alandaki bir örnek de boyamadır (Fotoğraflarda veya videolarda renk değişimi yapılması). Sistem yöntemleri[değiştir | kaynağı değiştir] Bir bilgisayarlı görü sisteminin organizasyonu büyük ölçüde uygulamaya bağlıdır. Bazı sistemler, belirli bir ölçüm veya algılama problemini çözen bağımsız uygulamalardır. Bir bilgisayarla görme sisteminin özel uygulaması aynı zamanda işlevselliğinin önceden belirlenmiş olmasına veya çalışma sırasında bir kısmının öğrenilip değiştirilemeyeceğine de bağlıdır. Birçok işlev uygulamaya özgüdür. Bununla birlikte, birçok bilgisayarlı görü sisteminde bulunan tipik işlevler vardır. Görüntü edinme: Bir dijital görüntü, çeşitli ışığa duyarlı kameraların yanı sıra mesafe sensörleri, tomografi cihazları, radar, ultrasonik kameralar ve benzeri araçları içeren bir veya birkaç görüntü sensörü tarafından üretilmektedir. Sensör tipine bağlı olarak, ortaya çıkan görüntü verileri sıradan bir 2D görüntü, 3D hacim veya bir görüntü dizisidir. Piksel değerleri tipik olarak bir veya birkaç spektral banttaki (gri görüntüler veya renkli görüntüler) ışık yoğunluğuna karşılık gelir, ancak derinlik, sonik veya elektromanyetik dalgaların soğurulması veya yansıması veya nükleer manyetik rezonans gibi çeşitli fiziksel ölçülerle de ilgili olabilmektedir.[23] Ön işleme: Belirli bir bilgi parçasını çıkarmak için görüntü verilerine bir bilgisayarlı görü yöntemi uygulanmadan önce, yöntemin belirlediği belirli varsayımları karşıladığından emin olmak için genellikle verileri işlemek gerekmektedir. Örnekler: Görüntü koordinat sisteminin doğru olduğundan emin olmak için yeniden örnekleme. Sensör gürültüsünün yanlış bilgi vermemesini sağlamak için gürültü azaltma. İlgili bilgilerin tespit edilebilmesini sağlamak için karşıtlık geliştirme. Görüntü yapılarını yerel olarak uygun ölçeklerde geliştirmek için alan gösterimini ölçeklendirme. Özellik çıkarma: Çeşitli karmaşıklık düzeylerindeki görüntü özellikleri, görüntü verilerinden çıkarılır. Bu tür özelliklerin özgün örnekleri şunlardır: Çizgiler, kenarlar ve sırtlar. Köşeler, lekeler veya noktalar gibi yerelleştirilmiş ilgi noktaları. Daha karmaşık özellikler doku, şekil veya hareketle ilgili olabilmektedir. Algılama / bölümleme (segmentation): İşlemenin bir noktasında, görüntünün hangi görüntü noktalarının veya bölgelerinin daha sonraki işlemlerle ilgili olduğuna dair bir karar verilmektedir. Örnekler: Belirli bir ilgi noktası kümesinin seçilmesi. Belirli bir ilgi nesnesini içeren bir veya birden çok görüntü bölgesinin bölümlenmesi. Görüntünün ön plan, nesne grupları, tek nesneler veya göze çarpan nesne parçalarını içeren iç içe geçmiş sahne mimarisine bölünmesi,[27] görsel belirginlik ise genellikle uzamsal ve zamansal dikkat olarak uygulanması. Üst düzey işleme: Bu adımda, girdi tipik olarak küçük bir veri kümesidir, örneğin belirli bir nesneyi içerdiği varsayılan bir dizi nokta veya bir görüntü bölgesidir.[23] Örneğin aşağıdakilerle ilgilenir: Verilerin model tabanlı ve uygulamaya özgü varsayımları karşıladığının doğrulanması. Nesne duruşu veya nesne boyutu gibi uygulamaya özel parametrelerin tahmini. Görüntü tanıma - tespit edilen bir nesneyi farklı kategorilere ayırmak. Görüntü kaydı - aynı nesnenin iki farklı görünümünü karşılaştırmak ve birleştirmek. Karar verme: Başvuru için gerekli olan nihai kararın verilmesidir. Örneğin: Otomatik denetim uygulamalarında başarılı / başarısız. Tanıma uygulamalarında eşleşme / eşleşme yok. Görüntü anlama sistemleri[değiştir | kaynağı değiştir] Görüntü anlama sistemleri (Image-understanding systems: IUS) aşağıdaki gibi üç soyutlama düzeyi içermektedir: düşük düzey; kenarlar, doku öğeleri veya bölgeler gibi görüntü temel öğelerini içermektedir; orta seviye; sınırları, yüzeyleri ve hacimleri içermektedir. Yüksek seviye; nesneleri, sahneleri veya olayları içermektedir. Bu gereksinimlerin çoğu, tamamen daha fazla araştırma yapılması gereken konulardır. Bu seviyeler için IUS tasarımındaki temsil gereksinimleri şunlardır: Prototipik kavramların temsili, konsept organizasyonu, mekansal bilgi, zamansal bilgi, ölçekleme ve karşılaştırma ve farklılaştırma yoluyla açıklamadır. Çıkarım, şu anda bilinen gerçeklerden açıkça temsil edilmeyen yeni gerçekleri türetme sürecini ifade ederken; kontrol, işlemenin belirli bir aşamasında birçok çıkarım, arama ve eşleştirme tekniklerinden hangisinin uygulanması gerektiğini seçen süreci ifade etmektedir. IUS için çıkarım ve kontrol gereksinimleri şunlardır: Arama ve hipotez aktivasyonu, eşleştirme ve hipotez testi, beklentilerin oluşturulması ve kullanılması, dikkatin değişmesi ve odağı, inancın kesinliği ve gücü, çıkarım ve hedef tatminidir.[28] Kullanılan araçlar[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayarlı görü, birçok endüstri ve sektörde çok ihtiyaç duyulan devrimi getirdi. Bulut üzerinden hizmet olarak GPU, Makine Öğrenimi cihazları ve ML platformu gibi donanımlardaki gelişmeler, günümüzde bilgisayarla görmeyi daha etkileyici hale getirdi. Bu yazılım donanımlarından en çok kullanılan 6 tanesi ise:[29] OpenCV: Bu iyi bilinen kitaplıktır. Görüntü ve video işleme görevlerini yürütmek için temel stratejileri ve algoritmaları kapsayan çok platformlu bir yöntemdir. OpenCV işlevleri C++ ve Python dilleri ile çalışmaktadır. Tensorflow: Google tarafından geliştirilmiştir. TensorFlow 2.0, resimler, konuşma tanıma, nesne algılama, güçlendirilmiş öğrenme ve öneriler için önceden ayarlanmış ve hazırlanmış modellerin yürütülmesini sağlamaktadır. Matlab: Görüntü işleme uygulamaları yapmak için en iyi araçlardan bir tanesidir. Hızlı örneklemeye izin verdiği için araştırmalarda kullanılmaktadır. C++ dili ile karşılaştırıldığında çok sadedir ve sorun gidermeyi kolaylaştırmaktadır. CUDA: NVIDIA'nın bu aracı, paralel hesaplamanın temeli olarak kullanılmaktadır. CUDA, inanılmaz performans sunmak için GPU'ların gücünü kullanmaktadır. Araç kutusu, bir dizi görüntü, sinyal ve video işleme işlevini içeren NVIDIA Performance Primitives kitaplığını içermektedir. Theano: Bu Python tabanlı sayısal kitaplıktır. CPU veya GPU üzerinde çalışabilmektedir. Kanada'daki Montreal Üniversitesi'ndeki LISA grubu tarafından oluşturulmuştur. Araç, matematiksel ifadeleri kontrol etmek ve değerlendirmek için geliştirici bir derleyici olarak kullanılmaktadır. Keras: Farklı kitaplıkların en iyisini araçlarını birleştiren başka bir Python tabanlı derin öğrenme kitaplığıdır. TensorFlow, Theano ve CNTK'nın gücünü birleştirerek popülerlik kazanmıştır. TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML veya Theano üzerinde çalışabilmektedir. Keras genellikle derin sinir ağları ile hızlı sonuçlar çıkarmak için kullanılmaktadır Donanım[değiştir | kaynağı değiştir] LIDAR sensörlü bir 2020 model iPad Pro Pek çok tür bilgisayarlı görü sistemi vardır; ancak hepsi şu temel öğeleri içermektedir: bir güç kaynağı, en az bir görüntü edinme cihazı (kamera, ccd, vb.), bir işlemci ve kontrol ve iletişim kabloları veya bir tür kablosuz ara bağlantı mekanizması. Ek olarak, pratik bir görsel denetim sistemi ve sistemi izlemek için yazılımın yanı sıra bir ekran içermektedir. İç mekanlar için görüntü sistemleri, çoğu endüstriyel sistemde olduğu gibi, bir aydınlatma sistemi içerir ve kontrollü bir ortama yerleştirilebilmektedir. Ayrıca, tamamlanmış bir sistem, kamera destekleri, kablolar ve konektörler gibi birçok aksesuarı içermektedir. Çoğu bilgisayarlı görü sistemi, bir sahneyi saniyede en fazla 60 kare (genellikle çok daha yavaş) kare hızlarında pasif olarak görüntüleyen görünür ışık kameraları kullanılmaktadır. Birkaç bilgisayarlı görü sistemi, yapılandırılmış ışıklı 3D tarayıcılar, termografik kameralar, hiperspektral görüntüleyiciler, radar görüntüleme, lidar tarayıcılar, manyetik rezonans görüntüleri, yandan taramalı sonar gibi aktif aydınlatmalı veya görünür ışıktan başka bir şey veya her ikisine sahip görüntü toplama donanımını kullanmaktadır. Bu tür donanım, görünür ışıklı görüntüleri işlemek için kullanılan aynı bilgisayar görme algoritmaları kullanılarak daha sonra sıklıkla işlenen "görüntüleri" yakalamaktadır. Geleneksel yayın ve tüketici video sistemleri saniyede 30 kare hızında çalışırken, dijital sinyal işleme ve tüketici grafik donanımındaki gelişmeler, saniyede binlerce kare ile yüzlerce gerçek zamanlı sistemler için yüksek hızlı görüntü alma, işleme ve görüntülemeyi mümkün kılmıştır. Robotikteki uygulamalar için hızlı, gerçek zamanlı video sistemleri kritik öneme sahiptir ve genellikle belirli algoritmalar için gerekli olan işlemeyi basitleştirebilmiştir. Yüksek hızlı bir projektörle birleştirildiğinde, hızlı görüntü elde etme, 3D ölçümün ve özellik izlemenin gerçekleştirilmesine olanak tanımaktadır.[30] 2016 itibarıyla, görüntü işleme birimleri, bu roldeki CPU'ları ve grafik işleme birimlerini (GPU) tamamlamak için yeni bir işlemci sınıfı olarak ortaya çıkarmaktadır.[31] Geleceği[değiştir | kaynağı değiştir] Teknolojinin daha fazla araştırılması ve iyileştirilmesiyle, bilgisayarlı görünün geleceği için daha geniş bir işlev yelpazesi gerçekleştirdiğini gösterecektir. Yalnızca bilgisayarlı görü teknolojilerinin eğitilmesi daha kolay olmayacak, aynı zamanda görüntülerden şu anda olduğundan daha fazlasını ayırt edebilecektir. Bilgisayarlı görü, daha güçlü uygulamalar oluşturmak için diğer teknolojilerle veya diğer yapay zeka alt kümeleriyle birlikte kullanılabileceği anlamına gelmektedir. Örneğin, resim yazısı oluşturma uygulamaları, çevredeki nesneleri görme engelli kişiler için yorumlamak için doğal dil işleme ile birleştirilebilecektir. Aynı zamanda yapay genel zeka ve yapay süper zekanın geliştirilmesinde, onlara bilgiyi insan görsel sistemi kadar hatta daha iyi işleme yeteneği vererek hayati bir rol oynayacaktır.[32] Günümüzün teknoloji yetenekleri düşünüldüğünde, keşfedilmemiş kalan teknolojinin daha fazla faydası ve uygulaması olduğuna inanmak zor olabilmektedir. Bilgisayarlı görünün geleceği, bizim kadar insan olan yapay zeka sistemlerinin önünü açacaktır. Bununla birlikte, üstesinden gelinmesi gereken birkaç zorluk var, bunların en büyüğü yapay zekanın kara kutusunun gizemini çözmektir. Bunun nedeni, tıpkı diğer derin öğrenme uygulamaları gibi, işlevsel olarak etkili olmasına rağmen, iç işleyişi söz konusu olduğunda bu teknolojinin çözülemez olmasıdır.[32] Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Görsel gradyan Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] a b Ballard, Dana H. (1982). Computer vision. Christopher M. Brown. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall. ISBN 0-13-165316-4. OCLC 7978044. 5 Haziran 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mayıs 2021. a b Proceedings : 1996 CERN School of Computing : Egmond aan Zee, the Netherlands, 8 September-21 September 1996. C. E. Vandoni. Cenevre: CERN. 1996. ISBN 92-9083-095-6. OCLC 36583267. 19 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mayıs 2021. a b Sonka, Milan (2008). Image processing, analysis, and machine vision. 3rd ed. Vaclav Hlavac, Roger Boyle. Toronto: Thompson Learning. ISBN 0-495-08252-X. OCLC 123776599. 19 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mayıs 2021. a b Klette, Reinhard (2014). Concise computer vision : an introduction into theory and algorithms. Londra. ISBN 978-1-4471-6320-6. OCLC 869222487. 19 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mayıs 2021. a b Shapiro, Linda G. (2001). Computer vision. George C. Stockman. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. ISBN 0-13-030796-3. OCLC 45393572. 19 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mayıs 2021. Morris, Tim (2004). Computer vision and image processing. Basingstoke: Palgrave Macmillan. ISBN 0-333-99451-5. OCLC 52486158. 19 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mayıs 2021. a b Forsyth, David (2003). Computer vision : a modern approach. Jean Ponce. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall. ISBN 978-0-13-085198-7. OCLC 50100728. 19 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mayıs 2021. "What is computer vision?". web.archive.org. 16 Şubat 2017. 16 Şubat 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Mayıs 2021. "X Prize seeks Star Trek-style tricorder". Physics Today. 2012. doi:10.1063/pt.5.025816. ISSN 1945-0699. a b c d Szeliski, Richard (2011). Computer vision : algorithms and applications. Londra: Springer. ISBN 978-1-84882-934-3. OCLC 682910466. 19 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mayıs 2021. Boden, Margaret A. (2008). Mind as machine : a history of cognitive science. [1st paperback ed.] Oxford: Clarendon Press. ISBN 978-0-19-954316-8. OCLC 370242127. 19 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mayıs 2021. Kanade, Takeo (1987). Three-Dimensional Machine Vision. Boston, MA: Springer US. ISBN 978-1-4613-1981-8. OCLC 852791356. Machine learning in computer vision. Nicu Sebe. Dordrecht: Springer. 2005. ISBN 978-1-4020-3275-2. OCLC 262677676. a b c International Journal of Computer Vision. Springer Science and Business Media LLC. Steger, Carsten (2018). Machine vision algorithms and applications. 2nd, completely revised and enlarged Edition. Markus Ulrich, Christian Wiedemann, Wiley-VCH. Weinheim, Germany. ISBN 978-3-527-41365-2. OCLC 1006724129. Murray, D.; Jennings, C. "Stereo vision based mapping and navigation for mobile robots". Proceedings of International Conference on Robotics and Automation. IEEE. doi:10.1109/robot.1997.614387. ISBN 0-7803-3612-7. Soltani, Amir Arsalan; Huang, Haibin; Wu, Jiajun; Kulkarni, Tejas D.; Tenenbaum, Joshua B. (10 Temmuz 2017). "Synthesizing 3D Shapes via Modeling Multi-view Depth Maps and Silhouettes with Deep Generative Networks". 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE. doi:10.1109/cvpr.2017.269. ISBN 978-1-5386-0457-1. "Advances in computer vision help robots see". Physics Today. 2011. doi:10.1063/pt.5.025462. ISSN 1945-0699. Yoo, J.; Borselen, R.V.; Mubarak, M.S.; Tsingas, C. (2019). "Automated First Break Picking Method Using a Random Sample Consensus (RANSAC)". 81st EAGE Conference and Exhibition 2019. European Association of Geoscientists & Engineers. doi:10.3997/2214-4609.201901195. Chervyakov, N.I.; Lyakhov, P.A.; Deryabin, M.A.; Nagornov, N.N.; Valueva, M.V.; Valuev, G.V. (10 Eylül 2020). "Residue Number System-Based Solution for Reducing the Hardware Cost of a Convolutional Neural Network". Neurocomputing. 407: 439-453. doi:10.1016/j.neucom.2020.04.018. ISSN 0925-2312. Kaynak hatası: Geçersiz <ref> etiketi; 3DVAE isimli refler için metin sağlanmadı (Bkz: Kaynak gösterme) Zhou, Huan-Xiang (5 Kasım 2008). "The debut of PMC Biophysics". PMC Biophysics. 1 (1). doi:10.1186/1757-5036-1-1. ISSN 1757-5036. 6 Haziran 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mayıs 2021. a b c Davies, E. R. (2005). Machine vision : theory, algorithms, practicalities. 3rd ed. Amsterdam: Elsevier. ISBN 978-0-08-047324-6. OCLC 162571652. Auteur., Forsyth, David A.,. Computer vision : a modern approach. ISBN 978-1-292-01408-1. OCLC 1156470337. "Erratum". Methods in Ecology and Evolution. 9 (9): 2041-2041. 26 Temmuz 2018. doi:10.1111/2041-210x.13066. ISSN 2041-210X. Soltani, Amir Arsalan; Huang, Haibin; Wu, Jiajun; Kulkarni, Tejas D.; Tenenbaum, Joshua B. (1 Temmuz 2017). "Synthesizing 3D Shapes via Modeling Multi-view Depth Maps and Silhouettes with Deep Generative Networks". 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Honolulu, HI: IEEE: 2511-2519. doi:10.1109/CVPR.2017.269. ISBN 978-1-5386-0457-1. 23 Mayıs 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mayıs 2021. Maity, Abhishek (8 Şubat 2016). "Improvised Salient Object Detection and Manipulation". International Journal of Image, Graphics and Signal Processing. 8 (2): 53-60. doi:10.5815/ijigsp.2016.02.07. ISSN 2074-9074. Encyclopedia of artificial intelligence. 2nd ed. Stuart Charles Shapiro. New York: Wiley. 1992. ISBN 0-471-50307-X. OCLC 24589928. Jun 2020, TechnologyTechGig Correspondent | 22; Views: 1876, 01:41 PM |. "Top 6 Computer Vision tools and libraries for ML developers". TechGig. 24 Mayıs 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Mayıs 2021. Kagami, Shingo (1 Haziran 2010). "High-speed vision systems and projectors for real-time perception of the world". 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition - Workshops. IEEE. doi:10.1109/cvprw.2010.5543776. ISBN 978-1-4244-7029-7. Ionica, Mircea Horea; Gregg, David (1 Ocak 2015). "The Movidius Myriad Architecture's Potential for Scientific Computing". IEEE Micro. 35 (1): 6-14. doi:10.1109/mm.2015.4. ISSN 0272-1732. a b Joshi, Naveen. "The Present And Future Of Computer Vision". Forbes (İngilizce). 27 Haziran 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Mayıs 2021. Otorite kontrolü BNF: cb11976826n (data) LCCN: sh85029549 NKC: ph344057 NLI: 987007545617805171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bilgisayarlı_görü&oldid=32187460" sayfasından alınmıştır |
Bilgisayar bilimlerinde, evrimsel hesaplama; kullanılan algoritmaların türüne göre tanımlanabilen yapay zekanın bir alt alanıdır. Evrimsel algoritmalar olarak adlandırılan bu algoritmalar, Darwinci ilkeleri benimsemek üzerine kurulmuştur.[1] Evrimsel algoritmayı temsil eden bir şema. Evrimsel algoritmalar, evrimsel hesaplama alanının önemli kısmını oluşturur. Bu algoritmaların dayandığı en önemli fenomen rastgeleliliktir. Örneğin, çeşitli canlı toplulukları zaman içinde değişime uğramaktadır. Evrimsel yaklaşımla bu topluluklardan birey seçimi rastgele yapılmaktadır. Böylece yeni nesiller, rastgele seçilen bireylerden türemektedir. Bütün bu kabuller, aslında insanın bu seçimi matematiksel olarak modelleyememesinden kaynaklanmaktadır.Kısacası, rastgeleliğin gerçeklenebilmesi için önce bilgi eksikliğinin tespit edilmesi gerekir. Evrimsel algoritmalar da işte tam bu noktada devreye girmektedir ve bilinmeyen, verilerin eksik olduğu problemlerde çözüm yolu bulmak için kullanılırlar. Evrimsel algoritmalarının tamamı bir rastgele süreç üzerine kurulur ve kısıtlı bilgi bulunan problemlere çözüm ararlar. Kabaca, bu algoritmalar doğadaki değişimin bilgisayar algoritmalarına uygulanması olarak düşünülebilir. Evrimsel hesaplama, bir popülasyonda büyüme veya gelişme gibi tekrar eden ilerlemeyi kullanır. Ardından, bu popülasyon, arzulanan sonuca ulaşmak için paralel işlemler kullanılarak yönlendirmeli rastgele bir aramada ile seçilir. Bu tür süreçler genellikle biyolojik evrim mekanizmalarından etkilenerek yapılır. Evrimsel hesaplamanın, yüksek düzeyde optimize edilmiş süreçler ve verimli ağlar üretebilmesinden dolayı bilgisayar bilimlerinde birçok uygulaması vardır. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Hansen, N.; S. Kern (2004). "Evaluating the CMA Evolution Strategy on Multimodal Test Functions". Parallel Problem Solving from Nature - PPSN VIII. Springer. pp. 282–291. doi:10.1007/978-3-540-30217-9_29. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. Otorite kontrolü LCCN: sh95003989 NKC: ph643130 NLI: 987007546715505171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Evrimsel_hesaplama&oldid=31146191" sayfasından alınmıştır |
Bu maddede kaynak listesi bulunmasına karşın metin içi kaynakların yetersizliği nedeniyle bazı bilgilerin hangi kaynaktan alındığı belirsizdir. Lütfen kaynakları uygun biçimde metin içine yerleştirerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. (Şubat 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Bir Symbolics Lisp: uzman sistemler için eski bir örnek. Uzman sistemler, belirli bir uzmanlık alanında, gerçek kişilerden derlenen bilgileri temel alarak sebepten sonuca veya sonuçtan sebeplere ulaşabilen sistemlerdir.[1] 1970'lerde yapay zekâ alanındaki araştırmacılar tarafından geliştirilmiş ve ticari olarak 1980'lerde uygulanmaya başlanmıştır. Bu programlar, belirli bir problem hakkındaki bilgiyi çözümleyen, problemlere çözümler sağlayan, tasarımına bağlı olarak düzeltmeleri yapmak için bir iş dizisi öneren programlardır. Sistem çıkarım motoru kullanarak bilgi tabanı üzerinde çözümlemeler yaparak uzmanlık gerektiren soruları cevaplar. Özellikle tıp ve danışmanlık gibi hizmet sektörlerinde, uzman eksiğini giderme veya maliyetleri düşürmek amacıyla kullanılırlar. Uygulama Alanları[değiştir | kaynağı değiştir] Endüstri mühendisliği İş süreçleri Arıza tespit sistemleri Tıpta teşhis ve karar verme Finans Sigortacılık Konfigürasyon hazırlama Kütüphanecilik Sistem kontrolü gibi birçok uygulama alanı bulunmaktadır. Temel Bileşenleri[değiştir | kaynağı değiştir] Bir uzman sistem temelde üç bileşenden oluşur.[kaynak belirtilmeli] Kullanıcı Arayüzü Çıkarım Motoru Bilgi Tabanı Bilgi Girişi[değiştir | kaynağı değiştir] Uzman sisteme girilen bilgilerin uzman sistemin anlayacağı formatta girilmesi gereklidir. Bu işlem bir bilgi mühendisi tarafından gerçekleştirilir. Bilgi mühendisi genellikle uzman sistemin tasarlayıcısı olan sistem mühendisidir. Bilgi mühendisi, uzmandan veya uzmanlardan ve araştırma raporları, analiz raporları gibi çeşitli diğer kaynaklardan derlediği bilgileri, uzman sistemin anlayacağı formata çevirip uzman sisteme girer. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Aydın, Şamil Emre (2017). Yapay Zekâ Teknolojisi (Yapay Zekâların Dünü Bugünü Yarını). s. 13-14. 8 Ağustos 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Ağustos 2021. Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Uzman sistem sağlayıcılar 9 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNF: cb11966760b (data) GND: 4113491-6 LCCN: sh85046450 NDL: 00576312 NKC: ph120114 NLI: 987007562814005171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Uzman_sistemler&oldid=31984906" sayfasından alınmıştır |
Makine öğrenmesi veveri madenciliği Problemler Sınıflandırma Kümeleme Regresyon Anomali tespiti Association rules Pekiştirmeli öğrenme Yapılandırılmış tahmin Öznitelik mühendisliği Öznitelik öğrenmesi Öznitelik çıkarımı Online öğrenme Yarı-gözetimli öğrenme Gözetimsiz öğrenme Sıralama öğrenme Gramer Tümevarımı Gözetimli öğrenme Karar ağacı Birlik öğrenmesi k-YK Doğrusal regresyon Naive Bayes Sinir ağları Lojistik regresyon Relevance vector machine (RVM) Support vector machine (SVM) Rastgele orman Kümeleme BIRCH Hiyerarşik k-means Beklenti maksimizasyon DBSCAN OPTICS Mean-shift Boyut indirgeme Faktör analizi CCA ICA LDA NMF PCA t-SNE Yapılandırılmış tahmin Grafiksel modeller (Bayes ağları, CRF, HMM) Anomali tespiti k-NN Local outlier factor Sinir ağları Perseptron Otokodlayıcı Derin öğrenme RNN LSTM Kısıtlı Boltzmann makinesi SOM Kıvrımlı sinir ağları Pekiştirmeli öğrenme Q-Learning SARSA Temporal Difference (TD) Teori Bias-variance ikilemi Hesaplamalı öğrenme teorisi Empirik risk minimizasyonu Occam learning PAC learning İstatistiki öğrenme teorisi VC theory Konferanslar ve dergiler NIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG gtd Makale serisidirYapay zekâ Gelişim süreci Akıl yürütme Bilgisayarlı görü Doğal dil işleme Genel oyun oynama Yapay genel zekâ Makine öğrenimi Planlama Robotik Yapay zekâ Yapay hayal gücü Yaklaşımlar Bayes ağı Derin öğrenme Evrimsel algoritma Sembolik Felsefe Çince odası Dost canlısı yapay zekâ Kontrol sorunu/Ele geçirme Etik Turing testi Varoluşsal risk Tarihçe Gelişim süreci Yapay zekâ kışı Teknoloji Programlama dilleri Projeler Uygulamalar Sözlük Sözlük gtd Makine öğrenimi (ML), veriden öğrenebilen ve görünmeyen verilere genelleştirebilen ve dolayısıyla açık talimatlar olmadan görevleri yerine getirebilen istatistiksel algoritmaların geliştirilmesi ve incelenmesiyle ilgilenen, yapay zekâda akademik bir disiplindir.[1] Son zamanlarda yapay sinir ağları, performans açısından önceki birçok yaklaşımı geride bırakmayı başardı.[2][3] Makine öğrenimi yaklaşımları, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü, konuşma tanıma, e-posta filtreleme, tarım ve tıp dahil olmak üzere birçok alana uygulanmıştır.[4][5] ML, iş sorunlarına yönelik uygulamasında tahmine dayalı analitik denir. Makine öğreniminin tümü istatistiksel temelli olmasa da, hesaplamalı istatistiksel yöntemlerinin önemli bir kaynağıdır. ML'nin matematiksel temelleri matematiksel optimizasyon (matematiksel programlama) yöntemleriyle sağlanır. Veri madenciliği, gözetimsiz öğrenme yoluyla keşifsel veri analizine (EDA) odaklanan ilgili (paralel) bir bilim dalıdır.[7][8] Teorik bir bakış açısından bakıldığında, muhtemelen yüksek olasılıklı doğru (PAC) öğrenme, makine öğrenimini tanımlamak için bir çerçeve sağlar. Makine öğrenimi araştırmalarının odaklandığı konu bilgisayarlara karmaşık örüntüleri algılama ve veriye dayalı akılcı kararlar verebilme becerisi kazandırmaktır. Bu, makine öğreniminin istatistik, olasılık kuramı, veri madenciliği, örüntü tanıma, yapay zekâ, uyarlamalı denetim ve kuramsal bilgisayar bilimi gibi alanlarla yakından ilintili olduğunu gösterir. Özet[değiştir | kaynağı değiştir] Makine öğrenimi, bilgisayarların, açıkça programlanmadan görevleri nasıl yerine getirebileceklerini keşfetmelerini içerir. Belirli görevleri yerine getirmeleri için sağlanan verilerden öğrenen bilgisayarları kapsar. Bilgisayarlara atanan basit görevler için, makineye eldeki sorunu çözmek için gereken tüm adımları nasıl uygulayacağını bildiren algoritmalar programlamak mümkündür; bilgisayar tarafında öğrenmeye gerek yoktur. Daha gelişmiş görevlerde insan için gerekli algoritmaları elle yapmak zor olabilir. Uygulamada, insan programcıların gerekli her adımı belirlemesinden ziyade, makinenin kendi algoritmasını geliştirmesine yardımcı olmak daha etkili olabilir.[9] Makine öğrenimi disiplini, bilgisayarlara tam olarak tatmin edici bir algoritmanın bulunmadığı görevleri gerçekleştirmeyi öğretmek için çeşitli yaklaşımlar kullanır. Çok sayıda olası yanıtın olduğu durumlarda, doğru yanıtlardan bazılarını geçerli olarak etiketlemek bir yaklaşımdır. Bu, daha sonra bilgisayarın doğru yanıtları bulmak için kullandığı algoritmayı/algoritmaları geliştirmede eğitim verisi olarak kullanılabilir. Örneğin, sayısal karakter tanıma görevinde sistemi eğitmek için el yazısıyla yazılmış rakamların MNIST veri kümesi sıklıkla kullanılır.[9] Tarihçe[değiştir | kaynağı değiştir] Makine öğrenimi terimi 1959'da bilgisayar oyunları ve yapay zeka alanında öncü ve IBM çalışanı olan Amerikalı Arthur Samuel tarafından icat edildi.[10][11] 1960'larda makine öğrenimi araştırmasının temsili bir kitabı, Nilsson'un Öğrenme Makineleri hakkındaki kitabıydı ve çoğunlukla örüntü sınıflandırması için makine öğrenimi ile ilgiliydi.[12] Model tanıma ile ilgili ilgi, 1973'te Duda ve Hart tarafından tanımlandığı gibi 1970'lerde de devam etti.[13] 1981'de, bir sinir ağı 'nın bilgisayar terminalinden 40 karakteri (26 harf, 10 rakam ve 4 özel sembol) tanımayı öğrenmesi için öğretme stratejilerinin kullanımına ilişkin bir rapor verildi.[14] Tom M. Mitchell, makine öğrenimi alanında incelenen algoritmaların geniş ölçüde alıntılanan daha resmi bir tanımını yaptı: "Bir bilgisayar programının performans ölçüsü "P" ve bazı "T" görev sınıflarıyla ilgili olarak "T" görevlerindeki performansı "E" deneyimiyle iyileşiyorsa "P" ile ölçüldüğü gibi E deneyiminden öğrendiği söylenir.[15] Makine öğreniminin söz konusu olduğu görevlerin bu tanımı, alanı bilişsel terimlerle tanımlamak yerine temelde operasyonel tanım sunar. Bu, Alan Turing'in "Computing Machinery and Intelligence" adlı makalesinde "Makineler düşünebilir mi?" "Makineler bizim (düşünen varlıklar olarak) yapabildiğimizi yapabilir mi?" sorusuyla değiştirilir.[16] Günümüzün modern makine öğreniminin iki amacı vardır, biri verileri geliştirilen modellere göre sınıflandırmak, diğer amaç ise bu modellere dayalı olarak gelecekteki sonuçlar için tahminler yapmaktır. Verileri sınıflandırmaya özgü varsayımsal bir algoritma, kanserli benleri sınıflandırmada onu eğitmek için denetimli öğrenmeyle birleştirilen mollerin bilgisayar görüşü kullanabilir. Hal böyle olunca, hisse senedi ticareti için makine öğrenme algoritması, tüccara gelecekteki olası tahminler hakkında bilgi verebilir.[17] Diğer alanlarla ilişkiler[değiştir | kaynağı değiştir] Yapay zeka[değiştir | kaynağı değiştir] Yapay Zekanın (AI) alt alanı olarak Makine Öğrenimi[18] Yapay Zekanın alt alanı olarak Makine Öğreniminin bir parçası veya Makine Öğreniminin alt alanı olarak YZ'nin bir parçası[19] Bilimsel bir çaba olarak makine öğrenimi, yapay zeka arayışından doğdu. Yapay zekanın akademik disiplin olarak ilk günlerinde bazı araştırmacılar makinelerin verilerden öğrenmesini sağlamakla ilgileniyordu. Soruna çeşitli sembolik yöntemlerle ve daha sonra "sinir ağları" denilen yöntemlerle yaklaşmaya çalıştılar; bunlar çoğunlukla perceptronlar ve diğer modellerdi daha sonra istatistiklerin genelleştirilmiş doğrusal modellerin yeniden icatları oldukları anlaşıldı.[20] Olasılık muhakeme de özellikle otomatik tıbbi tanı için kullanıldı.[21]:488 Ancak, mantıksal, bilgiye dayalı yaklaşım üzerindeki artan vurgu, yapay zeka ile makine öğrenimi arasında bir sürtüşmeye neden oldu. Olasılıklı sistemler, veri toplama ve gösteriminin teorik ve pratik problemleriyle boğuşuyordu.[21]:488 1980 yılına gelindiğinde, uzman sistemler yapay zekaya hâkim oldu ve istatistik gözden düştü.[22] Sembolik/bilgiye dayalı öğrenme üzerine çalışmalar AI içinde devam etti ve endüktif mantık programlama'ya yol açtı ancak daha istatistiksel araştırma hattı artık örüntü tanıma da ve bilgi erişimdeydi.[21]:708–710; 755 Sinir ağları araştırması, yapay zeka ve bilgisayar bilimi tarafından aynı zamanlarda terk edildi. Bu çizgi de diğer disiplinlerden John Hopfield, Rumelhart ve Hinton‘i içeren araştırmacılar tarafından AI/CS alanının dışında "bağlantısallık" olarak devam ettirildi. Ana başarıları, 1980'lerin ortasında geri yayılımın yeniden buluşuyla ortaya çıktı.[21]:25 Ayrı bir alan olarak yeniden düzenlenen makine öğrenimi (ML), 1990'larda gelişmeye başladı. Alan, amacını yapay zeka elde etmekten ziyade pratik nitelikteki çözülebilir problemlerle mücadele etmek olarak değiştirdi. Odağı, AI'dan miras aldığı sembolik yaklaşımlar'dan, istatistik ve olasılık teorisi’nden ödünç alınan yöntem ve modellere kaydırdı.[22] 2020 itibarıyla birçok kaynak, makine öğreniminin yapay zekanın bir alt alanı olmaya devam ettiğini iddiasını sürdürüyor.[18][23][24] Ana anlaşmazlık, tüm makine öğreniminin Yapay zeka(YZ)'nın (AI) bir parçası olup olmadığıdır çünkü bu, makine öğrenimini kullanan herhangi birinin YZ kullandığını iddia edebileceği anlamına gelir. Diğerlerinin görüşü, tüm makine öğreniminin yapay zekanın bir parçası olmadığıdır[25][26][27] ki burada, makine öğreniminin yalnızca 'akıllı' bir alt kümesi YZ'nin bir parçasıdır.[28] Makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki farkın ne olduğu sorusu, "The Book of Why" adlı kitabında Judea Pearl tarafından yanıtlanır.[29] Buna göre, makine öğrenimi pasif gözlemlere dayanarak öğrenir ve tahmin eder, oysa AI, hedeflerine başarılı bir şekilde ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri öğrenmek ve gerçekleştirmek için çevre ile etkileşime giren aracı ifade eder.[32] Veri sıkıştırma[değiştir | kaynağı değiştir] Makine öğrenimi ile sıkıştırma arasında yakın bir bağlantı vardır. Tüm geçmişi göz önüne alındığında bir dizinin sonsal olasılıklarını tahmin eden bir sistem, optimum veri sıkıştırması için (çıkış dağılımında aritmetik kodlama kullanılarak) kullanılabilir. Tersine, tahmin için en uygun sıkıştırıcı (önceki geçmiş göz önüne alındığında en iyi sıkıştıran sembolü bularak) kullanılabilir. Bu eşdeğerlik, veri sıkıştırmanın "genel zeka" için ölçüt olarak kullanılmasının gerekçesi olarak kullanılmıştır.[33][34][35] Alternatif bir görünüm, sıkıştırma algoritmalarının dizeleri örtülü özellik alanı vektörlerine örtülü olarak eşlediğini gösterebilir ve sıkıştırmaya dayalı benzerlik ölçümleri, bu özellik alanlarındaki benzerliği hesaplar. Her sıkıştırıcı C(.) için ilişkili bir vektör uzayı ℵ tanımlarız, öyle ki C(.), ||~x|| vektör normuna karşılık gelen giriş dizesi x'i eşler. Tüm sıkıştırma algoritmalarının altında yatan özellik uzaylarının kapsamlı incelemesi uzay nedeniyle engellenir; bunun yerine, özellik vektörleri üç temsili kayıpsız sıkıştırma yöntemini yani LZW, LZ77 ve PPM'yi incelemeyi seçer.[36] Hutter Ödülü'nde daha doğrudan açıklanan bir bağlantı olan AIXI teorisine göre, x'in mümkün olan en iyi sıkıştırılması, x'i üreten mümkün olan en küçük yazılımdır. Örneğin, bu modelde bir zip dosyasının sıkıştırılmış boyutu hem zip dosyasını hem de zip açma yazılımını içerir. Çünkü her ikisi olmadan zip dosyasını açamazsınız ancak daha da küçük birleştirilmiş bir form olabilir. Yapay zeka destekli ses/video sıkıştırma yazılımı örnekleri olarak VP9, NVIDIA Maxine, AIVC, AccMPEG sayılabilir.[37] Yapay zeka destekli görüntü sıkıştırma gerçekleştirebilen yazılımına OpenCV, TensorFlow, MATLAB'ın Image Processing Toolbox (IPT) ve High-Fidelity Generative Image Compression örnek olarak verilebilir.[38] Denetimsiz makine öğreniminde, benzer veri noktalarını kümeler halinde gruplandırarak verileri sıkıştırmak için k-ortalama kümelemesi kullanılabilir. Bu teknik, önceden tanımlanmış etiketlerin bulunmadığı kapsamlı veri kümelerinin işlenmesini basitleştirir ve görüntü sıkıştırma gibi alanlarda çok kullanılır.[39] Geniş dil modelleri aynı zamanda kayıpsız veri sıkıştırma özelliğiklidir.[40] Veri madenciliği[değiştir | kaynağı değiştir] Makine öğrenimi ve veri madenciliği sıklıkla aynı yöntemleri kullanır ve önemli ölçüde örtüşür, ancak makine öğrenimi, eğitim verilerinden öğrenilen bilinen özelliklere dayalı olarak tahmine odaklanırken, veri madenciliği verilerdeki (daha önce) bilinmeyen özelliklerin keşfedilmesine odaklanır (bu, veritabanlarında bilgi keşfinin analiz adımıdır). Veri madenciliği farklı amaçlarla birçok makine öğrenimi yöntemini kullanır. Öte yandan makine öğrenimi, "denetimsiz öğrenme" olarak veya öğrenen doğruluğunu artırmak için bir ön işleme adımı olarak veri madenciliği yöntemlerini de kullanır. Bu iki araştırma topluluğu (çoğunlukla ayrı konferansları ve ayrı dergileri olan, ECML PKDD önemli bir istisnadır) arasındaki kafa karışıklığının büyük kısmı, birlikte çalıştıkları temel varsayımlardan kaynaklanmaktadır: Makine öğreniminde performans genellikle bilinen bilgiyi yeniden üretme becerisine göre değerlendirilirken, bilgi keşfi ve veri madenciliği (KDD)'de temel görev önceden bilinmeyen bilginin keşfidir. Bilinen bilgilere göre değerlendirildiğinde, bilgi verilmeyen (denetlenmeyen) bir yöntem, diğer denetlenen yöntemlere göre kolayca daha iyi performans gösterecektir, oysa tipik bir KDD görevinde, eğitim verilerinin mevcut olmaması nedeniyle denetlenen yöntemler kullanılamaz. Makine öğreniminin optimizasyonla da yakın bağları vardır: birçok öğrenme problemi, eğitim set örneklerinde bazı kayıp fonksiyonların en aza indirilmesi olarak formülleştirilir. Kayıp fonksiyonları, eğitilen modelin tahminleri ile gerçek problem örnekleri arasındaki tutarsızlığı ifade eder (örneğin, sınıflandırmada örneklere bir etiket atamak istenir ve modeller, bir dizi örnek için önceden atanmış etiketleri doğru şekilde tahmin edecek şekilde eğitilir).[41] Genelleme[değiştir | kaynağı değiştir] Optimizasyon ve makine öğrenimi arasındaki fark, genelleştirme hedefinden kaynaklanır: Optimizasyon algoritmaları bir eğitim setindeki kaybı en aza indirebilirken, makine öğrenimi, görünmeyen örneklerdeki kaybı en aza indirmekle ilgilenir. Çeşitli öğrenme algoritmalarının genelleştirilmesinin karakterize edilmesi, özellikle derin öğrenme algoritmaları için güncel araştırmaların aktif bir konusudur. İstatistik[değiştir | kaynağı değiştir] Makine öğrenimi ve istatistik, yöntemler açısından birbiriyle yakından ilişkili alanlardır ancak temel hedefleri bakımından farklıdır: istatistik bir örnekten nüfus çıkarımları yaparken, makine öğrenimi genelleştirilebilir tahmin kalıpları bulur.[42] Michael I. Jordan'a göre, metodolojik ilkelerden teorik araçlara kadar makine öğrenimi fikirlerinin istatistik alanında uzun bir geçmişi vardır .[43] Ayrıca genel alanı adlandırmak için veri bilimi terimini yer tutucu olarak önerdi.[43] Geleneksel istatistiksel analizler, çalışma veri seti için en uygun modelin önsel seçimini gerektirir. Ayrıca analize yalnızca önceki deneyimlere dayanan önemli veya teorik olarak ilgili değişkenler dahil edilir. Bunun aksine, makine öğrenimi önceden yapılandırılmış bir model üzerine kurulmamıştır; bunun yerine veriler, altta yatan kalıpları tespit ederek modeli şekillendirir. Modeli eğitmek için ne kadar çok değişken (girdi) kullanılırsa nihai model o kadar doğru olur.[44] Leo Breiman iki istatistiksel modelleme paradigmasını birbirinden ayırdı: veri modeli ve algoritmik model,[45]; burada "algoritmik model", Rastgele orman gibi az çok makine öğrenimi algoritmaları anlamına gelir. Bazı istatistikçiler, makine öğreniminden yöntemleri benimseyerek istatistiksel öğrenme adını verdikleri birleşik bir alana yol açtılar.[46] İstatistiksel fizik[değiştir | kaynağı değiştir] Düzensiz sistemlerin köklü fiziğinden türetilen analitik ve hesaplamalı teknikler, örneğin derin sinir ağ'larının ağırlık uzayını analiz etmek için makine öğrenimi de dahil olmak üzere büyük ölçekli sorunlara genişletilebilir.[47] İstatistiksel fizik bu nedenle tıbbi teşhis alanında da uygulama alanları bulmaktadır.[48] Teori[değiştir | kaynağı değiştir] Bir öğrencinin temel amacı, deneyiminden genelleme yapmaktır.[6][49] Bu bağlamda genelleme, öğrenen bir makinenin, bir öğrenme veri kümesini deneyimledikten sonra yeni, görülmemiş örnekler/görevler üzerinde doğru bir şekilde performans gösterme yeteneğidir. Eğitim örnekleri, genel olarak bilinmeyen bazı olasılık dağılımlarından gelir (oluşma uzayını temsil ettiği kabul edilir) ve öğrencinin, yeni durumlarda yeterince doğru tahminler üretmesini sağlayan bu alan hakkında genel bir model oluşturması gerekir. Bu bağlamda genelleme, öğrenen bir makinenin, bir öğrenme veri kümesini deneyimledikten sonra yeni, görülmemiş örnekler/görevler üzerinde doğru şekilde performans gösterme yeteneğidir. Eğitim örnekleri, genel olarak bilinmeyen bazı olasılık dağılımlarından gelir (oluşma uzayını temsil ettiği kabul edilir) ve öğrencinin, yeni durumlarda yeterince doğru tahminler üretmesini sağlayan bu alan hakkında genel bir model oluşturması gerekir. Makine öğrenimi algoritmalarının ve performanslarının hesaplamalı analizi, Yüksek Olasılıklı Doğru Öğrenme (PAC) modeli aracılığıyla hesaplamalı öğrenme teorisi olarak bilinen teorik bilgisayar biliminin bir dalıdır. Eğitim kümeleri sınırlı olduğundan ve gelecek belirsiz olduğundan, öğrenme teorisi genellikle algoritmaların performansına dair garanti vermez. Bunun yerine performansa ilişkin olasılıksal sınırlar oldukça yaygındır. Önyargı-varyans ayrıştırması, genelleme hatasını ölçmenin bir yoludur. Genelleme bağlamında en iyi performansı elde etmek için hipotezin karmaşıklığı, verilerin altında yatan işlevin karmaşıklığıyla eşleşmelidir. Hipotezin fonksiyondan daha az karmaşık olması durumunda model, verilere gereğinden az uyum sağlamıştır. Yanıt olarak modelin karmaşıklığı artarsa eğitim hatası azalır. Ancak hipotez çok karmaşıksa, model aşırı uyumdan etkilenir ve genelleme daha zayıf olur.[50] Performans sınırlarına ek olarak, öğrenme teorisyenleri öğrenmenin zaman karmaşıklığını ve fizibilitesini de inceler. Hesaplamalı öğrenme teorisinde, bir hesaplamanın polinom zamanında yapılması mümkünse mümkün olduğu kabul edilir. İki tür zaman karmaşıklık sonucu vardır: Pozitif sonuçlar, belirli bir fonksiyon sınıfının polinom zamanda öğrenilebileceğini gösterir. Negatif sonuçlar bazı sınıfların polinom zamanında öğrenilemeyeceğini göstermektedir. Uygulamalar[değiştir | kaynağı değiştir] Makine öğreniminin başlıca uygulamaları makine algılaması, bilgisayarlı görme, doğal dil işleme, sözdizimsel örüntü tanıma, arama motorları, tıbbi tanı, biyoinformatik, beyin-makine arayüzleri ve kiminformatik, kredi kartı dolandırıcılığı denetimi, borsa çözümlemesi, DNA dizilerinin sınıflandırılması, konuşma ve elyazısı tanıma, bilgisayarlı görmede nesne tanıma, oyun oynama, yazılım mühendisliği, uyarlamalı web siteleri ve robot gezisidir. İnsan etkileşimi[değiştir | kaynağı değiştir] Makine öğrenimi sistemlerinin bir bölümü insan sezgisine olan gereksinimi tümüyle ortadan kaldırmaya çalışırken bazıları insan ve makine arasında işbirliğine dayalı bir yaklaşım benimsemektedir. Ne var ki, sistemi tasarlayan kişinin verinin kodlanma biçimi üzerinde tümüyle egemen oluşu insan sezgisinin tümüyle ortadan kaldırılmasını olanaksızlaştırmaktadır. Makine öğrenimi deneysel yöntemin otomatikleştirilmesi çabası olarak görülmektedir.[kaynak belirtilmeli] Bazı istatistiksel makine öğrenimi araştırmacıları Bayes istatistiği çerçevesi kapsamında kullanılabilen yöntemler geliştirmektedirler. Öğrenme yaklaşımları[değiştir | kaynağı değiştir] Makine öğrenimi algoritmaları hedeflenen sonuca göre birkaç sınıfa ayrılabilmektedir:[51] Gözetimli öğrenme - Girdileri hedef çıktılara eşleyen bir işlev üretir. Gözetimsiz öğrenme - Bir girdi kümesi modeller. Pekiştirmeli öğrenme - Dünya algısına dayalı bir öğrenme biçimi. Her eylem ortamda bir etki oluşturmakta ve ortam, öğrenme algoritmasına yol gösteren ödüller biçiminde dönütler vermektedir. Yarı gözetimli öğrenme - Uygun işlev ya da sınıflandırıcılar oluşturmak için etiketli ve etiketsiz örnekleri birlikte ele alır. Öğrenmeyi öğrenme - Önceki deneyimlerden yararlanır.[kaynak belirtilmeli] Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Yapay sinir ağları Veri madenciliği Bulanık mantık Naive Bayes sınıflandırıcı Bayes ağları Genetik programlama Tümevarımsal mantık programlama Örüntü tanıma Özellik çıkarımı Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] The definition "without being explicitly programmed" is often attributed to Arthur Samuel, who coined the term "machine learning" in 1959, but the phrase is not found verbatim in this publication, and may be a paraphrase that appeared later. Confer "Paraphrasing Arthur Samuel (1959), the question is: How can computers learn to solve problems without being explicitly programmed?" in Koza, John R.; Bennett, Forrest H.; Andre, David; Keane, Martin A. (1996). "Automated Design of Both the Topology and Sizing of Analog Electrical Circuits Using Genetic Programming". Artificial Intelligence in Design '96. Artificial Intelligence in Design '96 (İngilizce). Springer, Dordrecht. ss. 151-170. doi:10.1007/978-94-009-0279-4_9. ISBN 978-94-010-6610-5. "What is Machine Learning?". IBM (İngilizce). 27 Aralık 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Haziran 2023. Zhou, Victor (20 Aralık 2019). "Machine Learning for Beginners: An Introduction to Neural Networks". Medium (İngilizce). 9 Mart 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Ağustos 2021. Hu, Junyan; Niu, Hanlin; Carrasco, Joaquin; Lennox, Barry; Arvin, Farshad (2020). "Voronoi-Based Multi-Robot Autonomous Exploration in Unknown Environments via Deep Reinforcement Learning". IEEE Transactions on Vehicular Technology. 69 (12): 14413-14423. doi:10.1109/tvt.2020.3034800. ISSN 0018-9545. Yoosefzadeh-Najafabadi, Mohsen; Hugh, Earl; Tulpan, Dan; Sulik, John; Eskandari, Milad (2021). "Application of Machine Learning Algorithms in Plant Breeding: Predicting Yield From Hyperspectral Reflectance in Soybean?". Front. Plant Sci. 11: 624273. doi:10.3389/fpls.2020.624273. PMC 7835636 $2. PMID 33510761. a b Bishop, C. M. (2006), Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, ISBN 978-0-387-31073-2 Machine learning and pattern recognition "can be viewed as two facets of the same field".[6]:vii Friedman, Jerome H. (1998). "Data Mining and Statistics: What's the connection?". Computing Science and Statistics. 29 (1): 3-9. a b Ethem Alpaydin (2020). Introduction to Machine Learning (Fourth bas.). MIT. ss. xix, 1-3, 13-18. ISBN 978-0262043793. Samuel, Arthur (1959). "Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers". IBM Journal of Research and Development. 3 (3): 210-229. CiteSeerX 10.1.1.368.2254 $2. doi:10.1147/rd.33.0210. R. Kohavi and F. Provost, "Glossary of terms," Machine Learning, vol. 30, no. 2–3, pp. 271–274, 1998. Nilsson N. Learning Machines, McGraw Hill, 1965. Duda, R., Hart P. Pattern Recognition and Scene Analysis, Wiley Interscience, 1973 S. Bozinovski "Teaching space: A representation concept for adaptive pattern classification" COINS Technical Report No. 81-28, Computer and Information Science Department, University of Massachusetts at Amherst, MA, 1981. https://web.cs.umass.edu/publication/docs/1981/UM-CS-1981-028.pdf 25 Şubat 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill. ss. 2. ISBN 978-0-07-042807-2. Harnad, Stevan (2008), "The Annotation Game: On Turing (1950) on Computing, Machinery, and Intelligence", Epstein, Robert; Peters, Grace (Ed.), The Turing Test Sourcebook: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer, Kluwer, ss. 23-66, ISBN 9781402067082 "Introduction to AI Part 1". Edzion (İngilizce). 8 Aralık 2020. 18 Şubat 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Aralık 2020. a b "AN EMPIRICAL SCIENCE RESEARCH ON BIOINFORMATICS IN MACHINE LEARNING – Journal". 10 Aralık 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Ekim 2020. "rasbt/stat453-deep-learning-ss20" (PDF). GitHub (İngilizce). 11 Haziran 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 21 Nisan 2021. Şablon:Cite citeseerx a b c d Şablon:Cite AIMA a b Langley, Pat (2011). "The changing science of machine learning". Machine Learning. 82 (3): 275-279. doi:10.1007/s10994-011-5242-y . Garbade, Dr Michael J. (14 Eylül 2018). "Clearing the Confusion: AI vs Machine Learning vs Deep Learning Differences". Medium (İngilizce). 16 Eylül 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Ekim 2020. "AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Neural Networks: What's the Difference?". www.ibm.com (İngilizce). 1 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Ekim 2020. "Chapter 1: Introduction to Machine Learning and Deep Learning". Dr. Sebastian Raschka. 5 Ağustos 2020. 28 Eylül 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Ekim 2020. August 2011, Dovel Technologies in (15 Mayıs 2018). "Not all Machine Learning is Artificial Intelligence". CTOvision.com. 30 Mart 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Ekim 2020. "AI Today Podcast #30: Interview with MIT Professor Luis Perez-Breva -- Contrary Perspectives on AI and ML". Cognilytica. 28 Mart 2018. 26 Haziran 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Ekim 2020. "rasbt/stat453-deep-learning-ss20" (PDF). GitHub (İngilizce). 11 Haziran 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 28 Ekim 2020. Pearl, Judea; Mackenzie, Dana. The Book of Why: The New Science of Cause and Effect (2018 bas.). Basic Books. ISBN 9780465097609. 4 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Ekim 2020. Poole, Mackworth & Goebel 1998, p. 1. Russell & Norvig 2003, s. 55. Definition of AI as the study of intelligent agents: * Poole, Mackworth & Goebel (1998), which provides the version that is used in this article. These authors use the term "computational intelligence" as a synonym for artificial intelligence.[30] * Russell & Norvig (2003) (who prefer the term "rational agent") and write "The whole-agent view is now widely accepted in the field".[31] * Nilsson 1998 * Legg & Hutter 2007 Mahoney, Matt. "Rationale for a Large Text Compression Benchmark". Florida Institute of Technology. 18 Ağustos 2006 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Mart 2013. Shmilovici A.; Kahiri Y.; Ben-Gal I.; Hauser S. (2009). "Measuring the Efficiency of the Intraday Forex Market with a Universal Data Compression Algorithm" (PDF). Computational Economics. 33 (2): 131-154. CiteSeerX 10.1.1.627.3751 $2. doi:10.1007/s10614-008-9153-3. 9 Temmuz 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). I. Ben-Gal (2008). "On the Use of Data Compression Measures to Analyze Robust Designs" (PDF). IEEE Transactions on Reliability. 54 (3): 381-388. doi:10.1109/TR.2005.853280. 26 Eylül 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 11 Mart 2024. D. Scully; Carla E. Brodley (2006). "Compression and Machine Learning: A New Perspective on Feature Space Vectors". Data Compression Conference (DCC'06). s. 332. doi:10.1109/DCC.2006.13. ISBN 0-7695-2545-8. Gary Adcock (5 Ocak 2023). "What Is AI Video Compression?". massive.io. 6 Nisan 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Nisan 2023. Gilad David Maayan (24 Kasım 2021). "AI-Based Image Compression: The State of the Art". Towards Data Science. Erişim tarihi: 6 Nisan 2023. Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link) "What is Unsupervised Learning? | IBM". www.ibm.com (İngilizce). 5 Şubat 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Şubat 2024. Edwards, Benj (28 Eylül 2023). "AI language models can exceed PNG and FLAC in lossless compression, says study". Ars Technica (İngilizce). 7 Mart 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Mart 2024. Le Roux, Nicolas; Bengio, Yoshua; Fitzgibbon, Andrew (2012). "Improving First and Second-Order Methods by Modeling Uncertainty". Sra, Suvrit; Nowozin, Sebastian; Wright, Stephen J. (Ed.). Optimization for Machine Learning. MIT Press. s. 404. ISBN 9780262016469. 17 Ocak 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Kasım 2020. Bzdok, Danilo; Altman, Naomi; Krzywinski, Martin (2018). "Statistics versus Machine Learning". Nature Methods. 15 (4): 233-234. doi:10.1038/nmeth.4642. PMC 6082636 $2. PMID 30100822. a b Michael I. Jordan (10 Eylül 2014). "statistics and machine learning". reddit. 18 Ekim 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 1 Ekim 2014. Hung et al. Algorithms to Measure Surgeon Performance and Anticipate Clinical Outcomes in Robotic Surgery. JAMA Surg. 2018 Cornell University Library (Ağustos 2001). "Breiman: Statistical Modeling: The Two Cultures (with comments and a rejoinder by the author)". Statistical Science. 16 (3). doi:10.1214/ss/1009213726. 26 Haziran 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Ağustos 2015. Gareth James; Daniela Witten; Trevor Hastie; Robert Tibshirani (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer. s. vii. 23 Haziran 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 25 Ekim 2014. Ramezanpour, A.; Beam, A.L.; Chen, J.H.; Mashaghi, A. (17 Kasım 2020). "Statistical Physics for Medical Diagnostics: Learning, Inference, and Optimization Algorithms". Diagnostics. 10 (11): 972. doi:10.3390/diagnostics10110972. PMC 7699346 $2. PMID 33228143. Mashaghi, A.; Ramezanpour, A. (16 Mart 2018). "Statistical physics of medical diagnostics: Study of a probabilistic model". Physical Review E. 97 (3–1): 032118. arXiv:1803.10019 $2. Bibcode:2018PhRvE..97c2118M. doi:10.1103/PhysRevE.97.032118. PMID 29776109. Şablon:Cite Mehryar Afshin Ameet 2012 Alpaydin, Ethem (2010). Introduction to Machine Learning. Londra: The MIT Press. ISBN 978-0-262-01243-0. Erişim tarihi: 4 Şubat 2017. Stuart Russel; Peter Norvig (2003) [1995]. Artificial Intelligence: A Modern Approach (2. bas.). Prentice Hall. ISBN 978-0137903955. OCLC 359890490. Konuyla ilgili yayınlar[değiştir | kaynağı değiştir] Neural Networks and Pattern Recognition Using MATLAB30 Haziran 2012 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Matlab Tutorial by Ph.D. Ömer Cengiz ÇELEBİ Ethem Alpaydın (2004) Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning), MIT Press, ISBN 0-262-01211-1 M. Fatih Amasyalı (2006) Makine öğrenimine giriş, ders notu, Yıldız Teknik Üniversitesi Christopher M. Bishop (2006) Pattern Recognition and Machine Learning, Springer ISBN 0-387-31073-8 Bing Liu (2007), Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents and Usage Data6 Temmuz 2019 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. Springer, ISBN 3-540-37881-2 Toby Segaran, Programming Collective Intelligence, O'Reilly ISBN 0-596-52932-5 Ray Solomonoff, "An Inductive Inference Machine26 Nisan 2011 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi." Ray Solomonoff, An Inductive Inference Machine, IRE Convention Record, Bölüm: Information Theory, 2. Kısım, s. 56-62, 1957 Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1983), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Tioga Publishing Company, ISBN 0-935382-05-4 Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1986), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, II. Cilt, Morgan Kaufmann, ISBN 0-934613-00-1 Yves Kodratoff, Ryszard S. Michalski (1990), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Volume III, Morgan Kaufmann, ISBN 1-55860-119-8 Ryszard S. Michalski, George Tecuci (1994), Machine Learning: A Multistrategy Approach, IV. Cilt, Morgan Kaufmann, ISBN 1-55860-251-8 Bhagat, P. M. (2005). Pattern Recognition in Industry, Elsevier. ISBN 0-08-044538-1 Bishop, C. M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press. ISBN 0-19-853864-2 Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern classification 2. baskı, Wiley, New York, ISBN 0-471-05669-3 Huang T.-M., Kecman V., Kopriva I. (2006), Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets, Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning18 Mayıs 2011 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 260 s. 96, ISBN 3-540-31681-7 Kecman Vojislav (2001), Learning and Soft Computing, Support Vector Machines, Neural Networks and Fuzzy Logic Models23 Temmuz 2011 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., The MIT Press, Cambridge, MA, 608 s. 268, ISBN 0-262-11255-8 MacKay, D. J. C. (2003). Information Theory, Inference, and Learning Algorithms6 Şubat 2015 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Cambridge University Press. ISBN 0-521-64298-1 Mitchell, T. (1997). Machine Learning, McGraw Hill. ISBN 0-07-042807-7 Ian H. Witten & Eibe Frank Data Mining: Practical machine learning tools and techniques Morgan Kaufmann ISBN 0-12-088407-0 Sholom Weiss & Casimir Kulikowski (1991). Computer Systems That Learn, Morgan Kaufmann. ISBN 1-55860-065-5 Ingo Mierswa, Michael Wurst, Ralf Klinkenberg, Martin Scholz & Timm Euler: YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks, in Proceedings of the 12th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-06), 2006 Trevor Hastie, Robert Tibshirani & Jerome Friedman (2001). The Elements of Statistical Learning, Springer. ISBN 0-387-95284-5 Vladimir Vapnik (1998). Statistical Learning Theory. Wiley-Interscience, ISBN 0-471-03003-1 Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] "Makine öğrenimi algoritmalarının Ruby uygulamaları". 25 Haziran 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. "Andrew Ng'in Stanford ders notları". 31 Ağustos 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. "Berimsel Zekâ Ansiklopedisi". 11 Ekim 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. "Uluslararası Makine Öğrenimi Topluluğu". 9 Mart 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. "Makine öğrenimi, veri madenciliği ve KDD bilimsel konferansları". 3 Eylül 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. "Açık kaynak kodlu makine öğrenimi yazılımları". 3 Ekim 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. "Görüntülü makine öğrenimi dersleri". 16 Eylül 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. "Berimsel Zekâ ve Makine Öğrenimi Sanal Topluluğu". 4 Ekim 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü GND: 4193754-5 LCCN: sh85079324 NDL: 001210569 NKC: ph126143 NLI: 987007541156405171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Makine_öğrenimi&oldid=32250700" sayfasından alınmıştır |
Bu maddede kaynak listesi bulunmasına karşın metin içi kaynakların yetersizliği nedeniyle bazı bilgilerin hangi kaynaktan alındığı belirsizdir. Lütfen kaynakları uygun biçimde metin içine yerleştirerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. (Ekim 2021) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Başlığın diğer anlamları için Nörolinguistik Programlama sayfasına bakınız. Makale serisidirYapay zekâ Gelişim süreci Akıl yürütme Bilgisayarlı görü Doğal dil işleme Genel oyun oynama Yapay genel zekâ Makine öğrenimi Planlama Robotik Yapay zekâ Yapay hayal gücü Yaklaşımlar Bayes ağı Derin öğrenme Evrimsel algoritma Sembolik Felsefe Çince odası Dost canlısı yapay zekâ Kontrol sorunu/Ele geçirme Etik Turing testi Varoluşsal risk Tarihçe Gelişim süreci Yapay zekâ kışı Teknoloji Programlama dilleri Projeler Uygulamalar Sözlük Sözlük gtd Bir web sayfasında müşteri hizmetleri sağlayan otomatik sanal asistan, doğal dil işlemenin bir örneğidir. Doğal Dil İşleme, yaygın olarak NLP (Natural Language Processing) olarak bilinen yapay zekâ ve dilbilim alt kategorisidir. Türkçe, İngilizce, Almanca, Fransızca gibi doğal dillerin işlenmesi ve kullanılması amacı ile araştırma yapan bilim dalıdır. Uzman Sistemler ve Doğal Dil İşleme[değiştir | kaynağı değiştir] NLP yani Doğal Dil İşleme, doğal dillerin kurallı yapısının çözümlenerek anlaşılması veya yeniden üretilmesi amacını taşır.Bu çözümlemenin insana getireceği kolaylıklar, yazılı dokümanların otomatik çevrilmesi, soru-cevap makineleri, otomatik konuşma ve komut anlama, konuşma sentezi, konuşma üretme, otomatik metin özetleme, bilgi sağlama gibi birçok başlıkla özetlenebilir. Bilgisayar teknolojisinin yaygın kullanımı, bu başlıklardan üretilen uzman yazılımların gündelik hayatımızın her alanına girmesini sağlamıştır. Örneğin, tüm kelime işlem yazılımları birer imlâ düzeltme aracı taşır. Bu araçlar aslında yazılan metni çözümleyerek dil kurallarını denetleyen doğal dil işleme yazılımlarıdır. Batı dillerinde SAPI (Microsoft şirketinin konuşma sentezleyici üretmek amacı ile satışa sunduğu geliştirici program) tabanlı Konuşma sentezleyici bileşenleri, yazılımcıların multimedia (çoklu ortam) sunuları hazırlamaları için hizmete sunulmuştur. Konuşma ve komut anlama yazılımları ise gelecekte insan ve bilgisayar arasındaki klavye, fare gibi veri girişi aygıtlarını ortadan kaldıracak yazılımlardır. Bu gelişmeler makine-insan iletişiminde yeni ve devrimci değişimlere yol açacak ve bilgisayarların daha çok insan tarafından kabul görmesine yol açacaktır. Yapay Zekâ ve Doğal Dil İşleme[değiştir | kaynağı değiştir] Gelecekte, konuşma sentezleyiciler ve konuşma anlama alanındaki gelişmeler ve makine-insan iletişiminin gelişmesi, insanın makineden beklentilerini yükseltecektir. İnsanlar makinelerin kendisini anlamalarını isteyecek, karmaşık kullanımı olan makineler pazar bulamayacaktır. Giderek gelişen ve insanı anlayan makinelerin daha zeki olması insanın yaşam kalitesini yükselteceğinden, vazgeçilmez olması kaçınılmazdır. Zeki makine kavramı, yapay zekâ çalışmalarının hızlanmasına yol açmıştır. Geleceğin en önemli sektörlerinden biri olan yapay zekâ ile insanın iletişim kuracağı tek araç dildir. Dil, insanoğlunun uygarlaşmasını sağlamakla kalmamış, onun zekâsının doğada daha önce görülmemiş şekilde parlamasını sağlamıştır.Kültür dediğimiz insanlık birikimi, dil kullanan ve iletişim kuran insanın sosyalleşme sürecinin ürünüdür. Dilin Matematik Modeli[değiştir | kaynağı değiştir] Dilin işlenmek üzere çözümlenebilmesi için, matematik modelinin oluşturulması gerekmekteydi. Genişletilmiş Geçiş Ağları[değiştir | kaynağı değiştir] ATN Genişletilmiş Geçiş Ağları (Augmented Transition Network),Woods tarafından 1970 ve 1973 yılları arasında geliştirilmiş bir yaklaşımdır. Genişletilmiş geçiş ağları (GGA) üç bileşenden oluşur: En az başlangıç ve son (/s) durumları olan sonlu sayıdaki durumlar kümesi, Belli bir metindeki mümkün olan harflerden oluşan alfabe (e), Sonlu sayıdaki bir durumdan diğer bir duruma geçişi sağlayacak geçişler kümesi. Genişletilmiş geçiş ağlarında, bir durumdan diğer bir duruma geçmek için gerekli harf okunur ve bu harf geçilecek olan duruma geçmek için gereken harfle karşılaştırılır; uygun ise diğer duruma geçilir. Geçiş ağlarında doğru bir yol, bir başlangıç durumundan başlayıp, son duruma ulaşan geçişler sağlandığında tamamlanır. Harflerin birbirine eklenmesiyle oluşan metin, ağın kabul etmesi için verilen metin ise, bu metin ağ tarafından kabul edilmiş demektir. Yanda: "Bal" metnini kabul eden Genişletilmiş Geçiş Ağı. Fonetik ve fonoloji[değiştir | kaynağı değiştir] Fonetik, konuşulurken, dil, gırtlak, ses telleri, damak, dişler ve dudaklar ile çıkarılan sesleri ve bu seslerin dil ile olan ilişkilerini tanımlamak için kullanılan bir terimdir.Doğal dillerde anlam ayırıcı olarak kullanılan en küçük ses fondur (phon) dur. Fonetik terimi bu kökten gelmektedir. Fon kavramı evrensel değildir ve her dilde farklı seslere kaşılık gelir. Farklı dillerdeki fonların tek ortak özelliği ayırıcı temel sesler olmalarıdır.Sesle ifade edilen dili, yani konuşmayı kaydetmek için yazı icad edilmişti.Konuşmayı yazı ile ifade etmek için ses birim veya fonları harflerle eşleştirmek gerekmekteydi. Bazı dillerde, örneğin Türkçe, Fince ve Japoncada, sesbirimler doğrudan harflere karşılık gelmektedir. Bu tip dillere fonetik diller denir.İngilizce, Almanca, Fransızca gibi dillerde ise Fonlar harflere kaşılık gelmezler.Bu yaklaşımın yerine uluslararası olarak geçerliliği olan fonetik bir alfabe ses birimleri ifade etmek için kullanılır. Ses birimlerin simgesel olarak ifade edilmesi sonucu olusan simgeler fonem (phoneme) olarak adlandırılır. Bir başka deyişle aslında fonemlerin seslendirilmesiyle ses birimler (phon) oluşur. Dildeki ses birimler belirlenirken iki yaklaşım kullanılır.Bunlar, Parçalı sesbirimler (segmental) ve, Parçalarüstü ses birimler (supra-segmental, prosodic) dir. Dilin morfolojisi[değiştir | kaynağı değiştir] Dil bilime terim olarak 1859 yılında August Schleicher tarafından kazandırılan morfoloji, dilde biçimi oluşturan ögelerin türlerini tanımlamak ve özetle dil bilgisi kuralları denen biçimsel ögelerin sınıflandırmasını yapmaktır. Morfolojik çözümlemede analitik yaklaşımlar[değiştir | kaynağı değiştir] Doğal dil işleme çalışmalarında anlam bütünsel çözümleme yapabilmek için, bazı yaklaşımlar belirmiştir. Bu yaklaşımlar aşağıdaki süreçlerden oluşur. Sözdizimsel (sentaktik) analiz[değiştir | kaynağı değiştir] Sözdizimsel analiz, sözdizimini (syntax) veya cümleyi oluşturan morfolojik ögelerin hiyerarşik kurallara uyumunu karşılaştırarak ölçümlemektir. Böylece söz dizimin anlamlı olup olmadığının ölçülebilmesi için düzenleyici bir süreç gerçekleşmiş olur. Türkçede cümleler en genel şekliyle özne, nesne ve yüklem bileşenlerinden oluşur. Cümleye eklenmek istenen anlamlar arttıkça cümleler, özne, yer tamlayıcısı, zarf tamlayıcısı, nesne ve yüklem gibi bileşenleri içerir.Ayrıca cümlenin anlamını kuvvetlendiren cümle dışı bileşenler de (bağlaç, edat, vb) cümlede bulunabilir.Bunlara örnek olarak "ile, için, ama, çünkü" kelimeleri verilebilir. Türkçede özne ile yüklem cümlenin temel bileşenleridir ve genelde tüm cümlelerde yer alırlar. Yer tamlayıcısı, zarf tamlayıcısı, nesne gibi bileşenler bazı cümlelerde yer almayabilirler veya bazı cümlelerde sadece biri, bazılarında sadece ikisi bulunabilir. Bu bileşenlerin cümle içindeki sıralanışları da değişebilir. Bilgisayarla doğal dilin modellenmesinde anlamsal analizden önce kelimelerden oluşturulan yapının cümle olup olmadığının test edilmesi faydalıdır.Bu işlem sentaktik eşleştirme işleminde anlamsız eşleşmelerin önlenmesine faydalı olur. Yandaki Şekil : Sözdizimsel Analiz. Simgeler: Ö: özne, D: dolaylı tümleç, Z: zarf tümleci, N: nesne, Y: yüklem, İG: isim grubu, SG: sıfat grubu, İN: isim nesnesi, SN: sıfat nesnesi, DZ: diğer zarflar, S: sıfat, İ: isim, ZB: zaman belirteçleri, T: tamlayan, TN: tamlanan, ZM: zamir, NE: nesne eki, TE: tamlayan eki, TNE: tamlanan eki, KE: kip eki, ZE: zaman eki, DE: dolaylı tümleç eki, EF: ek fiil Anlambilimsel (semantik) analiz[değiştir | kaynağı değiştir] Anlambilimsel analiz, sözdizimini oluşturan morfolojik ögelerin ayrılması, yani sözdizimsel analiz ile anlam taşıyan kelimelerin sınıflandırılması işleminden sonra gelen anlamlandırma veya anlama sürecidir.Bu süreçte anlam taşıyan kelimelerin, ekler ve cümle hiyerarşisi içindeki konumlarının saptanması sayesinde birbirleri ile ilişkileri kurulabilir. Bu ilişkiler anlam çıkarma, fikir yürütme gibi ileri seviye bilişsel fonksiyonların oluşturulmasında ham bilgi olarak kullanılacaktır. Yapay konuşma[değiştir | kaynağı değiştir] Morfolojik çözümleme aşamalarından sonra sözdizimsel kurgu veya yapay konuşma süreci ile yapay zekâ ya veya uzman sistemlere iletişim becerisi kazandırılacaktır. Sözdizimsel çözümlemenin tersi süreçlerden oluşan birleştirme sürecinde, önceki süreçlerde ele geçen bilgi yine morfolojik kurallar dahilinde birleştirilir. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Doğal dil üretme Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Vasif Nabiyev - Yapay Zekâ: Problemler, Yöntemler, Algoritmalar, 764 say., Seçkin, Ankara, 2005 Devrim Çamoğlu - D.U.Y.G.U. Projesi araştırma tezleri. Ünal Çakıroğlu - (KTU) Şekiller, Sözdizimsel Analiz ve matematik model bölümü Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] İTÜ Doğal Dil İşleme Takımı 23 Ekim 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Stanford Üniversitesi Doğal Dil İşleme Öbeği 29 Kasım 2005 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Survey of the State of the Art in Human Language Technology Natural Language Processing Group at the Johns-Hopkins University DNLP - Dalhousie Natural Language Processing Group 2004 International Workshop on Natural Language Understanding and Cognitive Science CLAC: Computational Linguistics At Concordia 4 Aralık 2005 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. TCC: Cognitive and Communication Technologies (TCC) at ITC-Irst YTÜ Doğal Dil İşleme Araştırma Grubu Fatih Ü. Doğal Dil İşleme Grubu Cognitive Science Society of Trakya (CSST) 10 Mart 2012 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü LCCN: sh88002425 NDL: 00562347 NKC: ph427562 NLI: 987007536703305171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Doğal_dil_işleme&oldid=31169798" sayfasından alınmıştır |
ASIMO adlı insansı robot Makale serisidirYapay zekâ Gelişim süreci Akıl yürütme Bilgisayarlı görü Doğal dil işleme Genel oyun oynama Yapay genel zekâ Makine öğrenimi Planlama Robotik Yapay zekâ Yapay hayal gücü Yaklaşımlar Bayes ağı Derin öğrenme Evrimsel algoritma Sembolik Felsefe Çince odası Dost canlısı yapay zekâ Kontrol sorunu/Ele geçirme Etik Turing testi Varoluşsal risk Tarihçe Gelişim süreci Yapay zekâ kışı Teknoloji Programlama dilleri Projeler Uygulamalar Sözlük Sözlük gtd Robotik, robotların tasarımı, üretimi ve kullanımı ile ilgilenen çok disiplinli bir bilim dalıdır. Makine mühendisliği, uçak mühendisliği,[1] uzay mühendisliği,[2] elektronik mühendisliği, bilgisayar mühendisliği, mekatronik mühendisliği ve kontrol mühendisliği dallarının ortak çalışma alanıdır. Robotlar bir yazılım aracılığıyla yönetilen ve yararlı bir amaç için iş ve değer üreten karmaşık makinelerdir. Robotik teknolojisi insanın yerinde geçebilecek ya da insanın eylemlerini taklit edebilecek makineler yapmayı hedefler. Robotların birçok farklı durumda kullanılması amaçlansa da, günümüzde daha çok tehlikeli ortamlarda[3] (örn. bomba imhası[4]), üretim süreçlerinde,[5] veya insanın yaşayamadığı uzay, sualtı, yüksek sıcaklık ve radyasyonlu ortamlarda kullanılmaktadır. Robotlar her biçimde yapılabileceği halde, bazı robotlar insana benzer olarak yapılmaktadır. Bunun, robotların insanlar tarafından kabulünü kolaylaştıracağı düşünülmektedir. Birçok robot doğadan esinlenerek yapılmıştır biyo-ilhamlı robotiğin konusudur.[3] Türkiye'deki üniversitelerde açılan mekatronik bölümleri robotikle yakından ilişkilidir.[6] Tarihçe[değiştir | kaynağı değiştir] Tarihte robotikle ilintili en erken atıf MÖ 3. yüzyılda Çin'de yazılmış bir Lie Zi yazmasında bulunmuştur. Bu yazma MÖ 1000 yıllarında yaşamış Zhou Kralı Mu'ya sunulan mekanik bir insan mankeninden bahseder.[7] Antik Yunanda, MÖ 3. yüzyılda yaşamış Ktesibios çağını aşan pek çok çalışmalar yapmış, yüzden fazla mekanik otomata tasarlamıştır. Onun çalışmaları Bizantiyonlu Filon ve İskenderiyeli Heron tarafından devam ettirilmiştir. Onlardan sonra bilinen en önemli robotik öncüsü El-Cezeri'dir.[8] Çağının çok ilerisinde[kime göre?] mekanik otomatalar yapmıştır. Eski tarihlerde yaşamış olan meslektaşlarının icatlarını geliştirmiş ve kendine ait olan birçok tasarım yapmıştır. El Cezeri, Otomatik Makineler tarihinde Çağın Doruğuna Erişmiş Büyük Mühendis İbn-i Razzaz Cezeri adıyla anılır.[kaynak belirtilmeli] Yazdığı kitabındaki tüm buluşlar insanımsı, estetik değerlere sahiptir ve hiçbiri hayal ürünü değildir.[kime göre?] Alman Profesörü Widemann, tarafından tekrar üretilip çalıştırılmışlardır.[kaynak belirtilmeli] El Cezeri'nin kaleme aldığı orijinal ismi Kitab-ül Camii Beyn-el ilmi vel-amel En Nafi-i fi Sınaat-il hiyel kitabı, Kültür Bakanlığı 1990 yılında Olağanüstü Mekanik Araçların Bilgisi Hakkında Kitap adında basmıştır. Kitabın Türkçe çevirisi ise Sevim Tekeli tarafından hazırlanarak Türk Tarih Kurumu Yayınları tarafından basılmıştır. El-Cezeri'nin mezarı hâlen Cizre'de Nuh Peygamber Camii'nin avlusunda bulunuyor. Avrupalılar tarafından Al-Jasar olarak bilinmektedir. İtalya Floransa'da yaşamış Rönesansın en büyük ressam ve heykeltıraşlarından kabul edilen Leonardo Da Vinci'ye ait 1495 yılında tasarlandığı sanılan savaşçı makine kayıt altına alınmış bir başka örnektir. Resimdeki model Leonardo'nun orijinal çizimlerinden yararlanılarak 1950 yılında yeniden yapılmıştır. Robot kollarını çenesini ve başını hareket ettirebilmektedir.[kaynak belirtilmeli] 18. ve 19. Yüzyılda Avrupa'da Robotik[değiştir | kaynağı değiştir] Bu yüzyıllarda daha çok eğlence amaçlı gerçekleştirilen Robot - Otomatlar zengin sarayların gözdesiydi. Yanda: 1776 yılında Fransız mekanikçi Pierre Jaquet Droz tarafından yapılan org çalan müzisyen Osmanlı Sarayı için geliştirilen otomatlardan biri de 1769 yılında [Baron Von Kempelen] tarafından yapılan satranç oynayan adamdı. Bu otomat Viyana ve Moskova fuarlarında sergilenmişti. Ancak daha sonraları bu otomatın içinde insan gizlendiği iddia edilmiştir. Bir Zemberekten güç alan metal silindir ve üzerindeki kamlar sayesinde olasılıkları hesaplayabilen karmaşık bir mekanizması vardı. O yıllarda Laterna mekaniğinin benzeri olan bu sistemler daha sonraları Thomas Alva Edison'a da ilham kaynağı olacak ve Edison üzerinde sabitlenmiş kamları bulunan silindirin yerine üzerine yazılabilir balmumu silindiri koyarak gramafonu icad edecekti. Bu örnek tarihte icatların öyle gökten düşmediğine ilişkin çarpıcı bir örnektir. 1785 yılında Pierre Kintzing tarafından yapılan Müzisyen. Dönemin değer yargılarına göre oldukça estetik bir görünümü olan ve bir tür vurmalı akustik çalgı olan Harpsicord çalan kadın döneminin androidi sayılabilirdi. Bu gün Fransada müzede bulunan bu örnek de kurulan bir zemberekten güç almaktaydı. Bu otomatlar gerçekten de birçok müzik parçasını çalabilen karmaşık makinelerdi. Avrupa'nın bilgi birikimi, o çağda doruğa çıkmış olan saat yapımcılığı ve mekanik ustalığından ileri gelmekteydi. Çok küçük parçalar yapmakta ustalaşmış saat yapımcıları ve mekanik ustaları için otomat yapımı sarayda ve soylu çevrelerde kendilerini gösterebilecekleri eşsiz fırsatlardı. Charles Roberts adlı bir mekanik ustası tarafından geliştirilen bu örnekteki resim çizen otomatların tarihi bilinmemektedir. Ancak 19. yüzyılda yayınlanan bir kitapta resimleri yer almaktadır. Fransa ulusal müzesinde sergilenen otomatlar son derece karmaşık çizimleri ustalıkla yapmaktadır. Ayrıca şiirde yazabilen otomatlar zemberek - kam prensibiyle çalışmaktaydı. Endüstriyel robotik[değiştir | kaynağı değiştir] ISO 8373 Standardına göre belirlenmiş endüstriyel robot tanımı ve robot tiplerinin sınıflandırılması şöyledir: "Endüstriyel uygulamalarda kullanılan, üç veya daha fazla programlanabilir ekseni olan, otomatik kontrollü, yeniden programlanabilir, çok amaçlı, uzayda sabitlenmiş veya hareketli manipülatördür." Robotların Sınıflandırılması[değiştir | kaynağı değiştir] Günümüzde kullanılan robotlar çeşitli sınıflara ayrılabilirler. Bunlar kullanılan eksen takımlarına göre, tiplerine göre, kullanılan tahrik elemanının çesidine göre vb. Bunlardan en önemli olan sınıflandırma yöntemleri aşağıda verilmiştir; Koordinat Sistemlerine Göre Robotların Sınıflandırılması[değiştir | kaynağı değiştir] Kartezyen koordinat sistemi, Silindirik koordinat sistemi, Küresel koordinat sistemi, Döner koordinat sistemi. Robot Tiplerine Göre Sınıflandırma[değiştir | kaynağı değiştir] Kartezyen robotlar, Mafsallı robotlar, Scara robotlar. Scara Robotlar[değiştir | kaynağı değiştir] Scara, İngilizce: Selective Compliance Assembly Robotic Arm kelimelerinin baş harflerinden oluşmuştur. Yani seçimlere uyan (faaliyet yerine getirme) montaj robot koludur. Bu robot 1970'ten sonra Japon Endüstriyel Konsorsiyomu ve bir grup araştırmacı tarafından Japonya’da Yamanashi Üniversitesi’nde geliştirilmiştir. Scara tipi robot, çok yüksek hızlara, en iyi tekrarlama kabiliyetine, yüksek hassasiyet ve doğruluk oranlarına sahip bir robot çeşididir. Scara Tipi Robotun Özellikleri[değiştir | kaynağı değiştir] Scara tipi bir robota ait şematik çizim verilmiştir. Scara robotun genel özellikleri şöyledir: 1. Doğruluk 2. Yüksek hız 3. Kolay montaj 4. Hassasiyet 5. Yüksek Verim Scara Tipi Robotun Yapısı[değiştir | kaynağı değiştir] Bu robot genellikle dikey eksen çevresinde dönen 2 veya 3 kol bölümünden meydana gelmiştir. Şekil 16’de görülen 1 numaralı eksen robota ana dönmeyi veren eksendir. Bu eksen en çok montaj robotlarında kullanılmaktadır. 2 numaralı eksen doğrusal dikey eksendir. Bu eksende sadece dikey hareket yapılabilmektedir. Bu özellik montaj robotlarında istenildiğinden dolayı, montaj robotlarının büyük bir kısmı aşağıya doğru dikey hareket yapar. Dikey eksen hareketleri koordinat hareket eksenleri içinde aşağıya doğru yapılan en çabuk ve düzgün hareketlerdir. 3 numaralı eksende robot kolunun erişebileceği uzaklık değiştirilebilir. 4 numaralı eksende ise dönen kol bileği hareket eder. robotun çalışma alanına ait çizdiği hacim verilmiştir. Scara Tipi Robotun Kullanım Alanları Günümüzde Scara tipi robotlar yaygın olarak birçok alanda kullanılmaktadır. Elektronik devre elemanlarının baskılı devre üzerine yerleştirilmesinde, elektromekanik olarak çalışan küçük cihazların ve bilgisayar disk sürücülerinin montajında bu robotlardan faydalanılmaktadır. Elektronik devre elemanlarının yerleştirilmesi sırasında robotun tutucu kolu kullanılır. Bu kola alınan parça bakırlı plaket üzerinde önceden belirlenen yere yerleştirilir. Yerleştirme işlemi ve öncesi bilgisayar tarafından kontrol edildiği için hata meydana gelmeyecektir. Robotların elektronik sanayiinde kullanılmasıyla birlikte seri üretim yapılmaya başlanmış ve kalite artmıştır. Uygulamalar Dizme, yerleştirme, taşıma, paketleme, silikon çekme, delme, kesme, yapıştırma, kalite kontrol, ölçüm, test işlemleri, yükleme ve boşaltma gibi birçok üretim sürecine kullanılmaktadır. Otomotiv, beyaz eşya, kimya, cam, mobilya, gıda, elektronik, metal, seramik, kâğıt gibi birçok endüstriyel sektörde kullanıma uygundur. Operasyonel robotik[değiştir | kaynağı değiştir] İnsanın yaşamasına elverişli olmayan ortamlarda çalışırlar. Örnek: Radyasyon ortamı, su altı, uzay vb. sistemler programlanabilir ve kendi kendine çalışan bir olmaktan çok uzaktan kontrollüdür. Servo DC motor, hidrolik ve pnömatik sistemler tercih edilebilir. Yüksek teknoloji gerektirir. Özel amaçlara göre özel yaklaşımlar geliştirilir. Uzaktan yönetim için güç aktarım sistemleri (hidrolik veya pnömatik) veya radyo frekansı kullanılır. Tıp ve sağlıkta robotik[değiştir | kaynağı değiştir] Robotik protezler (ortopedi) Gelişmiş protezler piezo elektrik sensörlerle tendonlardaki gerilimleri (beyin komutlarını) algılayabiliyorlar ve parmaklara veya eksenlere gerilimin şiddetine göre güç gönderebiliyorlar. Güç aktarımı servo motorlar ve yapay tendon sistemleriyle yapılıyor. Bu protezler çok pahalıya malolduğundan çok yaygın olarak şimdilik kullanılamıyor. Mâliyeti düşürmek için son zamanlarda bellekli metâller üzerinde çalışılıyor. Ameliyat Robotları (tıbbî operasyonlar) Tamamen adımlı motorlar ve hassas kontrollerle yapılan sistemler, kıtalar arası iletişimle cerrahların ameliyatlara katılmasını sağlıyabilmektedir. Da Vinci Ameliyat Robotu Yakın zamanda Einstein isimli yeni bir cerrahi robot doktorların ve hastaların hizmetine Medtronic tarafından sunulacaktır. Sibernetik[değiştir | kaynağı değiştir] Konstruktif mimari (dış görünüm ve beden) Amaç sistemi canlı dokuya benzetmek olduğu için elektronik, malzeme bilimi, sibernetik ve tıp konunun içine girmiştir. Ayrıca konstruktif fizik, pnomatik, hidrolik ve makine gibi geleneksel mühendislik ve bilim kategorilerinide ilgilendirmektedir. Plastik döküm yöntemleri, Üç boyutlu yaratım yeteneği ve sanatsal görüş gibi soyut yeteneklerde gerektirmektedir. Bâzı sibernetikçi bilim insanları plâstik ve metal yerine kalsiyum ve doğal dokuları kullanmak için araştırmalar yapmaktadırlar. Zekâ ve Denetim Sistemi Yapay zekâ araştırmaları, programcılık ve veri tabanı sorgu dillerini bilmeyi ve yeni algoritmalar geliştirebilmeyi gerektiriyor. Araştırmalar, mevcut ikili bilgi sisteminin (0 ve 1 (Boole cebiri)) sınırlarını zorluyor. İnsan beyni kadar esnek ve yetenekli bir yapay zekâ, slikon teknolojisiyle mümkün görünmüyor. Bu yüzden bâzı bilim insanları moleküler ve biyolojik bilgisayar sistemleri, üzerinde çalışıyorlar. Antropomorfik Robotik (insan ve canlı benzeşimli robotlar) da sibernetiğin alt koludur. Oyuncak robotlar[değiştir | kaynağı değiştir] Elektronik ve mekanik sistemler içeren Robotik oyuncaklar çok karmaşık olabiliyor. Sibernetiğin teorik araştırmaları, ilk ticârî ürünlerini bu alanda veriyor. Furby, Sony'nin AIBO robot köpeği, ünlü robot araştırmacısı Mark Tilden'in Robosapien'i bu alandaki öncü ürünlerden bâzıları. Hobi Amaçlı Robotik[değiştir | kaynağı değiştir] Robot hobisi Dünya'da çok sayıda kişinin uğraş alanıdır. Bu kategori herkesin değişik eğilimlerine göre şekillenebilmektedir. Örnegin Japonya'da her yıl hobi robotlarının yarıştırıldığı gösteriler düzenlenmektedir. Hobi tutkunlarının kurduğu birçok topluluk mevcuttur. Bu alana yönelik çok sayıda kitap ve yayın vardır. Ulusal ve uluslararası birçok yarışma düzenlenmektedir. FeTeMM Eğitimi'nde Robotik Etkinlikleri[değiştir | kaynağı değiştir] Robotik etkinlikleri özellikle FeTeMM Eğitimi'nde ogrenmenin bir parçası olarak kabul ediliyor.[9][10][11][12] Bu etkinlikler okul sonrasi programlar veya daha genel bir ifade ile okul disi ogrenmenin kapsaminda degerlendirilebiliyor.[12][13][14] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Sergei Lupashin (28 Mart 2011). "Quadrocopter Ball Juggling, ETH Zurich" (HTML) (İngilizce). YouTube. 4 Ağustos 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Mayıs 2013. L. Pedersen, D. Kortenkamp, D.Wettergreen, I. Nourbakhsh (2009). "A Survey of Space Robotics" (HTML) (İngilizce). Carnegie Mellon University, School of Computer Science. 6 Temmuz 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 10 Mayıs 2013. KB1 bakım: Birden fazla ad: yazar listesi (link) a b GÜRGÜZE, Gürkan (2019). "Kullanım Alanlarına Göre Robot Sistemlerinin Sınıflandırılması". Fırat Üniversitesi Müh Bil Dergisi, 31. ss. 53-66. 5 Şubat 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Şubat 2020. Köse, Dilan (22 Ekim 2016). "New Jersey'de Bomba İmha Robotu Tasarlandığı Şekilde Çalıştı". Popular Science. 5 Şubat 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Şubat 2020. Duran, Alper (18 Nisan 2018). "Robotik 101: Endüstriyel Robotlar". Magg4 Dergi. 5 Şubat 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Şubat 2020. "Mekatronik Mühendisliği ve Robotik". ogrenciyegelir.com. 10 Ocak 2019. 1 Şubat 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 1 Şubat 2020. Needham, Joseph (1991). Science and Civilisation in China: Volume 2, History of Scientific Thought. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-05800-1. Fowler, Charles B. (Kasım 1967). "The Museum of Music: A History of Mechanical Instruments". Music Educators Journal. 54 (2). ss. 45-49. doi:10.2307/3391092. JSTOR 3391092. Erdoğan, N., Corlu, M. S., & Capraro, R. M. (2013). Defining innovation literacy: Do robotics programs help students develop innovation literacy skills? International Online Journal of Educational Sciences, 5(1), 1-9 Corlu, M. S.(2014). FeTeMM eğitimi makale çağrı mektubu [Call for STEM education research in the Turkish context]. Turkish Journal of Education, 3(1), 4-10. http://www.turje.org/index.php?page=archive&aa=117 28 Aralık 2014 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Tekerek, M. (2009). A human robot interaction application for robotic education. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 1(1), 2164-2169. a b Sahin,A., Ayar, M.C., & Adiguzel, T. (2014). Students experiences with STEM-related after school activities and their learning outcomes. Educational Sciences: Theory and Practice,14(1), 309-322. Ayar, M. C., Yalvac, B., Ugurdag, F., Sahin, A. (2013). A robotics summer camp for high school students: learning about engineering design at first hand and career interest in engineering. Proceedings of the American Society for Engineering Education (ASEE), Atlanta, GA, USA: June 23-26, 2013. Ayar, M.C. & Saka, Y. (2014). Robotics etkinlikleri: İlgi gelişim aşamaları ve kariyer tercihleri. XI. Ulusal Fen Bilimleri ve Matematik Eğitimi Kongresi. Adana, Türkiye: 11-14 Eylül 2014. gtdMühendislik Mühendislik tarihi Mühendislik ana hatları Mühendislik dalları listesi Mühendislik yönetimi Elektrik mühendisliği Bilgisayar Biyomedikal Elektronik Elektromekanik Güç Kontrol Radyo frekansı Telekomünikasyon İnşaat mühendisliği Çevre Deprem Geomatik Harita Geoteknik Hidrolik Jeofizik Ulaşım Yapı Kimya mühendisliği Biyokimya Biyoloji Petrol ve doğalgaz Proses Reaksiyon Makine mühendisliği Demiryolu Deniz Gemi Gemi makineleri işletme Havacılık ve uzay Hidrojeoloji İmalat Otomotiv Uçak Uzay Tekstil Disiplinlerarası Cevher hazırlama Deri Doku Endüstri Genetik Gıda Güvenlik Enerji Fizik Fotonik İstihkâm İşletme Jeoloji Maden Malzeme bilimi Metalurji ve malzeme Seramik Polimer Matematik Mekatronik Meteoroloji Nanomühendislik Nanoteknoloji Nükleer enerji Optik Peyzaj Robotik Ses Sistem Yazılım Ziraat Mühendislik dalları • Kategori • Medya gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNE: XX550609 BNF: cb11983019n (data) GND: 4261462-4 LCCN: sh85114628 NARA: 10644311 NKC: ph125173 NLI: 987007541228205171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Robotik&oldid=32106353" sayfasından alınmıştır |
Bu madde, Vikipedi biçem el kitabına uygun değildir. Maddeyi, Vikipedi standartlarına uygun biçimde düzenleyerek Vikipedi'ye katkıda bulunabilirsiniz. Gerekli düzenleme yapılmadan bu şablon kaldırılmamalıdır. (Temmuz 2013) Bilgisayar grafikleri, bilgisayarların ve özel bir grafik donanımı ve yazılımının yardımıyla bir bilgisayar tarafından görüntü verisinin temsilini kullanarak oluşturulmuş grafiklerdir. Bilgisayarların etkileşimi ve anlaşılması ve verinin yorumlanması bilgisayar grafikleri sayesinde oldukça kolaylaşmıştır. Bilgisayar grafik gelişimi birçok çoklu ortam (media) tiplerinde önemli bir etkiye sahiptir ve animasyon, sinema ve video oyun endüstrisinin gelişmesini sağlamıştır. Genel Bir Bakış[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayar grafiği terimi, metin veya ses olmayan bilgisayarlar üzerinde neredeyse her şeydir diye tanımlanan geniş bir algı içerisinde kullanılır. Tipik olarak bilgisayar grafiği terimi birçok farklı şeye işaret eder. bir bilgisayar tarafından görüntü verisinin işlenilmesi ve gösterilmesi görüntüleri işlemek ve oluşturmak için kullanılan çeşitli teknolojiler sayısal sentez yapma ve görsel içeriği işlemek için çalışılan alanlar olan bilgisayar bilimlerinin alt-alanları Bilgisayar grafikleri bugün çok geniş alanda kullanıma sahiptirler. Bilgisayar görüntüleri televizyonlarda, gazetelerde bulunabilir mesela hava durumu raporlarında veya tıbbi yatırım ve cerrahi prosedürlerinin tüm çeşitlerinde bulunabilirler. İyi inşa edilmiş bir grafik karmaşık istatistiki bilgileri anlaması ve yorumlaması kolay olan bir biçimde sunabilir. Çoklu ortam içerisindeki (media) grafikler makaleleri, raporları, tezleri ve diğer sunulabilir malzemeleri göstermek içinde kullanılır. Çok güçlü araçlar görsel veriyi geliştirebileceklerdir. Bilgisayar birçok farklı tipte kategorilenmiş görüntü üretebilir: iki boyutlu, üç boyutlu ve animasyon grafikleri.Teknoloji gelişiyorken 3D (3-dimensionel =üç boyutlu) bilgisayar grafikleri çok yaygın hale gelmiştir fakat 2D (iki boyutlu) grafikler hala yaygın biçimde kullanımdadır. Geçtiğimiz on yılda, diğer özel alanlarda da gelişmektedir mesela bilgi görsel efektler, bilimsel görsel efektler. Daha çok 3 boyutlu fenomenin (mimarisel, meteorolojik, tıbbi, biyolojik) görselleştirimiyle ilgilidirler. Tarih[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayar grafikleri 1960 yılında Boeing için grafik tasarımcısı olan William Fetter tarafından bilime kazandırılmıştır. Bilgisayar grafikleri alanı bigisayar grafik donanımının görülmeye başlanmasıyla gelişmiştir. Whirlwind ve SAGE projeleri gibi projeler arayüze etkileşim ve arayüz gösterimi olarak CRT‘ye tanıtılmıştır ve giriş cihazı olarak beyaz kalemle (light pen) tanışılmıştır. Kişisel deneyim olarak ise Whirlwind SAGE sistemi için çalışan bir programcı 1954 yılında görüntü alanı üzerinde kendi ismini parmak hareketleriyle yazabildiği, parmak hareketlerinin görüntülerini yakalayan küçük bir program yazmıştır. Yine bireysel olarak Douglas T.Ross, MIT'de çalışırken 1959 yılında makine araçları üreten bilgisayar sistemine matematiksel ifadeler taşıyan projesinde Disney Çizgi Film karakterinin resminin bir görüntüsünü oluşturmayı başarmıştır. Başlangıç gelişimleri[değiştir | kaynağı değiştir] Hesaplama alanındaki gelecek avantajları etkileşimli bilgisayar grafikleri alanında büyük başarılar elde edilmesine liderlik etmiştir. 1959 yılında TX-2 bilgisayarı MIT’ye ait Lincoln laboratuvarında geliştirilmiştir. TX-2 bir grup yeni adam-makine arayüzüne birleştirilmiştir. Beyaz kalem Ivan Sutherland’ın gelişmiş Sketchpad yazılımını kullanarak bilgisayar üzerinde şekiller çizmek için kullanılmıştır. Beyaz kalemi kullanarak, Sketchpad bilgisayar ekranında basit bir şekil çizilmesine, kaydedilmesine ve daha sonra tekrar ekrana getirmesine izin vermiştir. Beyaz kalem kendi içerisinde fotoelektrik hücreler içerir. Bu hücreler bilgisayar ekranında yerleşmiş elektron sinyalini sürekli emer ve ekranın elektron tabancası doğrudan hücrelere bu sinyalleri ateşler. Basit olarak elektron tabancasının o anki yeriyle elektronik sinyali zamanlar, böylece kolayca beyaz kalemin ekrana olan herhangi bir darbesinin yerini tespit edebilir. İlk kez bir yer belirlendiğinde bilgisayar o yeri imleci ile işaretler. Shutherland yüzleştiği grafik problemlerinin birçoğu için mükemmel çözümler bulmuştur. Bugün bile, çoğu standart bilgisayar grafik arayüzleri önceki Sketchpad programlarıyla birlikte sunulmaktadır. Bugün hala çizimlerde kısıtlamalar vardır mesela eğer bir kişi diyelim ki basit bir kare çizmek istesin, o bir kutunun kenar biçimleri şeklinde 4 tane çizgi çizebileceği konusunda endişelenmelidir. Kutu çizmek isteyen birisi bunu basitçe belirtmelidir ve sonra da kutunun boyutunu ve yerini belirtmelidir. Yazılım o zaman doğru boyutlarda ve doğru yerde mükemmel bir kare kutu çizebilecektir. Diğer bir örnek Sutherland’ın sadece resim nesnesi olmayan yazılım model nesneleridir. Diğer bir deyişle bir araba modeliyle, bir kişi arabanın kalanını etkilemeyecek biçimde sadece tekerlerin boyutunu değiştirebilir. Yazılımın kendisi tekerleri bozmadan arabanın gövdesini ayarlayacaktır. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Renk yönetimi "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bilgisayar_grafikleri&oldid=25077880" sayfasından alınmıştır |
Kültür ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. Veri görselleştirme, belirli bir konuda büyük miktarda karmaşık veri ve enformasyonu anlaşılır kılabilmek amacıyla tasarlanan ve statik, dinamik veya interaktif öğeler içeren bir tasarım pratiğidir. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Veri işitselleştirme Otorite kontrolü LCCN: sh2002000243 NLI: 987007566475405171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Veri_görselleştirme&oldid=29554694" sayfasından alınmıştır |
Bu madde, Vikipedi biçem el kitabına uygun değildir. Maddeyi, Vikipedi standartlarına uygun biçimde düzenleyerek Vikipedi'ye katkıda bulunabilirsiniz. Gerekli düzenleme yapılmadan bu şablon kaldırılmamalıdır. (Şubat 2020) Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Bilgisayar animasyonu" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Şubat 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Bilgisayar animasyonu, animasyonlu görüntüler üretmek için kullanılan işlemdir. Bilgisayar üretimli imgeleme (CGI) daha genel bir terim olarak hem statik hem de dinamik görüntüleri kapsarken, bilgisayar animasyonu yalnızca hareketli görüntüleri ifade eder. 2 boyutlu bilgisayar grafikleri hâlen üslup, düşük bant genişliği ve daha hızlı gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılmakla birlikte, modern bilgisayar animasyonu genellikle 3 boyutlu bilgisayar grafikleri kullanır. Bazen animasyonun hedefi bilgisayarın kendisidir, ancak bazen de filmdir. "Hareket yakalama" tekniğiyle üretilen bilgisayar animasyonuna bir örnek. Bilgisayar animasyonu, günümüzde 3 boyutlu animasyon modellerinde tanımını bulur.Ve geleneksel animasyonda kullanılan "stop motion" tekniklerinin ve 2 boyutlu çizimlerdeki çerçeve-çerçeve animasyonunun dijital dünyadaki ardılıdır. Bilgisayar tarafından üretilen animasyonlar, diğer fiziksel tabanlı süreçlerden daha kolay kontrol edilebilir, efekt çekimleri için minyatürler oluşturulabilir veya kalabalık sahneler için ekstra fenomenleri dahil edebilir. Çünkü herhangi bir teknolojiyi kullanarak gerçekte mümkün olmayacak görüntülerin oluşturulmasına izin verir. Ayrıca, tek bir grafik sanatçısının aktörlere, pahalı set parçalarına veya sahne kullanmasına gerek kalmaksızın bu tür içerik üretmesine izin verebilir. Hareket yanılsaması oluşturmak için, bilgisayar monitöründe bir görüntü görüntülenir ve art arda buna benzer ama zamanla biraz ilerlemiş (genellikle 24 veya 30 çerçeve/ saniye hızında) yeni bir görüntü ile değiştirilir. Bu teknik, hareket yanılsamasının televizyonda ve hareketli görüntülerde kullanılmasıyla aynı tekniktir. 3 boyutlu animasyonlar için nesneler (modeller) bilgisayar monitöründe modellenerek oluşturulur ve figürler sanal iskeletlerle donatılır. 2 boyutlu şekil animasyonları için, ayrı nesneler (resim) ve ayrı şeffaf katmanlar, bu sanal iskelette veya bu iskelet olmaksızın kullanılır. Ardından figürün kolları, gözleri, ağızları, kıyafetleri vb. animatör tarafından anahtar çerçeveler üzerine taşınır. Anahtar çerçeveler arasındaki görünüm farklılıkları, ara doldurma veya şekil verme olarak bilinen bir işlemle bilgisayar tarafından otomatik olarak hesaplanır. Sonunda, animasyon işlenir. 3 boyutlu animasyonlar için, modelleme tamamlandıktan sonra tüm çevreler işlenmelidir. 2 boyutlu vektör animasyonları için, aralık çerçeveleri gerektiği gibi oluşturulurken işleme sayesinde anahtar çerçeveleri resimlenmektedir. Önceden kaydedilmiş çalışmalar için, işlenmiş çerçeveler, dijital video gibi farklı bir formata veya ortama aktarılır. Çerçeveler, son olarak kullanıcı kitleye sunulacağı için gerçek zamanlı olarak da oluşturulabilir. İnternet üzerinden iletilen düşük bant genişliği animasyonları (örneğin; Adobe Flash, X3D) kullanıcı bilgisayarları tarafında yazılım kullanır. Bu yönüyle gerçek zamanlı veya önceden yüklenmiş yüksek bant genişliği animasyonlarından ayrılmaktadırlar. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. Otorite kontrolü GND: 4199710-4 NKC: ph124501 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bilgisayar_animasyonu&oldid=30268547" sayfasından alınmıştır |
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Görüntü işleme" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Şubat 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Bir Görüntü İşleme Programı Görüntü işleme isim (Almanca Bildbearbeitung) ölçülmüş veya kaydedilmiş olan elektronik (dijital) görüntü verilerini, elektronik ortamda (bilgisayar ve yazılımlar yardımı ile) amaca uygun şekilde değiştirmeye yönelik yapılan bilgisayar çalışması. Görüntü işleme, verilerin, yakalanıp ölçme ve değerlendirme işleminden sonra, başka bir aygıtta okunabilir bir biçime dönüştürülmesi ya da bir elektronik ortamdan başka bir elektronik ortama aktarmasına yönelik bir çalışma olan "Sinyal işlemeden" farklı bir işlemdir. Görüntü işleme, daha çok, kaydedilmiş olan, mevcut görüntüleri işlemek, yani mevcut resim ve grafikleri, değiştirmek, yabancılaştırmak ya da iyileştirmek için kullanılır. Daha çok fotoğrafçılık ve grafik-Tasarım alanlarında kullanılır. Görüntü işleme ile ilgili bazı terim ve tanımlar[değiştir | kaynağı değiştir] Ölçeklendirme Resim ve grafikler, orantılı ya da orantısız olarak büyültüp küçültülebilir buna ölçeklendirme denir. Döndürme Resim ve grafikler, yatay ve dikey olarak ya da kullanıcının istek ve ihtiyacına bağlı olarak, kendi ekseni etrafında, belli bir açı dahilinde çevrilebilir. Buna döndürme denir. Yansıtma Resimler, yatay ve dikey olarak, aynadaki görüntüye benzer şekilde ters çevrilebilir. Buna yansıtma denir. Devirme Perspektif hatalarını resimlerin ileri geri düzeltilmesi ile elde edilir. buna devirme denir. Renk düzeltmesi Resimler üzerindeki ışık ve renk tonları değiştirilebilir. İşaretleme Resmin belli bir bölümünün işlem için hedef gösterilmesine işaretleme denir. Verilen komut sadece işaretli olan bölümü etkiler. Sihirli değnek Resim üzerindeki en küçük resim elemanına Piksel denir. Sihirli değnek, resim elemanlarını seçmeye yarayan bir işaretleme aracıdır. Katman Görüntü işleme yazılımlarında, alttaki nesnenin görünmesini engellemeyen, saydam sanal" yüzeylere katman denir. Katmanlar, Özellikle, fotomontaj, kolaj çalışmalarında ve resmim üzerine yazı eklenmesi sırasında, rahat çalışma imkânı sağlar. Örtüleme Bazı bölümleri, çalışmanın dışında tutmak için, resmin bazı bölümleri kapatılabilir. Bu işleme örtme ya da maskeleme denir. Örtüler (Maskeler) resmin verilen komuttan etkilenmesini veya bazı resim bölümlerinin gizlenmesini sağlar. Fırça Resim çizmek için kullanılan sanal araca fırça denir. Fırça, görüntü işleme yazılımlarında, standart araçlardan biri olmuştur. ucu ve kalınlığı istek ve ihtiyaca bağlı olarak, kullanıcı tarafından değiştirilebilir. Bazı programlarda, dolgu deseni ile çizim yapmaya da imkân verir. Silgi Yapılan yanlışları, düzeltmek ya da şekilleri isteğe göre biçimlendirmek için kullanılan silme aracına silgi denir. kalınlığı ve rengi kullanıcı tarafından değiştirilebilir. Resim Filtresi Çekim sırasında kullanılmayan fotoğraf filtreleri ile elde edilen görüntü zenginliğini, çekimden sonra kullanma imkânı sunan sanal bilgisayar araçlarıdır. Dönüştürme Bir dosya biçimini, başka bir dosya biçimine dönüştürmek için kullanılan yazılımlara, dönüştürme yazılımı denir. Bu sayede, belli bir program ile yapılmış olan bir belge, başka bir bilgisayar programı ile açılıp kullanılabilir. Bir belgenin farklı bir yazılım kullanılarak açılabilmesi, ancak bu şekilde mümkündür. Makro Kaydedilmiş bilgisayar komutları dizisine makro denmektedir. Makro sayesinde, üç - beş adımda yapılabilen işlemler, tek bir komuta indirgenmiş olur. ve aynı işlem tekrar yapılmak istendiğinde, bu işlemi yapmak için, kaydedilmiş olan makro kullanılır. bu sayede, birçok adımda yapılabilen bir işlem, tek bir komutla (makro ile) yapılmış olur. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü GND: 4006684-8 LCCN: sh85064446 NKC: ph210245 NLI: 987007540899805171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Görüntü_işleme&oldid=30409965" sayfasından alınmıştır |
Bir bilgisayar monitörü, makine ile kullanıcı arasında etkileşim için görsel bir arayüz sağlar. İnsan bilgisayar etkileşimi, insanların bilgisayarlar ile etkileşimini inceler. Disiplinlerarası bir alandır. Bilgisayar bilimlerinin yanında, daha pek çok alan ile ilintilidir. İnsanın ve bilgisayarın etkileşimi, arayüzler aracılığı ile gerçekleşir. Bu arayüzler, yazılımın bir işlevi olabileceği gibi, çeşitli donanım bileşenleri (çevresel bileşenler) ile de etkileşim sağlanabilir. Kavram tarihsel sırası ile, İME (İnsan - Makine Etkileşimi, Man - Machine Interaction), BİE (Bilgisayar - İnsan Etkileşimi, Computer - Human Interaction) ve İBE (İnsan - Bilgisayar Etkileşimi, Human - Computer Interaction) biçiminde gelişmiş ve isimlendirilmiştir. İnsan bilgisayar etkileşimi ile ilgili dallar[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayar Bilimleri Tasarım Kullanılabilirlik, kullanım kolaylığı (ing. usability) Antropoloji Ruhbilim Toplumbilim Toplumsal ruhbilim Yapay Zeka Ergonomi Bilişsel Bilimler Anlambilim İletişim Bilimleri İnsan bilgisayar etkileşimi ile ilgili kaynaklar[değiştir | kaynağı değiştir] İnsan Bilgisayar Etkileşimi ve Kullanılabilirlik Mühendisliği ODTÜ İnsan Bilgisayar Etkileşimi Araştırma Grubu5 Eylül 2012 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ODTÜ İnsan Bilgisayar Etkileşimi Araştırma ve Uygulama Laboratuvarı26 Haziran 2012 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. Otorite kontrolü GND: 4125909-9 LCCN: sh85080326 NKC: ph121144 NLI: 987007545940205171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İnsan-bilgisayar_etkileşimi&oldid=25968378" sayfasından alınmıştır |
Bu maddede yeterince bilgilendirici olmayan ve bağlantı ölümüne karşı savunmasız olan yalın URL'ler kullanılmıştır. Maddenin doğrulanabilir kalmasını ve maddede tutarlı bir kaynak biçiminin sürdürülebilmesini sağlamak adına lütfen bunları tamamlayın. (Mart 2024) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Masaüstü metaforunu takip eden grafiksel bir kullanıcı arayüzü Kullanıcı arayüzü ya da kullanıcı arabirimi (KA; İnsan-Makine Arayüzü), insanların bir makine, cihaz, bilgisayar programı ya da karmaşık aletlerle etkileşimini sağlayan yöntemlerin bileşkesine verilen addır.[1] Bu etkileşimin amacı, makinenin insan tarafından etkili bir şekilde çalıştırılmasına ve kontrol edilmesine olanak tanırken, makine aynı anda operatörlerin karar verme sürecine yardımcı olacak bilgileri geri beslemektir. Bu geniş kullanıcı arayüzleri kavramının örnekleri arasında bilgisayar işletim sistemlerinin etkileşimli yönleri, el aletleri, ağır makine operatör kontrolleri ve süreç kontrolleri yer alır.[2] Kullanıcı arayüzleri oluştururken geçerli olan tasarım hususları ergonomi ve psikoloji gibi disiplinlerle ilgilidir. Genel olarak kullanıcı arayüzü tasarımının amacı, bir makineyi istenen sonucu üretecek şekilde çalıştırmayı kolay, verimli ve keyifli (kullanıcı dostu) hale getiren bir kullanıcı arayüzü üretmektir. Bu genellikle operatörün istenen çıktıyı elde etmek için minimum girdi sağlaması ve aynı zamanda makinenin kullanıcıya yönelik istenmeyen çıktıları en aza indirdiği anlamına gelir.[3] Kullanıcı arayüzleri, insan-makine arayüzü (HMI) dahil olmak üzere bir veya daha fazla katmandan oluşur. Tipik olarak makinelere fiziksel giriş aygıtı (klavye, fare veya oyun kumandası gibi) ve çıkış aygıtı (bilgisayar monitörleri, hoparlörler ve yazıcılar gibi) ile arayüz oluşturur. HMI uygulayan bir cihaza insan arayüz cihazı (HID) adı verilir. Beyin ile makine arasında bir ara adım olarak vücut parçalarının fiziksel hareketini gereksiz kılan kullanıcı arayüzleri, yalnızca elektrotlar dışında hiçbir giriş veya çıkış cihazı kullanmaz; bunlara beyin-bilgisayar arayüzü (BCI'ler) veya beyin-makine arayüzleri (BMI'ler) denir.[4] Genel bakış[değiştir | kaynağı değiştir] Kullanıcı arayüzü veya insan-makine arayüzü, makinenin insan-makine etkileşimini yöneten kısmıdır. Membran anahtarlar, kauçuk tuş takımları ve dokunmatik ekranlar, İnsan Makine Arayüzünün fiziksel kısmına örnektir. Karmaşık sistemlerde insan-makine arayüzü tipik olarak bilgisayarlıdır. İnsan-bilgisayar arayüzü terimi bu tür bir sistemi ifade eder. Bilgi işlem bağlamında bu terim tipik olarak insan-bilgisayar etkileşimi için kullanılan fiziksel öğeleri kontrol etmeye adanmış yazılımı da kapsar. İnsan-makine arayüzlerinin mühendisliği, ergonomi (insan faktörleri) dikkate alınarak geliştirilmiştir. İlgili disiplinler, sistem mühendisliğinin bir parçası olan insan faktörleri mühendisliği (HFE) ve kullanılabilirlik mühendisliğidir (UE).[5] Arayüz tasarımına insan faktörünü dahil etmek için kullanılan araçlar, bilgisayar grafikleri, işletim sistemleri, programlama dilleri gibi bilgisayar bilimi bilgisine dayalı olarak geliştirilir. Multimodal kullanıcı arayüzü, kullanıcıların birden fazla kullanıcı girişi yöntemini kullanarak etkileşime girmesine olanak tanır. İnsan-makine arayüzleri için diğer terimler, insan-makine arayüzü (MMI) ve söz konusu makine bir bilgisayar olduğunda, insan-bilgisayar arayüzüdür. Ek kullanıcı arayüzü katmanları, aşağıdakiler dahil bir veya daha fazla insan duyusu ile etkileşime girebilir: dokunsal kullanıcı arayüzü (dokunma), görsel kullanıcı arayüzü (görme), işitsel kullanıcı arayüzü (ses), koku alma kullanıcı arayüzü (koku), denge kullanıcı arayüzü (denge) ve tat alma kullanıcı arayüzü (tat) . Bileşik kullanıcı arayüzleri (CUI'ler), iki veya daha fazla duyuyla etkileşime giren kullanıcı arayüzleridir. En yaygın CUI, dokunsal bir kullanıcı arayüzü ve grafikleri görüntüleyebilen görsel bir kullanıcı arayüzünden oluşan bir grafiksel kullanıcı arayüzüdür (GUI). Bir GUI'ye ses eklendiğinde multimedya kullanıcı arayüzüne (MUI) dönüşür. Üç geniş CUI kategorisi vardır: standart, sanal ve artırılmış. Standart CUI, klavye, fare ve bilgisayar monitörleri gibi standart insan arayüzü cihazlarını kullanır. CUI sanal bir gerçeklik yaratmak için gerçek dünyayı bloke ettiğinde CUI sanaldır ve bir sanal gerçeklik arayüzü kullanır. CUI gerçek dünyayı engellemediğinde ve artırılmış gerçeklik yarattığında CUI artırılır ve artırılmış gerçeklik arayüzü kullanır. Komut satırı, bağlam duyarlı kullanıcı arayüzü, dokunmatik kullanıcı arayüzü, doğal kullanıcı arayüzü diğer arayüz türleridir.[6] Özellikler[değiştir | kaynağı değiştir] Kullanıcı arayüzü aşağıdakileri mümkün kılar: Girdi, kullanıcıların bir sistemin işleyişini değiştirmesi Çıktı, sistemin kullanıcının işleyişini değiştirmesinin sonuçlarının üretilmesi Arayüz tasarımı, bilgisayar sistemlerinden arabalara, ticari uçaklara kadar geniş bir yelpazede projelerde yer almaktadır; tüm bu projeler, aynı temel insan etkileşimlerinin çoğunu içerir, ancak aynı zamanda bazı benzersiz beceriler ve bilgi gerektirir. Sonuç olarak, tasarımcılar belirli proje türlerinde uzmanlaşma ve yazılım tasarımı, kullanıcı araştırması, web tasarımı veya endüstriyel tasarım olsun, uzmanlıklarına odaklanan becerilere sahip olma eğilimindedir. İyi kullanıcı arayüzü tasarımı, kendisine gereksiz dikkat çekmeden eldeki görevi bitirmeyi kolaylaştırır. Kullanılabilirliğini desteklemek, kullanıcının belirli etkileşimleri nasıl gerçekleştirdiğini etkilemek ve tasarımın estetik çekiciliğini geliştirmek için grafik tasarım ve tipografi kullanılır; tasarım estetiği, kullanıcıların arayüzün işlevlerini kullanma yeteneğini geliştirebilir veya azaltabilir. Tasarım süreci, yalnızca operasyonel değil, aynı zamanda kullanılabilir ve değişen kullanıcı ihtiyaçlarına uyarlanabilir bir sistem oluşturmak için teknik işlevsellik ve görsel unsurları dengelemelidir. Süreçler[değiştir | kaynağı değiştir] Kullanıcı arayüzü tasarımı, kullanıcı ihtiyaçlarının iyi anlaşılmasını gerektirir. Esas olarak platformun ihtiyaçlarına ve kullanıcı beklentilerine odaklanır. Kullanıcı arayüzü tasarımında, projeye bağlı olarak bazıları diğerlerinden daha fazla talep edilen birkaç aşama ve süreç vardır. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "What is user interface (UI)? Definition from SearchAppArchitecture". App Architecture. Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link) "What Is A User Interface & What Are The Key Elements?". careerfoundry.com. 2 Eki 2019. Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link) "What is a User Interface: Importance, Types & Uses | Compass". www.getcompass.ai. Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link) "What is User Interface (UI)? Definition, Examples and Best Practices". Trymata. 26 Eki 2023. Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link) "User Interface Design - an overview | ScienceDirect Topics". Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link) "Introduction to User Interface Design: 6 Important Principles". www.flux-academy.com. Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link) Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Kullanıcı deneyimi Kullanıcı profili Kullanıcı kılavuzu Son kullanıcı güvenliği Kullanılabilirlik Benzersiz kullanıcı Etkileşim tasarımı gtdİşletim sistemiGenel Savunucu Karşılaştırma Adli Bilişim Tarihçe Geliştirme Liste Kronoloji Kullanım oranları ÇekirdekMimari Ekzoçekirdek Hibrit çekirdek Mikrokernel Monolitik vkernel Rump kernel Unikernel Bileşenler Aygıt sürücüsü Yüklenebilir çekirdek modülü Mikrokernel Kullanıcı uzayı İşlem yönetimiKavramlar İçerik Değiştirme Kesme IPC İşlem İşlem kontrol bloğu RTOS İş parçacığı Zaman paylaşımı Zamanlama algoritmaları Çoklu işleme Sabit öncelikli kesintili zamanlama Çok düzeyli geri besleme kuyruğu Kesintili Round-robin En kısa iş sonra Bellek yönetimi ve kaynak koruma Veri yolu hatası Genel koruma hatası Bellek koruma Sayfalama Güvenlik halkaları Segmentasyon hatası Sanal bellek Depolama erişimi ve dosya sistemi Önyükleyici Defragmentasyon Aygıt dosyası Dosya özniteliği Düğüm Günlük Bölümlendirme Sanal dosya sistemi Sanal teyp kütüphanesi Liste AmigaOS Android BeOS BSD DOS GNU Hurd iOS Linux Mac OS MorphOS OpenVMS OS/2 OSv QNX ReactOS RISC OS Solaris GzIS TPF UNIX VM/CMS Windows z/OS Çeşitli kavramlar API Bilgisayar ağı HAL Canlı CD/DVD Canlı USB İS kabuğu CLI GUI 3D GUI NUI TUI VUI ZUI PXE gtdKullanıcı arayüzüDoğal dil kullanıcı arayüzüs Sohbet botu Diyalog sistemi Sesli kullanıcı arayüzü'ler Konuşmalı kullanıcı arayüzü Sanal asistan Sesli arama Grafik kullanıcı arayüzüs Widget'lar Yakınlaştırma kullanıcı arayüzü Dokunmatik kullanıcı arayüzüs Multi-touch Somut kullanıcı arayüzü 3D kullanıcı arayüzüs Artırılmış ve sanal gerçeklik Parmak takibi Konumsal izleme Diğer kullanıcı arayüzleri Metin tabanlı kullanıcı arayüzü Doğal kullanıcı arayüzü Çok modlu kullanıcı arayüzü gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNF: cb12377521f (data) GND: 4720440-0 LCCN: sh88001679 NDL: 01190552 NKC: ph126971 NLI: 987007534346305171 Teknoloji ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Kullanıcı_arayüzü&oldid=32357962" sayfasından alınmıştır |
Bu maddenin daha doğru ve güvenilir bilgi sunması için güncellenmesi gerekmektedir.Daha fazla bilgi için tartışma sayfasına bakınız. Nesnelerin interneti Genel Askerî nesnelerin interneti Bilgisayar cihazı Dağıtık hesaplama Gömülü sistem Sis bilişim Ev otomasyonu Nesnelerin endüstriyel interneti Örgü topolojisi Kablosuz sensör ağı Araçların interneti İletişim protokolü 6LoWPAN Bluetooth LE Jini Matter Thread Z-Wave zeroconf ZigBee Comparison of IoT protocols gtd Apple Watch, 2015 yılında piyasaya sürüldü Samsung Galaxy Watch serisi Giyilebilir bilgisayarların evrimi Giyilebilir bilgisayar, vücuda giyilen bilgisayarlardır.[1] Giyilebilir bilgisayar teknolojisi etkin bir araştırma alanıdır ve insan bilgisayar etkileşimi, giyilebilir teknoloji, taşınabilir teknolojiler ve kablosuz teknolojilerden yararlanır. 2010 yıllarından sonra popüler olmuştur. Giyilebilir cihazlar genel kullanım için olabilir, bu durumda bunlar mobil hesaplama'nın küçük bir örneğidir. Alternatif olarak, fitness izleyicileri gibi özel amaçlar için de kullanılabilirler. İvmeölçerler, kalp atış hızı monitörleri, daha gelişmiş tarafta elektrokardiyogram (EKG) ve kan oksijen doygunluğu (SpO2) monitörleri gibi özel sensörler içerebilirler.[2] Giyilebilir bilgisayar tanımına, hareketlerle kontrol edilen başa takılan optik bir ekran olan Google Glass gibi yeni kullanıcı arayüzleri de dahil edilir. Cep bilgisayarı ve cep telefonlarının akıllı telefonlara dönüşmesiyle, özel giyilebilir cihazlar genel olarak hepsi bir arada cihazlara dönüşebilir. Giyilebilir ürünler genellikle bileğe takılır (örn. kol saati, vespor takip cihazları), boyuna asılır (kolye), kola veya bacağa bağlanır (egzersiz yaparken akıllı telefonlar) veya başa (gözlük veya kask olarak) takılır. Ayrıca başka bir yere de yerleştirilebilir (örneğin bir parmağın üzerine veya bir ayakkabının içine). Giyilebilir bilgisayarların batarya, ısı dağılımı, yazılım mimarileri, kablosuz ve kişisel alan ağları ve veri yönetimi gibi diğer mobil bilgisayarlarda ortak olan çeşitli teknik sorunları vardır. Pek çok giyilebilir bilgisayar her zaman aktiftir.[3] Giyilebilir bilgisayar ürünleri[değiştir | kaynağı değiştir] Aktivite takipçisi Akıllı saat Elektronik gözlük E-tekstil Başa takılı ekran Çevresel başa takılan ekran Optik başa takılı ekran Biyonik kontakt lens Sanal gerçeklik kulaklığı Kask monteli ekran Kulaklık Akıllı gözlük İşletim sistemleri[değiştir | kaynağı değiştir] Giyilebilir bilgi işlem için baskın işletim sistemleri şunlardır: FreeRTOS, gömülü aygıtlar için gerçek zamanlı çekirdek işletim sistemidir. Şu anda piyasada bulunan akıllı bantların çoğu, Huawei/Honor, Lenovo, realme, TCL ve Xiaomi akıllı bantları FreeRTOS tabanlıdır. LiteOS, Huawei'nin "1+2+1" Nesnelerin İnterneti çözümünün bir parçası olan hafif, açık kaynaklı, gerçek zamanlı bir işletim sistemidir. Tizen OS, Samsung tarafından kullanılan sistemdr. watchOS, Apple Inc. tarafından Apple Watch üzerinde çalışmak üzere geliştirilmiş tescilli bir mobil işletim sistemidir. Wear OS (önceki adıyla Android Wear), Google Inc. tarafından geliştirilen bir akıllı saat işletim sistemidir. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Arşivlenmiş kopya". 6 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Mayıs 2023. "Arşivlenmiş kopya". 6 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Mayıs 2023. "Arşivlenmiş kopya". 6 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Mayıs 2023. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Retrofütürizm Nesnelerin interneti Tüketici elektroniği RFID gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdSanal gerçeklikler - Karma gerçeklikKavramlar Sanal gerçeklik Sanal sinematografi Artırılmış gerçeklik Artırılmış sanallık Gerçek hayat Projeksiyon artar modeli Gerçeklik-sanallık sürekliliği Yapay gerçeklik Simüle gerçeklik Yaygın bilişim Sanal dünya (Kalıcı Dünya) Multimodal etkileşim Telepresens Daldırma (sanal gerçeklik) Sürükleyici teknoloji Birleştirme Kamera rezeksiyonu Dokunsal takım elbise Başa takılı ekran (Optik başa takılı ekran) Head-up display Görüntü tabanlı modelleme ve render Gerçek zamanlı bilgisayar grafikleri Sanal retina ekran Giyilebilir bilgisayar Chroma key Görsel gövde Ücretsiz bakış açılı televizyon Çok yönlü koşu bandı Gizli yüzey tayini Sanal gerçeklikli kulaklık Stereoskopi Bilgisayar vizyonu (Bilgisayar stereo vizyonu) Takipli Hareket yakalama Takip Sistemi Türleri Video izleme Atalet navigasyon sistemi Manyetik Cihazlar Kablolu eldiven Gametrak Microsoft HoloLens Kablolu eldiven Gametrak Microsoft HoloLens PlayStation Move Leap Motion Kinect Razer Hydra VicoVR Sürükleyici cihazlarKişisel Daydream (Google) Google Cardboard HTC Vive Oculus Rift Samsung Gear VR PlayStation VR Open Source Virtual Reality Vision Pro Odalar AlloSphere Mağara otomatik sanal ortam TreadPort Aktif Rüzgar Tüneli tarih Sensorama Virtual Boy Famicom 3D System Demokles'in Kılıcı (sanal gerçeklik) Sega VR Virtuality (oyun) Kavramlar Yaygın oyunu ARToolKit İnteraktif sanat Sanal grafiti gtdBilgisayar boyutlarıSabit PC İş istasyonu Masaüstü Ev kişisel süperbilgisayar SFF Nettop Plug Taşınabilir Tabletop Video oyun çarşı kabine çarşı sistem Ev video oyun konsolu Mikrokonsol İnteraktif kiosk Smart TV Mobil bilgisayarLaptop Masaüstü yerine bilgisayar Notebook 2-in-1 Subnotebook Netbook Smartbook Ultrabook Ultra Taşınabilir Bilgisayar Tablet bilgisayar Ultra Taşınabilir Bilgisayar 2-in-1 Mobil İnternet cihazı Tabletop Phablet Bilgi cihazı Handheld PC Palm-size PC Cep bilgisayarı Cep hesaplayıcısı Palmtop PC PDA Elektronik organizatör EDA Cep telefonu özellikli telefon Akıllı telefon Phablet PMB DAP E-kitap okuyucu El oyun konsolu Portable/Mobil veri terminali Hesap makinesi Bilimsel Programlanabilir Grafik Giyilebilir bilgisayar Dijital Kol saati Hesap makineli saat Akıllı saat Akıllı gözlük Mini bilgisayar Orta Ölçekli Super mini Sunucu (bilişim) Büyük Super Mini super Anaçatı bilgisayar Diğerleri Mikrodenetleyici Nanobilgisayar Pizza box form factor Tek yollu bilgisayarı Akıllı toz Kablosuz sensör ağı Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Giyilebilir_bilgisayar&oldid=32166386" sayfasından alınmıştır |
Yaygın bilişim (Pervasive Computing), bilgisayarların bulunduğu ortamlara dahil olması, nüfuz etmesi kavramını ifade etmektedir. İngilizce kelime olan pervasive kelimesinin Türkçe karşılığı nüfuz eden, yayılmış, yaygın kelimeleridir. Özellikle akıllı ev gibi teknolojilerin yaygınlaşması ile akıllı cihazlar fiziksel ortamda pek çok yerde yaygın olarak kullanılmaya başlamıştır. Bu cihazların bulunduğu ortama uyum sağlaması, ortamdaki diğer cihazlar ile kendiliğinden entegre olabilmesi gibi konular yaygın bilişimin konu alanı olmuştur. Yaygın bilişim, çoğu zaman her yerde bilişim (Ubiquitous Computing) kavramı ile beraber kullanılmaktadır. Bu kavram özellikle giyilebilir teknolojiler ile beraber anılmaktadır. Her ne kadar iki kavram birbirinin yerine geçebilir durumda olmasa da gerçek hayatta uygulamaları birbirinin içine geçmiş durumdadır. 2002 yılında yayınlanan bir makalede,[1] yaygın bilişimin, cihazın bulunduğu ortamı (environment/context) tanıması ve ona özel faaliyetlerde bulunmasını; her yerde bilişimin ise buna ek olarak cihazın taşınabilir olmasını ve dinamik olarak girdiği ortama özel faaliyetlerini güncellemesini ifade ettiği belirtilmiştir. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Nesnelerin İnterneti Giyilebilir bilgisayar Akıllı cihaz NFC RFID Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Lyytinen, Kalle; Yoo, Youngjin (1 Ara 2002). "Introduction". Communications of the ACM. 45 (12): 62-65. doi:10.1145/585597.585616. 15 Şubat 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Şubat 2024 – ACM Digital Library vasıtasıyla. gtdSanal gerçeklikler - Karma gerçeklikKavramlar Sanal gerçeklik Sanal sinematografi Artırılmış gerçeklik Artırılmış sanallık Gerçek hayat Projeksiyon artar modeli Gerçeklik-sanallık sürekliliği Yapay gerçeklik Simüle gerçeklik Yaygın bilişim Sanal dünya (Kalıcı Dünya) Multimodal etkileşim Telepresens Daldırma (sanal gerçeklik) Sürükleyici teknoloji Birleştirme Kamera rezeksiyonu Dokunsal takım elbise Başa takılı ekran (Optik başa takılı ekran) Head-up display Görüntü tabanlı modelleme ve render Gerçek zamanlı bilgisayar grafikleri Sanal retina ekran Giyilebilir bilgisayar Chroma key Görsel gövde Ücretsiz bakış açılı televizyon Çok yönlü koşu bandı Gizli yüzey tayini Sanal gerçeklikli kulaklık Stereoskopi Bilgisayar vizyonu (Bilgisayar stereo vizyonu) Takipli Hareket yakalama Takip Sistemi Türleri Video izleme Atalet navigasyon sistemi Manyetik Cihazlar Kablolu eldiven Gametrak Microsoft HoloLens Kablolu eldiven Gametrak Microsoft HoloLens PlayStation Move Leap Motion Kinect Razer Hydra VicoVR Sürükleyici cihazlarKişisel Daydream (Google) Google Cardboard HTC Vive Oculus Rift Samsung Gear VR PlayStation VR Open Source Virtual Reality Vision Pro Odalar AlloSphere Mağara otomatik sanal ortam TreadPort Aktif Rüzgar Tüneli tarih Sensorama Virtual Boy Famicom 3D System Demokles'in Kılıcı (sanal gerçeklik) Sega VR Virtuality (oyun) Kavramlar Yaygın oyunu ARToolKit İnteraktif sanat Sanal grafiti gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNF: cb146048227 (data) GND: 4657367-7 LCCN: sh2002000759 NDL: 01003351 NLI: 987007530334205171 SUDOC: 083817581 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Yaygın_bilişim&oldid=31643978" sayfasından alınmıştır |
Sanal gerçeklik (İngilizce: virtual reality; VR), teknoloji kullanılarak oluşturulan kurgular ile gerçek ve hayalin birleştirilmesidir. Sanal öğrenme ortamları, gelişen teknolojinin eğitim-öğretim ortamlarına dahil edilmesiyle birlikte öğrencilerin öğrenme deneyimlerini zenginleştirmek için tasarlanmış platformlardır. Sanal öğrenme ortamları da teknoloji ile birlikte değişim ve gelişim göstermektedir. Son olarak sanal gerçeklik teknolojilerinin eğitim-öğretim ortamlarına dahil edilmeye hazır durumda olduğu ve eğitsel kazanımlar bakımından yüksek potansiyel taşıdığı görülmektedir. Sanal gerçeklik teknolojisi, bireylerin çok daha karmaşık sorunları çözmek için bilgisayarlarla doğrudan etkileşimde bulunabilecekleri bir araçtır ve sanal gerçekliğin en önemli özelliği gerçek ortamları taklit etmesidir. Geliştiriciler günümüzde, inandırıcı davranışlarda bulunan yapay zekalarla dolu, şaşırtıcı derecede gerçekçi dünyalar yaratabilmektedirler. Sanal gerçeklik ifadesi tarihsel süreçte her ne kadar sanal ortam, üç boyutlu simülasyon, bilgisayar ve konsol oyunları, görselleştirme, sayısal prototip gibi ifadeleri karşılamak için kullanılsa da, günümüzde başlıklar aracılığıyla, 360 derece görüş sağlayan sanal bir küre içerisinde etkileşim kurulabilen sanal ortamların deneyimlenebildiği sistemler için kullanılmaktadır.[1] Sanal gerçeklik teknolojisi kullanılan donanım özelliklerine göre farklılık göstermektedir. Bu farklılıklar değerlendirilerek; bilgisayar tabanlı, mobil tabanlı ve bağımsız sanal gerçeklik başlıkları olmak üzere üç farklı kategori oluşturulabilir.[1] Bilgisayar tabanlı sanal gerçeklik başlıkları[değiştir | kaynağı değiştir] Facebook tarafından geliştirilen Oculus Rift ve HTC tarafından geliştirilen Vive gibi sanal gerçeklik başlıkları, kablo ile bir bilgisayara bağlanılarak kullanılmaktadır. Bilgisayar veri kaynağı olarak kullanılmaktadır. Başlıkların içinde ayrıca bir görüntüleyici bulunmaktadır. Uygulamalarda bilgisayar işlemcisi kullanıldığı için daha gerçekçi simülasyonlara yer verilebilmektedir. Ancak kullanılan kablolar kullanıcının hareket alanını kısıtlamaktadır. Mobil tabanlı sanal gerçeklik başlıkları[değiştir | kaynağı değiştir] Bir akıllı telefon ile birlikte çalışan sanal gerçeklik uygulama türünde başlık bir bilgisayara bağlanmamakta ve kablo bağlantısı bulunmamaktadır. Kablosuz ve mobil tabanlı olduğu için kullanıcının hareketler bakımında daha esnek davranabilmesi söz konusudur. Bir akıllı telefonun bir sanal gerçeklik başlığı içine yerleştirilmesi ile kullanılmaktadır. Mobil cihaz hem görüntüleyici hem de veri kaynağı görevi görmektedir. Mobil cihazda bir sanal gerçeklik uygulaması açıldıktan sonra mobil cihazın başlığa yerleştirilmesi ya da mobil cihaz başlığa yerleştirildikten sonra mobil cihazdaki sanal gerçeklik başlatıcısı yardımıyla uygulamalara erişilmesi, sanal gerçeklik deneyimi yaşamak için yeterli olmaktadır. Bağımsız sanal gerçeklik başlıkları[değiştir | kaynağı değiştir] Mobil sanal gerçeklikten farklı olarak bağımsız sanal gerçeklik başlıklarının veri kaynağı başlığın kendisidir. Başlık kendi donanımını barındırdığı için ikinci bir cihaza ihtiyaç duyulmamaktadır. Sanallık felsefesi[değiştir | kaynağı değiştir] Latincedeki virtualis kökeninden gelen sanallık, kavram olarak var olmayan ancak sanrılarla var olduğu kabul edilen şeyler için kullanılmıştır. Türk Dil Kurumu'nun karşılığını sanal olarak belirlediği, gerçekte var olmayan kavramlar, olgular ve mekanlar için kullanılır. Terimin kökü 'sanmak' fiilinden gelmektedir. Dolayısıyla sanal bir kavram gerçek ya da var olan değildir. Ancak yine de gerçeğin karşıtı da; yani sahte ya da yanlış da değildir. Buradan yola çıkarak sanal gerçeklik kavramının gerçek dışı bir yaşam formu olduğu da düşünülemez. Aksine terimden gerçek yaşamın uç noktalarının sanal bir gerçeklik üstünde birbirine dokunduğu ortam algılanmalıdır. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Artırılmış gerçeklik Sanal gerçeklik kulaklığı Siber uzay Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] a b "Emrah Akman (2019). İlkokul matematik dersi kesirler konusunda geliştirilen sanal gerçeklik uygulamasının farklı değişkenler açısından etkisinin incelenmesi. Doktora Tezi. Amasya Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü. Amasya". 27 Aralık 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Şubat 2020. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNF: cb12313763q (data) GND: 4399931-1 LCCN: sh92000880 LNB: 000061434 NARA: 10675494 NDL: 00806287 NKC: ph127114 NLI: 987007548984405171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Sanal_gerçeklik&oldid=31170146" sayfasından alınmıştır |
Bilimsel hesaplama (aynı zamanda hesaplamalı bilim) karmaşık problemleri anlamak ve çözmek için gelişmiş bilgi işlem yeteneklerini kullanan çok disiplinli bir alandır. Hesaplamalı bilim üç farklı unsuru birleştirmektedir:[1] Bilim, mühendislik ve sosyal bilimlerdeki problemlerini çözmek için geliştirilen algoritmalar (sayısal ve sayısal olmayan), modelleme ve simülasyon yazılımları geliştirilmesi. MATLAB, bilimsel hesaplamalarda kullanılan yazılımlara örnek olarak verilebilir. Hesaplama gerektiren problemleri çözmek için gereken ileri düzeyde sistem, donanım, yazılım, ağ ve veri yönetimi bileşenlerini geliştirilmesi ve bunların optimize edilmesi. Hem bilim ve hem mühendislik problemlerinde kullanılan bilgisayar altyapısının geliştirilmesi. Pratikte, çeşitli bilimsel disiplinlerdeki problemleri çözmek için genellikle bilgisayar simülasyonlarından, sayısal analize, teorik bilgisayar bilimlerine ve diğer hesaplama biçimlerine kadar geniş yelpazede uygulanmaktadır. Bilimsel hesaplama; bilim ve mühendisliğin geleneksel biçimleri olan teori ve laboratuvar deneylerinden farklıdır. Bilimsel hesaplamada yaklaşım; bilgisayarlarda uygulanan matematiksel modellerin analiz ve tasarımı yoluyla veriler hakkında anlayış kazanmaktır. Bilim insanları ve mühendisler, bilgisayar programlarıyla modellenmiş sistemleri incelenmekte ve bu programlarda çeşitli girdi parametre setleri kullanmaktadırlar.Bazı durumlarda, bu modeller muazzam büyüklükte hesaplama gerektirir. (kayan nokta gibi) Bu tür büyük ölçekli hesaplamalar ise genellikle süper bilgisayarlarda veya dağıtık bilgi işlem platformlarında yürütülür. Yöntemler ve algoritmalar[değiştir | kaynağı değiştir] Bilimsel hesaplamada kullanılan algoritmalar ve matematiksel yöntemler çeşitlidir. Yaygın olarak uygulanan bazı yöntemler şunlardır: Sayısal analiz Taylor serisinin yakınsak ve asimptotik seriler şeklinde uygulanması Otomatik diferansiyasyon (AD) ile hesaplama türevleri Sonlu farklarla türev hesaplama Sonlu elemanlar yöntemi Grafik teori takımları Taylor serisi ve Richardson ekstrapolasyonu ile yüksek dereceden fark yaklaşımları Dikdörtgen kuralı, yamuk kuralı, simpson kuralı Adi diferansiyel denklemlerin çözümü için Runge-Kutta yöntemi Monte Carlo yöntemleri Moleküler dinamik Doğrusal programlama Sayısal cebir ve doğrusal cebir LU faktörlerini Gauss eleme yöntemi ile hesaplama Fourier dönüşümü ve uygulamaları. Newton yöntemi İlgili Alanlar[değiştir | kaynağı değiştir] Biyoenformatik Hesaplamalı arkeoloji Hesaplamalı biyoloji Hesaplamalı kimya Hesaplamalı materyal bilimi Hesaplamalı ekonomi Hesaplamalı elektromanyetik Hesaplamalı mühendislik Hesaplamalı finans Hesaplamalı akışkan sistemler Hesaplamalı adli bilim Hesaplamalı jeofizik Hesaplamalı tarih Hesaplamalı informatik Hesaplamalı zeka Hesaplamalı hukuk Hesaplamalı dilbilim Hesaplamalı matematik Computational mechanics Hesaplamalı nörobilim Hesaplamalı parçacık fiziği Hesaplamalı fizik Hesaplamalı sosyoloji Hesaplamalı istatistik Hesaplamalı bereket Cebir Simülasyon Finansal modelleme Süperbilgisayar Makine öğrenmesi Ağ analizi Nöroinformatik Sayısal Lineer Cebir Sayısal hava durumu tahmini Örüntü tanıma Bilimsel görselleme Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Computational Science: Ensuring America’s Competitiveness 21 Aralık 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. Computational Science: Ensuring America’s Competitiveness. President’s Information Technology Advisory Committee. June 2005. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bilimsel_hesaplama&oldid=31146218" sayfasından alınmıştır |
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Yapay yaşam" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Şubat 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Yapay yaşam, biyolojik olayların arkasında yatan ana dinamik prensipleri soyutlamaya çalışarak ve bu fiziksel dinamikleri başka fiziksel ortamlarda (bilgisayarlar gibi) yeniden oluşturup yeni deneysel düzenleme ve testlerde kullanılabilir hale getirerek yaşamı anlamayı amaçlayan bir çalışma alanıdır. Yapay yaşam esas olarak hem biyolojinin temellerine hem de geleceğine yönelmiş olsa da, konusunun kapsamı ve karmaşıklığı farklı dalların ortak çalışmasını gerektirir. Yapay Yaşam bugün, bilgisayar bilimleri, fizik, biyoloji, kimya, ekonomi ve felsefe gibi farklı alanlardan birçok araştırmacıyı ortak bir zeminde buluşturmaktadır. İsim Sürücü Başlama bitirme Tierra executable dna early 1990s ? Avida Çalıştırılabilir dna 1993 NA Evolve 4.0 Çalıştırılabilir dna 1996 2007 Darwinbots Çalıştırılabilir dna 2003 Framsticks Çalıştırılabilir dna 1996 NA breve Çalıştırılabilir dna 2006 NA DigiHive Çalıştırılabilir dna 2006 2009 TechnoSphere modül Creatures yapay ağı Noble Ape yapay ağı Polyworld yapay ağı AnimatLab yapay ağı 2009 3D Virtual Creature Evolution yapay ağı NA gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü GND: 4311694-2 NDL: 00577620 NKC: ph164351 Bilim ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Yapay_yaşam&oldid=23202200" sayfasından alınmıştır |
İnsan X kromozomunun haritası Biyobilişim veya Biyoenformatik, biyolojinin çeşitli dalları, ancak özellikle moleküler biyoloji ile bilgisayar teknolojisini ve bununla ilişkili veri işleme aygıtlarını bünyesinde barındıran bilimsel disiplin. Bir diğer tanımla, karmaşık biyolojik verilerin derlenmesi ve analiz edilmesi bilimidir.[1] Ortaya çıkışı[değiştir | kaynağı değiştir] 1960'larda başlayan bilgisayar uygulamalarının biyolojide kullanılması girişimi, her iki alandaki teknolojik gelişime paralel olarak hızla ilerlemiş ve böylelikle ortaya çıkan Biyobilişim dalı bugün en popüler akademik ve endüstriyel sektörlerin başına geçmiştir. Bilgisayarların moleküler biyolojide kullanımı üç boyutlu moleküler yapıların grafik temsili, moleküler dizilimler ve üç boyutlu moleküler yapı veritabanları oluşturulması ile başlamıştır. Kısa sürede çok yüksek miktarlarda veri üreten, endüstri düzeyinde gen ekspresyonu, protein-protein ilişkisi, biyolojik olarak aktif molekül araştırmaları, bakteri, maya, hayvan ve insan genom projeleri gibi biyolojik deneylerin doğurduğu talep sonucunda, bu alandaki bilişim uygulamaları neredeyse takip edilemez bir hızda gelişmiştir. Biyobilişim dalının ayrı bir (disiplinlerarası) bilim dalı olarak tanınması da 2000'li yıllarda gerçekleşmiştir. Çalışma alanları[değiştir | kaynağı değiştir] Biyobilişim genel olarak biyolojik problemlerin çözümünde bilişim teknolojilerinin kullanılması olarak tanımlanabilir. En dar tanımı ile genomik sekansları destekleyen biyolojik veritabanlarının oluşturulması ve işletilmesi, en geniş tanımı ile de mevcut tüm bilgisayar uygulamalarının biyolojik problemlerin çözümünde kullanılması olarak anlaşılır. Biyobilişim modern biyolojinin iki temel bilgi akışını kapsar: 1.Genetik bilgi akışı: Bir organizmanın DNAsı incelenerek özelliklerinin belirlenmesinden, incelenen bu organizma türünün oluşturduğu toplulukların karakteristik özelliklerine kadar olan bilgi akışı. Elde edilen DNA bilgisi tekrar genetik havuzun tanımlanması için kullanılır. 2.Deneysel bilgi akışı: Biyolojik olaylar gözlenerek elde edilen enformasyon, açıklayıcı matematiksel modeller ile tarif edilir, daha sonra bu modellerin doğruluğu yeni deneyler ile test edilir. Son yirmi yılda temel biyolojik araştırmaların klinik tıp uygulamaları ve klinik tıp bilgi sistemleri üzerindeki etkisi daha da belirleyici olmuş ve bugün yeni kuşak epidemiyolojik, tanı, teşhiş ve tedavi amaçlı modüllerin ortaya çıkmasına yol açmıştır. Biyobilişim çalışmalar temel bilimsel araştırmalara yönelik görünmekle beraber önümüzdeki on yıl içinde klinik bilişim için vazgeçilmez olacaktır. Örneğin hastaların tıbbi kayıtlarında giderek artan bir sıklıkla DNA dizilim bilgileri yer almaya başlayacaktır. Bugün ABD'de bazı sigorta şirketleri, risk primleri belirlenirken mevcut genetik tarama test sonuçlarını talep edebilmektedir. Biyobilişim araştırmalar için geliştirilen algoritmaların çok yakında klinik bilişim sistemlerine entegre olması beklenmektedir. Bu alanı kısaca tanımlamanın bir yolu da, Biyobilişim araçların kullanıldığı genel araştırma konularını özetlemek olabilir: Metodolojik çalışmalar[değiştir | kaynağı değiştir] DNA sıra ve dizilimi araştırmaları Protein sıra ve dizilimi araştırmaları Makromoleküler yapıların (DNA, RNA, protein) üç boyutlu yapı araştırmaları Küçük moleküllerin (potansiyel terapötik maddeler, aktif peptidler, ribozimler vs.) ligandlarıyla etkileşiminin araştırılması Heterojen biyolojik veritabanlarının entegrasyonu Biyolojik enformasyonun paylaşımının kolaylaştırılması Bilgisayar ile otomize edilmiş veri analizi ve iletimi Etkileşimde bulunan gen ürünleri için bilgi ağları oluşturulması Kimyasal reaksiyonlardan hücrelerarası iletişime kadar pek çok biyolojik faaliyet sürecinin matematiksel modellenmesi ve simülasyonu Büyük çaplı biyolojik deneylerden (GENOM projeleri gibi) çıkan sonuçların analizi Biyolojik çalışmalar[değiştir | kaynağı değiştir] Proteinlerin yapılarının ve fonksiyonlarının belirlenmesi Herhangi bir biyolojik fonksiyonu arttıran ya da engelleyen küçük moleküllerin tasarlanması Karmaşık genetik fonksiyon ya da regülasyon faaliyetlerinin tanımlanması Tıbbi ya da endüstriyel amaçlı yeni makromoleküller üretilmesi Genetik faktörlerin hastalık yatkınlığına etkilerinin ortaya çıkarılması Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Arşivlenmiş kopya" (PDF). 24 Eylül 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 1 Şubat 2020. gtdBiyoloji dalları Abiyogenez Aerobiyoloji Agronomi Agrostoloji Anatomi Astrobiyoloji Bakteriyoloji Beslenme Bilişsel biyoloji Biyocoğrafya Biyofizik Biyoenformatik Biyoistatistik Biyojeoloji Biyokimya Biyomekanik Biyomühendislik Biyosemiyotik Biyoteknoloji Botanik Dendroloji Deniz biyolojisi Ekolojik genetik Ekoloji Embriyoloji Entomoloji Epidemiyoloji Epigenetik Etoloji Evrimsel biyoloji Farmakoloji Fikoloji Filogenetik Fizyoloji Fotobiyoloji Gelişim biyolojisi Genetik Genomik Gerontoloji Gelişimsel plastisite Herpetoloji Hesaplamalı biyoloji Histoloji Hücresel mikrobiyoloji İhtiyoloji İmmünoloji İnsan biyolojisi Jeobiyoloji Kimyasal biyoloji Koruma biyolojisi Kriyobiyoloji Kronobiyoloji Kuantum biyolojisi Lipidoloji Matematiksel biyoloji Mammaloji Mikoloji Mikrobiyoloji Moleküler biyoloji Morfoloji Neontoloji Nörobilim Ornitoloji Ontojeni Osteoloji Paleontoloji Parazitoloji Patoloji Pomoloji Primatoloji Proteomik Protistoloji Radyobiyoloji Sentetik biyoloji Sistematik Sistem biyolojisi Sitogenetik Sitoloji Sosyobiyoloji Taksonomi Tarım bilimi Tatlı su biyolojisi Teratoloji Toksikoloji Üreme biyolojisi Virofizik Viroloji Yapısal biyoloji Zenobiyoloji Zooloji Ayrıca bakınız Biyoloji tarihi Nobel Fizyoloji veya Tıp Ödülü Biyoloji ve organik kimyanın zaman çizelgesi gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdBiyoloji Giriş (Genetik, Evrim) Ana hatlar Tarih Zaman çizelgesi Dizin BiyolojiGenel Bakış Bilim Yaşam Özellikler (Adaptasyon, Metabolizma, Büyüme, Düzen, Düzenleme, Üreme, Çevreye verilen tepki) Yaşam hiyerarşisi (Atom > Molekül > Organel > Hücre > Doku > Organ > Organ sistemi > Canlı > Popülasyon > Topluluk > Ekosistem > Biyosfer) İndirgemeci Belirme Mekanistik Bilimsel yöntem Teori Kanun Akran denetimi Biyoloji dergileri Biyolog Kimyasal temel Atomlar Amino asitler Karbonhidratlar Kimyasal bağ Element Lipitler Madde Kuantum Moleküller Monomer Nükleik asitler Organik bileşikler pH Polimer Proteinler Su Hücreler ATP Hücre döngüsü Hücre teorisi Hücre sinyalizasyonu Hücresel solunum Enerji dönüşümü Enzim Ökaryot Fermantasyon Metabolizma Mayoz Mitoz Fotosentez Prokaryot Genetik DNA Epigenetik Evrimsel gelişim biyolojisi Gen ifadesi Gen düzenlenmesi Genomlar Mendel genetiği Transkripsiyon sonrası modifikasyon Evrim Adaptasyon Yeryüzündeki ilk yaşam İşlev Genetik sürüklenme Gen akışı Yaşamın evrimsel tarihi Makro evrim Mikro evrim Mutasyon Doğal seçilim Filogenetik Türleşme Taksonomi Çeşitlilik Arkea Hayvanlar Bakteri Mantarlar Omurgasızlar Bitkiler Protistler Omurgalılar Virüsler Bitki formu ve işlevi Epidermis Çiçek Temel doku Yaprak Floem İnternod Kök Sürgün Damarlı bitki Damar dokusu Ksilem Hayvan formu ve işlevi Soluma Dolaşım sistemi Endokrin sistem Sindirim sistemi Homeostaz Bağışıklık sistemi İç çevre Kas sistemi Sinir sistemi Üreme sistemi Solunum sistemi Ekoloji Gıda döngüsü Biyolojik etkileşim Biyokütle Biyomlar Biyosfer İklim İklim değişikliği Komünite Koruma Ekosistem Habitat Niş Mikrobiyom Nüfus dinamikleri Kaynaklar Araştırma yöntemleriLaboratuvar teknikleri Genetik mühendisliği Transformasyon Jel elektroforezi Kromatografi Santrifüjleme Hücre kültürü DNA dizileme DNA mikroçip Yeşil floresan protein Vektör Enzim ölçümü Protein saflaştırması Western blot Northern blot Southern blot Restriksiyon enzimi Polimeraz zincir reaksiyonu İki hibritli tarama In vivo In vitro In silico Saha teknikleri Kuşak transekti Etiketleme ve tekrar yakalama Tür keşif eğrisi Dallar Abiyogenez Aerobiyoloji Agronomi Agrostoloji Anatomi Astrobiyoloji Bakteriyoloji Beslenme Bilişsel biyoloji Biyocoğrafya Biyofizik Biyoenformatik Biyoistatistik Biyojeoloji Biyokimya Biyomekanik Biyomühendislik Biyosemiyotik Biyoteknoloji Botanik Dendroloji Deniz biyolojisi Ekolojik genetik Ekoloji Embriyoloji Entomoloji Epidemiyoloji Epigenetik Etoloji Evrimsel biyoloji Farmakoloji Fikoloji Filogenetik Fizyoloji Fotobiyoloji Gelişim biyolojisi Genetik Genomik Gerontoloji Gelişimsel plastisite Herpetoloji Hesaplamalı biyoloji Histoloji Hücresel mikrobiyoloji İhtiyoloji İmmünoloji İnsan biyolojisi Jeobiyoloji Kimyasal biyoloji Koruma biyolojisi Kriyobiyoloji Kronobiyoloji Kuantum biyolojisi Lipidoloji Matematiksel biyoloji Mammaloji Mikoloji Mikrobiyoloji Moleküler biyoloji Morfoloji Neontoloji Nörobilim Ornitoloji Ontojeni Osteoloji Paleontoloji Parazitoloji Patoloji Pomoloji Primatoloji Proteomik Protistoloji Radyobiyoloji Sentetik biyoloji Sistematik Sistem biyolojisi Sitogenetik Sitoloji Sosyobiyoloji Taksonomi Tarım bilimi Tatlı su biyolojisi Teratoloji Toksikoloji Üreme biyolojisi Virofizik Viroloji Yapısal biyoloji Zenobiyoloji Zooloji Sözlükler Biyoloji Botanik terimler Ekoloji terimler Bitki morfolojisi terimleri Kategori Commons Vikiproje Otorite kontrolü BNF: cb144116742 (data) GND: 4611085-9 LCCN: sh00003585 NDL: 00870420 NKC: ph194800 NLI: 987007291740605171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Biyoenformatik&oldid=30382903" sayfasından alınmıştır |
Bu maddede kaynak listesi bulunmasına karşın metin içi kaynakların yetersizliği nedeniyle bazı bilgilerin hangi kaynaktan alındığı belirsizdir. Lütfen kaynakları uygun biçimde metin içine yerleştirerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. (Şubat 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Bilişsel bilim, disiplinler arası bir boyut taşımaktadır. Dil bilimi, felsefe, nöroloji, psikoloji, yapay zekâ, antropoloji, eğitim bilimi gibi alanlarla ilişkilidir. Bilişsel bilim bu anlamda, bu alanların karşılıklı ilişkisinin ortak noktasında yer almaktadır. Bilişsel bilim, zihin ve zekânın işleyişini ele alan, zeki sistemlerin dinamiklerini ve yapılarını araştıran disiplinler arası bir yaklaşımdır.[1] Çok geniş bir alanı kapsamasından ötürü bilişsel bilim alanında çalışan araştırmacıların bilişsel psikoloji, dil bilimi, sinir bilimi, yapay zekâ, antropoloji ve felsefe gibi alanlarda temel bilgilere sahip olması beklenir. Bilişin (geniş anlamda) doğasını, görevlerini ve işlevlerini inceler. Bilişsel bilimciler, sinir sisteminin bilgiyi (information) nasıl temsil ettikleri (represent), işledikleri(process) ve dönüştürdükleri (transform) üzerinde durarak zekayı ve davranışı araştırır. Bilişsel bilimcilerin ilgilendikleri zihinsel fakülteler (mental faculties) dil, algı, hafıza, dikkat, akıl yürütme ve duyguyu içerir. Bu fakülteleri anlamak için bilişsel bilimciler dilbilim, psikoloji, yapay zeka, felsefe, nörobilim ve antropoloji gibi alanlardan yararlanır.[2] Bilişsel bilimin tipik bir analizi öğrenmeden karar vermeye ve mantığa; nöral ağlardan modüler beyin organizasyonuna kadar, pek çok organizasyon seviyesini kapsar. Bilişsel bilimin en temel mefhumlarından biri “düşünme, en iyi şekilde, zihindeki temsili yapılar (representational structures) ve onlar üzerinde gerçekleşen işlemsel (computational) süreçler açısından anlaşılabilir.”dir.[2] Bilişsel bilim insanlarda, hayvanlarda ve makinelerdeki bilişin disiplinlerarası çalışılmasıdır. Psikoloji, bilgisayar bilimi, nörobilim, antropoloji, dilbilim ve felsefenin geleneksel disiplinlerini bir araya getirir. Bilişsel bilimin amacı, zihnin ve öğrenmenin daha iyi anlaşılmasının zeki araçlar geliştirmemize yol açacağı umuduyla zekanın temel prensiplerini anlamaktır. Bilişsel bilim 1950’lerde bilişsel devrim olarak isimlendirilen entelektüel bir hareket olarak başlamıştır.[3] Bilişsel bilim, beyinin çeşitli alanlardaki soyut verimini araştırır. Bilişselci yaklaşımın savunucuları, davranışçı yaklaşımın görüşlerini eleştirirler. Davranışçılığın bilimsel düşünceye hakim olduğu bir dönemde, 1950'lerin sonunda Noam Chomsky'nin dilin doğuştanlığını vurgulaması, zihin ve beyin araştırmalarında önemli bir dönüm noktasıdır. Davranışçılar, dili bir alışkanlık kazanma süreci olarak tanımlarken, Chomsky, dilin biyolojik bir temeli olduğunu, doğuştan gelen bir yetinin, sosyal ortamda süreç içinde edinime dönüştüğünü ileri sürmüştür. İlkeler[değiştir | kaynağı değiştir] Analiz Seviyeleri[değiştir | kaynağı değiştir] Bilişsel bilimin temel ilkelerinden biri “zihnin/beynin tam olarak kavranması tek bir seviyenin çalışılması ile mümkün olamaz”dır. Bir telefon numarasını ezberlemek ve daha sonra onu hatırlamak bir misal olabilir. Zihinsel bir süreci anlamak için kullanılabilecek yaklaşımlardan biri doğrudan veya natüralistik gözlem ile davranışı incelemek olabilir. Örneğin, birisine bir telefon numarası sunulur ve bir süre sonra bu kişiden sunulan telefon numarasını hatırlaması istenilebilir; daha sonrasında cevabının doğruluğu ölçülebilir. Bilişsel beceriyi ölçmek için kullanılabilecek bir diğer yaklaşım ise kişinin telefon numarasını hatırlamaya çalışıyorken ateşlenen nöronlarını incelemek olabilir. Bu iki deneyden hiçbiri, kendi başlarına, bir telefon numarasını hatırlama sürecinin nasıl gerçekleştiğini tam olarak açıklayamaz. Beyindeki her bir nöronu anbean eşleştirmek gibi bir teknoloji elimizde olsaydı ve her nöronun ne zaman ateşlendiği bilinebiliyor olsaydı dahi nöronların ateşlenmelerinin gözlemlenmiş davranışa nasıl evrildiğini bilmek imkansız olurdu. Dolayısıyla bu iki seviyenin birbiriyle nasıl etkileştiğini anlamak bilişsel bilim için bir zorunluluk. The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience ‘ta da bahsedildiği üzere “zihnin yeni bilimleri ufuklarını, hem yaşanmış insani tecrübeleri hem de insani tecrübeye içkin dönüşüm ihtimallerini kapsayacak şekilde genişletmelidir.”[4] Bu ancak söz konusu sürecin işlevsel bir açıklaması ile sağlanabilir. Spesifik bir fenomeni pek çok seviyeden çalışmak, spesifik bir davranışa yol açan beyindeki süreçleri daha iyi anlamamıza yol açar. Marr[5] üç seviyeli bir analiz şemasını şöyle betimlemiştir: İşlemlemesel teori, işlemlemenin amaçlarını belirtir. Temsil ve algoritmalar, girdi ve çıktıların temsillerini ve birini öbürüne dönüştüren algoritmaları barındırır. Donanım implementasyonu, algoritma ve temsillerin nasıl fiziksel olarak gerçekleştirilebilecekleridir. Disiplinlerarası Doğası[değiştir | kaynağı değiştir] Bilişsel bilim, psikoloji, nörobilim, dilbilim, zihin felsefesi, bilgisayar bilimi, antropoloji ve biyoloji de dahil, pek çok alanın katkılarıyla beraber disiplinlerarası bir alandır. Bilişsel bilimciler kolektif olarak zihni ve onu çevreleyen dünya ile etkileşimini anlama umuduyla çalışır. Alan fiziksel bilimlerle tutarlı bilimsel metodunun yanı sıra simülasyon ve modelleme de kullanır, sıklıkla da modellerin çıktılarını insan bilişi ile kıyaslar. Psikoloji alanına benzer olarak, birleşik bir bilişsel bilim olduğuna dair biraz şüphe vardır ki bu kimi araştırmacıları “bilişsel bilimler” çoğul kelime öbeğini tercih etmeye itmiştir.[3][6] Kendini bilişsel bilimci olarak görenlerin çoğu, ama hepsi değil, zihne dair işlevselci (functionalist) bir görüşe – zihinsel durumlar (mental states) ve süreçler işlevleriyle açıklanmalıdır görüşü – sahiptir. İşlevselciliğin çoklu gerçekleştirilebilirlik (multiple realizability) görüşüne göre, robotlar ve bilgisayarlar gibi gayrı-insan sistemlerin bile bilişe sahip olduğu söylenebilir. Bilişsel Terimi[değiştir | kaynağı değiştir] “Bilişsel bilim”deki “bilişsel (cognitive)” terimi “net olarak incelenebilen herhangi bir zihinsel süreç ya da yapı” anlamında kullanılıyor (Lakoff ve Johnson, 1999). Bu kavramsallaştırma oldukça geniştir ve “bilişsel” kelimesinin analitik felsefedeki kullanımıyla karıştırılmamalıdır. Analitik felsefede “bilişsel” yalnızca formel kurallarla ve doğruluk koşullu semantik (truth conditional semantics) ile ilgilidir. Oxford İngilizce Sözlüğü’ndeki “bilişsel” kelimesi için ilk girdi, kabaca, “bilme eylemi ya da sürecine ilişkin” anlamına sahip olduğunu söylüyor. 1586’dan olan bu ilk girdi, Platonik bilgi teorileri tartışmaları bağlamında bu kelimenin kullanıldığını gösteriyor. Kapsamı[değiştir | kaynağı değiştir] Hylobates lar and Homo sapiens.jpg Bilişsel bilim bilişe dair geniş bir yelpazedeki konuları kapsıyor. Fakat, bilişsel bilimin, zihnin doğası ve süreçleriyle ilgili olabilecek her şeyle eşit düzeyde ilgilenmediğini ayrımsamak gerekir. Filozoflar arasında, klasik kognitivistler (classical cognitivists) sosyal ve kültürel faktörleri, duyguyu, bilinci, hayvan bilişini, karşılaştırmalı ve evrimsel psikoloji çalışmalarını nispeten önemsiz görürler. Ancak davranışçılığın yavaş yavaş popülerliğini yitirmesiyle beraber, duygulanım (affect) ve duygular (emotions) gibi içsel durumları da, farkındalık ve örtük dikkat (covert attention) gibi konular kadar çalışmak mümkün olmuştur. Örneğin, durumsal ve bedenleşmiş biliş (situated and embodied cognition) teorileri çevrenin etkilerini ve bedenin bilişteki rolünü de dikkate alır. Bilgi işleme (information processing) süreçleri üzerinde durulmaya başlanmasıyla beraber, psikolojinin en temel öğesi gözlemlenebilen davranıştan ziyade modelleme veya zihinsel durumlara dair alınan kayıtlar oldu. Yapay Zeka[değiştir | kaynağı değiştir] Yapay zeka (YZ) makinelerdeki bilişsel olguları inceler. YZ’nin pratik amaçlarından bir tanesi insan zekasının çeşitli yönlerini bilgisayarlarla gerçekleştirebilmektir. Bilgisayarlar, bilişsel olguların araştırılmasında sıklıkla kullanılan araçlardır. İşlemsel modelleme insan zekasının nasıl yapılandığını araştırmak için simülasyonları kullanır.[7] (Bkz. İşlemsel modelleme) Zihnin, küçük fakat tek başlarına işlevsiz yapıtaşlarının (mesela, nöronlar vb.) devasa bir ürünü olarak mı, yoksa semboller, yapılar, şemalar, planlar ve kurallar gibi daha yüksek seviye yapıların açısından mı daha iyi anlaşılabileceğine dair yapay zeka alanında bir tartışma olagelmiştir. Bahsettiğimiz ilk görüş, zihni araştırmak için bağlantıcılığı (connectionism) kullanırken, ikinci görüş ise sembolik işlemlemeler (symbolic computations) üzerinde durur. Konuya dair bir bakış açısı da, insan beynini tam olarak simüle etmenin, nöronları simüle etmeksizin mümkün olup olmadığıdır. Dikkat[değiştir | kaynağı değiştir] Dikkat, önemli bilginin (information) diğerleri arasından seçilmesidir. İnsan zihni milyonlarca uyaranın bombardımanı altındadır ve bu bombardıman arasından hangi bilgileri (information) işleyeceğine (process) karar vermesini sağlayan bir mekanizma olmalıdır. Dikkat, kimi zaman bir spot lambası gibi görülebilir, yani bir kimse spot lambasını ancak belirli bir bilgi kümesi üzerine tutabilir. Bu metaforu destekleyen deneylerden bazıları dikotik dinleme (Cherry, 1957) ve istemdışı körlük (Mack ve Rock, 1998) çalışmalarıdır. Çift kulaklı dinlemede, katılımcılar her biri bir kulağa olmak üzere iki farklı mesajın “bombardımanına” tutulur ve mesajlardan yalnızca birine dikkat kesilmeleri istenir. Deneyin sonunda dikkat kesilmedikleri mesajın içeriğine dair bilgi vermeleri istendiğinde katılımcılar bunu yapamazlar. Problem Çözme[değiştir | kaynağı değiştir] “Problem çözme” bir noktadan bir başka noktaya ulaşmanın hedef olduğu ve bunu yapmanın optimumum yolunun seçilmesi gerektiği durumları ifade etmek için kullanılan bir terimdir. Günlük ve pratik süreçlerle ilgili olabilir, örneğin aritmetik, satranç oynamak veya bir seyahati planlamak gibi. Önceleri, yapay zeka çalışmalarının en çok odaklandıkları noktalardan biri makinelere problem çözme becerisi kazandırabilmekti. Bir başlangıç ve bir de hedef durum belirtilir. Makine için görev, hedefe giden yolu bulmaktır. Burada temelde iki yaklaşım vardır: Birincisinde program tüm farklı yolları deneyerek hedefe giden yolu bulmaya çalışır. Buna kaba kuvvet metodu denir (Brute Force Method). Bununla beraber NP-tam sorunlarda olası yolların sayısı o kadar yüksektir ki, bu yaklaşımın sınırlarına erişilir. Çünkü tüm yolları denemek ve sonuca ulaşıp ulaşmadığını görmek makinenin hesaplama kapasitesini aşar. Bu tarz durumlarda A* arama algoritması gibi höristik tarama kullanan algoritmalar gereklidir. Höristik tarama, denemeksizin en olası yolları taramak için bir yöntemdir. Böylece “denenmesi gereken” olası yolların sayısı makinenin hesaplama kapasitesi içinde tutulur. Höristik kullanarak çalışan ilk program Allen Newell ve Herbet A. Simon tarafından geliştirilen Genel Problem Çözücü’dür (General Problem Solver). GPS, Hanoi Kuleleri oyununu çözmeyi başarmış bir algoritmadır. Bu oyunda farklı boyutlarda üç disk ve bu disklerin takılı olduğu üç “kule” vardır. Oyunun en başında tüm bu diskler sol taraftaki kulededir ve oyun tüm diskler boyutlarına göre ve başka belli bir hedef kulede sıralandığında biter. Hanoi Kuleleri gibi oyunları çözmek yapay zekanın erken dönemlerinde popüler bir işti. Bunun neden burada yalnızca sınırlı sayıda eylemin mümkün olması ve öngörülemeyen olayların yaşanmamasıdır. Bu tarz kısıtlı bir çalışma sahası, bilişsel stratejilerin deneysel olarak da test edilebilmesini kolaylaştırdı. Bugünse çalışmalar bir restorana gidip sipariş vermek gibi karmaşık ve çeşitli açılardan öngörülemez süreçlerin gerçekleştirilmesine odaklanıyor. Bilişsel Mimariler[değiştir | kaynağı değiştir] Bir bilişsel mimarinin amacı, bilişsel psikolojinin çeşitli alanlarından toplanan verileri bir bilgisayar modelinde bir araya getirmektir. Bunun için toplanan veriler bir bilgisayar modeline temel sağlayacak şekilde formalize edilmelidir. Oldukça ünlü üç bilişsel mimari ACT-R, SOAR ve EPIC’tir. Ayrıca bkz. Nöroinformatik Bilgi ve Dil İşleme[değiştir | kaynağı değiştir] Bir dili öğrenmek ve anlamak aşırı derecede karmaşık bir süreçtir. Dil yaşamın ilk birkaç senesi içinde edinilir ve normal şartlarda tüm insanlar dili en iyi şekilde edinebilirler. Teorik dilbilimin majör temellerinden bir tanesi, dilin bu şekilde edinilebilmesi için soyut bir yapıya sahip olması gerekliliğinin keşfidir. Beynin dili nasıl işlediği sorusuna dair yapılan çalışmalardaki temel bazı araştırma soruları: (1) Dilsel bilginin (knowledge) ne kadarı doğuştan gelir, ne kadarı öğrenilir? (2) Neden yetişkinlerin ikinci bir dil edinmesi çocukların ana dillerini edinmelerinden daha zordur? (3) İnsanlar hiç görüp duymadıkları cümlelerle karşılaştıklarında bunları nasıl anlayabiliyorlar? Bilişsel bilimdeki dil işleme çalışmaları dilbilim alanını yakından ilgilendirmektedir. Dilbilim, geleneksel olarak, tarih, sanat ve edebiyatı da içerecek şekilde beşeri bilimlerin bir alt dalı olarak çalışılıyordu. Ancak Son 50-60 yıl içerisinde araştırmacılar dili, dil bilgisinin (knowledge) nasıl edinildiği, nasıl kullanıldığı ve tam olarak nelerden müteşekkil olduğu gibi soruları merkeze alarak bilişsel bir fenomen olarak inceliyorlar.[8] Dilbilimciler, insanların oldukça karmaşık sistemler vasıtasıyla cümleler üretseler de, kendi konuşmalarını yönlendiren bu kuralların büyük oranda farkında olmadıklarını buldular. Dolayısıyla dilbilimciler, eğer böylesi kurallar gerçekten varsa, bu kuralların neler olduklarına dair dolaylı metotlar benimsemek zorunda kaldılar. Her halükarda, eğer konuşma kurallar tarafından yönlendiriliyorsa, bu kurallar bilinçli bir değerlendirmeye kapalılar. Öğrenme ve Gelişim[değiştir | kaynağı değiştir] Öğrenme ve gelişim, bilgiyi (knowledge and information) zamanla edindiğimiz süreçlerdir. Bebekler ya çok az bilgiyle ya da bilgisiz doğarlar (bilginin nasıl tanımlandığına bağlı olarak değişebilir), ancak yine de hızlıca dili kullanma, yürüme, insanları ve objeleri tanıma gibi beceriler edinirler. Öğrenme ve gelişim alanındaki araştırmalar bu süreçlerin nasıl gerçekleştiğini açıklamayı hedefler. Bilişsel gelişim alanındaki majör sorulardan biri, becerilerin ne kadarının doğuştan olduğu ya da ne kadarının öğrenildiği sorusudur. Bu soru sıklıkla “doğa ve çevre tartışması” ismiyle adlandırılır. Nativist (doğuştancı) görüş, bir organizmanın belirli özelliklerinin doğuştan olduğunu ve genetik aktarımı dolayısıyla belirlendiğini vurgular. Emprist görüş ise belirli becerilerin çevreden öğrenildiğini belirtir. Her ne kadar bir çocuğun normal olarak gelişmesi için hem genetik hem de çevresel girdiler gerekse de, genetik bilginin bilişsel gelişime nasıl yol açtığına dair ciddi tartışmalar vardır. Dil edinimi alanında, örneğin, kimileri (örneğin Steven Pinker)[9] evrensel gramer kurallarını içeren bilginin genetikte bulunması gerektiğini savunmuşken, diğerleri (mesela Jeffrey Elman ve Rethinking Innateness’taki meslektaşları) Pinker'ın iddialarının biyolojik olarak gerçekçi olmadığını iddia etmişlerdir ve genlerin, bir öğrenme sisteminin mimarisini belirleyebileceğini ama gramerin nasıl çalıştığına dair spesifik “gerçeklerin (facts)” ancak tecrübe ile öğrenilebileceğini savundular. Hafıza[değiştir | kaynağı değiştir] Hafıza, daha sonradan “çağırıp” kullanabilmemiz için bilgi depolamamızı sağlar. Hafızanın genelde uzun süreli (long-term) ve kısa süreli (short-term) olmak üzere iki öğeden oluştuğu düşünülür. Uzun süreli hafıza, bizim esnek zaman zarflarında (günler, haftalar, yıllar) bilgi depolayabilmemizi sağlar. Henüz uzun süreli hafızanın sınırlarını tam olarak bilmiyoruz. Kısa süreli hafıza ise kısa vadeli durumlarda (saniyeler veya dakikalar) bilgi depolamamızı sağlar. Ayrıca hafıza, sıklıkla bildirimsel (declarative) ve prosedürel (procedural) şeklinde de kategorize edilmiştir. Bildirimsel hafıza, (semantik (semantic) ve epizodik (episodic) hafıza alt kümelerine sahiptir) gerçekler ve spesifik bilgiler, spesifik anlamlar ve spesifik anıların depolandığı hafıza sistemidir (örneğin, “Elmalar yiyecek midir?” veya “Dört gün önce kahvaltıda ne yedim?”) Prosedürel hafıza ise bisiklet sürmek veya yüzmek gibi eylemlerimizi ve motor süreçlerimizi hatırlamamızı sağlar ve genellikle örtük bilgi veya örtük hafıza olarak da anılır. Bilişsel bilimciler hafızayı psikologların inceledikleri gibi inceleseler de odakları hafızanın bilişsel süreçlerle ilgisi üzerindedir. Bunun bir örneği, uzun süredir kullanılmamış, unutulmuş bir anıyı hatırlamak için ne gibi mental süreçlerin gerektiği veya bilişsel bir süreç olan tanıma (recognition) ile çağırma (recall) arasında ne gibi farklar olduğu olabilir. Algı ve eylem Algı (perception), duyular (sense) aracılığı ile bir bilgiyi edinme ve o bilgiyi bir şekilde işleme (process) becerisidir. Görme ve duyma çevremizi algılamamızı mümkün kılan iki baskın duyudur. Görsel algı alanındaki bazı çalışmalar: (1) Nesneleri nasıl tanıyabiliyoruz? (2) Herhangi bir birim zamanda çevrenin yalnızca bir kısmını görsek de onu nasıl süreğen (continuous) olarak algılayabiliyoruz? gibi soruları içerebilir örneğin. Görsel algıyı çalışmak için gerekli bir yol, insanların optik ilüzyonları nasıl işlediğine bakmaktır. Bir Necker kübü bistabilalgıya örnektir (percept), yani küp iki farklı yönden “algılanabilir”. Dokunsal, kokusal ve tatsal uyaranlar da algının alanındadır. Eylem (action) ise bir sistemin çıktısına göndermede bulunur. Eylem insanlarda motor tepkiler aracılığı ile sağlanır. Uzamsal planlama ve hareket, konuşma üretimi ve karmaşık motor hareketler eylemin (action) uzantılarıdır. Bilinç[değiştir | kaynağı değiştir] Bilinç bir şeyin dışsal bir nesne mi yoksa kişinin kendisinden mi kaynaklandığının farkında olmaktır. Bilinç zihnin bir benlik hissine sahip olmasını veya bunu tecrübe edebilmesini sağlar. Araştırma Metotları[değiştir | kaynağı değiştir] Bilişsel bilimde pek çok farklı metodoloji kullanılagelmiştir. Bilişsel bilim oldukça interdisipliner olduğundan bu alandaki araştırmalar sıklıkla psikoloji, nörobilim, bilgisayar bilimi ve sistemler teorisinden araştırma metotlarını bir araya getirir. Davranışsal Deneyler[değiştir | kaynağı değiştir] Zeki bir davranışı neyin oluşturduğunu bilmek için davranışın kendisini incelemek zorundayız. Bu tür bir araştırma sahası bilişsel psikoloji ve psikofizik ile yakından ilişkilidir. Farklı uyaranlara verilen davraışlar tepkileri ölçerek o uyaranların nasıl işlendiğine dair bilgi edinebiliriz. Lewandowski ve Strohmetz (2009), davranışlar izler (behavioral traces), davranışsal gözlemler (behavioral observtions) ve davranışsal seçim (behavioral choice) dahil olmak üzere psikolojideki inovatif davranışsal ölçümlerin bir incelemesini yaptılar.[10] Davranışsal izler, davranışın nasıl oluştuğuna dair bir parça delil olsa da davranışı gerçekleştiren özneye dair herhangi bir şey söylemezler. Davranışsal gözlemler ise öznenin davranışı gerçekleştirmesinin doğrudan gözlemlenmesidir. Bunu yanı sıra, davranışsal seçimler bir kimse iki ya da daha fazla seçenek arasından seçim yaptığı durumları kapsar. Tepki süresi. Bir uyaranın sunulmasıyla ona karşı verilen bir tepkinin arasındaki süre, iki bilişsel süreç arasındaki farklara ve o süreçlerin doğasına dair bize bilgi sağlayabilir. Örneğin, eğer ki bir “arama görevinde” (search task) tepki süreleri öğelerin sayısına oranlı şekilde artıyorsa, bu bilişsel arama sürecinde dizisel (serial) değil paralel /(parallel) işlemenin söz konusu olduğu aşikardır. Psikofiziksel tepkiler. Psikofiziksel deneyler, bilişsel psikoloji tarafından kullanılan eski bir psikolojik tekniktir. Genellikle fiziksel bir niteliğe dair, örneğin bir sesin gürültüsü, yargıda bulunmayı kapsar, Bireyler arasında öznel değerlendirmelerdeki (subjective scales) olası bir korelasyon, fiziksel ölçümlere kıyasla bilişsel veya duyusal eğilimleri (bias) gösterebilir. Örneğin bir rengin, tonun veya dokunun aynılığına dair yargılar veya renk, ton ya da dokuda eşik farklılıkları vs. Göz İzleme. Bu metot pek çok bilişsel süreci incelemek için kullanılmışsa da en çok görsel algı ve dil işleme araştırmalarında ön plandadır. Gözlerin fiksasyon (sabitlenme) noktası dikkatin odağı ile ilişkilidir. Dolayısıyla, göz hareketlerini izleyerek, hangi bilgi (information) kümesinin işlendiğini inceleyebiliriz. Göz izleme oldukça kısa zaman aralıklarındaki bilişsel süreçleri incelememizi mümkün kılar. Göz hareketleri bir görev sırasındaki süreçiçi (online) karar verme adımlarını yansıtır ve bu kararların nasıl işlendiğine dair bize içgörü sağlar. Beyin Görüntüleme[değiştir | kaynağı değiştir] Beyin görüntüleme, beyin, çeşitli işlemler (task) gerçekleştiriyorken analiz edilmesidir. Bu bir davranış ile beyin fonksiyonunu birbiriyle ilişkilendirmemizi ve bilginin nasıl işlendiğini anlamamıza yardımcı olur. Farklı tür görüntüleme teknikleri zamansal (time-based) veya uzamsal (location-based) çözünürlükleri açısından çeşitlilik gösterirler. Betin görünüleme bilişsel nörobilimde sıklıkla kullanılır. Tek foton emisyon bilgisayarlı tomografi ve pozitron emisyon tomografi. TFEBT ve PET’de, katılımcının kanına enjekte edilen ve beyine ulaşan radyoaktif izotoplar kullanılır. Radyoaktif izotopların beyinde hangi bölgelerde konumlandığından, hangi bölgelerin daha aktif olduğu anlaşılabilir.. PET fMRI’a oldukça yakın uzamsal çözünürlülüğe sahip olsa da oldukça kötü bir zamansal çözünürlüğü vardır. Elektroensefalografi. EEG, katılımcıların kafasına takılan bir kepe, bir grup elektrot yerleştirerek beyindeki nöron gruplarının oluşturduğu elektrik alanlarını ölçmeye yarar. Bu tekniğin çok iyi bir zamansal çözünürlüğü olsa da, uzamsal çözünürlüğü oldukça kısıtlıdır. Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme. fMRI kandaki oksijen miktarını ölçerek, beynin farlı alanlarındaki oksijen miktarından hangi bölgelere daha fazla kan akışı olduğunu, dolayısıyla hangi bölgelerin daha fazla aktif olduğunu ölçmemizi sağlar.Bu şekilde farklı işlevlerin beyinde hangi alanlarda gerçekleştirildiğini belirleyebilme imkanımız olur. fMRI’ın uzamsal ve zamansal çözünülürlükleri orta düzeydedir. Optik görüntüleme. Bu teknik kızılötesi transmiterleri ve alıcıları kullanarak beynin farklı bölgelerindeki kan tarafından yansıtılan ışık miktarını ölçer. Oksijenlenmiş ve oksijensiz kan, ışığı farklı miktarlarda yansıttığından, hangi bölgelerin daha aktif olduğunu inceleyebiliriz, ki bunlar daha fazla oksijenlenmiş kana sahip olan bölgeler demek oluyor. Optik görüntüleme orta seviyede bir zamansal çözünürlüğe ve zayıf uzamsal çözünürlüğe sahip olup, aynı zamanda oldukça güvenli olduğu için bebekler ile yapılan çalışmalarda da kullanılabilme avantajına sahiptir. Manyetoensefalografi. MEG kortikal aktivite dolayısıyla açığa çıkan manyetik alanları ölçer. EEG’ye benzer olsa da, EEG’den daha fazla uzamsal çözünürlüğe sahiptir, çünkü yaptığı ölçümler EEG’de olduğu gibi kep tarafından filtrelenmemiş, buğulu hale getirilmemiştir. MEG ufak manyetik alanları tespit edebilmek için SQUID sensörleri kullanır. İşlemsel Modelleme[değiştir | kaynağı değiştir] İşlemsel modeller bir problemin matematiksel ve mantıksal olarak formalize edilmiş olmasını gerektirir. Bilgisayar modelleri zekanın farklı, genel ve spesifik niteliklerinin deneysel olarak doğrulanmasında ve simülasyonlarda kullanılır. İşlemsel modelleme spesifik bir bilişsel olgunun işlevsel organizasyonunu anlamamıza yardımcı olabilir. Bilişsel modellemeye yaklaşımlar aşağıdaki gibi kategorize edilebilir: (1) sembolik, zeki bir zihnin soyut zihinsel işlevlerinin semboller aracılığı ile ele alınması; (2) subsembolik, insan beyninin nöral ve ilişkisel nitelikleri açısından; ve (3) sembolik ve subsembolik kesişimindeki yaklaşımlar. Sembolik modelleme bilgisayar bilimindeki bilgi-tabanlı sistemleri (knowledge-based systems) kullanan paradigmalardan türemiştir, örneğin Eski Moda Yapay Zeka (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence). İlk bilişsel bilim araştırmacıları tarafından geliştirilip daha sonraları da bilgi mühendisliği (information engineering) alanında, uzman sistemler (expert systems) için kullanılmışlardır. 90’ların başından beri sistemik alanında insan benzeri zeka modellerinin incelenmesinde kullanılmış ve buna paralel olarak SOAR çevrelerinin geliştirilmesinde kullanılmıştır. Daha güncel olarak, özellikle de bilişsel karar alımı bağlamında, sembolik bilişsel modelleme sosyo-bilişsel yaklaşımlarla genişletilmiştir. Subsembolik modelleme bağlantıcı (connectionist) / nöral ağ modellerini içerir. Bağlantıcılık zihnin/beynin basit nodlardan oluştuğunu ve onun problem çözme kapasitesinin de bu nodlar arasındaki bağlantılar ve ilişkilerden türediği fikri üzerine kuruludur. Nöral ağlar bu yaklaşımın en bariz uygulamasıdır. Bu yaklaşımı eleştiren bazıları, bu modellerin sistemin nasıl çalıştığının bir representasyonu olması açısından biyolojik tutarlılığa sahip olduklarını ama açıklayıcılıklarının olmadığını dile getirirler. Çünkü onlara göre, basit bağlantı kurallarına sahip bir sistemden bile türeyen yüksek seviye kompleksite o bağlantıları, bağlantı düzleminde yorumlanamaz kılar, aslolan, bu bağlantıların kendilerinden ziyade onların yol açtığı daha yüksek seviye temsillerdir. Popüleritesi artmakta olan diğer yaklaşımlar ise (1) dinamik sistemler teorisi, (2) sembolik modelleri bağlantıcı modellere eşleme (nöral-sembolik entegrasyon veya hibrid zeki sistemler) ve (3) Bayesyen modellerdir. Nörobiyolojik Metotlar[değiştir | kaynağı değiştir] Doğrudan olarak nörobilimden veya nöropsikolojiden alınmış metotlar zekanın kimi yanlarını inceliyorken oldukça faydalı olabilirler. Bu metotlar zeki davranışın fiziksel sistemlerde nasıl “gerçekleştirildiğini” anlamamızı sağlar. Tek üniteli kayıt Doğrudan beyin uyarımı Hayvan modelleri Postmortem çalışmaları Tarihi[değiştir | kaynağı değiştir] Bilişsel bilim 1950’lerde bilişsel devrim olarak anılan entelektüel bir hareket olarak ortaya çıktı. Bilişsel bilim antik felsefe metinlerine değin izi sürülebilecek bir arka plana sahiptir (bkz. Platon’un Meno’su ve Aristoteles’in De Anima’sı); ki Descares, David Hume, Immanuel Kant, Benedict de Spinoza, Nicholas Malebransche, Pierre Cabanis, Leibniz ve John Locke gibi isimleri de kapsar. Fakat, her ne kadar bu erken dönem yazarlar zihnin felsefi olarak keşfine çokça katkı sağlamış ve bu çalışmalar nihayetinde psikolojinin gelişimine yol açmışsa da, bilişsel bilimcilerinkinden çok daha farklı bir araç ve temel kavram seti ile çalışıyorlardı. Modern bilişsel bilim kültürü, Warren McCulloch ve Walter Pitts gibi zihnin organizasyon prensiplerini anlamaya çalışan 1930’lardaki ve 1940’lardaki sibernetisistlere değin götürülebilir. McCulloch ve Pitts biyolojik nöral ağların yapısından esinlenilerek oluşturulmuş işlemleme modelleri olan şimdiki yapay nöral ağların ilk türünü geliştirmişlerdir. 1940’lar ve 1950’lerde işlemleme teorisinin (theory of computation) ve dijital bilgisayarların ortaya çıkması da oldukça önemli bir öncüldü. Kurt Gödel, Alonzo Church, Alan Turing ve John von Neumann bu gelişmelerde etkindiler. Modern bilgisayar, ya da Von Neumann makinesi, hem zihne dair bir metafor olarak hem de bir inceleme aracı olarak, bilişsel bilimde merkezi bir rol oynayacaktı. Bilişsel bilim deneyleri akademik bir enstitüde ilk kez MIT Sloan İşletme Okulu’nda, psikoloji departmanında çalışan ve insan bilişini inceliyorken bilgisayar belleği modellerini kullanarak deneyler yapan J. C. R. Licklider önderliğinde gerçekleşmiştir.[11] 1956 yılında MIT’de, Allen Newell, Herbert. A. Simon ve Marvin Minsky gibi yapay zekanın önderlerinin ve dilbilimci Noam Chomsky’nin katıldığı Symposium on Information Theory gerçekleşti. Chomsky davranışçılığa dair eleştirisini ve daha sonradan oldukça etkili olacak olan Dönüşümsel Gramer’ini (Transformational Grammar) sundu. Newell ve Simon ise ilk yapay zeka çalışmalarından sayılan Logic Theorist’i sundular. 1959 yılında, Noam Chomsky B. F. Skinner’ın Sözel Davranış (Verbal Behavior) kitabına dair çok sert bir inceleme yayınlandı.[12] O dönemde, Skinner’ın davranışçı paradigması Amerika’daki psikoloji alanını domine etmişti. Çoğu psikolog, içsel temsiller hakkında hipotezler ortaya atmadan, uyaran ve tepki arasındaki işlevsel ilişkilere odaklanmıştı. Chomsky dili açıklayabilmek için, sadece içsel temsiller ileri sürmeyen ama aynı zamanda bu temsillerin altında yatan düzeni de izah eden üretici gramer gibi bir teoriye ihtiyacımız olduğunu iddia etti. Bilişsel bilim terimi, 1973 yılında, yapay zeka araştırmalarının o dönemki durumunu ele alan Lighhill raporuna yazdığı eleştirisinde Christopher Longuet-Higgins tarafından ilk kez kullanılmıştı.[13] Aynı dönemde, Cognitive Science dergisi ve Cognitive Science Society 8 Eylül 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. kuruldu.[14] Cognitive Science Society’nin kuruluş toplantısı Kaliforniya Üniversitesi, San Diego’da, 1979 yılında yapıldı.[15] Bu toplantı bilişsel bilimin uluslararası olarak görünür bir girişim olmasını sağladı. Yöneticiliğini Neil Stillings’in yaptığı Hampshire Koleji bilişsel bilim alanındaki ilk lisans düzeyinde eğitim programını 1972’de başlattı. 1982 yılında Profesör Stillings’in de desteği ile Vassar Koleji, bilişsel bilimde lisans diploması veren ilk enstitü oldu.[16] 1986’da dünyanın ilk Bilişsel Bilim Departmanı Kaliforniya Üniversitesi, San Diego’da kuruldu.[15] 1970’lerde ve 1980’lerin ilk yıllarında, bilgisayarlara erişim arttıkça yapay zeka araştırmaları çoğaldı. Marvin Minsky gibi araştırmacılar, insanların, örneğin karar alma ve problem çözme gibi süreçlerdeki adımlarını formel olarak betimlemek amacıyla, LISP gibi programlama dillerinde bilgisayar programları yazıyordu. Bu çalışmalarla insan düşünüşünü daha iyi anlamayı ve yapay zekayı yaratmayı amaçlıyorlardı. Bu yaklaşım “sembolik yapay zeka” olarak bilinir. Nihayetinde sembolik yapay zeka yaklaşımın limitleri göründü. Örneğin, sembolik bilgisayarlar tarafından kullanılabilecek şekilde, insan bilgi birikiminin tümünü listelemek gerçek dışı görünür oldu. 80’lerin sonların ve 90’larda nöral ağlar ve bağlantıcılık bir araştırma paradigması olarak yükseldi. Sıklıkla James McClelland ve David Rumelhard’a atfedilen bu bakış açısı ile beraber zihin bir karmaşık ilişkiler kümesi olarak ele alınan ve birden çok katmana sahip bir ağ olarak betimlendi. Bunu eleştirenler sembolik modeller ile daha iyi açıklanan bazı olgular olduğunu ve bağlantıcı modellerin açıklayıcılık güçlerinin az olmasına yol açacak kadar karmaşık olduklarını iddia ettiler. Daha güncel çalışmalarda sembolik ve bağlantıcı modeller bir araya getirildi ve bu birleşim, iki tür açıklama yaklaşımının da avantajını kullanabilmeyi sağladı.[17][18] Hem bağlantıcılık hem de sembolik yaklaşımlar farklı hipotezleri test etmede ve bilişin farklı yanlarını anlama konusunda kullanışlı yaklaşımlar olsalar da, hiçbiri biyolojik açıdan gerçekçi olmadığından ikisi de nörobilimsel tutarlılık açısından yetersiz bulunmaktadır.[19][20][21][22][23][24] Bağlantıcılık, bilişin gelişim süreci boyunca nasıl oluştuğunu ve beyinle olan ilişkisini işlemsel olarak inceleme bağlamında çok faydalı olmuştur ve sıkı sıkıya alana spesifik (domain specific) ve alandan bağımsız (domain general) ayrımları yapan yaklaşımlara alternatif sağlamıştır. Örneğin, Jeff Elman, Liz Bates ve Annette Karmiloff-Smith gibi bilim insanları beyindeki ağların, bu ağlarla çevresel girdi arasındaki dinamik etkileşimden ortaya çıktığını ileri sürmüşlerdir.[25] Güncel Gelişmeler[değiştir | kaynağı değiştir] Zihnin/beynin veya “zihnin entegre edildiği” herhangi bir fiziksel sistemin fiziksel özelliklerinden bağımsız, bir kurallar, temsiller dizisi, bir algoritma, soyut bir bilgi işlem süreci olarak ele alınabileceğini iddia eden bilgisyar metaforu geçtiğimiz yıllarda çok ciddi eleştirilere maruz kaldı. Bu eleştirilerin temelinde iki büyük perspektif yatıyor: Birincisi, bilişsel nörobilmin gelişmesiyle beraber nörobilimsel süreçleri de inceleyebiliyor olmamız ve beynin bu süreçlere dahlini eskisine nazaran çok daha net görebiliyor olmamız, onu görmezden gelerek yalnızca soyut süreçlere odaklanabilmeyi güçleştirmiştir. Bunun yanı sıra yapay nöral ağlar ve nöron gruplarının faaliyetlerini simüle etmek için kullanılan diğer yöntemler “donanım ve yazılım” gibi bir ayrıma gitmenin hakkaniyetine gölge düşürmüştür. Bunun yanı sıra bilişsel bilimde çeşitli alternatif paradigmalar da doğmaya başlamıştır, örneğin dinamikçilik (dynamical systems) ve bedensel (embodied) ve durumsal (situated) bilişsel bilim. Dinamikçiliğe göre, bilişsel davranış her zaman zamansal bir bağlamda vuku bulduğundan ve zamansal koordinasyon gerektirdiğinden, dinamik sistemler teorisi uygun bir model sağlayabilir. Dinamikçilik bilgisayar metaforunda ihmal edilen zamansal düzenliliklerin esas olduğunu iddia eder. Ayrıca, bu yaklaşım içsel temsillerin ve sembollerin bilişsel bilimin merkezinde bulunmasına şüpheyle yaklaşır, çünkü bu kavramlar dinamik bir açıklamanın parçası değildirler. Bunun yanı sıra, bedensel (embodied) ve durumsal (situated) bilişsel bilim bilişin spesifik bir bedene (embodied) ve spesifik bir çevreye (situated) referans verilmeksizin anlaşılamayacağını varsayar. Bu bilişin soyut sembolik temsillerin dünyasında gerçekleşen, duyusal, motor ve zamansal etmenlerden azade bir süreç olduğu iddiasından şüphe duyulmasını yol açar. Bu görüşün en ünlü savunucuları Alva Noe, Susan Hurley, Evan Thompson, Francisco Varela ve Kevin O’Regan’dır. Bedensel ve durumsal bilişsel bilim bağlamında, Maurice Merleau-Ponty’nin ve Edmund Husserl’in fenomonolojisi ile klasik analitik zihin felsefesi arasında bir bağlantı sıklıkla aranır. Sunulan bu farklı akımlar (bağlantıcılık, dinamikçilik, durumsallık ve bedensellik), talepleri ve varsayımları benzer olduğu için sıklıkla Yeni Yapay Zeka tabiri altında anılır ve özetlenirler. Fakat bunların birbirleri ile uyumlu oldukları söylenemez çünkü öncülleri, sonuçları ve uygulamaları gibi pek çok açıdan birbirleri ile çelişirler. Zihni bilgisayar ile özdeşleştiren metaforlara yöneltilen eleştiriler genel olarak bilişsel bilimin sorgulanmasına yol açmıştır. Fakat bu eleştiriler zaman içinde yumuşamıştır. Bazı Önemli Araştırmacılar[değiştir | kaynağı değiştir] Konu ile ilgili bazı önemli bilim adamları: Alan Turing Antonio Damasio Daniel Dennett Daniel Kahneman David Chalmers David Rumelhart Douglas Hofstadter George A. Miller George Lakoff Gerald Edelman Herbert Simon James McClelland Jeffrey Elman Jerry Fodor John Searle Karl Pribram Leon Festinger Marvin Minsky Noam Chomsky Seymour Papert Steven Pinker Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Orta Doğu Teknik Üniversitesi Enformatik Enstitüsü Bilişsel Bilimler Programı Boğaziçi Üniversitesi Bilişsel Bilim Yüksek Lisans Programı 13 Nisan 2013 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Bilişsel Bilim derneği (Cognitive Science Society) Stanford Felsefe Ansiklopedisi-Bilişsel Bilim maddesi29 Haziran 2015 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Bilişsel Bilim: İnsan Zihnine Yolculuk Dil Bilimi Sitesi-Bilişsel Bilim 28 Kasım 2011 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Books Google'da Bilişsel Bilim Kitapları 21. Yüzyıla Girerken Felsefe ve Bilişsel Bilim-Zekiye Kutlusoy[ölü/kırık bağlantı] Dilbilgisi, Bilişim ve Bilişsel Bilim-Cem Bozşahin-Deniz Zeyrek 17 Haziran 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Ask the Cognitive Scientist". American Federation of Teachers (İngilizce). 8 Ağustos 2014. 11 Ekim 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. a b Thagard, Paul. "Cognitive Science". plato.stanford.edu (İngilizce). 2 Aralık 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. a b Miller, George A. (1 Mart 2003). "The cognitive revolution: a historical perspective". Trends in Cognitive Sciences (İngilizce). 7 (3): 141-144. doi:10.1016/S1364-6613(03)00029-9. ISSN 1364-6613. PMID 12639696. 11 Ekim 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. Varela, F. J., Thompson, E., & Rosch, E. (1991). The embodied mind: cognitive science and human experience. Cambridge, Massachusetts: MIT Press Marr, D. (1982). Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information. W. H. Freeman. Ferrés, Joan; Masanet, Maria-Jose (2017). "La eficacia comunicativa en la educación: Potenciando las emociones y el relato". Comunicar: Revista Científica de Comunicación y Educación (İspanyolca). 25 (52): 51-60. doi:10.3916/C52-2017-05. ISSN 1134-3478. 31 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. Sun, Ron (ed.) (2008). The Cambridge Handbook of Computational Psychology. Cambridge University Press, New York. Daniela Isac, Charles Reiss. I-language: An Introduction to Linguistics as Cognitive Science, 2nd edition. Oxford University Press. s. 5. ISBN 978-0199660179. Pinker, Steven; Bloom, Paul (Aralık 1990). "Natural language and natural selection". Behavioral and Brain Sciences (İngilizce). 13 (4): 707-727. doi:10.1017/S0140525X00081061. ISSN 1469-1825. 9 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. Jr, Gary W. Lewandowski; Strohmetz, David B. (2009). "Actions Can Speak as Loud as Words: Measuring Behavior in Psychological Science". Social and Personality Psychology Compass (İngilizce). 3 (6): 992-1002. doi:10.1111/j.1751-9004.2009.00229.x. ISSN 1751-9004. Hafner, K.; Lyon, M. (1996). Where wizards stay up late: The origins of the Internet. New York: Simon & Schuster. p. 32. Chomsky, Noam (1959). "Review of Verbal behavior". Language. 35 (1): 26-58. doi:10.2307/411334. ISSN 0097-8507. 16 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. Longuet-Higgins, H. C. (1973). "Comments on the Lighthill Report and the Sutherland Reply". Artificial Intelligence: a paper symposium. Science Research Council. syf. 35–37. "About". Cognitive Science Society (İngilizce). 29 Ekim 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. a b "UCSD Cognitive Science - UCSD Cognitive Science". web.archive.org. 9 Temmuz 2015. 9 Temmuz 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. "About - Cognitive Science Department - Vassar College". cogsci.vassar.edu. 3 Eylül 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. d'Avila Garcez, Artur S.; Lamb, Luis C.; Gabbay, Dov M. (2008). Neural-Symbolic Cognitive Reasoning. Cognitive Technologies. Springer. Sun, Ron; Bookman, Larry, eds. (1994). Computational Architectures Integrating Neural and Symbolic Processes. Needham, MA: Kluwer Academic. "Encephalos Journal". www.encephalos.gr. 25 Haziran 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. Wilson, Elizabeth A. (4 Şubat 2016). Neural Geographies: Feminism and the Microstructure of Cognition. Routledge. Zorzi, Marco; Testolin, Alberto; Stoianov, Ivilin Peev (2013). "Modeling language and cognition with deep unsupervised learning: a tutorial overview". Frontiers in Psychology (İngilizce). 4. doi:10.3389/fpsyg.2013.00515. ISSN 1664-1078. 29 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. Tieszen, Richard (2011). "Analytic and Continental Philosophy, Science, and Global Philosophy". Comparative Philosophy. 2 (2): 4–22. Browne, A. (1997). Neural Network Perspectives on Cognition and Adaptive Robotics. CRC Press. ISBN 0-7503-0455-3. Pfeifer, R.; Schreter, Z.; Fogelman-Soulié, F.; Steels, L. (1989). Connectionism in Perspective. Elsevier. ISBN 0-444-59876-6. Karmiloff-Smith, Annette (2015). "An Alternative to Domain-general or Domain-specific Frameworks for Theorizing about Human Evolution and Ontogenesis". AIMS Neuroscience (İngilizce). 2 (2): 91. doi:10.3934/Neuroscience.2015.2.91. PMC 4678597 $2. PMID 26682283. 6 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. KB1 bakım: PMC biçimi (link) gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü BNE: XX4583643 BNF: cb12117451h (data) GND: 4193780-6 LCCN: sh88006179 NDL: 00577049 NKC: ph121697 NLI: 987007534451905171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bilişsel_bilim&oldid=32144028" sayfasından alınmıştır |
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Bilgisayarlı kimya" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Mart 2018) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Hesaplamalı kimya, kimya problemlerini çözmeye yardımcı olmak için bilgisayar simülasyonunu kullanan bir kimya dalıdır. Moleküllerin, katıların yapı ve özelliklerini hesaplamak için verimli bilgisayar programlarına dahil edilmiş teorik kimya yöntemlerini kullanır. Bu yöntemlerin kullanılmasının nedeni, hidrojen moleküler iyonu (dihidrojen katyonu) ile ilgili nispeten yeni sonuçlar dışında, kuantum çok-gövdeli(many-body) problemlerin analitik olarak çözülemez oluşudur. Hesaplama sonuçları normal olarak kimyasal deneylerle elde edilen bilgileri tamamlarken, bazı durumlarda gözlemlenmeyen kimyasal olayları da tahmin edebilmektedir. Yeni ilaç ve materyallerin tasarımında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu özelliklerin örnekleri, yapı (yani, kurucu atomların konumları), mutlak ve bağıl etkileşimli enerjiler, elektronik-yük yoğunluğu dağılımları, dipoller ve yüksek çok kutuplu momentler, titreşim frekansları, reaktivite veya diğer spektroskopik nicelikler ve bunlarla ilgili kesitlerdir. Kullanılan yöntemler statik ve dinamik durumları kapsar. Her durumda, bilgisayarın zamanı ve diğer kaynaklar(bellek ve disk alanı gibi) incelenen sistemin boyutuyla birlikte hızla artmaktadır. Bu sistem tekli bir molekül, bir grup molekül veya katı formda olabilir. Hesaplamalı kimya yöntemleri çok yaklaşık değerler üretebilir. Bunlar genellikle yalnızca küçük sistemler için uygulanabilir. Ab initio yöntemleri tamamen kuantum mekaniği ve temel fiziksel sabitler üzerine kuruludur. Diğer yöntemlere ampirik veya yarı ampirik denir çünkü harici olarak ampirik parametreler kullanırlar. Hesaplamalı kimya yöntemleri hem ab initio hem yarı ampirik yaklaşımları içerir. Bunlar, ilk prensip denklemlerinin basitleştirilmiş formlarından çözülmesi daha kolay veya daha hızlı, sistemin boyutunu (örneğin: periyodik sınır koşulları) sınırlayan yaklaşık değerlerden, herhangi bir çözümü elde etmek için gereken temel denklemlerin ana yaklaşımlarına kadar değişmektedir. Örneğin, çoğu ab initio hesaplamaları, temel Schrödinger denklemini çekirdeklerin hesaplama sırasında yerinde kaldığını varsayarak büyük ölçüde kolaylaştıran Born-Oppenheimer yaklaşımını kullanmaktadır. Prensip olarak, ab initio yöntemleri, yakınsaklıkların sayısını azaltıldığından, temel denklemlerin doğru çözümüne sonuç olarak yaklaşmaktadır. Bununla birlikte, uygulamada, tüm yakınsaklıkları ortadan kaldırmak imkânsızdır ve kaçınılmaz olarak hata oluşmaktadır. Hesaplamalı kimyanın amacı, hesaplamaları tutarlı kılarken bağıl ve mutlak hatayı en aza indirmektir. Bazı durumlarda, elektronik yapının ayrıntıları moleküllerin uzun zamanlı faz uzayı davranışından daha az önemlidir. Proteinlerin ve protein-ligand bağlayıcıların termodinamik konformasyonel çalışmalarında da durum böyledir. Ayrıca, "cheminformatik" alanında fizikokimyasal özelliklere dayalı makine öğrenimi gibi daha ampirik (ve hesaplama açısından daha ucuz) yöntemler kullanılmaktadır. Örnek olarak tipik bir problem, ilaç moleküllerinin belirli bir hedefe bağlanma afinitesini tahmin etmektir. Uygulama alanları[değiştir | kaynağı değiştir] Teorik kimya terimi kimyanın matematiksel bir tanımı olarak tanımlanabilirken, hesaplamalı kimya terimi ise genellikle matematiksel bir yöntem yeterli derecede geliştirildiğinde ve bir bilgisayarda uygulanması için otomatikleştirilebileceğinde kullanılır. Teorik kimyada, kimyagerler, fizikçiler ve matematikçiler, kimyasal reaksiyonların atomik ve moleküler özelliklerini ve reaksiyon yollarını tahmin etmek için algoritmalar ve bilgisayar programları geliştirirler. Hesaplamalı kimyacılar aksine mevcut bilgisayar programlarını ve metodolojilerini belirli kimyasal sorulara uygulayabilir. Hesaplamalı kimyanın iki farklı yönü vardır: Hesaplamalı çalışmalar, bir laboratuvar sentezi için bir başlangıç noktası bulma veya spektroskopik ölçümlere ait konum ve kaynak gibi deneysel verilerin anlaşılmasına yardımcı olmak için kullanılır. Bilinen araştırmalar, bugüne kadar bilinmeyen moleküllerin olasılığını öngörmek veya deneyler yoluyla kolayca incelenmeyen reaksiyon mekanizmalarını keşfetmek için kullanılır. Böylece, hesaplamalı kimya deneysel kimyagerliğe yardımcı olabilir veya tamamen yeni kimyasal nesneleri bulmak için deneysel kimyagerlik alanı meydana gelebilir. Hesaplamalı kimyada birkaç önemli alan ayırt edilebilir: Çekirdeklerin konumu olarak enerji yüzeyinde sabit noktalar bulmak ve moleküllerin yapısının kuvvet simülasyonunun daha doğru kuantum kimyasal yöntemlerle tahmin edilmesi. Kimyasal maddeler üzerine veri depolama ve arama. Kimyasal yapılar ve özellikler arasındaki korelasyonların belirlenmesi Bileşiklerin etkin sentezine yardımcı olmak için hesaplamalı yaklaşımlar. Belirli yollarla diğer moleküllerle (örn. Ilaç tasarımı ve kataliz) etkileşen molekülleri tasarlamak için hesaplamalı yaklaşımlar. Doğruluk kriterleri[değiştir | kaynağı değiştir] Tam ve mükemmel ifadeler, bu alanda görünmemektedir, çünkü kimyanın çok az kısmı tam olarak hesaplanabilir. Bununla birlikte, kimyanın neredeyse her yönü niteliksel veya niceliksel olarak hesaplama modellemesinde tanımlanabilmektedir. Moleküller çekirdek ve elektronlardan oluşur, bu nedenle kuantum mekaniği yöntemleri uygulanır. Hesaplamalı kimya alanında çalışan kimyagerler, göreceli olarak Dirac denkleminin çözümünde bazı ilerlemeler kaydetmesine rağmen, relativistik düzeltmeleri ekleme yöntemiyle genellikle göreceli olmayan Schrödinger denklemini çözmeye çalışırlar. Prensip olarak, Schrödinger denklemini, eldeki sorun için uygun olan zaman bağımlı veya zaman bağımsız formda çözmek mümkündür. Pratikte ise çok küçük sistemler haricinde bu mümkün olmamaktadır. Bu nedenle, yaklaşık yöntemlerin çokluğu, doğruluk ve hesaplama maliyeti arasındaki en iyi dengeyi sağlamak için çaba göstermektedir. Doğruluk her zaman daha fazla hesaplama maliyetiyle geliştirilebilir. Tam relativistik-kapsayıcı yöntemlerin hesaplama maliyetinden dolayı, birçok elektron içeren ab initio modellerinde önemli hatalar kendini gösterebilir. Bu, geçiş metalleri ve bunların katalitik özellikleri gibi yüksek atomik birim atomlarıyla etkileşen moleküllerin çalışmasını zorlaştırmaktadır. Hesaplamalı kimyadaki mevcut algoritmalar, yeterli doğrulukla yaklaşık 40'a kadar elektron içeren moleküllerin özelliklerini rutin olarak hesaplayabilir. Enerji hataları birkaç kJ / mol'den az olabilir. Geometriler için bağ uzunlukları birkaç pikometrede ve bağ açılarında 0.5 derece içinde tahmin edilebilir. Birkaç düzine elektron içeren daha büyük moleküllerde yoğunluk fonksiyoneli teorisi (DFT) gibi yaklaşık yöntemlerle hesaplanabilirlik sağlanmaktadır. Bu yöntemlerin, biyokimya alanındaki gibi karmaşık kimyasal reaksiyonları tanımlamak için yeterli olup olmadığı konusunda bazı tartışmalar vardır. Büyük moleküller, yarı ampirik yaklaşım yöntemleriyle incelenebilir. Daha büyük moleküller ise, moleküler mekanik (MM) olarak adlandırılan kimya bilimi dalını esas alan klasik mekanik yöntemleriyle işlem görürler. QM-MM yöntemlerinde, büyük kompleks problemlerin küçük kısımları mekanik olarak kuantum işlemleriyle(QM), kalan kısım yaklaşık işlemleriyle(MM) hesaplanır. Yöntemler[değiştir | kaynağı değiştir] Moleküler yapıları tahmin etmek için toplam enerjiyi belirleme yolları şunlardır: Ab initio yöntemleri[değiştir | kaynağı değiştir] Hesaplamalı kimyada kullanılan programlar, Schrödinger denklemini çözen birçok farklı kuantum-kimyasal yöntemlere dayanmaktadır. Denklemlerinde ampirik ya da yarı ampirik parametreler içermeyen yöntemler - doğrudan teorik ilkelerden türetilmektedir ancak deneysel veriler içermemektedir - ab initio yöntemleri olarak adlandırılmaktadır. Bu, çözümün tam bir çözüm olduğunu ima etmez.Bunların hepsi yaklaşık kuantum mekanik hesaplamalarıdır. Bu, belirli bir yaklaşımın ilkeler üzerinde titizlikle (kuantum teorisi) tanımlandığı ve daha sonra nitel olarak önceden bilindiği bir hata marjı içinde çözüldüğü anlamına gelir. Sayısal yinelemeli yöntemlerin kullanılması gerekiyorsa, yaklaşık makine doğruluğu elde edilinceye kadar (bilgisayardaki sonlu bir sözcük uzunluğu ve matematiksel ve / veya fiziksel yaklaşımlar için mümkün olan en iyi) yinelemek amaçlanmaktadır. En basit tip ab initio elektronik yapı hesaplaması, moleküler orbital teorisinin bir uzantısı olan Hartree-Fock metodudur(HF).Burada korelasyon elektron-elektron iticili özel olarak hesaba katılmaz ve sadece ortalama etkisi hesaplamaya dahil edilir. Temel set büyüklüğü arttıkça, enerji ve dalga fonksiyonu Hartree-Fock limiti olarak adlandırılan bir sınıra doğru eğilim gösterir. Birçok hesaplama türü (Hartree-Fock sonrası metotları) Hartree-Fock hesaplamasıyla başlar ve daha sonra elektronik korelasyon olarak da adlandırılan elektron-elektron itmesi için doğru olur. Bu yöntemler sınırlara itildiğinde, göreceli olmayan Schrödinger denkleminin tam çözümüne yaklaşırlar. Deneyle tam bir mutabakat sağlamak için, her ikisi de ağır atomlar için çok daha önemli olan, göreceli ve spin yörüngesi terimlerini içermesi gereklidir. Bu yaklaşımların tümünde, yöntem seçimi ile birlikte, bir temel küme seçilmesi gereklidir. Bu, molekül orbitallerini atomik orbitallerin (LCAO) moleküler orbital metodu Ansatz'ın doğrusal kombinasyonu ile genişletmek için kullanılan moleküldeki farklı atomlar üzerine odaklanmış bir dizi fonksiyondur. Ab initio yöntemlerinde, bir teori düzeyi (yöntem) ve bir temel küme tanımlanması gerekir. Hartree-Fock dalga fonksiyonu tek bir konfigürasyon veya determinanttır. Bazı durumlarda, özellikle bağ kırma işlemleri için bu yetersizdir ve birkaç konfigürasyon kullanılmalıdır. Burada, konfigürasyonların ve temel fonksiyonların katsayıları birlikte incelenerek optimize edilir. Toplam moleküler enerji, moleküler geometrinin bir fonksiyonu olarak değerlendirilebilir. Başka bir deyişle, potansiyel enerji yüzeyi olarak adlandırılabilir. Böyle bir yüzey, reaksiyon dinamikleri için kullanılabilir. Yüzeyin durağan noktaları, farklı izomerlerin ve izomerler arasında dönüşüm için geçiş yapılarının tahmin edilmesine imkân sağlar. Ancak bunlar, tam yüzey hakkında mutlak bilgi sahibi olmaksızın yaklaşık olarak saptanabilir. Hesaplamalı termokimya adı verilen ve özellikle oluşum entalpisi gibi önemli konularda termokimyasal niceliklerin kimyasal doğrulukta hesaplanmasıdır. Kimyasal doğruluk, gerçekçi kimyasal öngörüler yapmak için gereken doğruluktur ve genellikle 1 kcal / mol veya 4 kJ / mol olarak kabul edilir. Bu doğruluğu ekonomik bir şekilde elde etmek için bir dizi Hartree-Fock metodu kullanmak ve sonuçları birleştirmek gereklidir. Bu yöntemlere kuantum kimya bileşik yöntemleri denir. Yoğunluk fonksiyoneli yöntemleri[değiştir | kaynağı değiştir] Yoğunluk fonksiyoneli teorisi (DFT) yöntemleri, en yaygın fonksiyonellerin çoğunun ampirik verilerden türetilen parametreleri veya daha karmaşık hesaplamaları kullanmasına rağmen, moleküler elektronik yapıyı belirlemek için ab initio yöntemleri kabul edilir. DFT ise; toplam enerji dalga fonksiyonundan ziyade toplam bir elektron yoğunluğuyla ifade edilir. Bu hesaplama tipinde yaklaşık bir Hamiltonyen yaklaşımı ve toplam elektron yoğunluğu için yaklaşık bir ifade bulunur. DFT yöntemleri, düşük hesaplama maliyeti için çok doğru seçim olabilir. Bazı yöntemler, Hartree-Fock değişim terimi ile yoğunluk işlevsel değişimi işlevini birleştirir ve hibrid işlevsel yöntemler olarak adlandırılır. Yarı ampirik ve ampirik yöntemler[değiştir | kaynağı değiştir] Yarı ampirik kuantum kimya yöntemleri, Hartree-Fock yöntem biçimselliğine dayanmaktadır. Ancak birçok yaklaşımı kapsar ve ampirik verilerden bazı parametreler elde eder. Hesaplamalı kimyada, yaklaşık tam sayı olmayan Hartree-Fock yönteminde maliyetin çok yüksek olmasına rağmen büyük moleküllerin işlenmesi için çok önemlidirler. Ampirik parametrelerin kullanılması, bazı yöntemlere korelasyon etkilerinin dahil edilmesine izin verir. Moleküler mekanik[değiştir | kaynağı değiştir] Birçok durumda, büyük moleküler sistemler, kuantum mekanik hesaplamalardan tamamen arındıktan sonra başarıyla modellenebilir. Örneğin, molekül mekaniği simülasyonları, bir bileşiğin enerjisi için klasik bir ifade kullanır. Örnek olarak harmonik osilatör verilebilir. Denklemlerde görünen tüm sabitler önceden deneysel verilerden veya ab initio hesaplamalardan alınmalıdır. Parametre belirlemek için kullanılan bileşiklerin veritabanı, yani elde edilen parametreler ve fonksiyonların setine kuvvet alanı denir. Bu alan moleküler mekanik hesaplamaların başarısı için çok önemlidir. Belirli bir molekül sınıfına (örneğin proteinler) karşı parametre tanımlanan bir kuvvet alanının, aynı sınıfın diğer moleküllerini tanımlarken yalnızca herhangi bir ilişkiselliği olması beklenir. Bu yöntemler, proteinlere ve diğer büyük biyolojik moleküllere uygulanabilir ve potansiyel ilaç moleküllerinin yaklaşımı ve etkileşimi (docking) üzerine çalışmalara izin verebilir. [15] [16] Katılar için yöntemler[değiştir | kaynağı değiştir] Hesaplamalı kimyasal yöntemler katı hal fizik problemlerine uygulanabilir. Bir kristalin elektronik yapısı genellikle Brillouin bölgesinin her bir noktası için elektron orbitallerinin enerjilerini tanımlayan bir bant yapısı ile tanımlanır. Ab initio ve yarı ampirik hesaplamalar yörünge enerjileri verir.Bu nedenle, bant yapısı hesaplamalarına uygulanabilirler. Bir molekül için enerjinin hesaplanması zaman alıcı olduğundan, onları Brillouin bölgesindeki tüm noktalar için hesaplamak daha da zaman alıcıdır. Kimyasal dinamik[değiştir | kaynağı değiştir] Zaman bağımlı yaklaşımda, elektronik ve nükleer değişkenler ayrıldığında (Born-Oppenheimer temsilciliğinde), nükleer özgürlük derecelerine tekabül eden dalga paketi, zaman bağımlılığı ile ilişkili zaman evrim operatörü vasıtasıyla yayılır. Tamamlayıcı enerji bağımlı yaklaşımda zaman bağımsız Schrödinger denklemi saçılma teorisi biçimselliği kullanılarak çözülür. Atomlar arası etkileşimi temsil eden potansiyel, potansiyel enerji yüzeyleri tarafından incelenir. Genel olarak, potansiyel enerji yüzeyleri vibronik bağlanma terimleri ile birleştirilir. Moleküler geometri ile ilişkili dalga paketini yaymak için en popüler yöntemler şunlardır: Bölünmüş operatör tekniği(the split operator technique). Chebyshev (gerçek) polinom(the Chebyshev real polynomial) Çok konfigürasyona ve zamana bağlı Hartree metodu(MCTDH) Yarı-klasik yöntem(the semiclassical method) Moleküler dinamik[değiştir | kaynağı değiştir] Moleküler dinamikler (MD), titreşimleri veya Brown hareketini ve tepkimeleri içeren sistemlerin zamana bağımlı davranışını incelemek için kuantum mekaniği, Newton'un hareket yasaları veya karma bir modeli esas almaktadır.Moleküler dinamik, yoğunluk fonksiyoneli teorisi ile birleşince, hibrid modeller elde edilir. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. gtdKimyanın dallarıKimya literatürü • Kimyasal formül dizini • Biyomoleküller listesi • İnorganik bileşikler listesi • Periyodik tabloFiziksel Elektrokimya Termokimya Kimyasal termodinamik Yüzey bilimi Kolloidal kimya Mikromeritik Kriyokimya Sonokimya Spektroskopi Yapısal kimya / Kristalografi Kimyasal fizik Kimyasal kinetik Femtokimya Kuantum kimyası Spin kimyası Fotokimya Denge kimyası Biyolojik Biyokimya Moleküler biyoloji Hücre biyolojisi Biyoorganik kimya Kimyasal biyoloji Klinik kimya Nörokimya Biyofiziksel kimya Organik Stereokimya Fiziksel organik kimya Organik reaksiyon Retrosentetik analiz Enantiyoselektif sentez Total sentez / Yarı sentez Farmasötik kimya Farmakoloji Fulleren kimyası Polimer kimyası Petrokimya Dinamik kovalent kimya İnorganik Koordinasyon kimyası Manyetokimya Organometalik kimya Organolantanit kimya Biyoinorganik kimya Biyoorganometalik kimya Fiziksel inorganik kimya Küme kimyası Kristalografi Katı hâl kimyası Metalurji Seramik kimyası Malzeme bilimi Analitik Enstrümental kimya Elektroanalitik yöntemler Spektroskopi Absorpsiyon IR Raman UV-Vis NMR Kütle spektrometrisi EI ICP MALDI Ayırma işlemleri Kromatografi GC HPLC Femtokimya Kristalografi Karakterizasyon Titrasyon Islak kimya Diğer Nükleer kimya Radyokimya Radyasyon kimyası Aktinit kimyası Kozmokimya / Astrokimya / Yıldız kimyası Jeokimya Biyojeokimya Çevre kimyası Atmosfer kimyası Okyanus kimyası Kil kimyası Karbokimya Petrokimya Gıda kimyası Karbonhidrat kimyası Gıda fiziksel kimyası Tarımsal kimya Kimya eğitimi Amatör kimya Genel kimya Kaçak kimya Adli kimya Otopsi kimyası Nanokimya Supramoleküler kimya Kimyasal sentez Yeşil kimya Klik kimyası Kombinatoryal kimya Biyosentez Bilgisayarlı kimya Matematiksel kimya Teorik kimya Ayrıca bakınız Kimya tarihi Nobel Kimya Ödülü Kimyanın zaman çizelgesi Element keşifleri "Merkezî bilim" Kimyasal reaksiyon Kataliz Kimyasal element Kimyasal bileşik Atom Molekül İyon Kimyasal bileşik Kimyasal bağ Kategori • Wikimedia Commons • Vikiproje gtdBilgisayarlı kimya yazılımlarıKemoinformatikÖzgür Avalon Cheminformatics Toolkit Bioclipse Blue Obelisk Chemistry Development Kit ECCE JOELib OELib Open Babel RDKit Sahipli Canvas Chemicalize Discovery Studio Kimyasal kinetikÖzgür yazılım APBS Cantera KPP Sahipli Autochem Chemical WorkBench CHEMKIN COSILAB DelPhi Khimera Moleküler modelleme ve görselleştirmeMoleküler grafik sistemleri listesi Özgür yazılım Ascalaph Designer Avogadro BALL Biskit Gabedit Ghemical Jmol Molekel PyMOL QuteMol RasMol Sahipli Abalone ACD/ChemSketch Atomistix ToolKit ChemDraw ChemWindow EzMol Gaussian Maestro MarvinSketch MarvinView MODELLER Molecular Operating Environment SAMSON Spartan UCSF Chimera VMD Moleküler yanaştırmaProtein-ligand yanaştırma yazılımları listesi Özgür yazılım AutoDock AutoDock Vina FlexAID rDock Sahipli Glide LeDock Molecular Operating Environment Moleküler dinamikÖzgür yazılım CP2K GROMACS LAMMPS OpenMM PLUMED Sahipli Abalone AMBER CHARMM CPMD Desmond GROMOS NAMD Kuantum kimyasıKuantum kimyası ve katı hal fiziği yazılımları listesi Özgür yazılım ABINIT ACES (CFOUR) AIMAll BigDFT COLUMBUS CONQUEST CP2K Dalton DIRAC DP code FLEUR FreeON MADNESS MOPAC MPQC NWChem Octopus OpenMolcas PARSEC PSI PyQuante PySCF Quantum ESPRESSO (PWscf) RMG SIESTA VB2000 YAMBO code Sahipli ADF AMPAC DMol3 CADPAC CASINO CASTEP CPMD CRUNCH CRYSTAL Firefly GAMESS (UK) GAMESS (US) Gaussian Jaguar MOLCAS MOLPRO ONETEP OpenAtom ORCA PLATO PQS Q-Chem Quantemol Scigress Spartan TeraChem TURBOMOLE VASP WIEN2k XMVB İskelet yapısı çizimiÖzgür yazılım JChemPaint Molsketch XDrawChem Sahipli ACD/ChemSketch BIOVIA Draw ChemDoodle ChemDraw ChemWindow JME Molecule Editor MarvinSketch Diğer Aqion Eulim EXC code GenX GSim Mercury CrystalExplorer ICM (ICM-Browser) Materials Studio Molden OpenChrom SASHIMI Otorite kontrolü LCCN: sh2020006312 NDL: 00580704 NKC: ph534651 NLI: 987010400176205171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bilgisayarlı_kimya&oldid=31673885" sayfasından alınmıştır |
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Hesaplamalı nörobilim" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Şubat 2020) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Almanya'nın Hannover şehrindeki Uluslararası Nörobilim Enstitüsü. Hesaplamalı nörobilim, teorik bilgilerden oluşan bir bilgisayar bilimi alanıdır.Beyin ve sinir sistemini oluşturan yapıların çalışma mekanizması açısından işlevler görmektedir. Nörobilim; bilişsel bilim ve psikolojinin çeşitli alanları elektrik mühendisliği, bilgisayar bilimi, matematik ve fizik ile ilişkilendiren, disiplinler arası bir bilimdir. Hesaplamalı nörobilim; sinirsel ağlar gibi disiplinlere, biyolojik olarak incelenen nöronlara, bunların fizyolojisine ve dinamiklerine odaklanan psikolojik bağlantılara ve canlıların öğrenme mekanizmalarına matematiksel modeller sağlar. Bu alandaki hesaplama modelleri, biyolojik veya psikolojik deneylerle doğrudan test edilebilen hipotezleri belirlemek için kullanılmaktadır. Hesaplamalı nörobilim çalışmalarına örnek olarak şu alanlar verilebilir: Yapay zekâ Tek bölmeli nöron modellemesi Beyin-bilgisayar arabirimleri Nörogörüntüleme Moleküler modelleme Duyu işleme Bellek ve sinaptik plastisite Ağların davranışları Algılama,ayırt etme ve öğrenme Bilinçlilik gtdSibernetik ile ilgili alt alanlar ve sibernetikçilerAlt alanlar Yapay zekâ Biyolojik sibernetik Biyomedikal sibernetik Biyorobotik Biyosemiyotik Nörosibernetik Katastrof teorisi Hesaplamalı nörobilim Bağlantısallık Kontrol teorisi Sovyetler Birliği'nde sibernetik Karar teorisi Belirme Mühendislik sibernetik Homeostaz Bilgi teorisi Yönetim sibernetik Medikal sibernetik İkinci derece sibernetik Göstergebilim Sosyosibernetik Polycontexturality Sinerjetik Sibernetikçiler Alexander Lerner Alexey Lyapunov Alfred Radcliffe-Brown Allenna Leonard Anthony Wilden Buckminster Fuller Charles François Genevieve Bell Margaret Boden Claude Bernard Cliff Joslyn Erich von Holst Ernst von Glasersfeld Francis Heylighen Francisco Varela Frederic Vester Charles Geoffrey Vickers Gordon Pask Gordon S. Brown Gregory Bateson Heinz von Foerster Humberto Maturana I. A. Richards Igor Aleksander Jacque Fresco Jakob von Uexküll Jason Jixuan Hu Jay Wright Forrester Jennifer Wilby John N. Warfield Kevin Warwick Ludwig von Bertalanffy Meleyke Abbaszade Manfred Clynes Margaret Mead Marian Mazur N. Katherine Hayles Natalia Bekhtereva Niklas Luhmann Norbert Wiener Pyotr Grigorenko Qian Xuesen Ranulph Glanville Robert Trappl Sergei P. Kurdyumov Anthony Stafford Beer Stuart Kauffman Stuart Umpleby Talcott Parsons Ulla Mitzdorf Valentin Turchin Valentin Braitenberg William Ross Ashby Walter Bradford Cannon Walter Pitts Warren McCulloch William Grey Walter gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Hesaplamalı_nörobilim&oldid=28929743" sayfasından alınmıştır |
Rayleigh-Taylor kararsızlık probleminin simülasyonunun bilimsel görselleştirilmesi Hesaplamalı fizik, fizik sorunlarını çözebilmek için sayısal algoritmaların üretilmesi ve gerçeklenmesini içerir. Genelde kuramsal fizikin bir alt dalı olarak değerlendirilir ancak bazen de kuramsal ve deneysel fizik arasında orta bir dal olarak da düşünülür. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Fizik Hesaplamalı kimya gtdFiziğin alt dallarıBölümler Temel Uygulamalı Mühendislik Yaklaşımlar Deneysel Teorik Hesaplamalı Klasik Klasik mekanik Newton Analitik Gök Sürekli ortamlar Statik Dinamik Akustik Klasik elektromanyetizma Klasik optik Geometrik Fiziksel Termodinamik İstatistiksel mekanik Modern Görelilik mekaniği Özel Genel Nükleer fizik Kuantum mekaniği Parçacık fiziği Atomik, moleküler ve optik fizik Atomik Moleküler Optik Yoğun madde fiziği Disiplinlerarası Astrofizik Atmosfer fiziği Biyofizik Kimyasal fizik Jeofizik Malzeme bilimi Matematiksel fizik Medikal fizik Kuantum bilgi bilimi İlgili Fizik tarihi Nobel Fizik Ödülü Fizik eğitimi gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Otorite kontrolü GND: 4273564-6 NKC: ph265685 Fizik ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Hesaplamalı_fizik&oldid=30852045" sayfasından alınmıştır |
Bilgisayar bilimi, matematiksel modelleme ve problem çözme yaklaşımlarında köklü bir değişim geçirmektedir.İlk bilgisayar bilimcileri öncelikle ayrık matematik ile ilgilenmişlerdir.Bu dönemde grafikler, ağaçlar ve sonlu sayıda veri seti içeren diziler gibi yapılara odaklanmışlardır.Hızlı kayan noktalı işlemleri "büyük veriler" ile birlikte icra etmeye çalışmışlardır,Üç boyutlu taramanın ve diğer yoğun girdi kaynaklarının gerçeklenmesi modern bilgisayar bilimi pratisyenleri ve mühendisleri tarafından mümkün kılınmıştır.Buna paralel olarak gerçek değere yakın veriyi işlemek ve anlamak için sağlam yöntemler tasarlama ihtiyacı da doğmuştur.Bu ihtiyacın karşılanması için bilgisayar bilimcileri, özellikle ayrık matematik, çok değişkenli hesap, lineer cebir gibi alanlarda bilgi ve tecrübelerini kullanmalıdırlar. Sayısal algoritmalar ise bütün bu alanların genelleştirilmiş bir ifadesi olmakla birlikte hem istemci hem de tasarımcılar için gerekli becerileri sunar. Bilgisayar bilimleri uygulamaları için sayısal algoritmaların kullanımı[değiştir | kaynağı değiştir] Bu konu gelişmiş matematiksel gösterimi mümkün kılan lisans ve lisansüstü öğrencilerini ilgilendirmektedir.Aşağıda listenen algoritmalarla birlikte, sürekli temel kavramları irdelemek bilgisayar bilimi uygulamalarında pratisyen,bilim insanları ve mühendisler için önemlidir. Bu alan sayısal doğrusal cebirden optimizasyona kadar geniş bir tabanı kapsamaktadır.Ve özellikle diferansiyel denklemler, çözüm geliştirirken standart yaklaşımlar elde etme amacı ile her alt iterasyonda daha geniş literatüre yaklaşmak için veri sağlamaktadır. Bu nedenle bilgisayar bilimlerinde; sayısal algoritmaları matematiksel olarak titizlikle uygulayabilmek, modern problemlerden örnekler ve motivasyon için gerekli uygulamaları sağlamak, sayısal algoritma sınıflarını tanımak ve geliştirmek, istatistiksel yöntemler, nokta bulutu hizalaması ve düşük sıra yaklaşımları, en küçük karelerin belirlenmesi, makine öğrenmesi, çekirdekleştirme gibi alanları pratik uygulamalarda kullanmak önemlidir.[1] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Arşivlenmiş kopya" (PDF). 6 Temmuz 2015 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Ocak 2017. gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Sayısal_algoritmalar&oldid=31140045" sayfasından alınmıştır |
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Sembolik matematik" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Ocak 2017) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Sembolik matematik; sembolik hesaplama ve cebirsel hesaplamadan oluşan bilgisayar cebrindeki, matematiksel ifadeleri ve diğer matematiksel nesneleri manipüle etmek için kullanılan algoritma ve yazılımların çalışması ve geliştirilmesine atıfta bulunan bilimsel bir alandır.Daha açıkça ifade etmek gerekirse, bilgisayar cebri bilimsel hesaplamanın bir alt alanı sayılır ve bununla beraber bilimsel hesaplama genelde yaklaşık kayan nokta sayılarına ve sayısal yaklaşımlara dayanmaktadır.Buna karşın sembolik hesaplama, hiçbir değişkeni içermeyen ifadelerle tam hesaplamayı vurgulamaktadır.Değişken içermeyen ifadelere ilişkin semboller manipüle edilmektedir ve adı bundan dolayı sembolik matematik olarak kabul edilir. Sembolik hesaplama yapan yazılım uygulamaları, bilgisayarlı cebir sistemleri olarak adlandırılır.Sistem terimi kullanılır çünkü bu kavram, bilgisayardaki matematiksel verileri temsil eden bir yöntem ve bir programlama dili içeren kompleks uygulamaya işaret etmektedir.Bu uygulamalar; özel bir hafıza yöneticisi, matematiksel ifadelerin girişi / çıkışı için bir kullanıcı arabirimi, ifadelerin basitleştirilme mekanizması, zincir kuralı kullanarak farklılaştırma, polinom faktörizasyonu, belirsiz integrasyon gibi klasik işlemleri gerçekleştirmek için gerekli mekanizmalarına sahiptir. Bilgisayar cebrinin başlangıcı 1970'li yıllar kabul edilir.Uzun zamandır bilinen algoritmalar bilgisayarlara uygulandığında verimlilik çok düşüktü.[1] Bu nedenle, araştırmacılar çalışmalarının büyük bir kısmını, algoritmaları etkili kılmak ve yeni algoritmalar keşfetmek için tekrar klasik cebir alanına ayırmışlardır.Buna örnek olarak, kesirleri basitleştirmek için polinomun en büyük ortak bölenlerinin hesaplanması verilebilir.Şaşırtıcı bir şekilde Öklid'in klasik algoritmasının, sonsuz alanlar üzerindeki polinomlar için verimsiz olduğu ortaya çıktı.Böylece yeni algoritmaların geliştirilmesi hedeflenecekti. Aynı şey, lineer cebir esaslı klasik algoritmalar için de geçerlidir. Bilgisayar cebri, matematiksel deneyler yapmak ve sayısal programlarda kullanılan formülleri tasarlamak için yaygın bir şekilde kullanılır. Aynı zamanda, sayısal yöntemler tamamen başarısız olduğunda, açık anahtar şifrelemesinde olduğu gibi, bazı doğrusal olmayan problemler için tam bilimsel hesaplamalar da kullanılabilir. Sembolik matematik; bilgisayar bilimlerinde veri gösterimi, sayılar, ifadeler ve basitleştirme gibi alanlarda kullanılmaktadır. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Kaltofen, Erich (1982), "Factorization of polynomials", in Buchberger, B.; Loos, R.; Collins, G., Computer Algebra, Springer Verlag, CiteSeerX 10.1.1.39.7916 gtdBilgisayar biliminin alt dallarıMatematiksel temellerMatematiksel mantık · Kümeler kuramı · Sayı teorisi · Çizge teorisi · Tip teorisi · Kategori teorisi · Sayısal çözümleme · Bilgi teorisi · Kombinatorik · Boole cebiriHesaplama teorisiOtomat teorisi · Hesaplanabilirlik teorisi · Hesaplamalı karmaşıklık teorisi · Kuantum hesaplama teorisiAlgoritmalar ve veri yapılarıAlgoritma çözümlemesi · Algoritma tasarımı · Hesaplamalı geometriProgramlama dilleri ve derleyicilerAyrıştırıcılar · Yorumlayıcılar · Yordamsal programlama · Nesne yönelimli programlama · Fonksiyonel programlama · Mantık programlama · Programlama paradigmalarıEşzamanlı, paralel ve dağıtık sistemlerÇoklu işleme · Dağıtımlı hesaplama · Eşzamanlılık denetimiYazılım mühendisliğiGereksinim çözümleme · Yazılım tasarımı · Bilgisayar programlama · Biçimsel yöntemler · Yazılım testi · Yazılım geliştirme süreciSistem mimarisiBilgisayar mimarisi · Bilgisayar organizasyonu · İşletim sistemiTelekomünikasyon ve ağ oluşturmaBilgisayar müziği · Yönlendirme · Örgü topolojisi · KriptografiVeritabanlarıVeritabanı yönetim sistemleri · İlişkisel veritabanı · SQL · İşlem yürütme · Veritabanı indeksleme · Veri madenciliği · Metadata (Üst veri) · Ana veri (Master data)Yapay zekâOtomatikleştirilmiş muhakeme · Bilgisayarlı dilbilim · Bilgisayarlı görü · Evrimsel hesaplama · Uzman sistemler · Makine öğrenimi · Doğal dil işleme · RobotikBilgisayar grafikleriGörselleştirme · Bilgisayar animasyonu · Görüntü işlemeİnsan-bilgisayar etkileşimiBilgisayar erişilebilirliği · Kullanıcı arayüzleri · Giyilebilir hesaplama · Yaygın bilişim · Sanal gerçeklikBilimsel hesaplamaYapay yaşam · Biyoenformatik · Bilişsel bilim · Bilgisayarlı kimya · Hesaplamalı nörobilim · Hesaplamalı fizik · Sayısal algoritmalar · Sembolik matematikBilgisayar bilimi, ACM Hesaplama ve Sınıflandırma Sistemi'ne göre farklı konu ve alanlara ayrılabilir. Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. Otorite kontrolü NKC: ph654797 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Sembolik_matematik&oldid=31146203" sayfasından alınmıştır |
Bu maddedeki bilgilerin doğrulanabilmesi için ek kaynaklar gerekli. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Association for Computing Machinery" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Eylül 2018) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Association for Computing MachineryKısaltmaACMSloganAdvancing Computing as a Science & Profession (Türkçe: Bir Bilim ve Meslek Olarak İleri Bilişim)Kuruluş1947 (77 yıl önce) (1947)Yasal statüDernekMerkezNew York, New York, ABDÜyeler100.000BaşkanVicki L. HansonResmî siteacm.org Bilgisayar Derneği (İng: Association for Computing Machinery; kısaca ACM), bilgisayar bilimleri alanındaki en eski mesleki kuruluştur. 1947'de kurulmuş, günümüzde 80.000 üyeye ulaşmıştır. Mesleki ve akademik yayınları ile toplantı faaliyetlerinin yanı sıra, bilişim dalının en önemli ödülü kabul edilen Turing Ödülü'nü vermesiyle de bilinir. Merkezi New York şehrindedir. Dünya genelini kapsayan üyelik sistemi ile bilişim teknolojisinin çeşitli alanları ile uğraşan profesyonellere ve öğrencilere kaynak sağlamaktadır. ACM(Association for computing machinery) 1960'lı yıllardan bu yana, bilgisayar bilimleri alanında bazı öncü mesleki ve bilimsel dernekler ile birlikte, bilgisayar teknolojisinin hızla değişen kapsamına yönelik müfredat önerileri sunan kuruluştur.Bilgisayar bilimi alanı gelişmeye devam ettikçe ve bilgi işlemle ilgili yeni disiplinler ortaya çıktıkça, mevcut müfredat raporlarını güncellemek ve yeni bilgisayar disiplinleri için ilave raporları hazırlamak bu kuruluşun görevleri arasındadır.[1] Kuruluş aşağıda belirtilen bilgisayar alt disiplinleri için lisans müfredatı yönergeleri sunmaktadır:[2] Bilgisayar mühendisliği Bilgisayar bilimi Bilgi sistemleri Bilgi teknolojileri Yazılım mühendisliği. Etkinlikler[değiştir | kaynağı değiştir] Özel İlgi Gruplarının ve profesyonellerin oluşturduğu 170, öğrencilerin oluşturduğu 500 bölüm bulunmaktadır. Bilişim teknolojisinin 34 farklı alanı ile ilgilenen Özel İlgi Grupları vardır. Özel İlgi Grupları, belirli alanlardaki yeni buluşların tanıtıldığı yerler olarak ünlenen düzenli konferanslara sponsor olmaktadır. Özel İlgi Grupları birçok akademik dergi, magazin ve e-haber bültenleri yayınlamaktadır. ACM International Collegiate Programming Contest gibi bilişimle ilgili faaliyetlere ve Garry Kasparov ile IBM Deep Blue arasındaki satranç maçı gibi etkinliklere de ACM sponsor olmaktadır. Özel İlgi Grupları[değiştir | kaynağı değiştir] Tam Liste için: ACM Özel İlgi Grupları SIGACCESS Accessibility and Computing (Erişilebilirlik ve Bilişim) SIGACT Algorithms and Computation Theory (Algoritmalar ve Bilişim Kuramı) SIGAda Ada Programming Language (Ada Programlama Dili) SIGAPL APL Programming Language (APL Programlama Dili) SIGAPP Applied Computing (Uygulamalı Bilişim) Hizmetleri[değiştir | kaynağı değiştir] ACM Press (ACM Basın) çeşitli dergi ve bültenler yayımlamaktadır. Bilgisayar tarihindeki pek çok ünlü tartışma bu yayınların sayfalarında yer almıştır. Akademik dergiler[değiştir | kaynağı değiştir] ACM Computing Surveys (CSUR) (ACM Bilişim Araştırmaları) ACM Journal of Computer Documentation (JCD) (ACM Bilgisayar Dokümantasyonu Bülteni) ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems (JETC) (Bilişim Sistemlerinde Yeni Teknolojiler Bülteni) Journal of Experimental Algorithmics (JEA) (Deneysel Algoritmalar Bülteni) Journal of the ACM (JACM) (ACM Bülteni) Journal on Educational Resources in Computing (JERIC) (Bilişimde Eğitim Kaynakları Bülteni) Dergiler[değiştir | kaynağı değiştir] Communications of the ACM Computers in Entertainment (CIE) Crossroads Queue StandardView Ubiquity eLearn intelligence interactions netWorker Dijital kütüphane[değiştir | kaynağı değiştir] ACM tüm yayınlarının bulunduğu ve bilgisayar konusunda yeryüzündeki en büyük bilgi kaynağı olan dijital bir kütüphaneye sahiptir. Kütüphanede güncel ACM yayınlarına ek olarak dergilerin ve konferans tutanaklarının çevrimiçi arşivleri bulunmaktadır. Çevrimiçi hizmetlerinin arasında Ubiquity ve Tech News Digest gibi güncel bilişim teknolojileri bilgilerini içeren forumlar da bulunmaktadır. Rekabet[değiştir | kaynağı değiştir] ACM'nin en büyük rakibi IEEE Computer Society (Elektrik ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü Bilgisayar Derneği)'dir. İki kurum arasında pek fark olmasa da IEEE daha çok donanım ve standartlara ağırlık verirken, ACM'nin teorik yönden bilgisayar bilimine ve son kullanıcı uygulamalarına odaklandığı söylenebilir. İki kurum arasındaki diğer bir keskin olmayan farksa ACM'nin bilişimciler için; IEEE'ninse (her ne kadar en büyük alt grubunun Bilgisayar Derneği olsa da) elektrik-elektronik mühendisleri için kurulmuş olmasıdır. Aslında iki organizasyon büyük ölçüde örtüşmektedir. Bilgisayar Bilimi Müfredatının Geliştirilmesi gibi projelerde birlikte çalışırlar. Yönetim[değiştir | kaynağı değiştir] ACM Başkanı Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley'den David A. Patterson'dır. ACM; Başkan, Başkan Yardımcısı, Sayman, Eski Başkan, Özel İlgi Grupları Yönetim Kurulu Başkanı, Yayınlar Yönetim Kurulu Başkanı, Özel İlgi Grupları Yönetim Kurulundan 3 Temsilci ve 7 üyeden oluşan bir komite tarafından yönetilmektedir. Altyapı[değiştir | kaynağı değiştir] ACM'de hizmetlerin ve ürünlerin kalitesini sürdürmede merkezi personele yardım eden çeşitli komitelerden ve alt gruplardan oluşan dört yönetim kurulu vardır. Yayınlar SIG Yönetim Kurulu Eğitim Üyelik Hizmetleri Kurulu ACM Bilgi İşlemde Kadının Yeri Komitesi[değiştir | kaynağı değiştir] Bu komite bilgi işlem dünyasıdaki kadınların desteklenmesi, bilgilendirilmesi, teşvik edilmesi ve bu kadınlarla çalışmak için kurulmuştur. Dr. Anita Borg Bilgi işlemle ilgilenen lise seviyesindeki kız öğrencilerden, bu konuda çalışan kadınlara kadar çeşitli kaynaklar sağlayan ACM-W komitesinin önde gelen bir destekcisidir. ACM-W uluslararası platformda da aynı hizmetleri vermektedir. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] IEEE Turing Ödülü Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Arşivlenmiş kopya". 26 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 26 Ocak 2017. "Arşivlenmiş kopya" (PDF). 23 Haziran 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 26 Ocak 2017. Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Resmi ACM sitesi22 Haziran 2014 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ACM portal 3 Haziran 2011 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ACM Elektronik Kütüphanesi 11 Nisan 2006 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Otorite kontrolü BIBSYS: 90608209 BNF: cb120919241 (data) CANTIC: a10043512 CiNii: DA00190868 GND: 1222-1 ISNI: 0000 0001 2153 4974 LCCN: n78096869 NDL: 00275766 NKC: nlk20050161926 NLA: 35754645 NLI: 987007576658605171 NLK: KAB202016051 RERO: 02-A000011637 SNAC: w6g88gfk SUDOC: 029253195 Trove: 1072549 VIAF: 133611413 WorldCat: lccn-n78096869 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Association_for_Computing_Machinery&oldid=31461450" sayfasından alınmıştır |
İsviçre Tarihsel SözlüğüSahipİsviçre Beşeri ve SosyalBilimler AkademisiURLhls-dhs-dss.chSite türüÇevrimiçi ansikopediKayıtYokKullanılabilir dil(ler)Almanca, Fransızca,İtalyanca, RomanşçaBaşlama tarihi1998 (26 yıl önce) (1998)Geçerli durumÇevrimiçi Ansiklopedinin ilk üç basılı sürümü İsviçre Tarihsel Sözlüğü (Almanca: Historiches Lexikon der Schweiz (HLS); Fransızca: Dictionnaire histrorique de la Suisse (DHS); İtalyanca: Dizionario stroico della Svizzera (DSS); Reto Romanca: Lexicon istoric retic (LIR)), bir İsviçre tarih ansiklopedisidir.[1] Ansiklopedi 1998 yılında kurulmuş olup İsviçre tarihi hakkında modern tarihsel araştırmanın sonuçlarını daha geniş bir izleyici kitlesinin erişebileceği bir şekilde dikkate almayı amaçlamaktadır. Ansiklopedi, İsviçre Beşeri Bilimler ve Sosyal Bilimler Akademisi ve İsviçre Tarih Kurumu himayesinde bir vakıf tarafından yayınlanır ve ulusal araştırma hibeleri ile finanse edilir. Merkez ofislerdeki 35 kişilik bir personelin yanı sıra, katkıda bulunanlar arasında 100 akademik danışman, 2500 tarihçi ve 100 çevirmen bulunmaktadır. Sürümleri[değiştir | kaynağı değiştir] Historisches Lexikon der Schweiz (HLS), Schwabe AG, Basel, 3-7965-1900-8 (2002–) Dictionnaire historique de la Suisse (DHS), Editions Gilles Attinger, Hauterive, 2-88256-133-4 (2002–) Dizionario storico della Svizzera (DSS), Armando Dadò editore, Locarno, 88-8281-100-X (2002–) Lexicon Istoric Retic (LIR), Kommissionsverlag Desertina, Chur, 978-3-85637-390-0 (vol.1: Abundi à Luzzi), 978-3-85637-391-7 (vol. 2: Macdonald à Zwingli) Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Historische Lexikon der Schweiz, Dictionnaire historique de la Suisse, Dizionario storico della Svizzera (Almanca, Fransızca, ve İtalyanca). Bern. 1998. 16 Mart 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Nisan 2021. Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Wikimedia Commons'ta İsviçre Tarihsel Sözlüğü ile ilgili ortam dosyaları bulunmaktadır. Resmî site (Almanca) (Fransızca) (İtalyanca) Resmî site (Romanşça) Otorite kontrolü BIBSYS: 5034658 BNF: cb14543143p (data) GND: 10048958-8 ISNI: 0000 0001 2187 7379 LCCN: no2003012064 LNB: 000067882 NKC: kn20030512016 NSK: 000327425 SUDOC: 070703132 VIAF: 153026706 WorldCat: lccn-no2003012064 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İsviçre_Tarihsel_Sözlüğü&oldid=32310560" sayfasından alınmıştır |
"Nara" buraya yönlendirilmektedir. Diğer kullanımlar için Nara (anlam ayrımı) sayfasına bakınız. Ulusal Arşivler ve Kayıtlar İdaresiNational Archives and Records Administration (NARA)Ulusal Arşivler ve Kayıtlar İdaresi amblemiUlusal Arşivler BinasıGenel bilgilerKuruluş tarihi19 Haziran 1934[1]BağlılığıAmerika Birleşik Devletleri federal hükûmetiAdresWashington, DC, ABDPersonel sayısı3.112 (2014)[2]Yıllık bütçe391 milyon US$ (2012)[3]Yönetici(ler)David Ferriero[4], ArşivciWeb sitesiwww.archives.gov Ulusal Arşivler ve Kayıtlar İdaresi (İngilizce: National Archives and Records Administration (NARA)), Amerika Birleşik Devletler hükûmetinin hükûmet ve tarihi kayıtların korunması ve belgelenmesinden sorumlu bağımsız bir kurumudur. Aynı zamanda Ulusal Arşivi oluşturan belgelere halkın erişimini artırmakla da görevlidir.[5] NARA, Kongre yasalarının, başkanlık direktiflerinin ve federal düzenlemelerin yasal olarak orijinal ve yetkili kopyalarını korumaktan ve yayınlamaktan resmi olarak sorumludur. NARA ayrıca Seçim Kurulunun oylarını Kongreye iletir.[6] Ulusal Arşivler ve orijinal Amerika Birleşik Devletleri Bağımsızlık Bildirgesi, Amerika Birleşik Devletleri Anayasası, Amerika Birleşik Devletleri Haklar Bildirgesi ve diğer birçok tarihi belgeyi içeren, halka açık olarak sergilenen Özgürlük Bildirgesi'nin merkezi Washington D.C'deki Ulusal Arşivler binasındadır. Arşivist listesi[değiştir | kaynağı değiştir] # Portre İsim Dönem başı Dönem sonu 1 Robert Digges Wimberly Connor 10 Ekim 1934 15 Eylül 1941 2 Solon Justus Buck 18 Eylül 1941 31 Mayıs 1948 3 - Wayne C. Grover 2 Haziran 1948 6 Kasım 1965 4 Robert H. Bahmer 7 Kasım 1965 9 Mart 1968 5 James B. Rhoads 10 Mart 1968 31 Ağustos 1979 (Vekil) - James O'Neill 1 Eylül 1979 23 Temmuz 1980 6 Robert M. Warner 24 Temmuz 1980 15 Nisan 1985 (Vekil) - Frank G. Burke 16 Nisan 1985 4 Aralık 1987 7 Don W. Wilson 4 Aralık 1987 24 Mart 1993 (Vekil) Trudy Huskamp Peterson 25 Mart 1993 29 Mayıs 1995 8 John W. Carlin 30 Mayıs 1995 15 Şubat 2005 9 Allen Weinstein 16 Şubat 2005 19 Aralık 2008 (Vekil) Adrienne Thomas 19 Aralık 2008 5 Kasım 2009 10 David Ferriero 6 Kasım 2009 *Görevli Konuyla ilgili yayınlar[değiştir | kaynağı değiştir] Ulusal Arşivler ve Kayıtlar İdaresi ile ilgili kütüphane kaynakları Kütüphanenizdeki kaynaklar Diğer kütüphanelerdeki kaynaklar "Sixty-Ton Statue Is Carved from a Single Slab of Stone". Popular Mechanics. 64 (2): 256. August 1935. 4 Şubat 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Haziran 2021. The statue Gladiator commissioned for the main national archive building in Washington, D.C. in 1935. "Ten-Ton Door Made of Bronze is Thirty Five Feet High". Popular Mechanics. 62 (4): 519. October 1934. 4 Şubat 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Haziran 2021. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Archival Milestones". National Archives and Records Administration. 23 Ekim 2005 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Haziran 2021. "U.S. National Archives and Records Administration Fiscal Year 2014–2018 Strategic Plan" (PDF). National Archives. Mart 2014. s. 18. 29 Aralık 2016 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Haziran 2021. "Fiscal Year 2014 Budget Request" (PDF). 24 Şubat 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 18 Haziran 2021. "David Ferriero Confirmed by U.S. Senate as 10th Archivist of the United States" (Basın açıklaması). National Archives and Records Administration. 6 Kasım 2008. 11 Ocak 2010 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Haziran 2021. Mengel, David (May 2007). "Access to United States Government Records at the U.S. National Archives and Records Administration" (PDF). Society of American Archivists. 13 Temmuz 2010 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. "Elections and the Electoral College". National Archives (İngilizce). 15 Mart 2017. 6 Mayıs 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Nisan 2019. Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Commons logo Wikimedia Commons'ta şu çoklu ortam kategorileri bulunmaktadır: NARA images by state Resmî site Federal Register.gov: Ulusal Arşivler ve Kayıtlar İdaresi 26 Haziran 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Ulusal Arşivler ve Kayıtlar İdaresi'nin 6 Mayıs 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.— Ulusal Arşivler Kataloğu Ulusal Arşivler Binası'ndaki açık hava heykelleri 21 Mayıs 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Footnote.com: NARA 5 Temmuz 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. FamilySearch.org: NARA− Ulusal Arşivler ve Kayıtlar İdaresi 3 Ekim 2011 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.—research Wiki for genealogists National Archives and Records Administration's Our Archives wiki 11 Aralık 2019 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.—information about NARA + its archived records "Things to Do in D.C.—National Archives and Library of Congress" 22 Mart 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.—Roaminghistorian.com on visiting the National Archives Otorite kontrolü BIBSYS: 90090710 BNF: cb12182396f (data) CiNii: DA00613327 GND: 605336-1 ISNI: 0000 0001 2160 3036 LCCN: n84176101 LNB: 000016461 NDL: 01132526 NKC: kn20040406012 NLA: 35718998 NLI: 987007269257405171 NLK: KAB202010535 RERO: 02-A000119744 SNAC: w69t2f8m SUDOC: 030402883 Trove: 1056683 ULAN: 500263780 VIAF: 132254586 WorldCat: lccn-n84176101 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Ulusal_Arşivler_ve_Kayıtlar_İdaresi&oldid=30326350" sayfasından alınmıştır |
"VP:D" buraya yönlendirilmektedir. Vikipedi:Denetçiler veya Vikipedi:Devriyeler sayfalarını arıyor olabilirsiniz. Bu sayfa Vikipedi'nin resmî politikalarından biridir. Sayfanın içeriği, uygulanması gereken bir standart olarak kullanıcılar tarafından benimsenmektedir. Sayfada değişiklik yapmadan önce, bu değişikliklerin kullanıcılardan onay aldığına emin olun. Uygun görmediğiniz bir kısım varsa, tartışma sayfasında sebepleri ile açıkça belirtin.KısayolVP:D Ceviz kabuğuna sığacak şekilde bu sayfa: Maddeler sadece güvenilir kaynaklarda yayımlanmış materyal içermelidir. Yeni materyal ekleyen kullanıcılar güvenilir bir kaynak göstermelidirler, yoksa düzeltmelerine itiraz edilebilir ya da bu düzeltmeler silinebilir. Güvenilir bir kaynak gösterme zorunluluğu materyali eklemek isteyen kullanıcılar içindir, silmek isteyenler için değil. Vikipedi politikaları İlkeler Beş temel taş Vikipedi ne değildir? Bütün kuralları yok sayın İçerik standartları Tarafsız bakış açısı Doğrulanabilirlik Özgün araştırmalara yer vermemek Yaşayan insanların biyografileri Adlandırma kuralları Diğer kullanıcılarla çalışma Çocuk koruma Nezaket İçerik üzerine yorum yapma Taciz Hukuki tehditler yasaktır Fikir birliği Anlaşmazlıkların giderilmesi Temiz başlangıç Vandalizm Dizinler Politikalar listesi gtd Doğrulanabilirlik Vikipedi'nin üç temel ilkesinden biridir. Vikipedi'ye dâhil olmanın başlangıcı doğrulanabilirliktir, gerçeklik değil. "Doğrulanabilir" bu bağlamda herhangi bir okuyucunun Vikipedi'ye eklenen maddenin güvenilir bir kaynak tarafından yayımlandığını kontrol edebilmesi anlamına gelir. Yazarlar itiraz edilmiş ya da edilebilecek materyalleri güvenilir bir kaynak ile desteklemelidirler, yoksa madde silinebilir. Üç temel ilkenin 'Doğrulanabilirlik' dışındaki diğer ikisi Vikipedi:Özgün araştırmalara yer vermemek ve Vikipedi:Tarafsız bakış açısıdır. Birlikte, bu ilkeler madde ad alanında kabul edilebilir olan materyalin tipini ve kalitesini belirler. Birbirlerinden bağımsız şekilde yorumlanmamalıdırlar ve kullanıcılar bu nedenle üçüne de aşina olmalıdırlar. Bu kuralların dayandığı İlkeler sadece temel (meta) seviyede tartışılabilirler. Kanıt sorumluluğu[kaynağı değiştir] KısayolVP:SORUMLULUK Alıntı ve kaynaklar ile ilgili bilgi için, bakınız Vikipedi:Kaynak gösterme Kanıt sorumluluğu ve ispat etme mecburiyeti materyal ekleyen ve düzelten kullanıcıdadır. İtiraz edilmiş ya da edilmeye müsait her materyal maddenin içinde güvenilir bir kaynak gösterilerek desteklenmelidir. Eğer bir madde konusunun güvenilir, üçüncü şahıs kaynakları yoksa, Vikipedi'de bu konuda madde olmamalıdır. Kaynağı gösterilmemiş herhangi bir değiştirmeyi silebilirsiniz, ama kullanıcılar referans göstermelerine izin vermeden materyali kaldırırsanız itiraz edebilirler. Eğer kaynak gösterilmemiş bir ifadeye kaynak talep etmek isterseniz, bu talebinizi tartışma sayfasında yapabilirsiniz. Ya da, {{kaynak belirt}} şablonunu ekleyerek cümleyi etiketleyebilir, veya maddeyi {{ek kaynak gerekli}} veya {{kaynaksız}} ekleyerek etiketleyebilirsiniz. Ayrıca maddedeki kaynak gösterilmemiş cümlelere kaynak gösterene kadar saklamak istediğiniz bölümün başına <-- ve sonuna --> ekleyerek görünmez hâle getirebilirsiniz. Tartışma sayfasında ya da değiştirme özetinde ne yaptığınızı açıklayan bir not bırakın (bakınız: Vikipedi:Biçem el kitabı/Gizli metin). Maddelerde uzun süre kaynaksız bilgi bulundurarak Vikipedistleri rahatsız etmeyin. Yaşayan insanların biyografilerinde olumsuzluk taşıyan kaynaksız iddialar ise kesinlikle barındırılmamalıdır. Jimmy Wales şöyle söylemiştir: "I can NOT emphasize this enough. There seems to be a terrible bias among some editors that some sort of random speculative 'I heard it somewhere' pseudo information is to be tagged with a 'needs a cite' tag. Wrong. It should be removed, aggressively, unless it can be sourced. This is true of all information, but it is particularly true of negative information about living persons."[1][2] "Bunu yeterince vurgulamakta güçlük çekiyorum. Bazı kullanıcılarda rastgele, spekülatif 'bir yerde duymuştum' tarzı sözde-bilgileri 'kaynak göster' şablonu ile etiketlemeye karşı korkunç bir eğilim var gibi görünüyor. Yanlış. Eğer kaynak gösterilmiyorsa kesinlikle çıkarılması gerekir. Bu her türlü bilgi için böyledir, ancak yaşayan insanlar hakkındaki olumsuz bilgiler için özellikle önemlidir." Yaşayan insanların biyografileri[kaynağı değiştir] Ana sayfalar: Vikipedi:Yaşayan insanların biyografileri ve Vikipedi:İftira Yaşayan insanlar hakkındaki biyografik iddialar özenle yapılmalıdır çünkü birinin hayatını etkileyebilir ve hukuki sonuçlar doğurabilir. Yaşayan insanlar hakkındaki kaynakları olmayan veya kötü kaynak gösterilmiş çelişkili materyali hemen kaldırın ve tartışma sayfasına taşımayın.[1][2] Bu tüm internet sitesi için geçerlidir, sadece ana isim alanı için değildir. Kaynakça[kaynağı değiştir] Ayrıca bakınız: Vikipedi:Güvenilir kaynaklar Maddeler güvenilir, gerçekliği ve doğruluğu kontrol edilen üçüncü şahıslar tarafından yayınlanmış kaynaklara dayanmalıdır. Kaynaklar yapılan iddialara uygun olmalıdır: İstisnai iddialar içinse daha güçlü kaynaklar gösterilmelidir. Güvenilirliği şüpheli kaynaklar[kaynağı değiştir] Genellikle, güvenilirliği şüpheli kaynakların doğrulukları kontrol edilmemektedir ve bir redaktör gözetiminde değildir. Bu tür kaynaklar sadece yazarları hakkındaki maddelerde kullanılmalıdır. (Bakınız: below.) Bu kaynaklarla ilgili maddeler, kaynaklardaki üçüncü şahıslar hakkında olası hakaret içerikleri olabilecek iddiaları, bu iddialar güvenilir kaynaklar tarafından yayımlanmadığı sürece tekrar etmemelidir. Şahsen yayımlanan kaynaklar[kaynağı değiştir] KısayolVP:ŞYK Herhangi bir kişi bir internet sitesi yaratarak veya bir kitabın basılması için para vererek, belirli bir konu hakkında kendini uzman ilan edebilir. Bu sebeple, şahsen yayımlanmış kitaplar, kişisel internet siteleri ve bloglar çoğunlukla kabul edilebilir değildirler. Şahsen basılmış materyal tanınmış, ilgili bir disiplinde profesyonel bir araştırmacı veya tanınmış bir gazeteci tarafından ortaya çıkarılmışsa kabul edilebilir. Bu şahısların eserleri daha önce güvenilir üçüncü şahıs yayımlar tarafından yayımlandığı sürece kabul edilebilir. Yine de dikkatli olun: eğer söz konusu olan bilgi gerçekten belirtilmeye değerse, başka biri büyük ihtimalle bunu çoktan yapmıştır. Kişinin kendisiyle ilgili şahsen yayımladığı ya da şüpheli kaynaklar[kaynağı değiştir] KısayolVP:TWITTER Şahsen yayımlanmış ve güvenilirliği şüpheli olan yayımlanmış kaynaklardaki materyal sadece yazarların tanındığı konuyla ilgiliyse çekişmeli (contentious) değilse haksız yere bir çıkar barındırmıyorsa üçüncü şahıslar hakkında veya konu ile doğrudan ilgili olmayan olaylar hakkında iddialar barındırmıyorsa kimin yazdığı konusunda makul bir şüphe yoksa materyalin yazar(lar)ı hakkındaki maddelerde kaynak olarak kullanılabilir. Türkçe dışındaki dillerde yazılmış kaynaklar[kaynağı değiştir] Vikipedi Türkçe olduğu için, okuyucularımıza kolaylık sağlama amacıyla Türkçe kaynaklar mümkün olan her yerde gösterilmelidir ve (kalite ve güvenilirliğin aynı olduğu varsayılarak) yabancı dillerdeki kaynaklara tercih edilmelidir. Örneğin, yabancı bir gazeteden Türkçe gazetede denk makalesi olmadığı sürece alıntı yapmayın. Ancak, yabancı dildeki kaynaklar Türkçe kaynaklarla aynı kriterlere tabi tutularak doğrulanabilirlikleri açısından kabul edilirler. Çevirilerin bir Vikipedi kullanıcısı ya da profesyonel, yayımlanmış eserleri bulunan bir çevirmen tarafından yapılmış olsa da hataya meyilli olduğunu unutmayın. Prensip olarak, okuyucuların orijinal materyalde bahsedilenlerin güvenilir bir kaynak tarafından yayımlandığını ve doğru şekilde çevrildiğini doğrulayabilme fırsatı olmalıdır. Bunun için, orijinal materyal Türkçeden farklı bir dilde olduğunda: Kaynaklardan doğrudan alıntı yapılıyorsa yayımlanmış çeviriler kullanıcılar tarafından yapılan çevirilere tercih edilir. Kullanıcılar, bir maddede alıntı yaparken kendi Türkçe çevirilerini kullanıyorlarsa okuyucuların orijinal kaynakta yazanları ve çevirinin doğruluğunu kontrol edebilmeleri için orijinal dildeki kaynağı açık bir şekilde belirtmelidirler. Ayrıca bakınız[kaynağı değiştir] Vikipedi:Çevrimdışı kaynaklar Vikipedi:Vikipedi Kütüphanesi Notlar[kaynağı değiştir] a b Jimmy Wales (2006-05-16). ""Zero information is preferred to misleading or false information"". WikiEN-l electronic mailing list archive. Erişim tarihi: 2006-06-11. a b Jimmy Wales (2006-05-19). ""Zero information is preferred to misleading or false information" (followup post clarifying intent)". WikiEN-l electronic mailing list archive. Erişim tarihi: 2006-06-11. gtdPolitika ve yönergeler (?) Beş temel taş Bütün kuralları yok sayın İçerik (?)P Doğrulanabilirlik Özgün araştırmalara yer vermemek Tarafsız bakış açısı Vikipedi ne değildir? Vikipedi sözlük değildir Yaşayan insanların biyografileri İftira Telif hakları Resim kullanımı Adlandırma kuralları Y Kayda değerlik Otobiyografi Kaynak gösterme Güvenilir kaynaklar Uzun birincil kaynakların tam metnini dahil etmeyin Şarkı sözleri ve şiirler Asparagas Anlamsız içerik Yılın günleri Spoiler Dış bağlantılar Rahatsız edici malzeme Reklam Logolar Adlandırma anlaşmazlığı Adil kullanım gerekçelendirme Vikipedi içinde kopyalama Davranış (?)P Nezaket Fikir birliği Taciz Vandalizm Bütün kuralları yok sayın İçerik üzerine yorum yapınız, katılımcı üzerine değil Maddelerin mülkiyeti Değişiklik savaşı Üç geri dönüş kuralı Kukla Temiz başlangıç Hukuki tehditler yasaktır Çocuk koruma Kullanıcı adı Kaybolma tercihi Botlar Y Çıkar çatışması Görgü kuralları Görüşlerinizi açıklamak için Vikipedi'yi aksatmayın İşleyişi aksatıcı değişiklik İyi niyet varsayın Lütfen yeni kullanıcıları ısırmayınız Sistemle oynamak Tartışma sayfası İmza kullanımı Oy avcılığı Silme (?)P Silme politikası Silme önerisi Hızlı silme Saldırı sayfası Gözetmenler Uygulama (?)P Hizmetliler Hizmetli yetkilerinin geri alınması Engelleme politikası Koruma politikası Anlaşmazlıkların giderilmesi Açık vekiller Y Hizmetlilik başvurularında kaçınılması gereken gerekçeler Yüksek riskli şablonlar Değişiklik (?)P Değişiklik politikası Y Madde boyutu Özet biçemi Taslak madde Cesur ol Anlam ayrımı Biçem Biçem el kitabı İçindekiler Başlıklar Düzen Televizyon Giriş bölümü Bağlantılar Listeler Sınıflandırma Kategorilendirme Proje (?)Y Kullanıcı sayfası Kullanıcı kutuları Kısayol WMF (?)P Kullanım Şartları Politikalar listesi Dostane alan politikaları Lisanslama ve telif hakkı Gizlilik Politika ve yönergelerin listesi P: Politikalar listesi Y: Yönergeler listesi "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Vikipedi:Doğrulanabilirlik&oldid=32333991" sayfasından alınmıştır |
Bu sayfa Vikipedi için bir yönergedir. Sayfanın içeriği, uygulanması gereken bir standart olarak Vikipedistler tarafından benimsenmektedir. Ancak değiştirilmesi mümkündür ve sağduyuyla ele alınması gerekmektedir. Sayfada değişiklik yapmadan önce, bu değişikliklerin Vikipedistlerden onay aldığına emin olun. Uygun görmediğiniz bir madde varsa, tartışma sayfasında sebepleri ile açıkça belirtin.KısayolVP:GÜVEN Vikipedi yönergeleri Davranış İyi niyet varsayın Yeni kullanıcıları ısırmayınız Konuyla ilgisiz görüş açıklamayın Görgü kuralları Sistemle oynamak Kullanıcı sayfaları İçerik Kaynak gösterme Güvenilir kaynaklar Rahatsız edici malzeme Kayda değerlik Reklam Spoiler Tartışma İmza kullanımı Tartışma sayfası yönergeleri Değişiklik Madde boyutu Cesur ol Kısayol Organizasyon Kategorilendirme Anlam ayrımı Biçem Biçem el kitabı gtd Vikipedi maddeleri güvenilir basılmış kaynaklara dayanmalıdırlar. Bu sayfa güvenilir kaynakları nasıl saptayacağımız konusunda yol göstermek için hazırlandı. Bu sayfa ile ilgili bazı temel ilkeler şunlardır: Doğrulanabilirlik Özgün araştırmalara yer vermemek Üzerinde tartışılan ya da tartışmaya açık olan her madde bir kaynağa ihtiyaç duyar ve bu kaynağın bulunması yükümlülüğü maddeyi ekleyen ya da düzelten kişiye aittir. Kaynağı olmayan ya da kaynağı yetersiz olan maddeler tartışılmaya açık hâle gelir ve her an silinebilirler. Bazen kaynaksız bir bilgiye sahip olmaktansa, bilgi sahibi olmamak daha iyidir.[1] Maddelere nasıl kaynaklar eklenebileceğinin örnekleri ve bu konu hakkındaki tartışmalar bu yardımcı sayfada bulunabilir. Neden güvenilir kaynak kullanmalıyız?[kaynağı değiştir] Kaynakların kullanım nedenleri şöyle sıralanabilir: Maddede yapılmış bir iddiayı savunmak için. Bu şekilde kullanılan kaynaklar, savundukları noktaya direkt olarak atıfta bulunmalıdır. Maddenin kaynağına atıfta bulunarak eser hırsızlığı (intihâl) ya da telif hakkı ihlali görüntüsünden kurtulmak için (bkz. Vikipedi:Telif Hakkı). Bir maddede güvenilir kaynakların kullanılması, okuyucuya okuduğu maddenin Vikipedi standartlarına (doğrulanabilirlik, tarafsız bakış açısı ve özgün araştırmalara yer vermemek) uygunluğunu gösterir. Doğru bir alıntılama okuyucunun asıl kaynağa gitmesini kolaylaştırarak çalışmanın yazarının ödüllendirilmesini sağlar. Bir maddede belirtilen kaynakların güvenilirliğini değerlendirmek, kullanıcının, maddedeki zayıflıkların nerede olduğunu ve bir ifadeye hangi alternatif bakış açılarının olabileceğini, kaynakların kalitesine dayanan, ilişkin görüşlerle sunulmuş nitel bir fikirle teşhis ederek belirtilen ifadeleri bir uyarı veya açıklama ile düzeltmesine izin verir. Eğer bir ifade ya da madde hakkında gösterilen bütün kaynakların güvenilirlikleri şüpheli ise, bu okuyucunun maddenin içeriğine belli bir şüphe ile yaklaşması sonucunu doğurur. Bu durum, bu ifade ya da maddenin kullanıcı tarafından Vikipedi'de yazılmasının uygun olmadığını gösterir. Güvenilirlik için bakılacaklar[kaynağı değiştir] Akademiklik[kaynağı değiştir] Vikipedi, büyük ölçüde dünyadaki bilim insanları, araştımacılar ve bilginler tarafından oluşturulan eserlere dayanmaktadır. Bu eserlere genellikle güvenilir gözüyle bakılır. Buna karşın, bazı eserler daha yeni yapılmış araştırmalarla geçersiz kılınmış olabilir ya da eserin açıklamaya çalıştığı konuda değişik akademik görüşler olabilir. Vikipedi maddeleri bir konunun bütün akademik yorumlarını göstermek zorundadır. Materyalin güvenilir bir kaynak olması için akademik topluluk tarafından derinlemesine tartışılmış olması gerekmektedir. Bu ise materyalin hakemli kaynaklarca gözden geçirilmiş ve onlar tarafından basılmış olması demektir. Akademik olarak atıfta bulunulmuş materyaller tercih sebebidir. Dinle ilgili maddelerde, ilahiyat ile ilgilenen alimlerin yayınladığı materyaller, dini davranışlar ve dinlerin inançları konusunda, güvenilir olarak kabul edilirler. Bunun yanında geleneksel dini davranışlar ve akademik görüş arasında eğer fark varsa bu alıntılama yolu ile belirtilmelidir. Akademik olmayan kaynaklar[kaynağı değiştir] Akademik olmayan kaynakları incelemek için bazı kriterler kullanıcılara yardımcı olabilir: Atfolunabilirlik — kaynağın yaratıcısı (kişi ya da kuruluş) ne kadar biliniyorsa o kadar iyidir. Bu içeriğin ne kadar uzmanca hazırlanmış olduğunu ölçmede yardımcı olur: Yaratıcının konu hakkındaki deneyimleri — Bir akademisyen kendi konusu hakkında yazarken daha güvenilirdir. Örneğin bir biyolog, biyoloji hakkında yazarken nükleer fizik hakkında yazdığından daha güvenilirdir. Yazarının konu hakkındaki yanlılığı — Bir yazar yanlı olarak görülüyor ya da yanlı olmak için nedeni varsa, bu durum, yazarın görüşü alınırken göz önüne alınmalıdır. Bu husus, materyali "eklenmeye değmez" kılmaz, ama lütfen tarafsız bakış açısı politikamızı unutmayınız. Editoryal gözetim — Editoryal bir politikası olan yayınlar konuları doğrulanabileceklerinden, olmayanlara göre daha güvenilirdirler. Kişisel internet sayfaları kişisel basılmış materyaller ve bloglar gibi kişi tarafından çıkarılmış kaynaklar, herhangi bir bağımsız denetime tabi olmadıklarından editoryal gözetime tabi kaynaklardan, her ne kadar bu kaynaklar hakemli kaynaklardan daha az güvenilir olsalar da, daha az güvenilirdir. Tekrar edilebilirlik — Kaynağın gösterdiği sonuç eldeki bilgilerle tekrar ulaşılınabilir mi yoksa sonuca ulaşılırken herhangi bir noksan taraf var mıdır? (Özellikle kaynakta tartışmasız inanç var mıdır?) Kaynağın gösterilmesi — Sonuçlarını elde ettiği verileri açıkça gösteren kaynak, göstermeyene oranla daha güvenilirdir. İdeal olan kaynak, veri toplama işlemini ve analiz yapma metodunu da belirten kaynaktır. Gizlilik — Yayımcısı tarafından gizli olması nedeniyle gösterilmeyen kaynaklara fazla itibar etmemek gerekir. Orijinaline bakılıp verilen referans karşılaştıralamayacak olan bu kaynaklara dikkatle yaklaşmak gerekir. Doğrulama — Bir kaynağın bulduğu sonuca başka bağımsız kaynaklar tarafından da ulaşılıp ulaşılmadığı kontrol edilebilir. Eğer bağımsız iki kaynağın sonuçları da yaklaşık olarak aynı şeyi söylüyorsa, bu sonuçlar daha güvenilirdir. Kaynakların bağımsız olduğunun doğrulanmasında yarar vardır. Başka güvenilir kaynaklar tarafından tanınma — Bir kaynak başka kaynaklar tarafından tanınıp başka kaynaklarca atıf alıyorsa bu daha güvenilir bir kaynaktır. Kaynağın yaşı ve konunun değişme hızı — Hızlı gelişen ve değişen bir konu hakkında gösterilen kaynakların yakın zamanlı olması kaynağın güvenilirliğini artırır. Konu hakkında bütünlüğü sağlamak için gereken konunun geçirdiği evreleri gösteren eski tarihli kaynaklar yalnız konun nasıl değişip geliştiğini göstermek için kullanılabilir. Eğer konu hakkında daha yeni bir kaynak yoksa eski tarihli kaynaklar tarihi ve içerdiği bilgilerin eskimiş olabileceği belirtilerek dikkatli bir şekilde kaynak gösterilebilir. Yalnız bu kaynağın güvenirliğini azaltır. Kalıcılık — Okuyucunun, ifadenin doğru olduğunu görmesi ya da konu hakkında daha fazla bilgi edinmesi için kaynağa gitmesi gerekebilir. Bu da kaynağın kullanıcının kelimelerini desteklemesi açısından kalıcı olmasını gerektirir. Bu bağlamda bir kitap ya da dergiden yapılan alıntı, yönlendirilen bağlantının çalışmama ihtimali olan çevrimiçi bir kaynaktan yapılan alıntıya göre daha üstündür. Bu konular özellikle, konu hakkında kendi deneyimi ve pozisyonu olan çok sayıda kullanıcı tarafından değiştirilen maddelerde, Vikipedi için önemlidir. Her kaynak bir konu hakkında göreceli güvenilirliğe sahiptir ve bazı kaynaklar, konunun değişik bağlamlarında (kontekst) değişen derecede güvenilirliğe sahiptir. Genel olarak, bir konu hakkında var olan kaynaklardan en güveniliri kullanıcılar tarafından kullanılmalıdır. Hangi kaynağın kullanılacağı hakkında ortak bir görüş olmalıdır, bu yönerge robot gibi uygulanmamalıdır. Eğer bir kaynağın güvenirliliği hakkında sorularınız varsa, konunun tartışma sayfasından diğer kullanıcılar ile iletişim kurarak sorunuzu paylaşabilirsiniz ya da kaynak madde içerisinde kullanımdaysa bu kaynağın uygun olmadığını gösteren bir şablon koyarak ona dikkat çekebilirsiniz. Olağan dışı iddialar, olağan dışı incelemeye ihtiyaç duyar[kaynağı değiştir] Aşağıda listelenen uyarılar yazarları, söz konusu iddianın kaynağını incelemeye sevketmelidir. Pek fazla bilinmeyen, beklenmedik veya görünüşe göre önemli olabilecek iddialar. Saygın haber organlarınca konu edilmeyen, beklenmedik veya görünüşe göre önemli olabilecek olayların raporları. Bir kişinin sarfettiği sözlerle ilgili, ahlaksız, utandırıcı, tartışmalı raporlar. Desteklenmeyen iddialar, veya ilgili akademik topluluk tarafından daha güçlü bakış açılarıyla karşı çıkılmış iddialar. İddiaların yandaşları, kendilerinin susturulması yönünde komploların olduğunu söylüyorlarsa özelikle dikkatli olunmalıdır. Olağan dışı iddialar, özellikle tarihi olaylar, politik konular ve yaşayan kişilerin yaşam öyküleri söz konusu olduğunda güvenilir ve doğrulanabilir kaynaklarca desteklenmelidir. Kaynak materyallerinin çeşitleri[kaynağı değiştir] Ana sayfa: Vikipedi:Özgün araştırmalara yer vermemek Kaynaklar, yazım sırasına göre üç grupta (ana, ikinci el, üçüncü el) ve nötrlüğüne göre üç grupta (birincil, ikincil, üçüncül) ele alınırlar. Vikipedi'de maddeler -bilgilerin doğruluğunu kontrol etmesi ile meşhur- birden fazla üçüncül kaynağa dayandırılmalıdır. Burada birincil ve ikincil kişiler olayın veya konunun taraflarını, üçüncül kişiler ise tartışmanın tarafı olmayan kaynakları belirtir. Ana kaynaklar — Herhangi bir konu hakkında, doğrudan katılımcılar veya gözlemciler tarafından yazılan birinci el belgelerdir. Ana kaynaklara örnek olarak raporlar, mektuplar, tanıklıklar, özgeçmişler, yetkili kurumlarca yayımlanmış istatistikler ve mahkeme tutanakları verilebilir. "Birincil" ana kaynaklara örnek olarak otobiyografiler veya siyasetçilerin hedeflerini anlattıkları kampanya broşürleri örnek verilebilir. "Üçüncül" ana kaynaklara örnek olarak ise bir gazetecinin olayı duyurmak dışında ilgisinin/çıkarının olmadığı bir konuda yazdığı haberler örnek verilebilir. Ana kaynaklar olayların belirli bir hâline ilişkin doğrudan kanıtlar sunan bir belge veya kişi olup yazılan konuya çok yakındır. Terim asıl itibarıyla, belli bir olayın gözlemcisi veya o olayda yer alan bir kişi tarafından yazılmış bir belgeye işaret eder. Dolayısıyla ana kaynaklar; yorum, değerlendirme, sonuç çıkarma, veya onaylama gerektirir, ki bunların herbiri genellikle orijinal araştırma içerir. Vikipedi'deki maddelerde, güvenilir bir kaynak tarafından yayımlanmış olmak koşuluyla ve yalnızca konu hakkında tanımlayıcı bilgi vermek üzere ana kaynaklar kullanılabilir. Diğer her türlü yorumsal iddialar için ikinci el kaynaklar kullanılmalıdır. İkinci el kaynaklar — Ana kaynaklar tarafından verilen bilgilerin özetini veya bir sonuca varmak üzere bilinçli ve deneyimli yorumunu, değerlendirilmesini, sonuç çıkarılmasını veya onayını içerir. Örneğin gazete kaynaklı çeşitli bilgilerin analiz edildiği kurgusal olmayan bir kitap, ikinci el kaynak sayılır. Birincil ve ikincil kişiler tarafından yazılmış ikinci el kaynaklarda bazen bilgiler ve bazı detaylar kasıtlı olarak abartılmış veya ihmal edilmiş olabilir. Bu nedenle üçüncül kişiler tarafından yazılmış ikinci el kaynaklar pek çok konuda en güvenilir kaynak kabul edilirler. Üçüncü el kaynaklar — Genel bilgi ansiklopedileri gibi, ana kaynaklardan veya ikinci el kaynaklardan süzülmüş ve özetlenmiş bilgilerin toplandığı kaynaklardır. Bu kaynaklar genellikle konuyu yeterince kapsamaktan uzak olup bol miktarda farklı görüş barındırabilir. Çoğunlukla alternatif yorumları değerlendirmeye almazlar. Üçüncü el kaynaklar; isimler, doğru yazımlar, yerler, tarihler ve boyutlar için genellikle oldukça güvenilirdir. Ancak ikinci el kaynaklara, üçüncü el kaynaklara nazaran öncelik verilmelidir. Encyclopaedia Britannica ve benzeri ansiklopedilerdeki deneyimli kişilerin imzasını taşıyan maddeler güvenilir ikinci el kaynak olarak kabul edilir. İmzalanmamış veya "X." şeklinde imzalanmış maddeler ise uzmanlarca yazılmamış olabilir ve daha az güvenilirdir. Vikipedi maddeleri de üçüncü el kaynaktır ve anonim olarak yazıldıkları için ve Vikipedi'de sistematik bir olgu kontrol mekanizması bulunmadığı için güvenilir değildir. Yaşayan insanların biyografileri[kaynağı değiştir] Ana sayfa: Vikipedi:Yaşayan insanların biyografileri Yaşayan insanlar hakkındaki sayfalarda bulunan, kaynak gösterilmemiş ya da kötü bir şekilde kaynak gösterilmiş ihtilaflı materyaller hemen bu sayfalardan çıkarılmalı ve tartışma sayfalarına da konulmamalıdır.[2] Çevrimiçi ve kişiler tarafından yayınlanmış kaynakların kullanılması[kaynağı değiştir] İlan tahtaları, vikiler ve usenet gönderileri[kaynağı değiştir] Ana sayfa: Vikipedi:Doğrulanabilirlik İlan tahtaları, usenet, ve vikilere yazılan gönderiler, veya bloglara yazılan iletiler kaynak olarak kullanılmamalıdır. Bunun nedeni, hem o yazıları kimin yazdığını bilemeyişimiz, hem de bu yazıların herhangi bir editör veya üçüncü şahıs tarafından doğruluk denetiminden geçmemiş olmasıdır. Kişiler tarafından yayımlanmış kaynaklar[kaynağı değiştir] Ana sayfa: Vikipedi:Doğrulanabilirlik Bir kişi tarafından yayımlanmış bir kaynak, bağımsız taraflarca herhangi bir şekilde kontrol edilmemiş veya yazar ile yayım aşaması arasında başka hiç kimsenin olmadığı bir kaynaktır. Kişisel web siteleri, ve gösterişli yayın organlarınca basılmış kitaplar bu tür kaynaklardır. Herkes bir web sitesi yapabilir ya da kitabını bastırmak için para ödeyebilir ve sonra da belli bir alanda uzman olduğunu iddia edebilir. Bu nedenle, kişiler tarafından yayımlanmış kitaplar, kişisel web siteleri, ve bloglar genellikle kaynak olarak kabul edilmezler. Kendi uzmanlık alanında yazan, tanınmış ve profesyonel bir araştırıcı veya tanınmış profesyonel bir gazeteci, kendileri bir materyal yayımlamışsa, ve bu materyal daha önce güvenilir bir başka yayımcı tarafından yayımlanmışsa, belki kaynak olarak kabul edilebilir. Yazarlar bu konuda iki nedenle dikkatli olmak zorundadırlar: ilk olarak, eğer profesyonel araştırıcının blogundaki (veya kendisinin bastırdığı eşdeğerindeki) bilgi, gerçekten bildirilmeye değerse, zaten bunu bir başkası çoktan yapmış olacaktır. İkinci olarak, bilgiyi kişi kendisi yayımlamıştır, yani doğruluğu bağımsız bir üçüncü kişi tarafından kontrol edilmemiştir. Madde hakkında tekil kişilerin kendi yayımladığı kaynaklar[kaynağı değiştir] Ana sayfa: VP:D Kişinin kendi yayımladığı eserler, çevrim-içi, kitap ya da broşür olabilir, yazar hakkında bilgi veren kaynaklar olarak kullanılabilir. Fakat eseri yazan kişinin kendisi olduğunda dair hiçbir şüphe olmamalıdır. Ayrıca: Kaynak alınan eseri kendi yayımlamış kişinin konuyla ilgili dikkate değer olması Saldırı nitelikli olmamalıdır. Gereksiz yere kişinin kendisine övgü içermemelidir. Sadece konunun kendisiyle alakalı olmalıdır. Konuyla doğrudan alakalı olmayan olaylar ve üçüncü kişiler hakkında olmamalıdır. Kendi kendine yayım yapan kişinin itibarı kullanılan eserin dikkate değer olup olmaması için bir rehberdir. Kişiler tarafından yayımlanmış kaynakların ikincil kaynak olarak kullanımı[kaynağı değiştir] Ana sayfa: VP:D Kişisel web siteleri, bloglar, ve diğer kişiler tarafından yayımlanmış kaynaklar ikincil kaynak olarak kullanılmamalıdır. Bu, bu kaynaklara yazan kişi dışında bir konu ya da kişi hakkında bilgi alınabilecek bir kaynak olarak yaklaşılınmaması demektir. Kişisel web sitelerinin ikincil kaynak olarak kullanılmamasının (ve birincil kaynak olarak eğer konu tartışmalı ve kaynak tek ise dikkatli kullanılmasının) nedeni bu kaynakların bilinmeyen kişilerce ve kimsenin kontrolünden geçmeden yaratılmış olmasıdır. Bunlar, bilgi vermeyen, yanlış yola saptıran, değişik bir gündem yaratmak için yazılmış, özensiz, şüphe ve söylentilere dayanan, hatta delice olarak nitelendirilen kaynaklar olabilirler; ya da akıllıca ve titiz insanların bilgilerini dünya ile paylaşması için yazılmış da olabilirler. Bu fark bu kaynakların başka bağımsız, aynı görüşü paylaşmayan kaynaklar tarafından doğrulandığında ortaya çıkmış olur. Bir yabancının kişisel web sitesini ziyaret etmek, bir elektrik direğinin üzerine yapıştırılmış ve kimin tarafından yazıldığı belli olmayan bir el ilanını okumanın çevrim içi biçimi olarak alınabilir ve bu ziyarete de buna uygun olarak yaklaşılınmalıdır. Partizan ve radikal internet sayfaları[kaynağı değiştir] Siyasi partilerin ve dini grupların internet siteleri ve yayımları (ya da onları eleştiren rakiplerin siteleri) dikkatli kullanılmalıdır. Ama hiçbir siyasi bağ ya da dinsel inancın kendisinin kaynak olmaması için bir neden yoktur. Geniş anlamıyla "aşırı" olan organizasyon ve kişiler sadece birinci kaynak olarak kullanılmalıdır, yani sadece kendileriyle ve aktiviteleriyle ilgili maddelerde kullanılabilirler. Tabii bu durumlarda bile dikkatli olunmalıdır. Kullanışlı bağlantılar[kaynağı değiştir] "Kullanışlı bağlantılar" terimi kullanılan resmi ve özgün bir referansın aynısını barındıran internet sitelerine verilen bağlantıları ifade eder. Mesela, Adam Smith'in eseri The Wealth of Nations'ı kaynak veren bir editör hem basılmış metine hem de internetteki hâline şu şekilde bağlantı verebilir: Smith, Adam (1904) [1776]. ed. Edwin Cannan (Ed.). The Wealth of Nations (Fifth edition bas.). London: Methuen and Co. KB1 bakım: Fazladan yazı: editör listesi (link) KB1 bakım: Fazladan yazı (link) , bu metin Wikisource'ta bulunmaktadır Bu tür bağlantılar güvenirlik uygulaması açısından özgündür. Bağlantı yapılan kopyanın yorum, değişiklik ve oynama içermeyen özgün metin olduğundan emin olunmalıdır. Eğer "kullanışlı bağlantılar" zaten güvenilir kabul edilen sitelere bağlanıyorsa bu kararı vermek daha kolaydır. Fakat bağlantı daha az güvenilir olan bir siteye bağlanıyorsa bağlantı yapılan metin özgü metin ile karşılaştırılmalıdır. Görüş birliği iddiaları[kaynağı değiştir] Temel gerçeklerin desteklenmesi gerektiği gibi görüş birliği iddialı da kaynaklanmalıdır. "Birçok" ya da "bütün" bilim insanları, araştırmacılar, herhangi bir dine ait liderler (haham, imam gibi), seçmenler vs gibi anlatımlar, özellikle tartışmalı konularda mutlaka kaynaklarla desteklenmelidir. Görüş birliği ya da çoğunluğa dair durumlara ait güvenilir kaynaklar bulunmadığı durumlarda ileri sürülen fikirler var olan kaynaklarla eşlenmelidir. İstatistik, konu ve çevirim-içi kaynak kullanımı[kaynağı değiştir] İstatistik bilgi, konu alanlarına ait tavsiye (tarih, fen bilimleri, matematik, tıp, iş ve ticaret, popüler kültür ve kurgusal eserler dâhil) ve elektronik & çevrimiçi kaynak kullanım örnekleri için bakınız: Wikipedia:Reliable sources/examples Kaynaklar[kaynağı değiştir] Wales, Jimmy. "Kaynak için dayatmak", WikiEN-l, July 19, 2006 Wales, Jimmy "Bilginin olmaması yanlış aldatıcı bilginin olmasına yeğdir" üzerine, [1] [2] [3] [4] Dış bağlantılar[kaynağı değiştir] How to Read a Primary Source, Reading, Writing, and Researching for History: A Guide for College Students, Patrick Rael, 2004. How to Read a Secondary Source, Reading, Writing, and Researching for History: A Guide for College Students, Patrick Rael, 2004. gtdPolitika ve yönergeler (?) Beş temel taş Bütün kuralları yok sayın İçerik (?)P Doğrulanabilirlik Özgün araştırmalara yer vermemek Tarafsız bakış açısı Vikipedi ne değildir? Vikipedi sözlük değildir Yaşayan insanların biyografileri İftira Telif hakları Resim kullanımı Adlandırma kuralları Y Kayda değerlik Otobiyografi Kaynak gösterme Güvenilir kaynaklar Uzun birincil kaynakların tam metnini dahil etmeyin Şarkı sözleri ve şiirler Asparagas Anlamsız içerik Yılın günleri Spoiler Dış bağlantılar Rahatsız edici malzeme Reklam Logolar Adlandırma anlaşmazlığı Adil kullanım gerekçelendirme Vikipedi içinde kopyalama Davranış (?)P Nezaket Fikir birliği Taciz Vandalizm Bütün kuralları yok sayın İçerik üzerine yorum yapınız, katılımcı üzerine değil Maddelerin mülkiyeti Değişiklik savaşı Üç geri dönüş kuralı Kukla Temiz başlangıç Hukuki tehditler yasaktır Çocuk koruma Kullanıcı adı Kaybolma tercihi Botlar Y Çıkar çatışması Görgü kuralları Görüşlerinizi açıklamak için Vikipedi'yi aksatmayın İşleyişi aksatıcı değişiklik İyi niyet varsayın Lütfen yeni kullanıcıları ısırmayınız Sistemle oynamak Tartışma sayfası İmza kullanımı Oy avcılığı Silme (?)P Silme politikası Silme önerisi Hızlı silme Saldırı sayfası Gözetmenler Uygulama (?)P Hizmetliler Hizmetli yetkilerinin geri alınması Engelleme politikası Koruma politikası Anlaşmazlıkların giderilmesi Açık vekiller Y Hizmetlilik başvurularında kaçınılması gereken gerekçeler Yüksek riskli şablonlar Değişiklik (?)P Değişiklik politikası Y Madde boyutu Özet biçemi Taslak madde Cesur ol Anlam ayrımı Biçem Biçem el kitabı İçindekiler Başlıklar Düzen Televizyon Giriş bölümü Bağlantılar Listeler Sınıflandırma Kategorilendirme Proje (?)Y Kullanıcı sayfası Kullanıcı kutuları Kısayol WMF (?)P Kullanım Şartları Politikalar listesi Dostane alan politikaları Lisanslama ve telif hakkı Gizlilik Politika ve yönergelerin listesi P: Politikalar listesi Y: Yönergeler listesi "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Vikipedi:Güvenilir_kaynaklar&oldid=31489120" sayfasından alınmıştır |
"VP:D" buraya yönlendirilmektedir. Vikipedi:Denetçiler veya Vikipedi:Devriyeler sayfalarını arıyor olabilirsiniz. Bu sayfa Vikipedi'nin resmî politikalarından biridir. Sayfanın içeriği, uygulanması gereken bir standart olarak kullanıcılar tarafından benimsenmektedir. Sayfada değişiklik yapmadan önce, bu değişikliklerin kullanıcılardan onay aldığına emin olun. Uygun görmediğiniz bir kısım varsa, tartışma sayfasında sebepleri ile açıkça belirtin.KısayolVP:D Ceviz kabuğuna sığacak şekilde bu sayfa: Maddeler sadece güvenilir kaynaklarda yayımlanmış materyal içermelidir. Yeni materyal ekleyen kullanıcılar güvenilir bir kaynak göstermelidirler, yoksa düzeltmelerine itiraz edilebilir ya da bu düzeltmeler silinebilir. Güvenilir bir kaynak gösterme zorunluluğu materyali eklemek isteyen kullanıcılar içindir, silmek isteyenler için değil. Vikipedi politikaları İlkeler Beş temel taş Vikipedi ne değildir? Bütün kuralları yok sayın İçerik standartları Tarafsız bakış açısı Doğrulanabilirlik Özgün araştırmalara yer vermemek Yaşayan insanların biyografileri Adlandırma kuralları Diğer kullanıcılarla çalışma Çocuk koruma Nezaket İçerik üzerine yorum yapma Taciz Hukuki tehditler yasaktır Fikir birliği Anlaşmazlıkların giderilmesi Temiz başlangıç Vandalizm Dizinler Politikalar listesi gtd Doğrulanabilirlik Vikipedi'nin üç temel ilkesinden biridir. Vikipedi'ye dâhil olmanın başlangıcı doğrulanabilirliktir, gerçeklik değil. "Doğrulanabilir" bu bağlamda herhangi bir okuyucunun Vikipedi'ye eklenen maddenin güvenilir bir kaynak tarafından yayımlandığını kontrol edebilmesi anlamına gelir. Yazarlar itiraz edilmiş ya da edilebilecek materyalleri güvenilir bir kaynak ile desteklemelidirler, yoksa madde silinebilir. Üç temel ilkenin 'Doğrulanabilirlik' dışındaki diğer ikisi Vikipedi:Özgün araştırmalara yer vermemek ve Vikipedi:Tarafsız bakış açısıdır. Birlikte, bu ilkeler madde ad alanında kabul edilebilir olan materyalin tipini ve kalitesini belirler. Birbirlerinden bağımsız şekilde yorumlanmamalıdırlar ve kullanıcılar bu nedenle üçüne de aşina olmalıdırlar. Bu kuralların dayandığı İlkeler sadece temel (meta) seviyede tartışılabilirler. Kanıt sorumluluğu[kaynağı değiştir] KısayolVP:SORUMLULUK Alıntı ve kaynaklar ile ilgili bilgi için, bakınız Vikipedi:Kaynak gösterme Kanıt sorumluluğu ve ispat etme mecburiyeti materyal ekleyen ve düzelten kullanıcıdadır. İtiraz edilmiş ya da edilmeye müsait her materyal maddenin içinde güvenilir bir kaynak gösterilerek desteklenmelidir. Eğer bir madde konusunun güvenilir, üçüncü şahıs kaynakları yoksa, Vikipedi'de bu konuda madde olmamalıdır. Kaynağı gösterilmemiş herhangi bir değiştirmeyi silebilirsiniz, ama kullanıcılar referans göstermelerine izin vermeden materyali kaldırırsanız itiraz edebilirler. Eğer kaynak gösterilmemiş bir ifadeye kaynak talep etmek isterseniz, bu talebinizi tartışma sayfasında yapabilirsiniz. Ya da, {{kaynak belirt}} şablonunu ekleyerek cümleyi etiketleyebilir, veya maddeyi {{ek kaynak gerekli}} veya {{kaynaksız}} ekleyerek etiketleyebilirsiniz. Ayrıca maddedeki kaynak gösterilmemiş cümlelere kaynak gösterene kadar saklamak istediğiniz bölümün başına <-- ve sonuna --> ekleyerek görünmez hâle getirebilirsiniz. Tartışma sayfasında ya da değiştirme özetinde ne yaptığınızı açıklayan bir not bırakın (bakınız: Vikipedi:Biçem el kitabı/Gizli metin). Maddelerde uzun süre kaynaksız bilgi bulundurarak Vikipedistleri rahatsız etmeyin. Yaşayan insanların biyografilerinde olumsuzluk taşıyan kaynaksız iddialar ise kesinlikle barındırılmamalıdır. Jimmy Wales şöyle söylemiştir: "I can NOT emphasize this enough. There seems to be a terrible bias among some editors that some sort of random speculative 'I heard it somewhere' pseudo information is to be tagged with a 'needs a cite' tag. Wrong. It should be removed, aggressively, unless it can be sourced. This is true of all information, but it is particularly true of negative information about living persons."[1][2] "Bunu yeterince vurgulamakta güçlük çekiyorum. Bazı kullanıcılarda rastgele, spekülatif 'bir yerde duymuştum' tarzı sözde-bilgileri 'kaynak göster' şablonu ile etiketlemeye karşı korkunç bir eğilim var gibi görünüyor. Yanlış. Eğer kaynak gösterilmiyorsa kesinlikle çıkarılması gerekir. Bu her türlü bilgi için böyledir, ancak yaşayan insanlar hakkındaki olumsuz bilgiler için özellikle önemlidir." Yaşayan insanların biyografileri[kaynağı değiştir] Ana sayfalar: Vikipedi:Yaşayan insanların biyografileri ve Vikipedi:İftira Yaşayan insanlar hakkındaki biyografik iddialar özenle yapılmalıdır çünkü birinin hayatını etkileyebilir ve hukuki sonuçlar doğurabilir. Yaşayan insanlar hakkındaki kaynakları olmayan veya kötü kaynak gösterilmiş çelişkili materyali hemen kaldırın ve tartışma sayfasına taşımayın.[1][2] Bu tüm internet sitesi için geçerlidir, sadece ana isim alanı için değildir. Kaynakça[kaynağı değiştir] Ayrıca bakınız: Vikipedi:Güvenilir kaynaklar Maddeler güvenilir, gerçekliği ve doğruluğu kontrol edilen üçüncü şahıslar tarafından yayınlanmış kaynaklara dayanmalıdır. Kaynaklar yapılan iddialara uygun olmalıdır: İstisnai iddialar içinse daha güçlü kaynaklar gösterilmelidir. Güvenilirliği şüpheli kaynaklar[kaynağı değiştir] Genellikle, güvenilirliği şüpheli kaynakların doğrulukları kontrol edilmemektedir ve bir redaktör gözetiminde değildir. Bu tür kaynaklar sadece yazarları hakkındaki maddelerde kullanılmalıdır. (Bakınız: below.) Bu kaynaklarla ilgili maddeler, kaynaklardaki üçüncü şahıslar hakkında olası hakaret içerikleri olabilecek iddiaları, bu iddialar güvenilir kaynaklar tarafından yayımlanmadığı sürece tekrar etmemelidir. Şahsen yayımlanan kaynaklar[kaynağı değiştir] KısayolVP:ŞYK Herhangi bir kişi bir internet sitesi yaratarak veya bir kitabın basılması için para vererek, belirli bir konu hakkında kendini uzman ilan edebilir. Bu sebeple, şahsen yayımlanmış kitaplar, kişisel internet siteleri ve bloglar çoğunlukla kabul edilebilir değildirler. Şahsen basılmış materyal tanınmış, ilgili bir disiplinde profesyonel bir araştırmacı veya tanınmış bir gazeteci tarafından ortaya çıkarılmışsa kabul edilebilir. Bu şahısların eserleri daha önce güvenilir üçüncü şahıs yayımlar tarafından yayımlandığı sürece kabul edilebilir. Yine de dikkatli olun: eğer söz konusu olan bilgi gerçekten belirtilmeye değerse, başka biri büyük ihtimalle bunu çoktan yapmıştır. Kişinin kendisiyle ilgili şahsen yayımladığı ya da şüpheli kaynaklar[kaynağı değiştir] KısayolVP:TWITTER Şahsen yayımlanmış ve güvenilirliği şüpheli olan yayımlanmış kaynaklardaki materyal sadece yazarların tanındığı konuyla ilgiliyse çekişmeli (contentious) değilse haksız yere bir çıkar barındırmıyorsa üçüncü şahıslar hakkında veya konu ile doğrudan ilgili olmayan olaylar hakkında iddialar barındırmıyorsa kimin yazdığı konusunda makul bir şüphe yoksa materyalin yazar(lar)ı hakkındaki maddelerde kaynak olarak kullanılabilir. Türkçe dışındaki dillerde yazılmış kaynaklar[kaynağı değiştir] Vikipedi Türkçe olduğu için, okuyucularımıza kolaylık sağlama amacıyla Türkçe kaynaklar mümkün olan her yerde gösterilmelidir ve (kalite ve güvenilirliğin aynı olduğu varsayılarak) yabancı dillerdeki kaynaklara tercih edilmelidir. Örneğin, yabancı bir gazeteden Türkçe gazetede denk makalesi olmadığı sürece alıntı yapmayın. Ancak, yabancı dildeki kaynaklar Türkçe kaynaklarla aynı kriterlere tabi tutularak doğrulanabilirlikleri açısından kabul edilirler. Çevirilerin bir Vikipedi kullanıcısı ya da profesyonel, yayımlanmış eserleri bulunan bir çevirmen tarafından yapılmış olsa da hataya meyilli olduğunu unutmayın. Prensip olarak, okuyucuların orijinal materyalde bahsedilenlerin güvenilir bir kaynak tarafından yayımlandığını ve doğru şekilde çevrildiğini doğrulayabilme fırsatı olmalıdır. Bunun için, orijinal materyal Türkçeden farklı bir dilde olduğunda: Kaynaklardan doğrudan alıntı yapılıyorsa yayımlanmış çeviriler kullanıcılar tarafından yapılan çevirilere tercih edilir. Kullanıcılar, bir maddede alıntı yaparken kendi Türkçe çevirilerini kullanıyorlarsa okuyucuların orijinal kaynakta yazanları ve çevirinin doğruluğunu kontrol edebilmeleri için orijinal dildeki kaynağı açık bir şekilde belirtmelidirler. Ayrıca bakınız[kaynağı değiştir] Vikipedi:Çevrimdışı kaynaklar Vikipedi:Vikipedi Kütüphanesi Notlar[kaynağı değiştir] a b Jimmy Wales (2006-05-16). ""Zero information is preferred to misleading or false information"". WikiEN-l electronic mailing list archive. Erişim tarihi: 2006-06-11. a b Jimmy Wales (2006-05-19). ""Zero information is preferred to misleading or false information" (followup post clarifying intent)". WikiEN-l electronic mailing list archive. Erişim tarihi: 2006-06-11. gtdPolitika ve yönergeler (?) Beş temel taş Bütün kuralları yok sayın İçerik (?)P Doğrulanabilirlik Özgün araştırmalara yer vermemek Tarafsız bakış açısı Vikipedi ne değildir? Vikipedi sözlük değildir Yaşayan insanların biyografileri İftira Telif hakları Resim kullanımı Adlandırma kuralları Y Kayda değerlik Otobiyografi Kaynak gösterme Güvenilir kaynaklar Uzun birincil kaynakların tam metnini dahil etmeyin Şarkı sözleri ve şiirler Asparagas Anlamsız içerik Yılın günleri Spoiler Dış bağlantılar Rahatsız edici malzeme Reklam Logolar Adlandırma anlaşmazlığı Adil kullanım gerekçelendirme Vikipedi içinde kopyalama Davranış (?)P Nezaket Fikir birliği Taciz Vandalizm Bütün kuralları yok sayın İçerik üzerine yorum yapınız, katılımcı üzerine değil Maddelerin mülkiyeti Değişiklik savaşı Üç geri dönüş kuralı Kukla Temiz başlangıç Hukuki tehditler yasaktır Çocuk koruma Kullanıcı adı Kaybolma tercihi Botlar Y Çıkar çatışması Görgü kuralları Görüşlerinizi açıklamak için Vikipedi'yi aksatmayın İşleyişi aksatıcı değişiklik İyi niyet varsayın Lütfen yeni kullanıcıları ısırmayınız Sistemle oynamak Tartışma sayfası İmza kullanımı Oy avcılığı Silme (?)P Silme politikası Silme önerisi Hızlı silme Saldırı sayfası Gözetmenler Uygulama (?)P Hizmetliler Hizmetli yetkilerinin geri alınması Engelleme politikası Koruma politikası Anlaşmazlıkların giderilmesi Açık vekiller Y Hizmetlilik başvurularında kaçınılması gereken gerekçeler Yüksek riskli şablonlar Değişiklik (?)P Değişiklik politikası Y Madde boyutu Özet biçemi Taslak madde Cesur ol Anlam ayrımı Biçem Biçem el kitabı İçindekiler Başlıklar Düzen Televizyon Giriş bölümü Bağlantılar Listeler Sınıflandırma Kategorilendirme Proje (?)Y Kullanıcı sayfası Kullanıcı kutuları Kısayol WMF (?)P Kullanım Şartları Politikalar listesi Dostane alan politikaları Lisanslama ve telif hakkı Gizlilik Politika ve yönergelerin listesi P: Politikalar listesi Y: Yönergeler listesi "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Vikipedi:Doğrulanabilirlik&oldid=32333991" sayfasından alınmıştır |
Daha fazla bilgi: Vikipedi:Etiket bombardımanı Burası Vikipedi'ye dair nasıl sayfasıdır.İçerikte Vikipedi'de uygulanan bazı düsturlara ve teamüllere dair pratik bilgiler verilerek nasıl uygulanmaları gerektiği detaylandırılmaktadır. Topluluğun etraflı incelemesinden geçmediği için Vikipedi'nin politika ya da yönergelerinden biri değildir.KısayolY:BŞK Ceviz kabuğuna sığacak şekilde bu sayfa: Vikipedi'deki tüm sorunlar sizin gibi gönüllülerin çabalarıyla çözülmektedir. Eğer nasıl yapacağınızı biliyorsanız lütfen cesur olun ve bakım şablonlarıyla işaretlenen sayfalardaki sorunları giderip bakım şablonunu kaldırın! Bilmiyorsanız bu rehberde ihtiyacınız olan tüm açıklamalar bulunmaktadır. Vikipedi'deki pek çok sayfanın en üstünde o sayfadaki sorunları tanımlayan bakım şablonları bulunmaktadır. Siz de muhtemelen bu şablonlardan birindeki "Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin" metnine tıklayarak bu sayfaya ulaştınız. Bakım şablonları gönüllüler tarafından eklenir ve kaldırılır. Bu yardım sayfasında da bu tür şablonların neden eklendiği ve hangi süreçten sonra kaldırılması gerektiği açıklanmaktadır. Önbakış[değiştir | kaynağı değiştir] Bakım şablonları (ya da bir diğer deyişle "etiketler") otomatik olarak kaldırılmazlar. Bakım şablonunda açıklanan sorunları düzeltseniz bile sözkonusu etiket siz veya başka biri elle kaldırana dek maddede görüntülenmeye devam eder. Etiketi kaldırmak için öncelikle sayfanın en üstündeki "Değiştir"e tıklayarak düzenleyiciyi açmak, sonrasında ilgili bakım şablonunu gösteren kodu silmek ve değişiklik özeti kısmına buna dair bilgi notu düştükten sonra sayfayı kaydetmek yeterlidir. Sözkonusu bakım şablonunda belirtilen sorunu gidermeden şablonu maddeden kaldırmak uygun bir davranış değildir. Yani ilk olarak sorunun giderilmesi, sonrasında ise şablonun kaldırılması gereklidir. Vikipedi, tıpkı sizin gibi gönüllülerin ansiklopediyi inşa etmeye yardımcı olan cesur çabalarıyla gelişmektedir. Sorunları çözmek ve sonrasında bakım şablonlarını kaldırmak da bu çabada önemli yer edinmektedir. Sorunu anlamak[değiştir | kaynağı değiştir] Hangi bakım etiketinin sizi bu sayfaya yönlendirdiğini ve bu nedenle de hangi sorunun giderilmesi gerektiğini bilmiyoruz. Bununla birlikte, her bakım şablonu ilgili sorun hakkında bilgi içeren yardım sayfalarına, politikalara, yönergelere veya diğer ilgili sayfalara bağlantı içermektedir. Yine de aşağıya yaygın olarak kullanılan bakım şablonlarına dair bir kılavuz ekledik, böylece aradığınız rehbere daha hızlı ulaşabileceğinizi düşünüyoruz. Çoğu şablon maddelerin kaynaklandırılmasına dair eksiklerle ilgilidir zira güvenilir kaynak kullanımı Vikipedi'nin can damarlarından olup kayda değerlik, doğrulanabilirlik, tarafsız bakış açısı, özgün araştırmalara yer vermemek gibi politikaların özünü oluşturmaktadır. Öte yandan {{üslup}} gibi Vikipedi biçemine uygunluk yahut giriş bölümünün olmaması gibi farklı sorunlara yönelik bakım şablonları da bulunmaktadır. Şablonu kaldırmadan önce sorunun çözüldüğünden emin olmanız gereklidir. Bu da öncelikle sorunun ne olduğunu kavramayı sonrasında da o sorunu çözme becerisini gerektirmektedir. Örnek[değiştir | kaynağı değiştir] Bir maddede hiçbir kaynak kullanılmamışsa o maddeyi işaretlemek için {{kaynaksız}} şablonu kullanılacaktır. Şablonun bir maddeye şu kaynak kodu ile eklendiğini varsayalım: {{kaynaksız|tarih=Nisan 2024}}. Buradaki önemli nokta bir maddeyi okurken gördüklerinizle düzenlerken gördüklerinizin farklı olduğudur. Bu nedenle, yalnızca kaynak düzenleyicide görülen yukarıdaki kod aşağıdaki şablonunun "çağrılmasını" ve görüntülenmesini sağlar: Örnek bakım şablonu: Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Bakım şablonunu kaldırmak" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Nisan 2024) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Görüleceği üzere şablondaki bazı kelimelerde ve kelime öbeklerinde mavi renkle vurgulanmış bağlantılar bulunmakta. Bu bağlantılardan üçüne bakılacak olursa şablonun sayfaya neden yerleştirildiğini ve maddedeki sorunu nasıl gidereceğinizi anlamanızı sağlayacak açıklamaları içeren sayfalar olduğu görülecektir: "kaynak" kelimesi hangi kaynak gösterme biçiminin kullanılması gerektiğini açıklayan Vikipedi:Kaynak gösterme, "içermemektedir" kelimesi hangi kaynakların kullanılması gerektiğini açıklayan Vikipedi:Doğrulanabilirlik, "güvenilir kaynaklar ekleyerek" kelime öbeği ise nasıl kaynak gösterileceğini açıklayan Yardım:Dipnotlar sayfalarına bağlanmaktadır. Sizi bu yardım sayfasına getiren bakım şablonu ne olursa olsun örnekteki gibi sorunun ne olduğuyla ilgili açıklayıcı bağlantılar içermektedir. Sorunu anlamak ve nasıl çözeceğinizi öğrenmek için lütfen bu sayfaları okuyun. Sık kullanılan bakım şablonlarına dair rehberleri aşağıda bulabileceğinizi de tekrar hatırlatmış olalım. Ne zaman kaldırılmalı[değiştir | kaynağı değiştir] Bakım şablonları maddelerde kalıcı değildir. Çıkar çatışması olmayan herhangi bir kullanıcı aşağıdaki durumlardan herhangi birinde herhangi bir bakım şablonunu kaldırabilir: Sorun yeterince giderildiyse, Sorunun çözüldüğü tespit edildiyse (sorunun çözüldüğünü çözenin hâricinde biri tespit ettiyse), Şablon ekleyecek derecede sorun mevcut değilse ya da hata sonucu eklendiyse (öncelikle maddenin tartışma sayfasında şablonu ekleyen kişi ile iletişime geçilmesi önerilir), Tartışma sonucunda sözkonusu sorunun giderildiğine dair fikir birliği oluştuysa (şablonu kaldırırken değişiklik özetinde tartışma sayfasına bağlantı verilmesi önerilir), Şablonun eklenmesini gerektiren sebep net olarak belli değilse yahut üzerinde uzlaşma yoksa (örneğin {{taraflı}} gibi şablonların neden eklendiği tartışma sayfasında detaylarıyla açıklanmalıdır, bu yapılmamışsa şablonu eklemek için somut neden yok demektir), Son olarak maddenin işaretlendiği bakım şablonunda belirtilenden daha ciddi sorunları varsa şablon kaldırılıp daha ileri düzey işlemler yapılabilir. Örneğin bir madde ele aldığı konuya dair üçüncü taraflar tarafından yazılan güvenilir, ikincil kaynaklar içermediğine dair işaretlenmişse ve bakım şablonlarını gören bir kullanıcı bu tür kaynakların var olmadığını ortaya çıkarırsa, bu maddenin kayda değerlik ölçütlerini sağlamadığı dolayısıyla silinmesi gerektiği anlamına gelir. Bu durumda maddeden bakım şablonu kaldırılarak silinmesi için işaretlenmeli yahut silinmeye aday gösterilmelidir. Ne zaman kaldırılmamalı[değiştir | kaynağı değiştir] Aşağıdaki durumlardan biri geçerli olursa bakım şablonlarını kaldırmamalısınız: Şablonun hangi soruna dair olduğunu anlamadıysanız, Sorun henüz çözülmediyse, Soruna dair süren bir tartışma varsa, Şablonu kaldırmak için ücret aldıysanız ya da başka bir çıkar çatışmasına sahipseniz. Kaldırmak[değiştir | kaynağı değiştir] Yardım sayfalarını dikkatlice okudunuz ve sorunu mu çözdünüz? Yahut sözkonusu sorunun artık mevcut olmadığına ve şablona gerek kalmadığına mı karar verdiniz? Harika! Şimdi, bakım şablonunu kaldırmak için: Sayfanın üst kısmındaki "değiştir" ya da "kaynağı değiştir"e tıklayın (bakım şablonu en üstte değil de maddenin içerisinde bir yerdeyse o alt başlığın yanındaki bağlantıları da kullanabilirsiniz), *Eğer kaynak düzenleyici kullanıyorsanız: Şablon kodunu silin. Bu düzenleme modunda gördüğünüz şablon kodu çoğu zaman {{şablon adı|tarih=Ay Yıl}} şeklinde olacaktır,*Eğer görsel düzenleyici kullanıyorsanız: Şablona tıklayın, şablon mavi renkle işaretlendikten sonra ve klavyenizdeki Delete, ← Backspace ya da silme işlevini yerine getiren başka bir tuşa basın, Değişiklik özetine şablonu neden kaldırdığınıza dair açıklayıcı bir not düşün, Değişiklikleri yayımla düğmesine tıklayın. İşte bu kadar. Vikipedi'ye katkıda bulunduğunuz için minnettarız! Şablon değiştirmek[değiştir | kaynağı değiştir] Bazı durumlarda bakım şablonuyla bir soruna dikkat çektikten ve onu çözdükten sonra aynı maddede ikincil sorunlar baş gösterebilir ve buna dair yeni bir şablon eklemek gerekebilir. Bunun gibi durumlarda yalnızca işaret ettiği sorun çözülen eski şablonu kaldırmak yetmez, ortaya çıkan yeni soruna dair ilgili şablonu eklemek gerekir. Bu yapılırken değişiklik özetinde bilgi verilmelidir. Yukarıdaki örneklediğimiz {{kaynaksız}} şablonunu tekrar ele alalım. Bu şablon hiçbir kaynağı bulunmayan maddelere eklenir, eğer sözkonusu maddeye kaynak eklenirse bu şablonun kullanılma gerekçesi de ortadan kalkar. Bununla birlikte maddeye eklenen kaynakların doğru şekilde eklenmemesi yahut güvenilir olmaması yeni sorunlar doğurabilir. Bu durumlarda {{kaynaksız}} kaldırılarak bunun yerine eklenen kaynakların türüne, kalitesine, eklenme biçimine bağlı olarak {{ek kaynak gerekli}}, {{kaynakları düzenle}}, {{dipnotsuz}} vb. şablonlardan biri ya da birkaçı eklenmelidir. Tam tersine, bazı şablonların işaret ettiği sorunlar çözüldüğünde yeni sorunlar ortaya çıkarma potansiyeli yoktur ve gönül rahatlığı ile yerine başka bir şablon eklenmeden kaldırılabilir. Örneğin {{öksüz}} şablonu ile işaretlenen bir maddeye farklı maddelerden bağlantı verildiğinde sözkonusu sorun tamamen çözülmüş olur ve yerine yeni bir şablon eklenmeden kaldırılabilir. Maddenin bir bölümünde sözkonusu sorunun giderilmesine yönelik düzenlemeler yapılmasına karşın diğer bölümlerde sorun devam ediyorsa satır içi etiketleri kullanılarak sorunun nerede olduğuna kesinlik kazandırılabilir. Belirli şablonlara dair rehberler[değiştir | kaynağı değiştir] Bu alt başlık, sizi bu yardım sayfasına getirmiş olabilecek yaygın şablonlardan bazılarındaki sorunların nasıl çözüleceğine dair fikir vermek için hazırlanmıştır. Şablonlarla ilgili ayrıntılı bilgi her bir şablonda verilen bağlantıları takip ederek bulunabilir. Talimatları görüntülemek için ilgili başlığın sağındaki "genişlet"e tıklayın. {{çoklu sorun}} Birden fazla soruna sahip maddelerde {{çoklu sorun}} şablonu kullanılarak bu sorunlar tek bir başlık altında gösterilmektedir. Eğer bu şablonun kullanıldığı bir maddedeki tüm sorunları değil de bazı sorunları çözdüyseniz şablonu tamamen kaldırmayın, yalnızca çözdüğünüz soruna dair parametreleri kaldırın. Aşağıdaki örnekte üç farklı sorun bu şablon kullanılarak işaretlenmiştir: {{çoklu sorun| {{öksüz|tarih=Ocak 2008}} {{taraflı|tarih=Nisan 2009}} {{tek kaynak|tarih=Ağustos 2011}} }} Diğer iki sorunu düzeltmeden yalnızca "öksüz"lük sorununu çözdüyseniz yalnızca ilk satırı silmeli, diğerlerini bırakmalısınız. Böylece şablon şu şekilde kalacaktır: {{çoklu sorun| {{taraflı|tarih=Nisan 2009}} {{tek kaynak|tarih=Ağustos 2011}} }} {{kaynaksız}} Vikipedi politikalarının ve yönergelerinin ortak paydası eklenen içeriğin güvenilir kaynaklara dayandırılmasıdır. Maddelerin içeriğinin güvenilir kaynaklarla doğrulanabilir niteliğe sahip olması, doğası gereği bağımsız olan ve konuyu esaslı bir şekilde ele alan ikincil kaynaklarca kayda değerliği ortaya konulmuş olması, özgün araştırma olmadığını tespit etmek içinse içeriğin kaynaklarda anlatılanlarla bağdaşması gereklidir. {{kaynaksız}}, maddelere {{kaynaksız|tarih=Nisan 2024}} kaynak kodu ile eklenir ve şu şekilde görüntülenir: Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Bakım şablonunu kaldırmak" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Nisan 2024) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Böylece sözkonusu madde hiçbir kaynak içermediğine dair işaretlenir. Maddede herhangi bir şekilde kaynak gösteriliyorsa bu şablon kullanılmamalıdır. Bu durumda mevcut kaynaklara dair bir sorun varsa ona yönelik şablon eklenmelidir. Konunun önemi nedeniyle Vikipedi'de kaynak göstermeye dair çok sayıda talimat sayfası bulunmakta olup kapsamlı olarak yazılan Vikipedi:Kaynak gösterme sayfasında aradığınız sorunun cevabının olduğunu düşünüyoruz. Bu sayfada daha önce belirtildiği gibi maddeye kaynak eklense bile eklenen kaynaklarda da sorun bulunuyorsa yalnızca bu şablon kaldırılmakla kalınmamalı, {{ek kaynak gerekli}}, {{dipnotsuz}} gibi kaynaklardaki soruna özel bakım şablonu eklenmelidir. {{ek kaynak gerekli}} Vikipedi politikalarının ve yönergelerinin ortak paydası eklenen içeriğin güvenilir kaynaklara dayandırılmasıdır. Maddelerin içeriğinin güvenilir kaynaklarla doğrulanabilir niteliğe sahip olması, doğası gereği bağımsız olan ve konuyu esaslı bir şekilde ele alan ikincil kaynaklarca kayda değerliği ortaya konulmuş olması, özgün araştırma olmadığını tespit etmek içinse içeriğin kaynaklarda anlatılanlarla bağdaşması gereklidir. {{ek kaynak gerekli}}, maddelere {{ek kaynak gerekli|tarih=Nisan 2024}} kaynak kodu ile eklenir ve şu şekilde görüntülenir: Bu maddedeki bilgilerin doğrulanabilmesi için ek kaynaklar gerekli. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "Bakım şablonunu kaldırmak" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Nisan 2024) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Böylece sözkonusu madde, kaynak olmasına karşın bu kaynakların içeriği destekleyecek "yeterlikte" olmadığına dair işaretlenir. Bu şablon maddede hiçbir kaynak yoksa (bu durumda {{kaynaksız}} kullanılmalı) ya da metin içi yerine bir alt başlıkta genel kaynak gösterildiyse (bu durumda {{dipnotsuz}} kullanılmalı) kullanılmamalıdır. Madde zengin kaynaklarla desteklendikten sonra bu şablonun kullanılma sebebi de ortadan kalkmış olur. Bu şablonla işaretlenen maddedeki sorunu çözmek için önemli bilgiler içeren her cümlenin sonunda o bilgiyi edindiğiniz kaynağı gösterin. Bir maddenin "iyi kaynaklandırılıp kaynaklandırılmadığı"na dair kanı kişiden kişiye farklılık gösterebilse de ağırlıklı olarak birincil değil de ikincil ve güvenilir kaynaklara dayanan maddeler "iyi kaynaklandırılmış" olarak kabul edilir. Doğruluğu sorgulanabilecek her türlü bilginin olumlu ya da olumsuz yargı belirtmeden tarafsız bir şekilde aktarılması ve cümle sonunda aktarılan bilginin kaynağının gösterilmesi bu şablonla işaretlenen sorunun çözülmüş kabul edilebileceğine dair asgari şartları karşılamaktadır. {{dipnotsuz}} Vikipedi politikalarının ve yönergelerinin ortak paydası eklenen içeriğin güvenilir kaynaklara dayandırılmasıdır. Maddelerin içeriğinin güvenilir kaynaklarla doğrulanabilir niteliğe sahip olması, doğası gereği bağımsız olan ve konuyu esaslı bir şekilde ele alan ikincil kaynaklarca kayda değerliği ortaya konulmuş olması, özgün araştırma olmadığını tespit etmek içinse içeriğin kaynaklarda anlatılanlarla bağdaşması gereklidir. {{dipnotsuz}}, maddelere {{dipnotsuz|tarih=Nisan 2024}} kaynak kodu ile eklenir ve şu şekilde görüntülenir: Bu maddede kaynak listesi bulunmasına karşın metin içi kaynakların yetersizliği nedeniyle bazı bilgilerin hangi kaynaktan alındığı belirsizdir. Lütfen kaynakları uygun biçimde metin içine yerleştirerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. (Nisan 2024) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Böylece sözkonusu madde metin içerisindeki bilgilere özel kaynaklar içermediğine dair işaretlenir. Metin içi kaynak gösterme, bilgilerin en kolay şekilde doğrulanmasını sağlar. Maddede içeriğin nereden alındığına dair genel kaynaklar gösterilmesine karşın bir cümlede verilen bilginin hangi kaynaktan edinildiği özellikle belirtilmediğinde okuyucunun o bilgiyi içeren kaynağı araştırması gerekir ve bu da bilginin doğrulanmasını zorlaştırır. Bu şablonla işaretlenen maddedeki sorunu çözmek için önemli bilgiler içeren her cümlenin sonunda o bilgiyi edindiğiniz kaynağı gösterin. Doğruluğu sorgulanabilecek her türlü bilginin olumlu ya da olumsuz yargı belirtmeden tarafsız bir şekilde aktarılması ve cümle sonunda aktarılan bilginin kaynağının gösterilmesi bu şablonla işaretlenen sorunun çözülmüş kabul edilebileceğine dair asgari şartları karşılamaktadır. {{kayda değerlik}} Her şeyden önce, Vikipedi bir ansiklopedidir. Bir ansiklopedide yer alacak konu başlıkları nasıl bir süzgeçten geçerek belirleniyorsa aynı şekilde Vikipedi'de de yer alan ve alacak konuların "dikkate değer" olup olmadığının tespiti için kayda değerlik adı verilen ölçütler bulunmaktadır. Böylece "ansiklopedi" maddesi olmayı hak eden konuların tespiti yapılmakta ve Vikipedi'nin gelişigüzel bilgilerin toplanma yeri olmasının önüne geçilmektedir. Birçok konu başlığı için özel kayda değerlik ölçütleri olsa da "konudan bağımsız ve güvenilir kaynaklardan önemli sayıda atıf almak" bir konunun kayda değer olmasını sağlayan en temel ölçüttür. Ana {{kayda değerlik}} şablonu, maddelere {{kayda değerlik|tarih=Nisan 2024}} kaynak kodu ile eklenir ve şu şekilde görüntülenir: Bunun yerine konuya özel kayda değerlik yönergelerinden biri için hazırlanan benzer bir şablon da kullanılabilir ve böylece sözkonusu maddenin kayda değer olup olmadığının tespit edilmesi istenir. Şablonda belirtildiği gibi sorunun çözümlenmesi için maddeye bağımsız ve güvenilir ikincil kaynaklar eklenmelidir. Kullanıcılar çoğu kez bu sorunu çözmeye çalışırken şu hataları yapmakta olup bir sorunu çözerken yeni bir sorun yaratmamak için bunlara da dikkat edilmelidir: Güvenilir olmayan kaynak eklemek: Ana akım gazete makaleleri, araştırma kitapları, dergiler, akademik dergiler, televizyon ve radyo belgeselleri gibi editör gözetiminden geçerek içeriğinin doğruluğun kontrol edildiği kaynakları güvenilir kabul ediyoruz. Bu da kişisel internet siteleri, bloglar, forumlar ile birlikte Facebook, LinkedIn, Twitter, hayran vikileri gibi kişisel ve herkesin düzenlemesine açık (buna Vikipedi maddeleri de dâhil) kaynakların burada kabul edilemeyeceği anlamına geliyor. Sözün özü, Vikipedi:Güvenilir kaynaklar sayfasını iyice okuyup kavrayın. İlişkili (bağımsız olmayan) kaynak eklemek: Birincil kaynaklar bazı bilgileri doğrulamak için yararlı olsa da dikkatle kullanılmalı, kayda değerlik tespiti yapılırken hiçbir suretle dikkate alınmamalıdır. Kısacası, bir konunun kayda değer olup olmadığını üçüncü taraflarca yazılan ikincil kaynaklara bakarak tespit ediyoruz. Konuyu açıklamayan, yalnızca bahsini geçiren kaynak eklemek: Bir konuya dair çok sayıda güvenilir, ikincil, bağımsız kaynak gösterebilirsiniz ancak bu kaynaklar o konuya dair yeterli açıklamayı içermiyor yalnızca bahsini geçiriyorsa bu kaynaklar kayda değerliğin tespiti için yeterli sayılmaz. Bir konuyu en azından bir paragraf boyunca ele alıp açıklayan iki tane kaynak, o konunun yalnızca adını anan, bahsini geçiren yirmi kaynaktan çok daha iyidir. Bir konuyu ayrıntılı bir şekilde ele alan yeterli sayıda güvenilir, ikincil ve bağımsız kaynak yoksa Vikipedi'de o konuyla ilgili madde bulunmamalıdır. Bu durumda hiçbir düzenlemenin kayda değer olmamanın üstesinden gelemeyeceğinden hareketle o konuya dair maddeyi düzenlemeye çalışmak yerine silinmesi için işaretlenmelidir. {{reklam-madde}} {{reklam-madde}}, maddelere {{reklam-madde|tarih=Nisan 2024}} kaynak kodu ile eklenir ve şu şekilde görüntülenir: Bu madde reklam diliyle yazılmıştır. Reklam içeriğini ve uygunsuz dış bağlantıları kaldırıp tarafsız bakış açısıyla yazılmış ansiklopedik içerik ekleyerek maddeyi geliştirmeye yardımcı olun. (Nisan 2024) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Böylece sözkonusu madde reklam diliyle yazıldığına dair işaretlenir. Bu tür maddelerde okuyuculara bir şirketin ürününü satın almalarını telkin edici cümleler, fiyat listeleri, çevrimiçi satış bağlantıları, ansiklopedik olmayan veya reklamlarda geçen bilindik kelimeler, tavuskuşu dili ile abartılmış ve basın bülteni gibi görünen bilgiler yer alabilir. Reklamlar yalnızca ticari meselelerle sınırlanan bir mesele olmayıp dinî/manevi liderler, spor takımları, oyun toplulukları vb. konulara dair maddelerde de reklam diliyle yazılan içeriklere denk gelinebilir. Bu gibi durumlarda maddeyi yazan kişinin madde konusuyla duygusal bağı/kişisel ilgisi olabilir ve istemeyerek de olsa reklam gibi görünen yüceltici bir dil kullanılmış olabilir. Her ne amaçla ya da şekilde olursa olsun bu tür içerikler Vikipedi için sorun teşkil etmektedir ve ansiklopedik bir dille yeniden yazılmalıdır. Buna karşın içeriğin tamamı tanıtım amaçlı yazılmışsa ve eli yüzü düzgün bir hâle getirmek pek de mümkün görünmüyorsa {{reklam-madde}} ile işaretlemek yerine hızlı silme politikasının G11 maddesi uyarınca silinmesi istenebilir. Bu şablonla işaretlenen maddedeki sorunu çözmek için tüm metni tarafsız bakış açısı ile yeniden yazın. Bunu yaparken yalnızca dil ve üslup açısından değil maddenin neyi kapsayıp kapsamadığını da değerlendirin. Vikipedi'deki maddeler güvenilir kaynaklarca yayımlanan tüm bilgileri adilane, orantılı ve yazarın yargıları olmaksızın içermelidir. Bir maddedeki reklam kokan ifadelerin temizlenmesi iyi bir başlangıç olsa da bundan daha derin ve gizli reklam olabilecek durumlar da göz ardı edilmemelidir. Bunun için güvenilir olmayan kaynaklar çıkarılıp bunlara dayanan bilgiler gözden geçirilmeli, konuya dair olumlu olduğu gibi eğer varsa olumsuz görüş bildiren kaynaklardaki içerikler de uygun şekilde maddeye aktarılmalıdır. {{taraflı}} {{taraflı}}, maddelere {{taraflı|tarih=Nisan 2024}} kaynak kodu ile eklenir ve şu şekilde görüntülenir: Bu maddenin tarafsızlığı konusunda kuşkular bulunmaktadır. Şablonu kaldırmadan önce lütfen gerekli şartların oluştuğundan emin olun. (Nisan 2024) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Böylece sözkonusu madde ciddi bir tarafsız bakış açısı sorunu içerdiğine dair işaretlenir. Taraflı olan bir madde yüksek kaliteli, güvenilir ikincil kaynak çeşitliliği konusunda kısır olduğundan ve bakış açısı dengesine sahip olmadığından ansiklopedik de değildir. Bir madde bu şekilde işaretleniyorsa tartışma sayfasında bu kanıya neden varıldığına dair Vikipedi'nin içerik politikalarına dayanılarak açıklama yapılmalı ve farklı bakış açılarına sahip kullanıcıların görüşlerini almak için seslenilmelidir. Bu şablon maddede uzun süre tutulmamalı, aşağıdaki şartlardan biri sağlandığı takdirde kaldırılmalıdır: Tartışma sayfasında sözkonusu sorunun çözüldüğü konusunda fikir birliği varsa, Tarafsızlık sorununun ne olduğu açıklanmamışsa ya da topluluğu tatmin eden bir açıklama yapılamamışsa. {{giriş yok}} {{giriş yok}}, maddelere {{giriş yok|tarih=Nisan 2024}} kaynak kodu ile eklenir ve şu şekilde görüntülenir: Bu maddenin giriş bölümü yoktur. Lütfen girizgâh ekleyerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. Bölümün nasıl yazılması gerektiğiyle ilgili bilgi için giriş bölümü yönergesini inceleyebilir, tartışma sayfasında görüş alışverişinde bulunabilirsiniz. (Nisan 2024) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Böylece sözkonusu madde biçem el kitabına aykırı şekilde girizgâhtan yoksun olduğuna dair işaretlenir. Bir maddenin en önemli bölümlerinden olan giriş bölümü hiçbir alt başlık belirtilmeksizin maddenin en başında müstakil olarak yer almalıdır. İyi yazılmış bir giriş konuyu tanımlamalı, bağlam oluşturmalı, konunun neden dikkate değer olduğunu açıklamalı ve ihtilaflı konular da dâhil olmak üzere en önemli noktaları özetlemeli böylece okuyucuyu maddenin devamını okumaya teşvik etmelidir. Bu şablonla işaretlenen maddedeki sorunu çözmek için giriş metni yazın. Giriş kısmının uzunluğu maddenin geri kalanının uzunluğuna bağlı olsa da dörtten fazla paragraf olmaması tercih edilir ve ayrıca madde içeriğinde bulunmayan bilgiler yer almamalıdır. Sorunu araştırmak[değiştir | kaynağı değiştir] Daha önce belirtildiği gibi şablonlar, ilgili sorunları açıklayan sayfalara bağlantılar içerir. Ayrıca -birçok şablonda- şablon sayfasının kendisini ziyaret ettiğinizde görebileceğiniz üzere şablonun oluşturulma amacı olan sorun hakkında daha fazla bilgi sağlayan belgeleme bulunur. Şablona ve belgelemesine erişmek için arama kutusuna Şablon: ad alanından sonra şablon adını yazmalısınız. Şablon adını öğrenmek için ise kullanıldığı maddedeki "Değiştir" düğmesine tıkladıktan sonra düzenleyicinin ilk satırlarına bakılmalıdır. Örneğin bir maddenin ilk satırlarına bakıldığında {{kaynaksız|tarih=Nisan 2024}} kodu görünüyorsa sözkonusu şablonun adı "kaynaksız"dır ve arama kutusuna Şablon:Kaynaksız yazıldığı takdirde şablon sayfasına ulaşılabilir. Bu sayfaya erişildiğinde eğer varsa bakım şablonunun belgelemesi kavun içi renkli bir arka plan ile görüntülenecektir. Hâlâ yardıma mı ihtiyacınız var?[değiştir | kaynağı değiştir] Bu sayfayı baştan aşağıya okumanıza rağmen bir maddedeki sorunu düzeltip bakım şablonunu kaldırmak için ne yapılması gerektiği konusunda kafanızda netleşmeyen yerler kaldıysa sizi yeni kullanıcıların soru sorması için tasarladığımız danışma masasına alalım. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Yardım:Şablon Vikipedi:Şablon dizini gtdVikipedi şablonlarıAna ad alanı Genel Alt başlık Anasayfa Anlaşmazlıklar Bilgi kutuları Bağlantılar Dış bağlantılar Ülke bayrak Çeviri İlknotlar Listeler Madde kaynakları Standart kutular Temizleme Taslak türleri Diğer ad alanları İçindekiler Dosya Kategori Kullanıcı Kullanıcı kutuları Kullanıcı tartışma Şablon Tartışma Vikipedi Kullanıcı uyarı şablonları Tüm ad alanları Bakım Biçem Birleştirme Bölme Dolaşım Kardeş projeler Silme Taşıma Yönlendirme sayfaları İşlevsel dizin Şablon dolaşımları İlknot Kategori başlığı Kaynak Biçemi 1 Koruma Kullanıcı kutusu Satır içi etiketi İlgili Bakım şablonunu kaldırmak Şablon ad alanı Şablon belgelemesi Şablon istekleri Şablon yardımı Dahili resimler Simge Ayrıca bakınız Emoji Arama "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Yardım:Bakım_şablonunu_kaldırmak&oldid=30666061" sayfasından alınmıştır |
İnternetİnternet yönlendirme yolları görseli Genel Erişim Sansür Demokrasi Dijital eşitsizlik Dijital haklar Bilgi edinme özgürlüğü İnternet'in tarihi İnternet fenomenleri İnternet tarafsızlığı İnternet öncüleri Gizlilik Sosyoloji Kullanım Yönetim ICANN IETF İnternet Yönetim Forumu ISOC Bilişim altyapısı DNS HTTP İnternet değişim noktası İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet servis sağlayıcısı IP adresi IMAP SMTP Hizmetler Blog Mikroblog E-posta Faks Dosya paylaşımı Dosya transferi Oyunlar Anlık mesajlaşma Podcast Alışveriş Televizyon VoIP World Wide Web Arama gtd İnternet erişimi bireylerin çeşitli bilgisayar, akıllı telefon, vb. cihazları kullanarak İnternet içeriklerine bağlanabilmesidir. İnternete erişmek için İnternet erişim sağlayıcıları, çeşitli seçenekleri kullanıcılara sunmaktadır. İnternet ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İnternet_erişimi&oldid=32294440" sayfasından alınmıştır |
Bu maddenin veya maddenin bir bölümünün gelişebilmesi için alakalı konuda uzman kişilere gereksinim duyulmaktadır. Ayrıntılar için lütfen tartışma sayfasını inceleyin veya yeni bir tartışma başlatın.Konu hakkında uzman birini bulmaya yardımcı olarak ya da maddeye gerekli bilgileri ekleyerek Vikipedi'ye katkıda bulunabilirsiniz. (Mayıs 2020) Makale serilerindenDemokrasi TarihiEleştiriAna hatları Temel Biçimler Doğrudan Temsilî Delege Türler Anayasal Atina Cumhuriyetçi Çoğulcu Çoğunlukçu Çok partili Delegatif Dini Elektronik Egemen Ekonomik Endüstriyel Etkileşimli Etnokratik Geleceğe yönelik Güdümlü Halk Hristiyan İlliberal İslami Katılımcı Kozmopolitan Liberal Marksist Medya Millî Muhafazakâr Müzakereci Otoriteryen Oydaşmacı Partisiz Plebisitçi Radikal Savunmacı Sosyal Sosyokrasi Sovyet Totaliter Yeni Yarı Yarı doğrudan İlgili konular Aşırı sol Sol Merkez sol Merkez Merkez sağ Sağ Aşırı sağ Devrimcilik Müesses nizam Kuvvetler ayrılığı Yasama organı Yürütme erki Yargı Siyasi ideolojiler listesi Hükûmet biçimleri listesigtd Siyaset serisinin bir parçasıHükûmet biçimleri Hükûmet biçimleri listesi İktidar kaynağı Demokrasi (çoğunluğun yönetimi) Demarşi Doğrudan Liberal Temsilî Sosyal Sosyalist Diğer Oligarşi (azınlığın yönetimi) Anokrasi Aristokrasi Gerontokrasi Kleptokrasi Kritarşi Meritokrasi Nookrasi Partikrasi Plütokrasi Stratokrasi Teknokrasi Teokrasi Otokrasi (bir kişinin yönetimi) Despotizm Diktatörlük Askerî diktatörlük Tiranlık Anarşi (kimse tarafından yönetilmeme) Anarşizm Özgür üreticiler Devletsizlik İktidar ideolojisi MonarşiCumhuriyet (sosyo-politik ideolojiler) Mutlak Anayasal Direktörlük Legalist Parlamenter Başkanlık Yarı başkanlık Sosyalist OtoriteryenLiberteryen (sosyo-ekonomik ideolojiler) Anarşizm Sömürgecilik Komünizm Despotizm Dağıtımcılık Faşizm Feodalizm Sosyalizm Totalitarizm Kabilecilik DinîSeküler Devlet dini Seküler devlet Devlet ateizmi KüreselYerel (jeo-kültürel ideolojiler) Şehir devleti Uluslararası kuruluş Ulusal hükûmet Dünya hükûmeti Milliyetçilik Enternasyonalizm Küreselcilik Güç yapısı Üniterlik Üniter devlet İmparatorluk Prenslik Bağımlı devlet İlişkili devlet Bağımlı toprak Dominyon Himaye Kukla devlet Kukla hükümdar Uydu devlet Kendi kendini yöneten koloni Haraçgüzar devlet Tampon devlet Vasal devlet Genel valilik Federalizm Konfederasyon Yetki devri Federasyon Üst devlet Uluslarüstü birlik Uluslararası ilişkiler Küçük güç Bölgesel güç Orta güç Büyük güç Süper güç Hiper güç İdari bölünüş İlgili Demokratik geçiş Otokratikleşme Demokratikleşme Hibrit rejim gtd E-demokrasi, “demokrasi özgürlüktür” temeli üzerinden yükselen yeni bir düşünce akımı olarak “dijital demokrasi” düşüncesinin ifadesidir. Bir ülkenin vatandaşlarının o ülkedeki resmî olarak seçilebilir olan yasal siyasi partilere kendi istekleri ile açık oy vermesine izin ve olanak veren bir düşünce yapısıdır. Bu şekilde bir oylama sisteminin tamamen güvenilir olacağı öngörüsündedir.[1] Cumhuriyetin cumhuriyet olması için içinde demokrasi olması gerekir, demokrasi içinde içinde özgürlük olması gerekir. Günümüzde demokrasi, vekiller tarafından halkın temsiline dayanır. E-demokrasi, temsilci kullanmadan, her vatandaşın yasa yapma sürecine katkı vermesi gibi, teknolojiye dayanan yeni kazanımlar elde edilmesine dayanır.[2] E-demokrasi, demokrasiyi desteklemek için 21. yüzyıl bilgi ve iletişim teknolojisini birleştirir. Bu tür teknolojiler arasında e-devlet, m-devlet, e-hizmetler, e-yönetim, sivil teknoloji, kentsel teknoloji ve hükümet teknolojisi yer alır. E-demokrasi, siyasi kendi kaderini tayin hakkının özgür ve eşit şekilde uygulanmasını mümkün kılan sosyal, ekonomik ve kültürel koşulları kapsar.[3][4] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Arşivlenmiş kopya". 15 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Mart 2023. "Arşivlenmiş kopya". 10 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Mart 2023. "Arşivlenmiş kopya". 10 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Mart 2023. "Arşivlenmiş kopya". 10 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Mart 2023. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Birlikte çalışabilir bilgi sistemleri Yönetim Bilişim Sistemleri Tek pencere sistemi Tek durak hizmet noktası Doğrudan demokrasi Elektronik belge Elektronik imza Dijital imza Hukuk ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz.Siyaset ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=E-demokrasi&oldid=31080592" sayfasından alınmıştır |
İnternetİnternet yönlendirme yolları görseli Genel Erişim Sansür Demokrasi Dijital eşitsizlik Dijital haklar Bilgi edinme özgürlüğü İnternet'in tarihi İnternet fenomenleri İnternet tarafsızlığı İnternet öncüleri Gizlilik Sosyoloji Kullanım Yönetim ICANN IETF İnternet Yönetim Forumu ISOC Bilişim altyapısı DNS HTTP İnternet değişim noktası İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet servis sağlayıcısı IP adresi IMAP SMTP Hizmetler Blog Mikroblog E-posta Faks Dosya paylaşımı Dosya transferi Oyunlar Anlık mesajlaşma Podcast Alışveriş Televizyon VoIP World Wide Web Arama gtd Dijital eşitsizlik bilişim ve iletişim teknolojilerinde erişim, kullanım ve etki yönünden karşılaşılan eşitsizlik durumudur. Eşitsizlik olgusu farklı toplumsal, coğrafi ya da jeopolitik öbekleri etkileyebilmektedir.[1] Bilişim teknolojisinin maliyetindeki yükseklik bu teknolojinin küresel ölçekte kullanımını güçleştirmektedir.[2] Dijital eşitsizlik terimi ilk kez Larry Irving tarafından, NTIA başkanı olduğu dönemde kullanılmıştır.[3] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Falling through the net: A survey of the have nots in rural and urban America". National Telecommunications and Information Administration (NTIA) (İngilizce). 1995. 20 Haziran 1997 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Temmuz 2020. Caves, R. W. (2004). Encyclopedia of the City. Routledge. s. 179. Asmelash, Leah (27 Eylül 2019). "Larry Irving is the first African American inducted into the Internet Hall of Fame". CNN (İngilizce). 6 Ekim 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Temmuz 2020. İnternet ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Dijital_eşitsizlik&oldid=31205540" sayfasından alınmıştır |
Makale serilerindenHak Kuramsal ayrımlar Alacak hakları ve serbestlik hakları Aynî haklar Bireysel ve grup hakları Doğal haklar Negatif ve pozitif haklar İnsan hakları Sivil haklar Ekonomik, sosyal ve kültürel haklar Üç nesil Sahibine göre haklar Alacaklar Anneler Azınlıklar Babalar Bitkiler Ceninler Çocuklar Hastalar Hayvanlar Engelliler Erkekler Gençler İnsanlar İşçiler Kadınlar Krallar LGBT Öğrenciler Silahlar Şüpheli ve sanık hakları Tüketiciler Uluslararası Yaşlılar Yazarlar Yerliler Diğer hak grupları Sivil haklar Dijital Dil hakları Meşru müdafaa Mülkiyet Self determinasyon Üreme Telif gtd Dijital haklar diyagramı. Dijital haklar terimi bireylerin dijital medyada bilgisayar ve diğer elektronik cihazlar ya da iletişim ağlarıyla bilgiye erişme, oluşturma ve yayımlama özgürlüğünü ifade eder. Terim özellikle internet bağlamında gizlilik, ifade özgürlüğü gibi mevcut hakların korunması ve gerçekleştirilmesiyle ilgilidir. Hukuk ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Dijital_haklar&oldid=30924326" sayfasından alınmıştır |
Bu maddenin daha erişilebilir olması için konusuna göre başlıklara bölünmesi gerekmektedir. Lütfen Biçem el kitabına uygun bir şekilde bölüm başlık ve alt başlıkları ekleyerek maddeyi düzenleyin. Bu madde, bir Vikipedi editörünün, kişisel duygularını bildiren ve kişisel bir düşünme, kişisel deneme veya tartışmalı deneme gibi yazılmıştır. Lütfen maddeyi ansiklopedik bir tarzda yeniden yazarak gelişmesine yardımcı olun. (Aralık 2020) İnternetİnternet yönlendirme yolları görseli Genel Erişim Sansür Demokrasi Dijital eşitsizlik Dijital haklar Bilgi edinme özgürlüğü İnternet'in tarihi İnternet fenomenleri İnternet tarafsızlığı İnternet öncüleri Gizlilik Sosyoloji Kullanım Yönetim ICANN IETF İnternet Yönetim Forumu ISOC Bilişim altyapısı DNS HTTP İnternet değişim noktası İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet servis sağlayıcısı IP adresi IMAP SMTP Hizmetler Blog Mikroblog E-posta Faks Dosya paylaşımı Dosya transferi Oyunlar Anlık mesajlaşma Podcast Alışveriş Televizyon VoIP World Wide Web Arama gtdBilgi edinme özgürlüğü, bir kişinin bilgiyi yayımlama ve kullanma konusunda sahip olduğu özgürlüktür. Birleşik Krallık hükûmetine göre, bu hak temel insan haklarından ifade özgürlüğünün bir parçası durumundadır.[1] Uluslararası hukukta kendine yer edinmiş olan bilgi edinme özgürlüğü sözlü, yazılı, basılı ya da elektronik ortamda varlığını sürdürmektedir. Bu, ifade özgürlüğünün bir hak olarak korunmasında içeriğin yanında ifade biçiminin de gözetildiği anlamına gelmektedir.[2] Düşünce özgürlüğü – Bilgi edinme özgürlüğü ilişkisi[değiştir | kaynağı değiştir] Düşünce özgürlüğü kişinin, inançlarını, kanılarını, düşündüklerini hiçbir baskıya uğramadan özgürce açıklayıp yayabilme hakkıdır. Düşünce özgürlüğü ile bilgi edinme özgürlüğü arasında sıkı bir bağ vardır ve ayrılamazlar. Bu anlamda bilgi edinme özgürlüğünün iki boyutu vardır. Bu boyutlar, başkalarının görüşlerine rahatça erişebilme ve kendi görüşlerini yayabilmedir. (Woodward, 1995). Bilgi edinme özgürlüğü çok geniş anlamlara gelen bir ifadedir. Başkalarının görüşlerine, devlete ait bilgilere erişimi konu edinmektedir. Bilgi edinme özgürlüğünün kısıtlanıp kısıtlanmaması tartışılmıştır. Türkiye'de ise Türk Cumhuriyeti Anayasa Mahkemesinin 1987 yılında verdiği karara göre şunlar söylenmiştir: Hiçbir hak ve özgürlük sınırsız olamaz. Hakların ve özgürlüklerin sınırlandırılması, demokrasinin kendi iç dinamiğini ve etkinliğini sağlama ve toplumsal yaralar bakımından mümkündür. Ancak demokrasilerde bu sınırlamaların da mutlak bir sınırı vardır. Sınırlama hak ve özgürlüğü anlamsız ve göstermelik hale getiremez, hak ve özgürlükleri özünden zedeleyip onu ortadan kaldıracak bir ölçüye varamaz.[3] Devlet bilgilerine erişim ve Bilgi edinme özgürlüğü ilişkisi[değiştir | kaynağı değiştir] Hükûmetler; resmi bilgilere erişimin kısıtlanması, ulusal savunma, kamu düzeni, gizli bilgileri açıklama yasağı gibi düzenlemelerde doğrudan ya da dolayı olarak bilgi edinme özgürlüğünü kısıtlayabilmektedirler (Gboyega,1995: 136). Türkiye'de 657 Sayılı Devlet Memurları Kanunu ile birlikte devlet memurlarının kamu görevleriyle ilgili olarak kitle haberleşme araçlarına bilgi vermeleri yasaktır. Bu durumlar bilgi edinme özgürlüğünü olumsuz etkilese de Türkiye'de bilgi edinme özgürlüğü kanunlara bağlıdır.[4] Bilgi Edinme Özgürlüğü ve Yasası[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgi Edinme Hakkı/Özgürlüğü bireyleri yönetime dahil eden bir haktır. Bireylerin kendileriyle doğrudan ilgili olup olmaması, devlette veya kurum ve kuruluşlardaki merak ettikleri bilgiyi edinme hakkına sahiptirler. Diğer bir deyişle bilgi edinme özgürlüğü devlet ve kamu kurumları tarafından tutulan bilgilere erişim hakkı olarak da tanımlanır. Son yıllarda bu hak/özgürlük gelişmekte olan ülkelerin de içerisinde bulunduğu birçok ülke tarafından Freedom of Informatıon (FOI) Yasalarının kabul edilmesi ile tanınmaktadır.[5] Bu hak/özgürlük bireylerin bilgi ile ilişkisi sayesinde doğru ve bilinçli seçimler yapma yeteneğini geliştirir ve bireylerin yönetildikleri devlet tarafından kötü yönetim ve yolsuzluğa maruz kalmamaları için bireyleri bilinçli hale getirir. Ayrıca bu özgürlük hükûmetlerin şeffaflığı ve hesap verebilirliği noktasında bir ön koşul olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu özgürlük 2006 yılının Haziran ayındaki verilere göre yaklaşık 70 ülkedeki devlet kurumları tarafından tutulan, bilgi ve belgeleri uygulayan bilgi özgürlüğü yasasına sahiptir. Ayrıca bu ülkelerin 19’unda bilgi özgürlüğü mevzuatı özel kurumlara da uygulanmaktadır.[6] 1958 yılında Birleşmiş Milletler Ekonomik ve Sosyal Konseyi (ECOSOC) bilgi edinme özgürlüğünün (FOI) insan hakkı olduğu üzerinde hemfikir olmuştur, böylece bu insan hakkının tesis edilmesi üzerine bir adım atılmıştır. Bu adım sonrasında oluşturulan taslak beyanname 1960 yılında gözden geçirilmesi için genel kurula iletilmiştir. Dünya ülkeleri bu özgürlük üzerinde hemfikir olsalar da bilgi edinme özgürlüğünün temininin ülkelerce farklı kavramlara ve yorumlara yol açtığını açık bir şekilde ifade etmişlerdir.[7] Bilgi Edinme Özgürlüğü Yasası her ne kadar 1966 yılında ABD’de yürürlüğe girse de bundan önce de bu konuda ABD’de büyük tartışmalar olmuş ve gündemi meşgul etmiştir.[8] 6 Eylül 1966 tarihinde Lyndon B. Johnson'ın 36. ABD Başkanı olarak imzaladığı bilgi edinme özgürlüğü yasası (FOIA) ABD tarihindeki en kapsamlı bilgi erişim yasası olarak yürürlüğe girmiştir. Başkan Johnson bu konudaki isteksizliğini normal uygulamada olan bir yasa tasarısının imzalama törenine dahi katılmayarak göstermiş bulunmaktaydı. Başkan Johnson bu konudaki fikirlerini şöyle ifade etmekteydi: "Ulusal güvenlik her zaman halkın bilgi edinme hakkından önce gelecektir." Bu yasa 6 Eylül 1966 yılında yürürlüğe girerek ABD’nin bağımsızlık bildirgesine ek olarak ABD hukukunu geliştirmek adına büyük bir adım olarak görülmüş ve bu adımın atılmasıyla çeşitli gelişmeler özgürlük bildirgesinde ve anayasada zamanla kendini göstermiştir. Anayasada bu konudaki ilk değişiklik Toplanma ve Basın Özgürlüğü Yoluyla Bilgi Erişimi ve Alışverişi üzerine odaklanarak bu politikanın önemini arttırmış bulunmaktaydı. ABD Hükümeti’nin halkına hesap verebilirliğinin artırılması ve halkın hükûmetin ne yaptığını bilmesi adına bu yasa ABD halkı için son derece önemli bir yasa sayılmaktadır.[9] Bağlantısızlar Hareketi ve NWICO[değiştir | kaynağı değiştir] 1970’lere gelindiğinde ise odaklanılan bilgiler temel olarak haberdir. Serbest uluslararası haber akışı dengesizlik göstermekte ve uluslararası haber ajansları eşitsiz bir şekilde kuzeyi güneyden daha çok haber ediyordu. Soğuk Savaş Dönemi’nin üçüncü tarafı olan Bağlantısızlar hareketindeki ülkelerin de liderliğinde Yeni Dünya Bilgi ve İletişim Düzeni (NWICO) önerildi. Öneri üzerine bu kavram dünyanın yeni ekonomik düzen kavramı ile doğrudan ilişkili hale gelmiş bulunmaktaydı. Yine Bağlantısızlar hareketindeki ülkelerin liderliğinde önerilen bu kavram hem pratik hem de normatif değerler içermekteydi. Bu hareketi 1970’lerin sonuna doğru sonuç verdi. 1978’de UNESCO tarafından kabul edilen kitle medya bildirgesinin yayınlanmasına yol açtı. Normatif unsurların bu şekilde yerine getirilmesinin ardından pratik unsurlar adına da yine UNESCO himayesinde Uluslararası Geliştirme Programı oluşturuldu. Normatif unsurlar uluslararası haber raporlarının içeriğine ilişkin temel kurallar ve dünyada uluslararası bir şekilde dağıtılmış haberler için büyük oranda devlet sorumluğu istemekteydi. Kritik kısmı ise iki savaş yaşayan dünyada gelişmekte olan ülkeler için kendilerinin içişlerindeki haber ajanslarının güçlendirilmesini içermesiydi. Teknoloji ve Bilgi Edinme Özgürlüğü Yasası aslında genellikle bilgi edinme özgürlüğü yasası aracılığıyla talep edilen bilgilerin daha kolay öğrenilmesi ve ulaşılmasına yol açtı. Bilgi Edinme Özgürlüğü Yasası 1966 yılında yürürlüğe girdiğinden itibaren hükûmet sadece kağıt belgeleri bu yasa çerçevesinde dikkate aldı. Bilgisayarlar ise bu yasa çerçevesinde o dönemin şartlarıyla dikkate alınmadı. Fakat teknolojinin hızla gelişmesi ile Bilgi Edinme Özgürlüğü Yasasının üzerindeki teknolojik etki de giderek arttı. Elektronik kayıt sorunları 1980 yılının ikinci yarısında endişe verici bir hale geldi. 1980’lerin sonunda elektronik bilgi konularının önemini belirtmek için Benton Vakfı, 1989 yılında Elektronik Kamu Bilgisi ve Halkın Bilme Hakkı başlıklı bir konferans düzenledi. 2. Dünya Savaşı zamanı Bilgi Edinme ve Gazeteciler[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgi Edinme Özgürlüğünün desteklendiği en önemli uluslararası kurum olan Birleşmiş Milletler (BM), kuruluşundan bu yana bu özgürlüğü sözleşmelerinde desteklemiş ve teşvik etmiştir. BM'nin amacı; dünya halklarının birbirleri hakkında daha çok bilgi edinmeleri ve ücretsiz bir şekilde bilgi alışverişi yaparak birbirlerini tanımalarını, sınırsız fırsatların ortaya çıkmasını ve uluslararası anlayışı teşvik etmenin kesin bir yolu olarak gördüğü bilgi edinme özgürlüğünü desteklemiştir. 2. Dünya Savaşı sırasında International Federation of Journalists‘in çalışmaları, Allies of Free Countries Uluslararası Gazeteciler Federasyonu (IFJ) tarafından İngiltere’nin başkenti Londra’da gerçekleştirildi. Bu savaş, Federasyonu gazetecilik mesleği alanında bilgi alışverişi yapmaya, savaş esnasında ülkelerinden sürgün edilen meslektaşları için seyahat olanakları sağlamaya, devletlerin silahlı kuvvetlerindeki meslektaşlarıyla temas kurmaya ve dünyadaki tüm gazetecileri gazetecilik mesleği çerçevesinde profesyonel bağlarla bağlamak istemektedir. Bu isteklerini de uluslararası bir federasyon kurarak yapmak istemektedirler.[10] Müttefik veya özgür ülkeleri Uluslararası Gazeteciler Federasyonu (IFJ) 1946 yılının Haziran ayında Kopenhag’da 21 ülkeden delegeleri uluslararası bir gazetecilik örgütü kurmak için oy kullandıkları bir toplantıda dağıtıldı. Ancak dağıtılan bu organizasyon Doğu Avrupa ülkelerindeki gazetecilerin eline geçtiğinde ortaya yeni bir organizasyon olan Uluslararası Gazetecilik Federasyonu (IFJ) çıktı. Bu organizasyon 1951 yılının Ekim ayında Fransa’nın başkenti Paris’te yeni profesyonel gazeteci ve üç Fransız sendika daveti üzerine kuruldu.[7] İnsanların hayatında büyük bir öneme sahip olan özgürlük kavramı bilgi edinme alanında da kendine yer bulmuştur. Bilgi edinme özgürlüğü kavramı insanlara devlet, kamu veya kamu kuruluşlarındaki bilgi ve belgelere kendileriyle doğrudan ilgili olsun veya olmasın bu bilgi ve belgelere ulaşma hakkını vermiştir.[6] Bilgi edinme hakkı/özgürlüğü 20. yüzyıldan itibaren insanların ve devletlerin gündeminde daima yer bulmuştur.[6] Bu hak/özgürlük sadece zamanıyla kalmayıp yapılan girişimler sonucu günümüzdeki halini almıştır. Günümüzde bilginin en büyük silahlardan biri olduğunu düşündüğümüz zaman bu hakkın/özgürlüğün ne demek olduğunu daha iyi anlamaktayız. Sonuç olarak insanlık geçmişten günümüze kadar bu hak/özgürlük alanında da birçok girişimlerde bulunmuş ve bu girişimlerden büyük sonuçlar elde etmiştir. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "What is the Freedom of Information Act?". ico.org.uk (İngilizce). 4 Nisan 2019. 20 Nisan 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Temmuz 2020. Andrew Puddephatt, Freedom of Expression, The essentials of Human Rights, Hodder Arnold, 2005, s. 128 "freedom of information" (PDF). 22 Eylül 2019 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Ahmet Çelik ve Yaşar Tonta, Düşünce özgürlüğü, bilgi edinme özgürlüğü ve bilgi hizmetleri. Bilgi Edinme Özgürlüğü içinde (1-13). Ed. Yaşar Tonta ve Ahmet Çelik. Ankara: Türk Kütüphaneciler Derneği, 1996. http://yunus.hun.edu.tr/~tonta/yayinlar/beozgur.html 11 Nisan 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. "Bilgi edinme özgürlüğü" (PDF). 22 Eylül 2019 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Ahmet Çelik ve Yaşar Tonta, Düşünce özgürlüğü, bilgi edinme özgürlüğü ve bilgi hizmetleri. Bilgi Edinme Özgürlüğü içinde (1-13). Ed. Yaşar Tonta ve Ahmet Çelik. Ankara: Türk Kütüphaneciler Derneği, 1996. http://yunus.hun.edu.tr/~tonta/yayinlar/beozgur.html 11 Nisan 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. "About Freedom of Information (FOI) | United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization". www.unesco.org. 15 Haziran 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Aralık 2020. a b c "Freedom of information", Wikipedia (İngilizce), 14 Aralık 2020, erişim tarihi: 17 Aralık 2020 a b "OPEN MEETING LAWS AND LOCAL SCHOOL BOARDS (SUNSHINE, PUBLIC MEETINGS, FREEDOM OF INFORMATION) - ProQuest". search.proquest.com. 27 Aralık 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Aralık 2020. "ProQuest Dissertations & Theses Database (PQDT)". Choice Reviews Online. 46 (01): 46-0008-46-0008. 1 Eylül 2008. doi:10.5860/choice.46-0008. ISSN 0009-4978. "Freedom of information : an appraisal of proposed legislation - ProQuest". search.proquest.com. 27 Aralık 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Aralık 2020. "Freedom of Information Act (FOIA): Federal", Encyclopedia of Public Administration and Public Policy, Third Edition, Routledge, ss. 1-4, 14 Ağustos 2020, ISBN 978-1-4665-6936-2, erişim tarihi: 17 Aralık 2020 İnternet ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. Otorite kontrolü BNE: XX525035 BNF: cb119617902 (data) GND: 4127674-7 LCCN: sh85051702 NARA: 10638098 NDL: 00571234 NLI: 987007550754405171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Bilgi_edinme_özgürlüğü&oldid=32205132" sayfasından alınmıştır |
İnternetİnternet yönlendirme yolları görseli Genel Erişim Sansür Demokrasi Dijital eşitsizlik Dijital haklar Bilgi edinme özgürlüğü İnternet'in tarihi İnternet fenomenleri İnternet tarafsızlığı İnternet öncüleri Gizlilik Sosyoloji Kullanım Yönetim ICANN IETF İnternet Yönetim Forumu ISOC Bilişim altyapısı DNS HTTP İnternet değişim noktası İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet servis sağlayıcısı IP adresi IMAP SMTP Hizmetler Blog Mikroblog E-posta Faks Dosya paylaşımı Dosya transferi Oyunlar Anlık mesajlaşma Podcast Alışveriş Televizyon VoIP World Wide Web Arama gtd Bu maddede, viral video, internet geyiği ve caps gibi internet meme'leri listelenmiştir. Reklam ve ürünler[değiştir | kaynağı değiştir] Beanie Babies – Beanie Babies, 1995 yılında dünyanın ilk İnternet hissi olarak gösterildi.[1] FreeCreditReport.com – İnternette yayınlanan bir dizi TV reklamı; pek çok reklamın parodisi yapılmış ve YouTube'da yayınlanmıştır.[2] Will It Blend? – Yaratıcısı Tom Dickson tarafından en güçlü blender olduğunu iddia eden Blendtec firması, YouTube'da yayınladığı videolarda çeşitli objeleri blenderda öğüterek ürünlerin ne kadar güçlü olduğunu göstermiştir.[3] Animasyon ve karikatürler[değiştir | kaynağı değiştir] Bongo Cat Polandball karakterleri xkcd karikatürü Arthur – Temmuz 2016'da internette popüler hale gelen 1996 PBS yapımı eğitim serisi. Başrol Arthur karakterinin yumruğunu sıktığı görsel internet akımlarına konu olmuştur.[4][5] Bongo Cat – Twitter'da 7 Mayıs 2018'de basit animasyonlu bir kedi GIFi, Super Mario World film müziklerinden "Athletic"i çalıyordu.[6][7] Dans eden bebek – İlk kez 1996 yılında 3D Studio MAX için Character Studio'nun yaratıcıları tarafından ortaya çıkan ve kısmen dünya çapındaki reklamlara, Character Studio ile ilgili yazımlara ve popüler olanlara bağlı olarak 1990'ların sonlarında kültürel bir simge haline gelen üç boyutlu dans eden bir bebek.[8] Happy Tree Friends – Şiddetli ve korkunç kazalar yaşayan sevimli karikatür hayvanlar içeren bir flash çizgi film.[kaynak belirtilmeli] Loituma Girl – Bleach serisinde yer alan, elinde devamlı pırasa döndüren bir kızın animasyonu. Nyan Cat – YouTube'da, Utau şarkısıyla birlikte uçan bir kedinin videosu.[9] Polandball – 2009 yılının ikinci yarısında Alman görüntü panosu Krautchan.net'in / int / panosundan çıkan, kullanıcı tarafından oluşturulan bir internet memi. Mem, ülkelerin sık sık bozuk bir İngilizce ile etkileşime giren, ulusal stereotiplerde, uluslararası ilişkilerde ve tarihsel çatışmalarda eğlenerek küresel kişilikler olarak sunulduğu çok sayıda çevrimiçi karikatürdür.[10] Salad Fingers – Issız bir dünyada şizofrenik yeşil bir adamı konu alan bir Flash animasyon serisi.[11] xkcd – Randall Munroe tarafından yaratılan bir bant karikatür sitesidir.[12] Wojak - Kel bir adamın basit, siyah hatlardan oluşan karikatürü olarak tasvir edilen Wojak, melankoli, pişmanlık veya yalnızlık gibi duyguları genel olarak ifade etmek için kullanılır. Pepe the Frog - İnsansı bir vücuda sahip yeşil bir kurbağa biçiminde resmedilen Pepe, Matt Furie tarafından Boy's Club adlı bir çizgi romandan esinlenilerek oluşturuldu. Dans[değiştir | kaynağı değiştir] Tabut Dansçıları – Cenaze törenleri sırasında saygılı bir şekilde dans eden Gana tabut taşıyanlar grubu 2017 yılında BBC tarafından yayınlanmış ve İnternet popülerliği kazanmıştır.[13] COVID-19 pandemisinin ardından, popüler bir TikTok videosu, BBC'nin görüntülerini Rus sanatçı Tony Igy'nin EDM şarkısı "Astronomia" ile birleştirdi ve COVID-19'un tehlikeleri hakkında mizahi bir hatırlatma olarak yayılan bir internet geyiği yarattı.[14][15] Dab – 2015'ten beri dabbing, gençler arasında moda ve İnternet fenomeni haline gelmiş, zaferin bir sembolü olarak kullanılmıştır.[16] E-posta[değiştir | kaynağı değiştir] Ayrıca bakınız: Mektup zinciri Bill Gates E-posta Beta Testi – İlk olarak 1997'de ortaya çıkan ve halen dolaşan bir e-posta zinciri mektubu. Mektupta, America Online ve Microsoft'un bir beta testi gerçekleştirdiğini ve e-postayı ilettiğiniz her kişi için Bill Gates'ten 200 dolardan fazla bir ödeme alacağınızı iddia ediyor.[17][18] Nijeryalı Dolandırıcılığı/419 Dolandırıcılığı – Milyonlarca e-posta gönderme özelliği ile popüler hale gelen bir posta dolandırıcılığı girişimi. Dolandırıcılık, gönderenin, iddia edemeyecekleri ancak kendilerini elden çıkarmaları gereken büyük miktarda para veya eşdeğer mal bilgisi olan Nijerya'nın üst düzey bir yetkilisi olduğunu iddia ediyor; bunu yapmak için, alıcıya gönderilecek toplam miktara erişmek için ön tarafta daha küçük bir miktar para talep edildiğini iddia ederler.[19] Film ve diziler[değiştir | kaynağı değiştir] Karabasan (2014) – Başrol karakterinin LGBT topluluğu için resmi olmayan bir maskot haline geldiği Haziran 2017'de Twitter'da trend olmaya başlayan bir Avustralya-Kanada ortak yapımı Psikolojik korku filmi.[20] Arı Filmi (2007) – Filmin hızlandırılmış veya yavaşlatılmış klipleri YouTube'da popüler hale geldi.[21][22] Blair Cadısı (1999) – Filmin yapımcıları, belgesel tarzı korku filminin kurgusal olayların aksine gerçek olduğu izlenimini yaratmak için İnternet pazarlamasını kullandılar.[23] Cloverfield (2008) – Paramount Pictures bu filmi tanıtmak için viral bir pazarlama kampanyası kullandı.[24] Çöküş (2004) – Adolf Hitler'in hayatının son günlerini anlatan bir film. Hitler'in Almanca olarak sıraladığı birden çok sahne, internette sayısız kez parodi edildi.[25] LazyTown (2004) – Başrollerden biri olan Stefán Karl Stefánsson'a kanser teşhisi konulduktan sonra daha popüler hale gelen İzlanda kökenli bir çocuk televizyon programı. Biz Bir Numarayız şarkısı Ekim 2016'da mem haline geldi ve birçok video oluşturuldu.[26] My Little Pony: Arkadaşlık Sihirlidir – Hasbro'nun oyuncak serisini canlandırmak için 2010 yapılan animasyon serisi, 4chan üyeleri tarafından keşfedildi ve daha sonra çoğunlukla erkek olan bir hayran kitlesi oluştu ve kendilerini "bronz" olarak adlandırdılar.[27] Şrek – Diziyi ironik bir şekilde seven bir internet fan topluluğuna sahip bir DreamWorks serisi.[28] Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Caps Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Bissonnette, Zac (2015). The great Beanie Baby bubble : mass delusion and the dark side of cute. ss. 107-121. ISBN 978-1591846024. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Popkin, Helen A.S. (7 Ağustos 2008). "Sing it, FreeCreditReport.com guy!". NBC. 11 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Miller, Claire Cain (26 Eylül 2010). "To Fix Bad Breath, a Gadget Seen on YouTube". The New York Times. 11 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Carissimo, Justin (29 Temmuz 2016). "Arthur memes have taken over the Internet". The Independent. 10 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Finley, Taryn (29 Temmuz 2016). "These Funny As Hell Arthur Memes Will Have You Doubled Over Laughing". HuffPost. 3 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Feldman, Brian (25 Eylül 2018). "Bongo Cat, Our Light in the Darkness". Intelligencer. 10 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Irwin, Nicola (21 Eylül 2018). "Bongo Cat is now so much more than a cat playing the bongos". Independent.ie. 6 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. "Baby talk: This twisting tot is all the rage on the 'Net". Network World. 16 Haziran 1997. 12 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Wei, William (3 Mayıs 2011). "TOP VIRAL VIDEOS OF APRIL: What's A "Nyan Cat"?". Sfgate. 10 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Oleksiak, Wojciech (9 Haziran 2014). "Polandball – A Case Study". Culture.pl. 28 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Gaudino, Elena (18 Ocak 2010). "'Salad Fingers Stream Of Consciousness Entertains Viewers". The Daily Campus. 12 Mart 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. "About". xkcd. 2 Eylül 2006 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Lansah, Sulley (26 Temmuz 2017). "Ghana's dancing pallbearers bring funeral joy". BBC. 16 Ocak 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Amter, Charlie (30 Nisan 2020). "Tracing the 'Coffin Dance' Meme Music's Path From Russia to Ghana to the World". Variety. 3 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Paquette, Danielle (25 Nisan 2020). "The sudden rise of the coronavirus grim reaper: Ghana's dancing pallbearers". The Washington Post. 15 Haziran 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Ducey, Kenny (16 Kasım 2015). "'Dab on them folks;' A brief history of the Dab dance in sports". Sports Illustrated. 23 Haziran 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Crabb, Don. "Bill Gates: An Urban Legend in His Own Time." Chicago Sun-Times 15 February 1998 Mikkelson, David (3 Haziran 1997). "Bill Gates $5,000 Giveaway". Snopes. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Payton, Dave (29 April 2002). "E-mail puts new life into old Nigerian Scam". Chicago Tribune. p. 2. Seavers, Kris (7 Haziran 2017). "Why is the Babadook an LGBTQ icon now?". Daily dot. 29 Haziran 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Purdom, Clayton (17 Kasım 2016). "People are inexplicably flocking to watch Bee Movie at "20,000X speed"". Avclub. 10 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Alexander, Julia (23 Kasım 2016). "YouTube removes Bee Movie memes due to its policy on spam, deception and scams (update)". Polygon. 13 Ekim 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. "The Blair Witch Project". 23 Şubat 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Krumboltz, Mike (10 Ocak 2008). "Has 'Cloverfield' Jumped the Shark?". Yahoo Buzz. 13 Ocak 2008 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Bunz, Mercedes (2 Şubat 2010). "Just how many Hitler videos does the world need?". The Guardian. 11 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Townsend, Benedict (17 Ekim 2017). "YouTubers Are Using Memes To Help The Robbie Rotten Actor Fight Cancer". We The Unicorns. 10 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Strike, Joe (5 Temmuz 2011). "Of Ponies and Bronies". Animation World Network. 2 Mayıs 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. Feldman, Brian (19 Temmuz 2016). "America Inspired by Teen Protester's Call at RNC: 'Make Memes Great Again'". Intelligencer. 13 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İnternet_memeleri_listesi&oldid=29531592" sayfasından alınmıştır |
Ağ Tarafsızlığı İlgili Konular WWW İnternetin tarihi Bilgisayar Ağı End-to-end principle Internet Protokol (IP) Arama Tarafsızlığı Son Kilometre Servis Kalitesi(QoS) gtd Ağ Tarafsızlığı (aynı zamanda İnternet Tarafsızlığı olarak da geçmektedir. Literatürde net neutrality, network neutrality veya Internet neutrality olarak geçmektedir), kavramı internet servis sağlayıcıları veya devlet'in internet üzerindeki verilere eşit davranması ilkesine dayanır. Daha açık bir ifadeyle, internet üzerindeki hiçbir verinin, kullanıcının, içeriğin, sitenin, uygulamanın, platformun vs özel olarak bir politikayla, kanunla, kuralla kontrol edilmemesi ilkesine dayanır.[1] Tanım[değiştir | kaynağı değiştir] Google ağ tarafsızlığının ünlü bir destekleyicisidir. Google'ın İnternet Tarafsızlık Rehberine göre; Ağ tarafsızlığı; İnternet kullanıcılarının, gördükleri içerikleri ve İnternet'te kullanılan uygulamaları kontrol edebilmeleri prensibidir. İnternet ilk günlerinden beri bu tarafsızlık ilkesine göre faaliyet göstermektedir. Temelde bu tarafsızlık ilkesi İnternet'e eşit erişim hakkındadır. Bizim görüşümüze göre geniş bant taşıyıcıları, rekabet uygulamaları ve içeriklerine karşı ayrımcılığa neden olmaması için pazar gücünden izin almadır. Yalnızca telefon şirketleri, müşterilerini kimi, niçin arayacaksa izin almadan yapmalıdır. Geniş bant taşıyıcılar, pazar güçlerinin kontrolünde bu faaliyetlerini icra etmelidirler.[2] 7 Şubat 2006 yılında Internet Protokolü(IP)'nün yaratıcısı, Google'ın başkan yardımcısı ve "Baş İnternet Misyoneri" olan Vint Cerf, kongre önünde şu şekilde ifade etmiştir; "Geniş bant taşıyıcılarının insanların ne gördüklerini ve online ne yapmak istediklerini kontrol etmeye izin vermenin, İnternet'in başarı sağlaması prensiplerini temelde çökerteceğini" ifade etmiştir.[3] Tarihsel Gelişimi[değiştir | kaynağı değiştir] Kavram ilk olarak Columbia Üniversitesinden bir iletişim hukuku profesörü olan Tim Wu tarafından 2003 yılında ortaya atılmıştır.[4][5][6][7] Ağ tarafsızlığı, savunucuları tarafından genelde Açık İnternet kavramının önemli bir parçası olarak görülür. Açık internet yaklaşımında, internete bağlı kişilerin üçüncü bir tarafın dahli olmaksızın iletişimi esastır.[8] Açık internet yaklaşımının tam tersi olan Kapalı internet yaklaşımında ise son kullanıcıların internete bağlanmasına aracılık eden internet servis sağlayıcıları veya şirketler'in ve hatta devletin internet üzerinde yaptırımı, eşit olmayan kural tanımları ve hatta özel sansürlemeleri olabilmektedir. Hukuksal Problemler[değiştir | kaynağı değiştir] Çeşitli ülkelerde, ağ tarafsızlığı yaklaşımı için kanuni düzenlemeler ile ilgili uzun süreli tartışmalar olmasına karşılık son kilometre probleminden dolayı genel olarak bir çözüm bulunamamıştır. Son kilometre problemi (literatürde last mile veya last kilometer olarak geçmektedir en:Last Mile), basit bir ifadeyle, internet bağlantısının son bacağını oluşturan servis sağlayıcıları ve bu servis sağlayıcılarının çok çeşitli ihtiyaçlarını ifade etmektedir. Örneğin bir işletmenin kullanıcılarına sunduğu internet, veya bir üniversitenin öğrencilerine sunduğu internet veya bir cep telefonu şirketinin cep telefonu kullanıcılarına sunduğu internet için son kullanıcının internete bağlanmasını sağlayan bu kurumlar son kilometreyi oluşturmaktadır. Bir üniversitenin öğrencilerine internet sunarken pornografik içerik sunmayı uygun bulmaması, veya bir işletmenin çalışanlara internet sunarken, oyun sitelerine girilmesini uygun bulmaması, veya bir cep telefonu şirketinin internet sunarken, cep telefonu için zararlı yazılımları engelleme gayreti aslında son kilometrede yaşanan çeşitli engelleme ve farklı ihtiyaçlara işaret etmektedir. Bu farklılıklar genel olarak açık internet kavramını ve dolayısıyla ağ tarafsızlığı için genel bir kanun yapılmasını güçleştirmektedir. Ekonomik Boyutu[değiştir | kaynağı değiştir] Ağ tarafsızlığı kavramı ayrıca ekonomik olarak, iletişim firmalarının katmanlı internet modeli ile oluşturduğu rekabet avantajını da ortadan kaldırmaktadır.[9] Örneğin bazı servis sağlayıcıları sadece kendi kullanıcılarına özel olarak müzik, oyun, video ve uzaktan eğitim gibi içerikleri sunmaktadır (Örneğin TTNET tarafından sadece kendi alt yapısını kullanan müşterilere sunulan TTNET Müzik gibi). Bu yüzden internet protokol'ünün mucidi olan ve internetin babası olarak anılan Vinton Cerf, veya WEB kavramının mucidi olan Tim Berners-Lee gibi etkili isimlerin çoğu, ağ bağımsızlığını savunmaktadır.[10][11] Karşı Görüşler[değiştir | kaynağı değiştir] Ağ tarafsızlığına karşı çıkan tarafların ise son kilometre problemine ilave olarak, ağ performansı ile ilgili iddiaları bulunmaktadır.[12] Ağ performansı iddiası, internet üzerindeki paketlerin dinlenerek istenmeyen içeriklerin ağdan temizlenmesi örneğine dayanmaktadır. Bu örnek tarihte sadece bir kere, Comcast firması tarafından eşten eşe (peer-to-peer, p2p) bağlantıların engellenmesi için yapılan uygulamada yaşanmıştır.[13] Bununla birlikte, günümüzdeki çoğu işletmede, derin paket kontrolü uygulanarak ağ paketlerinin cinsi belirlenmekte (p2p, ftp, web, oyun, haber, vb.) ve bu içeriklere göre özel politikalar uygulanmaktadır.[14] Bu açıdan bakıldığında, ağ tarafsızlığı kavramı, hizmet kalitesi (QoS) açısından bir problem oluşturmazken, internetin çekiciliğini azaltmaktadır. İnternet protokol'ünün eş mucitlerinden olan Bob Kahn'ın iddiasına göre, ağ tarafsızlığı kendisinin karşı olduğu bir slogandır. Ancak çelişkili bir şekilde, kendisi aynı zamanda internetin parçalanmasına da karşıdır.[15] Ağ tarafsızlığına karşı olanların ayrıca savundukları bir iddia da, ağ üzerindeki içeriğin zenginleşmesi ve kalitesinin artması için ağ üzerinde içerik sunanlar arasındaki rekabetin arttırılmasıdır.[16] Telif ve Kişisel Haklar Konusu[değiştir | kaynağı değiştir] Bazı karşı görüşteki kişilerin, konu ile ilgili iddiasına göre, kişilik hakları ve telif hakları ile ilgili sorunların yaşanması veya ileride yaşanabilecek olması, ağ tarafsızlığı yaklaşımı için en büyük tehditlerden birisini oluşturmaktadır. Buna karşılık internet erişimini kontrol eden bazı servis sağlayıcılarının farklı amaçlara yönelmesi, telif, kişisel haklar ve mahremiyet açısından problem oluşturmaktadır. Örneğin internet servis sağlayıcıları tarafından, müşterilerinin ilgilendiği içeriklerin gözlemlenmesi ve bu bilgilerin toplanarak maddi bir değer haline dönüştürülmesi (reklam, pazarlama, içerik yönlendirme vs. yöntemler ile) ağ tarafsızlığı konusunda kanun yapılması ihtiyacını güçlendirmektedir. Örneğin David Clark gibi araştırmacılara göre yapılan her şeyi izlemeye kimin hakkı var? gibi eleştiriler bu noktada ortaya çıkmaktadır.[17] Türkiye'de Ağ Tarafsızlığı[değiştir | kaynağı değiştir] Dünyada, önemli sayıdaki internet kullanıcısı ile, internet üzerindeki gelişmelerden bağımsız kalması düşünülemeyecek olan Türkiye'de de ağ tarafsızlığı tartışmaları sürmektedir. Çeşitli mahkemeler ve BTK başta olmak üzere çeşitli kurumlar tarafından Türkiye'deki internet üzerinde tanımlanan politika ve kurallarla ilgili geçmiş yıllarda bazı uygulamalar yapılmış ve çeşitli soruşturmalar açılmıştır. Örneğin BTK'nın 20 temmuz 2011'de yayınlanan ve 13 temmuz 2011 tarihini taşıyan kararı aşağıdaki şekildedir:[18] Adli mercilerce verilen herhangi bir koruma tedbiri olarak erişim engellemesi kararı veya Telekomünikasyon İletişim Başkanlığı’nca tesis edilen herhangi bir idari tedbir olarak erişim engellemesi kararı olmamasına rağmen bazı İnternet sitelerinin erişiminin engellenmesi konusunun değerlendirilmesini teminen Telekomünikasyon Kurumunun Denetim Çalışmalarına İlişkin Usul ve Esaslar Hakkında Yönetmeliğin 13 üncü maddesi kapsamında TTNet A.Ş. hakkında soruşturma açılması ve soruşturmayı yürütmek üzere ilgili birim olarak Telekomünikasyon İletişim Başkanlığı’nın görevlendirilmesine karar verilmiştir. İlgili Konular[değiştir | kaynağı değiştir] WWW İnternetin tarihi Bilgisayar Ağı End-to-end principle Internet Protokol (IP) Net bias Arama Tarafsızlığı Son Kilometre Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Şadi Evren Şeker. "Ağ Tarafsızlığı". MISSozluk. 3 Ekim 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Haziran 2014. Richard Whitt (22 Ekim 2009). "Time to let the process unfold". Google Public Policy Blog. 16 Ekim 2010 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Aralık 2009. Cerf, Vinton (7 Şubat 2006). "The Testimony of Mr. Vinton Cerf, Vice President and Chief Internet Evangelist, Google". s. 8. 29 Ocak 2014 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Mayıs 2008. Tim Wu (2003). "Network Neutrality, Broadband Discrimination" (PDF). Journal on telecom and high tech law. 20 Mayıs 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 23 Nisan 2014. Krämer, J; Wiewiorra, L. & Weinhardt,C. (2013): "Net Neutrality: A progress report" 17 Nisan 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. Telecommunications Policy 37(9), 794–813. Berners-Lee, Tim (21 Haziran 2006). "Net Neutrality: This is serious". timbl's blog. 10 Mayıs 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 26 Aralık 2008. Staff. "A Guide to Net Neutrality for Google Users". Google. 1 Eylül 2008 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Aralık 2008. "About the Open Internet". European Commission. 16 Mayıs 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Nisan 2014. Lawrence Lessig and Robert W. McChesney (8 Haziran 2006). "No Tolls on The Internet". Columns. 15 Ağustos 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Haziran 2014. Davidson, Alan (8 Kasım 2005). "Vint Cerf 'in ağ bağımsızlığı hakkındaki konuşması". Blogspot.com. 7 Nisan 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 25 Ocak 2013. "MIT.edu". Dig.csail.mit.edu. 21 Haziran 2006. 10 Mayıs 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Haziran 2011. Hart, Jonathan D. (2007). Internet Law. BNA Books. s. 750. ISBN 9781570186837. Peter Svensson (19 Ekim 2007). "Comcast Blocks some Subscriber Internet Traffic, AP Testing shows". Associated Press. 7 Mayıs 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 25 Ekim 2009. Anderson, Nate (25 Temmuz 2007). "Deep packet inspection meets 'Net neutrality, CALEA". Ars Technica. 11 Nisan 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Haziran 2011. Robert Kahn and Ed Feigenbaum (9 Ocak 2007). An Evening with Robert Kahn (WMV). Computer History Museum. 28 Eylül 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 26 Aralık 2008. Konuşmanın metninin bir kısmı için: Hu-Berlin.de 28 Eylül 2012 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. John Podhoretz. "Who Runs the Internet: What Lobbying is Really All About". 22 Aralık 2010 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Ocak 2011. Joch, Alan (Ekim 2009). "Debating Net Neutrality". Communications of the ACM. 52 (10). ss. 14-15. doi:10.1145/1562764.1562773. "Ağ Tarafsızlığı (Net Neutrality) Tartışması Türkiye'de". 9 Haziran 2014. 14 Temmuz 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Haziran 2014. Otorite kontrolü BNF: cb16582672h (data) GND: 103376342X LCCN: sh2010012891 NLI: 987007597668105171 SUDOC: 159520932 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Ağ_tarafsızlığı&oldid=30733552" sayfasından alınmıştır |
Bu liste eksiktir, maddeyi geliştirerek yardımcı olabilirsiniz. İnternetİnternet yönlendirme yolları görseli Genel Erişim Sansür Demokrasi Dijital eşitsizlik Dijital haklar Bilgi edinme özgürlüğü İnternet'in tarihi İnternet fenomenleri İnternet tarafsızlığı İnternet öncüleri Gizlilik Sosyoloji Kullanım Yönetim ICANN IETF İnternet Yönetim Forumu ISOC Bilişim altyapısı DNS HTTP İnternet değişim noktası İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet servis sağlayıcısı IP adresi IMAP SMTP Hizmetler Blog Mikroblog E-posta Faks Dosya paylaşımı Dosya transferi Oyunlar Anlık mesajlaşma Podcast Alışveriş Televizyon VoIP World Wide Web Arama gtd Bu liste internetin gelişimine öncülük eden kişileri içermektedir. Liste[değiştir | kaynağı değiştir] Claude Shannon[değiştir | kaynağı değiştir] Claude Shannon (1916-2001) "çağdaş bilgi kuramının babası" olarak bilinir. 1948'de yayımladığı "A Mathematical Theory of Communication" adlı yapıtıyla haberleşme kanalları konulu çalışmalara resmî bir çerçeve kazandırmıştır.[1] Vannevar Bush[değiştir | kaynağı değiştir] Vannevar Bush (1890-1974) Amerika Birleşik Devletleri Silahlı Kuvvetleri, üniversiteler ve düşünce kuruluşlarının internetin gelişimi konusunda ortak çalışmasını sağlamış, DARPA ve ARPANET projelerinin temellerini atmıştır.[2] Paul Baran[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Paul Baran Paul Baran (1926-2011) "On Distributed communications" adlı yapıtıyla internet altyapısının gelişimine katkıda bulunmuştur.[3] Baran 2012'de Internet Hall of Fame üyeliğiyle onurlandırılmıştır.[4] Douglas Engelbart[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Douglas Engelbart Douglas Engelbart (1925-2013) Augmentation Research Center laboratuvarında yaptığı çalışmalarla ARPANET projesine katkıda bulunmuş ve günümüzde alan adı kayıtlarının bulunduğu merkezin temellerini atmıştır.[5] Bob Kahn[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Bob Kahn Robert E. "Bob" Kahn (d. 1938) 1974'te Vint Cerf'le birlikte TCP/IP iletişim kurallarını tanımlamıştır.[6] Kahn daha sonra çalıştığı BBN Technologies'te ARPANET'in gelişimine katkıda bulunmuştur. Vint Cerf[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Vint Cerf Vinton G. "Vint" Cerf (d. 1943) "internetin babaları" arasında sayılmaktadır.[7] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "MIT "Professor Claude Shannon dies; was founder of digital communications"" (İngilizce). MIT - News office. 27 Şubat 2001. 27 Eylül 2004 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Temmuz 2020. Bill Stewart. "Internet History". Living Internet web book (İngilizce). 3 Mart 2000 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Temmuz 2020. "About RAND | History and Mission | Paul Baran: Publications on Distributed Communications" (İngilizce). Rand.org. 23 Aralık 2011. 5 Aralık 2003 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Temmuz 2020. "2012 Inductees" (İngilizce). Internet Hall of Fame. 26 Nisan 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Temmuz 2020. Barry M. Leiner; Vinton G. Cerf; David D. Clark; Robert E. Kahn; Leonard Kleinrock; Daniel C. Lynch; Jon Postel; Larry G. Roberts; Stephen Wolff. "A Brief History of the Internet" (İngilizce). Internet Society. 22 Aralık 2001 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Temmuz 2020. "Robert E Kahn". A. M. Turing Award (İngilizce). ACM. 2004. 3 Temmuz 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Temmuz 2020. "Vinton Cerf | The search continues" (İngilizce). 9 Haziran 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Temmuz 2020. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İnternet_öncüleri_listesi&oldid=26783963" sayfasından alınmıştır |
İnternetİnternet yönlendirme yolları görseli Genel Erişim Sansür Demokrasi Dijital eşitsizlik Dijital haklar Bilgi edinme özgürlüğü İnternet'in tarihi İnternet fenomenleri İnternet tarafsızlığı İnternet öncüleri Gizlilik Sosyoloji Kullanım Yönetim ICANN IETF İnternet Yönetim Forumu ISOC Bilişim altyapısı DNS HTTP İnternet değişim noktası İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet servis sağlayıcısı IP adresi IMAP SMTP Hizmetler Blog Mikroblog E-posta Faks Dosya paylaşımı Dosya transferi Oyunlar Anlık mesajlaşma Podcast Alışveriş Televizyon VoIP World Wide Web Arama gtd İnternet gizliliği bir kişinin sahip olduğu bilgileri internette paylaşma hakkıdır.[1][2] Bilgi gizliliğinin bir parçası olan bu kavram kişisel bilgisayarların ortak kullanımı artış göstermeye başladığından bu yana farklı araştırmalara konu olmuştur.[3] Kişiyi tanımlayan bilgiler internet gizliliği kapsamındaki konular arasında bulunmaktadır. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] The Editorial Board (29 Mart 2017). "Republicans Attack Internet Privacy". New York Times (İngilizce). 8 Mart 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Ağustos 2020. Wheeler, Tom (29 Mart 2017). "How the Republicans Sold Your Privacy to Internet Providers". New York Times (İngilizce). 11 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Ağustos 2020. E. E. David; R. M. Fano (1965). "Some Thoughts About the Social Implications of Accessible Computing. Proceedings 1965 Fall Joint Computer Conference" (İngilizce). 16 Ağustos 2000 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Ağustos 2020. İnternet ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İnternet_gizliliği&oldid=31209082" sayfasından alınmıştır |
İnternetİnternet yönlendirme yolları görseli Genel Erişim Sansür Demokrasi Dijital eşitsizlik Dijital haklar Bilgi edinme özgürlüğü İnternet'in tarihi İnternet fenomenleri İnternet tarafsızlığı İnternet öncüleri Gizlilik Sosyoloji Kullanım Yönetim ICANN IETF İnternet Yönetim Forumu ISOC Bilişim altyapısı DNS HTTP İnternet değişim noktası İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet servis sağlayıcısı IP adresi IMAP SMTP Hizmetler Blog Mikroblog E-posta Faks Dosya paylaşımı Dosya transferi Oyunlar Anlık mesajlaşma Podcast Alışveriş Televizyon VoIP World Wide Web Arama gtd Makale serilerindenSosyoloji Konular Tarihi Dallar Zaman Çizelgesi Dizin Metodlar Kantitatif Nitel Karşılaştırmalı İşlemsel Etnografya Konuşma analizi Tarihsel yöntem Röportaj Matematiksel Ağ analizi Anket Dallar Ahlak Aile Askerî Barış, savaş ve sosyal çatışma Beden Bilgi Bilim Bilimsel Çalışma Çevre Demografi Din Edebiyat Eğitim Endüstri Feminist Gıda sosyolojisi Göç sosyolojisi Hukuk sosyolojisi Irk ve etnik ilişkiler Ekonomi İnsan ekolojisi İnternet Kalkınma Kamu Kent Kırsal Kriminoloji Kurumlar Küçük gruplar Kültür Mali Medikal Mimarlık Natüralist Sağlık sosyolojisi Sağlık ve hastalık Sanat Sanayi sosyolojisi Simgesel etkileşim Siyaset sosyolojisi Sosyal hareketler teorisi Sosyal psikoloji Sosyoloji Sapma Tarihsel Teknolojinin sosyal inşası Terörizm sosyolojisi Cinsiyet Toplumsal tabakalaşma Uygulamalı sosyoloji KişilerDoğu Asya 1900'ler Fei Xiaotong Güney Asya 1800'ler G.S Ghurye 1900'ler Irawati Karve M. N. Srinivas Orta Doğu 1400'ler İbn Haldun Avrupa 1700'ler Auguste Comte Emmanuel Joseph Sieyès 1800'ler Émile Durkheim Harriet Martineau Karl Marx Georg Simmel Herbert Spencer Ferdinand Tönnies Max Weber 1900'ler Michel Foucault Jürgen Habermas Kuzey Amerika 1800'ler Jane Addams Ernest Burgess W.E.B. Du Bois George Herbert Mead Thorstein Veblen 1900'ler James Coleman Patricia Hill Collins Erving Goffman Paul Lazarsfeld Charles Wright Mills Robert K. Merton Theda Skocpol Dorothy E. Smith Sosyolojik perspektifler Çatışma teorileri Eleştirel teori Yapısal işlevselcilik Pozitivizm Sosyal inşacılık Liste Bibliyografi Terminoloji Dergiler Kuruluşlar Kişiler Zaman çizelgesi Ülkeler Vikiproje:Sosyolojigtd İnternet sosyolojisi toplumbilim kuramının bir bilgi ve iletişim kaynağı olan internete uygulanmasıdır. Toplumsal ağlar, sanal topluluklar, etkileşim yöntemleri ve bilişim suçları bu dalın ilgilendiği konular arasındadır. "Bilgi devriminin" en son tezahürü olan internet, sosyologları birçok yönden ilgilendirmektedir: bir araştırma aracı olarak (örneğin çevrimiçi anketler şeklinde), tartışma ve işbirliği platformu olarak ve kendi başına bir araştırma konusu olarak. Dar anlamda internet sosyolojisi sanal alemin, sanal toplulukların ve örneğin haber gruplarında olduğu gibi sanal iletişim ortamlarının analiziyle ilgilenir. İnternet ve yanı sıra sosyal medya araçlarının yol açtığı yapısal değişime ve aynı zamanda sanayi toplumundan bilgi toplumuna evrilen toplumsal yapıdaki değişime odaklanır. Çevrimiçi topluluklar, örneğin ağ analizi yoluyla istatistiksel olarak araştırılabilir, ancak aynı zamanda örneğin sanal etnografi yoluyla niteliksel olarak da yorumlanabilirler. Sosyal değişim demografik araçlarla veya örneğin medya çalışmalarında da yaygın olan değişen mesaj ve sembollerin yorumlanmasıyla analiz edilebilir.[1] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Darnton, Robert. "The Library in the New Age | Robert Darnton" (İngilizce). ISSN 0028-7504. 8 Nisan 2010 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Ekim 2023. Sosyoloji Tarihi Dallar Zaman Çizelgesi Dizin Genel bakış Kurumlar sosyolojisi Sosyal araştırma Sosyal teori Sosyoloji teorileri Uygulamalı sosyoloji Bağlantılı alanlarve altdallar Antropoloji Karşılaştırmalı sosyoloji Kriminoloji Kültürel antropoloji Demografi Tarihsel sosyoloji Siyaset sosyolojisi Toplumsal hareketler Sosyal psikoloji Toplumdilbilim Sosyal antropoloji Diğer sosyoloji bağlantıları Askerî sosyoloji Din sosyolojisi Eğitim sosyolojisi Halk sağlığı Sosyoekonomi İletişim sosyolojisi Kent sosyolojisi Endüstri sosyolojisi Siyaset sosyolojisi Siyaset bilimi Sanat sosyolojisi Küçük gruplar Bilgi sosyolojisi Beden sosyolojisi Kültür sosyolojisi Soylulaştırma Kategoriler Listeler Dergiler Commons Vikiproje Otorite kontrolü LCCN: sh2009127185 LNB: 000142104 NLI: 987007556992205171 İnternet ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. Sosyoloji ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İnternet_sosyolojisi&oldid=31207158" sayfasından alınmıştır |
Küresel internet kullanımı, internet'i dünya çapında kullanan kişi sayısıdır. İnternetİnternet yönlendirme yolları görseli Genel Erişim Sansür Demokrasi Dijital eşitsizlik Dijital haklar Bilgi edinme özgürlüğü İnternet'in tarihi İnternet fenomenleri İnternet tarafsızlığı İnternet öncüleri Gizlilik Sosyoloji Kullanım Yönetim ICANN IETF İnternet Yönetim Forumu ISOC Bilişim altyapısı DNS HTTP İnternet değişim noktası İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet servis sağlayıcısı IP adresi IMAP SMTP Hizmetler Blog Mikroblog E-posta Faks Dosya paylaşımı Dosya transferi Oyunlar Anlık mesajlaşma Podcast Alışveriş Televizyon VoIP World Wide Web Arama gtd İnternet kullanıcıları[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Ülkelere göre internet kullanıcısı sayısı listesi 2015 yılında, Uluslararası Telekomünikasyon Birliği, yıl sonuna kadar yaklaşık 3,2 milyar kişinin veya dünya nüfusunun neredeyse yarısının çevrimiçi olacağını tahmin ediyor. Bunların yaklaşık 2 milyarı az gelişmiş ülkelerden, 89 milyonu da dahil olmak üzere gelişmekte olan ülkelerden olacaktır.[1][2] 100 kişi başına düşen internet kullanıcısı sayısıKaynak: Uluslararası Telekomünikasyon Birliği[3][4] Küresel internete erişim grafiği (2000-2018) Dünya genelindeki internet kullanıcıları 2005 2010 2017 2019a Dünya nüfusu 6,5 milyar 6,9 milyar 7,4 milyar 7,75 milyar Dünya genelinde kullanıcılar %16 %30 %48 %53,6 Gelişen ülkelerdeki kullanıcılar %8 %21 %41,3 %47 Gelişmiş ülkelerdeki kullanıcılar %51 %67 %81 %86,6 a TahminiKaynak: Uluslararası Telekomünikasyon Birliği Bölgelere göre internet kullanıcıları 2005 2010 2017 2019a Afrika %2 %10 %21,8 %28,2 Amerika %36 %49 %65,9 %77,2 Arap ülkeleri %8 %26 %43,7 %51,6 Asya ve Okyanusya %9 %23 %43,9 %48,4 Bağımsız Devletler Topluluğu ülkeleri %10 %34 %67,7 %72,2 Avrupa %46 %67 %79,6 %82,5 a TahminiKaynak: Uluslararası Telekomünikasyon Birliği Bir ülke nüfusunun yüzdesi olarak 2020 yılında İnternet kullanıcılarıKaynak: Uluslararası Telekomünikasyon Birliği[5] 2012 yılında internet kullanıcılarıKaynak: Uluslararası Telekomünikasyon Birliği[5] Geniş bant kullanımı[değiştir | kaynağı değiştir] 2012 yılındaki sabit geniş bant aboneleri 2012 yılındaki mobil geniş bant aboneleri Dünya çapında geniş bant kullanımı 2007 2010 2016 2019a Dünya nüfusu 6,6 milyar 6,9 milyar 7,3 milyar 7,75 milyar Sabit geniş bant %5 %8 %11,9 %14,5 Gelişmekte olan ülkeler %2 %4 %8,2 %11,2 Gelişmiş ülkeler %18 %24 %30,1 %33,6 Mobil geniş bant %4 %11 %49,4 %83 Gelişmekte olan ülkeler %1 %4 %40,9 %75,2 Gelişmiş ülkeler %19 %43 %90,3 %121,7 a Tahmini Kaynak: Uluslararası Telekomünikasyon Birliği[6] Bölgelere göre geniş bant kullanımı Sabit abonelikler 2007 2010 2014 2019a Afrika %0,1 %0,2 %0,4 %0,4 Amerika %11 %14 %17 %22 Arap ülkeleri %1 %2 %3 %8,1 Asya ve Pasifik %3 %6 %8 %14,4 Bağımsız Devletler Topluluğu ülkeleri %2 %8 %14 %19,8 Avrupa %18 %24 %28 %31,9 Mobil abonelikler 2007 2010 2014 2019a Afrika %0,2 %2 %19 %34 Amerika %6 %23 %59 %104,4 Arap ülkeleri %0,8 %5 %25 %67,3 Asya ve Pasifik %3 %7 %23 %89 Bağımsız Devletler Topluluğu ülkeleri %0,2 %22 %49 %85,4 Avrupa %15 %29 %64 %97,4 a Tahmini Kaynak: Uluslararası Telekomünikasyon Birliği[6] İnternet sunucuları[değiştir | kaynağı değiştir] Kaynak: İnternet Sistemleri Konsorsiyumu[7] Web endeksi[değiştir | kaynağı değiştir] Web endeksi, World Wide Web Foundation tarafından tasarlanan ve üretilen kompozit bir istatistiktir. World Wide Web’in küresel olarak kalkınma ve insan haklarına katkısının çok boyutlu bir ölçüsünü sunar. Endeksin derlendiği son yıl 2014 itibarıyla 86 ülkeyi kapsamaktadır. Web'in ekonomik, sosyal ve politik etkilerini gösteren evrensel erişim, özgürlük ve açıklık, ilgili içerik ve yetkilendirme alanlarını değerlendiren göstergeler içerir. Web endeksinde yer alan ülkelerin puanlarını gösteren harita IPv4 adresleri[değiştir | kaynağı değiştir] Carna Botnet, bilgisayar korsanları tarafından, içerik oluşturucuların "2012 İnternet Sayımı" olarak adlandırdığı şeyde internet'in boyutunu ölçmek için oluşturulan 420.000 cihazdan oluşan bir botnet'ti. 2012 İnternet Sayımı'nın (Carna Botnet) bir parçası olarak ICMP ping istekleri kullanılarak gözlenen IPv4 adreslerinin 24 saatlik göreli ortalama kullanımının dünya haritası, Haziran - Ekim 2012 Diller[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: Dillerin İnternet üzerindeki kullanılımı İnternet kullanıcılarının dillere göre yüzdesi Web siteleri için içerik dilleri Sansür ve gözetim[değiştir | kaynağı değiştir] Yaygın sansür ve/veya gözetim Önemli sansür ve/veya gözetim Seçici sansür ve/veya gözetim Sansür ve/veya gözetim çok az veya hiç yok Sınıflandırılmamış/Bilgi yokKaynak: Sınır Tanımayan Gazeteciler[8] Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Dijital haklar Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Internet used by 3.2 billion in 2015". BBC News. BBC. 26 Mayıs 2015. 18 Eylül 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. "Arşivlenmiş kopya" (PDF). 30 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. "Individuals using the Internet 2005 to 2014" 16 Mayıs 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Key ICT indicators for developed and developing countries and the world (totals and penetration rates), International Telecommunication Union (ITU). 25 Mayıs 2015. "Internet users per 100 inhabitants 1997 to 2007", ICT Data and Statistics (IDS), International Telecommunication Union (ITU). 25 Mayıs 2015. 17 Mayıs 2015 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. a b "Percentage of Individuals using the Internet 2000–2012" 9 Şubat 2014 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., International Telecommunications Union (Geneva), June 2013. Retrieved 22 June 2013 a b "Measuring digital development: Facts and figures 2019". Telecommunication Development Bureau, International Telecommunication Union (ITU). 31 Mart 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Şubat 2020. "Internet host count history". 18 Mayıs 2012. 18 Mayıs 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2020. "Internet Enemies" 12 Mart 2014 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Enemies of the Internet 2014: Entities at the heart of censorship and surveillance, Reporters Without Borders (Paris), 11 March 2014. Retrieved 24 June 2014. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Küresel_İnternet_kullanımı&oldid=31206188" sayfasından alınmıştır |
İnternetİnternet yönlendirme yolları görseli Genel Erişim Sansür Demokrasi Dijital eşitsizlik Dijital haklar Bilgi edinme özgürlüğü İnternet'in tarihi İnternet fenomenleri İnternet tarafsızlığı İnternet öncüleri Gizlilik Sosyoloji Kullanım Yönetim ICANN IETF İnternet Yönetim Forumu ISOC Bilişim altyapısı DNS HTTP İnternet değişim noktası İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet servis sağlayıcısı IP adresi IMAP SMTP Hizmetler Blog Mikroblog E-posta Faks Dosya paylaşımı Dosya transferi Oyunlar Anlık mesajlaşma Podcast Alışveriş Televizyon VoIP World Wide Web Arama gtd İnternet yönetimi İnternetin evrimini, gelişimini şekillendirmek adına, belirlenen ortak kurallar, düzenlemeler ve yönergelerin uygulanması ve geliştirilmesi. Bu madde geçmişte İnternetin nasıl yönetildiği, şimdi nasıl yönetilmekte olduğu, yönetim sürecinde karşılaşılan anlaşmazlıklar ve bunun etrafında dönen tartışmaları içermektedir. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İnternet_yönetimi&oldid=19051226" sayfasından alınmıştır |
İnternet Tahsisli Sayılar ve İsimler Kurumu (ICANN, İngilizce Internet Corporation for Assigned Names and Numbers), internetin iş dünyası, teknik, akademik ve kullanıcı gruplarının geniş katılımıyla oluşturulmuş kâr amacı gütmeyen bir özel sektör kuruluşudur. ICANN'ın görevi, interneti çalıştırmak değil, aksine, merkezi bir koordinasyon gerektiren teknik, idari ve politika geliştirme görevlerini koordine etmektir. İnternet alan adları sisteminin teknik yönetimini, IP adres alanlarının tahsisini, protokol parametrelerinin belirlenmesini ve internet ana servis sağlayıcı (root server) sisteminin idaresini koordine etmekle görevlendirilmiş olan ICANN resmi olarak 30 Eylül 1998 tarihinde göreve başlamıştır. 25 Kasım 1998 tarihinde ABD Ticaret Bakanlığı ve ICANN arasında bir "Mutabakat Metni" imzalanmış ve böylece ICANN, ABD Hükümeti tarafından resmi olarak tanınmıştır. ICANN yönetiminin hukuki dayanağı 6 Kasım 1998 tarihinde yayımlanan Yönetmelik'tir (Original Bylaws). ICANN organizasyon yapısında en başta bir Yönetim Kurulu ve onun altında; Temsili Üyelik (At Large Membership), Alan İsmi Destek Kuruluşu (Domain Name Supporting Organization), Adres Destek Kuruluşu (Address Supporting Organization) ve Protokol Destek Kuruluşu (Protocol Supporting Organization) olmak üzere 4 ana birim bulunmaktadır. Temsili Üyelik sisteminden 9 (At-Large) ve diğer Destek Kuruluşlarının her birinden 3 üye (toplam 9) olmak üzere toplam 18 kişi Yönetim Kurulu'na seçilmektedir. ICANN Yönetim Kurulu Başkan ile birlikte 19 yöneticiden oluşmaktadır. ICANN Temsili Üyeliği (At-Large Membership) programı, bütün dünyadaki internet kullanıcılarının, internet alan adları ve sayıları sistemi için ICANN'ın teknik politikalarının oluşturulması sürecinde seslerini duyurmalarını sağlayacak bir araç olarak tasarlanmıştır. ICANN Destek Kuruluşları, uzmanlık konuları bulunan ve üyelik temeline sahip birimlerdir. Uzmanlık alanlarına göre üç gruba ayrılmışlardır: IP Adresleri Destek Kuruluşu (Address Supporting Organization-ASO): IP Adresleri Destek Kuruluşu, adından anlaşılacağı üzere, IP adreslerine ilişkin politikaları belirleyen bir birimdir. Alan Adları Destek Kuruluşu (Domain Name Supporting Organization-DNSO): Alan İsimleri Destek Kuruluşu, internet alan adları sistemine ilişkin çalışmalar yapan bir birimdir. Protokol Destek Kuruluşu (Protocol Supporting Organization-PSO): Protokol Destek Kuruluşu, bilgisayarlar arasındaki bilgi alış verişine izin veren ve internet üzerinden iletişimi sağlayan teknik standartları kolaylaştırmak amacıyla internet protokol numaraları üzerinde çalışan bir birimdir. Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] ICANN İnternet sayfası28 Eylül 2011 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Otorite kontrolü BIBSYS: 8044315 GND: 6099601-8 ISNI: 0000 0001 0416 5898 LCCN: no99080285 NLA: 49285886 RERO: 02-A028128134 Trove: 1494371 VIAF: 155828460 WorldCat: lccn-no99080285 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İnternet_Tahsisli_Sayılar_ve_İsimler_Kurumu&oldid=24862273" sayfasından alınmıştır |
Fred Baker, IETF başkanı, İnternet Mühendisliği Görev Grubu (İng. İngilizce: Internet Engineering Task Force (İngilizce: IETF), İnternet protokollerini geliştiren ve standartlaştıran, resmî statüsü olmayan bir gruptur. IETF'nin çalışmaları ve ürettiği dokümanlar İnternet üzerinden herkese açıktır. Çalışma gruplarına ve toplantılarına katılım için herhangi bir kısıtlama bulunmamaktadır. Toplantılar, genellikle İnternet üzerinden tartışma grupları aracılığıyla sanal olarak yapılmaktadır. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Resmi IETF sitesi18 Haziran 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. İnternet ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. Bir kuruluş ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. Otorite kontrolü GND: 5570557-1 ISNI: 0000 0001 2217 224X LCCN: no99050167 NKC: kn20080504011 NLI: 987007590176705171 VIAF: 129329229 WorldCat: lccn-no99050167 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İnternet_Mühendisliği_Görev_Gücü&oldid=31086855" sayfasından alınmıştır |
Internet SocietyKısaltmaISOCSloganThe Internet is for Everyone (İnternet Herkes İçindir)Kuruluş11 Aralık 1992 (31 yıl önce) (1992-12-11)[5]KurucuVint Cerf, Bob KahnVergi no. 54-1650477[1]Yasal statü501(c)(3) Kâr amacı gütmeyen kuruluş[1]Amaçİnternetin dünyadaki tüm insanların yararına açık gelişimini (altyapı, erişilebilirlik, standartlar) ve kullanımını teşvik etmek.[6]MerkezReston, Virginia, ABD[2]Hizmet bölgesiKüreselÜyeler80,000+ (Ağustos 2021)[8][birincil olmayan kaynak gerekli]President, Chief Executive OfficerAndrew Sullivan[4]Chair, Board of TrusteesTed Hardie[4]Resmî siteinternetsociety.org İnternetİnternet yönlendirme yolları görseli Genel Erişim Sansür Demokrasi Dijital eşitsizlik Dijital haklar Bilgi edinme özgürlüğü İnternet'in tarihi İnternet fenomenleri İnternet tarafsızlığı İnternet öncüleri Gizlilik Sosyoloji Kullanım Yönetim ICANN IETF İnternet Yönetim Forumu ISOC Bilişim altyapısı DNS HTTP İnternet değişim noktası İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet iletişim kuralları dizisi İnternet servis sağlayıcısı IP adresi IMAP SMTP Hizmetler Blog Mikroblog E-posta Faks Dosya paylaşımı Dosya transferi Oyunlar Anlık mesajlaşma Podcast Alışveriş Televizyon VoIP World Wide Web Arama gtd Internet Society (ISOC) (Türkçe: İnternet Topluluğu), İnternet ile ilgili standartlar, eğitim, erişim ve politika alanlarında liderlik sağlamak amacıyla, 1992 yılında ABD'de kurulmuş bir kâr amacı gütmeyen kuruluştur. Misyonu "internetin dünyadaki tüm insanların yararına açık gelişimini, evrimini ve kullanımını teşvik etmektir". Virginia ve Cenevre'de ofisleri bulunmaktadır. Sloganı ise "İnternet Herkes İçindir." Organizasyon[değiştir | kaynağı değiştir] ISOC, bağımsız üyeler, organizasyon üyeleri ve bölümlerden oluşan bağımsız olarak finanse edilen bir kuruluştur. Bireysel üyeler politika belirlemek için oy kullanamazlar, ancak kuruluş üyeleri, politika ve İnternet Topluluğunun işleyişini belirleyen bir Danışma Konseyi'nde temsil edilir. İnternet Toplumunun bölümlerinin işlevi, Merkezi Kurul'dan onay ve finansmana tabi olarak, Danışma Konseyi tarafından oluşturulan İnternet Topluluğu politikalarıyla uyumlu oldukları kendi planlarını yürütmektir. İnternet Topluluğunun ücretli personelleri vardır ve Mütevelli Heyeti tarafından yönetilmektedir. Mütevelli Heyeti 13 üyeden oluşur, bu üyelerden dördü İnternet Topluluğu bölümleri, dört üye İnternet Mühendisliği Görev Gücü tarafından atanır ve diğer dört üye ise İnternet Derneği'nin organizasyon üyeleri tarafından atanır. İnternet Topluluğu 2018'de 40.000 üye kaybetti ve Nisan 2020 itibarıyla İnternet Topluluğu ana sayfasında üyeliğin şu anda 67.978 üye olduğunu belirtilmiştir. Tarihçe[değiştir | kaynağı değiştir] 1991'de Ulusal Bilim Vakfı'nın İnternet Mühendisliği Görev Gücü'nü (IETF) işletmek için Ulusal Araştırma Girişimleri Kurumu (CNRI) ile sözleşmesi sona erdi. O zamanlar İnternet Faaliyetleri Kurulu (IAB) bu rolü üstlenebilecek kâr amacı gütmeyen bir kurum oluşturmaya çalıştı. 1992'de Vint Cerf, Bob Kahn ve Lyman Chapin, İnternet Topluluğunun, IAB'yi kapsayacak şekilde "İnternetin küresel bir araştırma iletişim altyapısı olarak evrimini ve büyümesini kolaylaştırmak, desteklemek ve teşvik etmek için profesyonel bir toplum" olarak kurulu.[9] Bu düzenleme 1993 yılında RFC1602'de resmileştirildi.[10] 1995 yılında ISOC, ilgili alanlardaki araştırmacılar ve uygulayıcılar arasında bilgi alışverişini destekleyen, Ağ ve Dağıtılmış Sistem Güvenliği Sempozyumu'nu (NDSS) başlattı.[11] 1999'da Jon Postel'in ölümünden sonra ISOC, Jonathan B. Postel Hizmet Ödülü'nü oluşturdu. Ödül, 1999 yılından beri her yıl İnternet Topluluğu tarafından "veri iletişim topluluğuna hizmette olağanüstü katkılarda bulunan bir kişiyi onurlandırmak" için verilmektedir. 1999 yılında, İnternet Toplumsal Görev Gücü (ISTF),[12] IETF'nin toplumsal bir ortağı olarak kuruldu ve 2000 yılında ISOC, UNESCO tarafından operasyonel bir ortak olarak tanındı.[13] ISTF 2001 sonunda dağıldı ve görevleri ISOC'nin politika ekibi tarafından devralındı.[14] 2000 yılının ortalarına gelindiğinde, İnternet Toplumunun finansmanı güvencesiz hale geldi ve birkaç kişi ve kuruluş bu boşluğu doldurmak için adım attı. 2001 yılına kadar İnternet Topluluğunun bireysel üyeleri tarafından seçilen mütevelli heyetleri de bulunmaktaydı, ancak bu seçimler 2001 yılında "askıya alındı." Bu, seçimlerin çok pahalıya mal olduğu algısı nedeniyle görünüşte mali bir önlem olarak yapıldı. Daha sonraki tüzük değişikliklerinde, üye tarafından seçilen bireysel mütevelli kavramı tamamen kaldırıldı. 2001'in sonlarında, Afilias (alan adı sicili) liderleri .org sicili için ortak teklif vermek üzere yeni bir ortaklık önermek için, İnternet Topluluğu CEO'su Lynn St.Amour'a başvurdu. Bu modelde, İnternet Topluluğu .org'un yeni merkezi olacak ve tüm teknik ve hizmet fonksiyonları Afilias tarafından yönetilecekti. Afilias tarafından tüm teklif masraflarını ödenecek ve teklif ICANN tarafından değerlendirilirken İnternet Topluluğu bordrosuna katkıda bulunacaktı. İnternet Topluluğu Kurulu bu teklifi 2001'deki kurul toplantısında onaylamıştır. 2002 yılında ISOC, .org kayıt defterini başarıyla teklif etti, yönetmek ve işletmek için Kamu Yararı Kayıt Defterini (PIR) kurdu. 2010 yılında, Hindistan'ın kırsal bölgelerinde beş kablosuz ağ tabanlı ağı devreye alan ilk topluluk ağı girişimini başlattı.[15] 8 Haziran 2011'de ISOC, IPv6 yayılımını test etmek için Dünya IPv6 Günü'nü ilan etti. 2012 yılında, IPv6 ve DNSSEC'yi tanıtmak için bir portal ve eğitim programı olan Deploy360'ı tanıttı.[16] 2012 yılında, ISOC'nin 20. yıl dönümünde, "küresel internetin gelişmesine ve ilerlemesine önemli katkılarda bulunan seçkin ve seçkin bir grup vizyoner, lider ve armatörü halka tanıma" ödülü olan İnternet Onur Listesi'ni kurdu. IETF, 2018 yılında kendi tüzel kişiliğini (IETF Administration LLC) oluşturarak, İnternet Topluluğu'ndan ayrıldı. İnternet Topluluğu, bir bağış ve rezerv fonu oluşturmasına yardımcı olmak için 2020 yılına kadar IETF'ye ödeme yapmayı taahhüt etmiştir, bu süreden sonra mali açıdan bağımsız olacaktır. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] a b "2016 Form 990 Filing: Internet Society" (PDF). Internal Revenue Service. 17 Ocak 2018. 12 Aralık 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 11 Aralık 2019. a b c d "2018 Form 990" (PDF). Form 990. 2019. s. 1. 6 Aralık 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 19 Şubat 2020. "Internet Society Form 990: Frequently Asked Questions (FAQ)". Internet Society. 26 Mart 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Mart 2020. a b "Board of Trustees". internetsociety.org. 10 Aralık 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Aralık 2019. "The Internet Society and Internet History". internetsociety.org. 11 Eylül 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Aralık 2019. ""2016 Form 990 Filing: Internet Societ" (PDF). 12 Aralık 2019 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Temmuz 2020. "2018 Form 990" (PDF). Form 990. 2019. s. 78. 6 Aralık 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 19 Şubat 2020. "Internet Society". 12 Kasım 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Ağustos 2021. "Announcing the Internet Society". Internet Society. 1992. 29 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2020. "The Internet Standards Process -- Revision 2". Mart 1994. 1 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2020. "Previous NDSS Symposia". 23 Şubat 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2020. "Internet Societal Task Force". 21 Haziran 2000 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2020. "UNESCO GRANTS THE INTERNET SOCIETY NGO OPERATIONAL RELATIONS STATUS". Internet Society Bulgaria. 1 Aralık 2000. 10 Ekim 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2020. "Board of Trustees Meeting Minutes". Internet Society. 8 Aralık 2001. 3 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2020. "Internet Society and Digital Empowerment Foundation Launch Initiative To Bring the Next Billion Online". PR Newswire. 1 Ekim 2010. 1 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2020. "Internet Society launches info hub for DNSSEC, IPv6". GCN. 6 Şubat 2012. 1 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2020. Otorite kontrolü GND: 16223182-9 ISNI: 0000 0001 2034 0975 LCCN: no92010807 NKC: xx0134677 NLA: 36013991 NLI: 987007603698605171 Trove: 1185822 VIAF: 133976499 WorldCat: lccn-no92010807 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Internet_Society&oldid=31206576" sayfasından alınmıştır |
Bu maddede birçok sorun bulunmaktadır. Lütfen sayfayı geliştirin veya bu sorunlar konusunda tartışma sayfasında bir yorum yapın. Bu maddedeki bilgilerin doğrulanabilmesi için ek kaynaklar gerekli. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.Kaynak ara: "DNS" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Temmuz 2022) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) Bu maddenin veya bölümün özgün araştırma, doğrulanamaz veya yoruma dayalı ifadeler içerdiği düşünülmektedir. Lütfen iddiaları kontrol ederek ve yeni kaynaklar ekleyerek geliştirin. Özgün araştırmadan oluşmuş ifadeler kaldırılabilir.Ayrıntılar maddenin tartışma sayfasında bulunabilir. Bu madde önerilmeyen biçimde kaynaklandırılmıştır. Gösterilen kaynaklar kaynak gösterme şablonları kullanılarak dipnot belirtme biçemine uygun olarak düzenlenmelidir. (Temmuz 2022) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) DNS (İngilizce: Domain Name System, Türkçe: Alan Adı Sistemi), internet uzayını bölümlemeye, bölümleri adlandırmaya ve bölümler arası iletişimi organize etmeye yarayan, bilgisayar, servis, internet veya özel bir ağa bağlı herhangi bir kaynak için hiyerarşik dağıtılmış bir adlandırma sistemidir. İnternet ağını oluşturan her birim sadece kendine ait bir IP adresine sahiptir. Bu IP adresleri kullanıcıların kullanımı için www.site_ismi.com gibi kolay hatırlanır adreslere karşılık düşürülür. DNS sunucuları, internet adreslerinin IP adresi karşılığını kayıtlı tutmaktadır. Katılımcı kuruluşların her birine atanmış alan adları çeşitli bilgileri ilişkilendirir. En belirgin olarak, insanlar tarafından kolayca ezberlenebilen alan adlarını, dünya çapında bilgisayar servisleri ve cihazlar için gerekli sayısal IP adreslerine çevirir (dönüştürür). DNS, çoğu internet servisinin işlevselliği için temel bir bileşendir, çünkü Internetin temel yönetici servisidir. Alan Adı Sistemi DNS her alan için yetkili ad sunucuları atayarak alan adlarını atama ve bu adların IP adreslerine haritalanması sorumluluğunu verir. Yetkili ad sunucuları desteklenen alanları için sorumlu olmakla görevlidirler ve diğer ad sunucuları yerine alt alanlara yetki (otorite) verebilirler. Bu mekanizma dağıtılmış ve arızaya toleranslı servis sağlar ve tek bir merkezi veri tabanına ihtiyacı önlemek için tasarlanmıştır. DNS aynı zamanda özünde (çekirdekte) bulunan veritabanı servisinin teknik işlevselliğini de belirtir. DNS protokolünü – DNS’de kullanılan veri yapılarının ve veri iletişim alışverişinin (değiş tokuş) detaylı tanımlaması- İnternet Protocol Suite’in bir parçası olarak tanımlar. Tarihsel olarak DNS’ den önceki yönetici servisleri orijinal olarak metin dosyalarına ve belirgin bir şekilde HOSTS.TXT çözücüsüne dayandığı için büyük veya küresel yöneticilere göre ölçeklenebilir değildi. DNS 1980’ den bu yana yaygın olarak kullanılır olmuştur. İnternet hiyerarşi alan adı ve İnternet Protokol (IP) adres boşluğu olmak üzere iki ana ad boşluğunu sağlar. DNS sistemi alan adı hiyerarşisi sağlar ve onunla adres boşluğu arasında çeviri servisi sağlar. İnternet adı sunucuları ve iletişim protokolü Domain Name Sistemini etkin kılar. Bir DNS ad sunucusu, alan DNS kayıtlarını alan adı için depolayan bir sunucudur; DNS ad sunucusu veri tabanına karşı sorulara cevaplarla karşılık verir. DNS veri tabanında depolanan en yaygın kayıt türleri; DNS bölgesinin yetkisi otoritesi (SOA), IP adresleri (A ve AAAA), SMTP posta değiştiriciler (MX), ad sunucuları (NS), ters DNS aramaları için işaretçiler (PTR) ve alan adı takma isimleridir (CNAME). Genel amaçlı bir veri tabanı olmak için tasarlanmamasına rağmen, DNS diğer veri türleri için DNSSEC kayıtları gibi şeyler için otomatik makine aramalarını ya da Sorumlu kişi (RP) kayıtları gibi insan sorularını da depolayabilir. DNS kayıt türlerinin tam listesi için, DNS kayıt türlerinin listesine bakın. Genel amaçlı veritabanı olarak, DNS veri tabanında saklanan gerçek zamanlı kara delik listesi kullanılarak istenmeyen e-posta (Spam) ile mücadelede kullanımında da DNS görülebilir. İnternet adlandırma için veya genel amaçlı kullanımlar için olsun, DNS veritabanı, yapılandırılmış bölge dosyasında geleneksel olarak depolanır. Amaçları[değiştir | kaynağı değiştir] İnternette bulunan her nesnenin, etkileşime giren her sunucu ve ucun bir internet sitesi olması gerekir. Bu adres, protokol seviyesinin IPv4 ve IPv6 olmasına göre 32 bit ya da 128 bit uzunluğundadır. Alan adı, bu 32 ya da 128 bit uzunluğundaki sayı yerine insanların anlayacağı, akılda tutacağı, kurumsal kimlik ve marka ile özdeşleştirebileceği isimlerin kullanılmasını sağlar. Örneğin tr.wikipedia.org alan adı ile 207.142.131.210 şeklindeki IP nosu arasındaki bağlantıyı Alan Adı Sistemi sağlar. Sırayla; org, wikipedia.org ve tr.wikipedia.org iç içe geçmiş İnternet alanları ya da bölmeleridir. İnsan dostu bilgisayar sistem adlarını IP adreslerine çevirerek İnternet için telefon rehberi hizmeti sunan sitem, DNS'i tanımlamak için sıkça kullanılan bir benzetmedir. Mesela, alan adı www.example.com, 93.184.216.119 (IPv4) ve 2606:2800:220:6d:26bf:1447:1097:aa7 (IPv6) adreslerine çevrilir. Bir telefon rehberi aksine DNS aynı ana bilgisayar adını kullanmaya devam eden son kullanıcıları etkilemeden ağdaki servisin konumunun değişmesine izin vererek çabuk bir şekilde güncellenebilir. Kullanıcılar anlamlı bir Değişmeyen Kaynak Konum Belirleyici (URL) ve bilgisayarın servisleri nasıl yerleştirdiğini bilmek zorunda kalmadan e-mail adresi kullandıklarında bundan avantaj sağlarlar. Alan Adı Sistemi'nin yarattığı ilişkiler birebir ilişki olmak zorunda değildir. Bir alan adına birden fazla IP adresi atanabilir. Bu yoğun talep olan hallerde geçerlidir. Wikipedia.org, yahoo.com, google.com gibi adreslerde bu çok olur. Ama daha yaygını, birçok alan adı tek bir IP'ye atanabilir. Buna da "Sanal Evsahipliği" (Virtual Hosting) denir. Alan Adı Sistemi hiyerarşik bir yapı gösterir. En üste .com, .org, .net, .int, .edu, .info, .biz, .aero, .travel, .jobs, .gov, .mil gibi "jenerik" üst düzey alanlarla (gTLD) .tr, .us, .de, .uk, .jp, .az gibi ülke alanlarından (CcTLD) oluşur. Buna son olarak .eu ve .asia gibi bölgesel birkaç üst düzey alan adı daha eklenmiştir. DNS’in Tarihçesi[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayar ağları üzerindeki isimlendirme sorunu ilk olarak internetin babası sayılan Arpanet zamanında ortaya çıkmıştır. 1970’lerde ArpaNet günümüz ağları ile karşılaştırılamayacak kadar küçük durumdaydı ve yalnızca birkaç yüz ile ifade edilebilen sisteme hizmet veriyordu. Bu tarihlerde isimlendirme için tek noktada tutulan bir dosyanın bulunması ve diğer tüm sistemlerin bu dosyayı belli aralıklarla kendi taraflarında güncellemesi isimlendirme sorununu çözmüştü. Adres-isim tanımlamalarını içeren HOSTS.TXT dosyası SRI tarafından SRI-NIC (Stanford Research Institute – Network Information Center) adında bir bilgisayar üzerinde tutulmaktaydı. Bu dosya her adrese bir isim karşılık gelecek şekilde düzenlenmişti. Arpanet üzerindeki yeni isim tanımlamaları ve değişiklikleri SRI’ya gönderilen e-postalar arcılığı ile yapılıyor ve HOSTS.TXT’in kopyası File Transfer Protocol ile alınıyordu. Arpanet üzerinde TCP/IP kullanımına paralel olarak ortaya çıkan bağlantı patlaması, isim çözümü için birçok sunucuda ve her bilgisayara özgün bir isim atanmasında problemler yaşanmaktaydı. Ayrıca yalnızca isim çözümlenmesi için oldukça yüksek miktarda bant genişliği harcanmaktaydı. Buna rağmen kullanılan isim veritabanlarının uyumlu olması her zaman sağlanamamaktaydı. Bu durumun ortaya çıkmasından sonra Arpanet daha ölçeklenebilir bir isim çözümleme yapısı için araştırmalara başladı. Paul Mockapetris bu işle görevlendirildi. Mockapetris 1984 yılında Domain Name System (DNS)’i tanımlayan RFC 882 ve RFC 883’ü yayınladı. Bunlar daha sonra hâlen geçerli olan RFC 1034 ve RFC 1035 tarafından güncellendiler. DNS'in Yapısı[değiştir | kaynağı değiştir] DNS sistemi, isim sunucuları ve çözümleyicilerinden oluşur. İsim sunucuları olarak düzenlenen bilgisayarlar, host isimlerine karşılık gelen IP adresi bilgilerini tutarlar. Çözümleyiciler ise DNS istemcilerdir. DNS istemcilerde, DNS sunucu ya da sunucuların adresleri bulunur. Bir DNS istemci bir bilgisayarın ismine karşılık IP adresini bulmak istediği zaman isim sunucuya başvurur. İsim sunucu, yani DNS sunucu da eğer kendi veritabanında öyle bir isim varsa, bu isme karşılık gelen IP adresini istemciye gönderir. DNS veritabanına kayıtların elle, tek tek girilmesi gerekir. İnternet adresleri, ilk önce ülkelere göre ayrılır. Adreslerin sonundaki tr, de, uk gibi ifadeler adresin bulunduğu ülkeyi gösterir. Örneğin tr Türkiye'yi, de Almanya'yı, uk İngiltere'yi gösterir. ABD adresleri için bir ülke takısı kullanılmaz çünkü DNS ve benzeri uygulamaları oluşturan ülke ABD’dir. Öte yandan, ABD'ye özel kuruluşlar için us uzantısı oluşturulmuştur. İnternet adresleri ülkelere ayrılıdıktan sonra com, edu, gov gibi daha alt bölümlere ayrılır. Bu ifadeler DNS'te üst düzey (top-level) domain'lere karşılık gelir. Üst düzey domain'ler aşağıdaki gibidir. Resolving (Çözümleme) - Aranılan bir kaydı bulma işlemi[değiştir | kaynağı değiştir] Mesela http://google.com.tr 3 Ekim 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. adresine karşılık gelen IPv4 adresinin olmasının bulunması. Çözümleme yapan yazılımlar iki çeşit işlem yaparlar; özyineli çözümleme ve özyineli olmayan çözümleme. Sorgularda gönderilen RD (recursion required - özyineli gerekli) bitlerine göre sorgunun türü belirlenir. Özyineli olmayan sorgulara cevap veren sunucular cevap olarak ardışık isim sunucuları verirler. Sonuç olarak yapılan bir sorgu özyineli değil ise http://google.com.tr 3 Ekim 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. için doğrudan 8.8.8.8 IP'si ya da "makine bulunamadı" cevabı verilebilir. Fakat özyineli bir sorguda cevabı bulmak için başka bir isim sunucusunun IP'sini verebilir. Authoritative Nameserving (Yetkili İsim Sunumu)[değiştir | kaynağı değiştir] Bir alan hakkında bilgi bulunduran sunucudur. Mesela yildiz.edu.tr alanının MX (Mail eXchanger), NS (Name Server), A (Address)(Bunlar - Resource Record - Özkaynak Kaydı olarak bilinir) kayıtlarının tutulduğu isim sunucusudur DNS Çalışma Mekanizması[1][değiştir | kaynağı değiştir] Genel ve Özel DNS kullanımı arasında ayrım yapmak önemlidir. Genel DNS: IP kayıtları genellikle işletmenize İnternet servis sağlayıcınız (İSS) tarafından sağlanır. Bu kayıtlar halka açıktır ve kullandıkları cihazdan veya bağlı oldukları ağdan bağımsız olarak herkes tarafından erişilebilir . Özel DNS: Özel bir DNS, bir şirket güvenlik duvarının arkasında yer alması ve yalnızca dahili sitelerin kayıtlarını tutması bakımından genel olandan farklıdır. Bu durumda, özel DNS'nin kapsamı, kullanılan dahili sitelerden ve hizmetlerden IP adreslerini hatırlamakla sınırlıdır ve özel ağın dışından erişilemez. Çoğu durumda kullanıcılar, ana bilgisayar adlarını IP adreslerine dönüştürürken genel DNS'ye güvenir. İşte bu sürecin nasıl çalıştığına dair üst düzey genel bir bakış açısı şu şekildedir: Bir kullanıcı bir tarayıcıya bir alan adı veya URL(örn. www.example.com ) girer. Bu daha sonra, genellikle yerel bir işletim sistemi veya İnternet servis sağlayıcınız tarafından sağlanan yerel bir DNS sunucusuna bir sorgu gönderir. İstemci ile DNS ad sunucusu arasındaki bu aracı, özyinelemeli çözümleyici olarak bilinir ve istemciden sorgulanan ad sunucusu bilgilerini istemek veya almak için tasarlanmıştır. Özyinelemeli çözümleyici, aranan alan adının uzantısına bağlı olarak yönlendirilecek uygun TLD ad sunucusuyla yanıt veren kök ad sunucularına iletilen bir sorgu ister. Kök ad sunucuları, İnternet Tahsisli Sayılar ve Adlar Kurumu (ICANN) tarafından da denetlenir. TLD ad sunucusu .com, .net, .edu ve .gov gibi yaygın uzantılarla biten URL'lerin tüm bilgilerini tutar. Düzenli olarak gerçekleştirilen DNS aramalarının kapladığı alan nedeniyle, arama isteklerini, yapılan arama sorgusuna dayalı olarak yetkili DNS'yi doğru IP adresiyle tanımlayan gruplar halinde gruplandırmak için özyinelemeli bir çözümleyici kullanılır. Yetkili ad sunucusu genellikle bir DNS aramasındaki son adımdır. Özyinelemeli çözümleyici, TLD ad sunucusundan bir yanıt aldıktan sonra, istemciye geri sunulmak üzere IP adresinin bulunduğu yetkili ad sunucusuna geçer. DNS, İnternet'in temel işlevleri için kritik hale geldi ve kullanıcıların kaynak kayıtları yoluyla bir IP adresleri denizinde kolayca gezinmesine yardımcı oldu. Bu temel süreçler olmadan, günlük olarak kullandığımız tüm özellikleri çevrimiçi olarak desteklemek neredeyse imkansız olurdu ve posta hizmetleri, web sitesi yönlendirmeleri veya karmaşık IPv4 ve IPv6 web adreslerini tanıma söz konusu olduğunda yeteneklerimizi sınırlardı. Ancak DNS aramalarını bu kadar harika yapan şey, süreç ne kadar karmaşık olursa olsun, tüm arama sorgularının ve sunucu yönlendirmelerinin istemci tarafını etkilemeden yalnızca milisaniyeler içinde gerçekleşmesidir. Web Uygulamalarının DNS Trafiği ile Yönlendirilmesi[2] Bir kullanıcı bir web tarayıcısı açar, adres çubuğuna www.example.com girer ve Enter'a basar. www.example.com talebi, tipik olarak kullanıcının kablolu İnternet sağlayıcısı, DSL geniş bant sağlayıcısı veya kurumsal ağ gibi İnternet servis sağlayıcısı (ISP) tarafından yönetilen bir DNS çözümleyiciye yönlendirilir. ISP için DNS çözümleyici, www.example.com isteğini bir DNS kök ad sunucusuna iletir. ISP için DNS çözümleyici, www.example.com isteğini yeniden, bu kez .com alan adları için TLD ad sunucularından birine iletir. .com etki alanları için ad sunucusu, talebe example.com etki alanıyla ilişkili dört Amazon Route 53 adlarıyla yanıt verir. ISP için DNS çözümleyici, bir Amazon Route 53 ad sunucusu seçer ve www.example.com isteğini bu ad sunucusuna iletir. Amazon Route 53 ad sunucusu, www.example.com kaydı için example.com tarafından barındırılan bölgeye bakar, bir web sunucusunun IP adresi olan 192.0.2.44 gibi ilişkili değeri alır ve IP adresini DNS'ye döndürür çözücü. ISP için DNS çözümleyici, sonunda kullanıcının ihtiyaç duyduğu IP adresine sahiptir. Çözümleyici bu değeri web tarayıcısına döndürür. DNS çözümleyici ayrıca example.com'un IP adresini belirttiğiniz süre boyunca önbelleğe alır (depolar), böylece bir dahaki sefere example.com'a göz atıldığında daha hızlı yanıt verebilir. Web tarayıcısı, DNS çözümleyicisinden aldığı IP adresine www.example.com için bir istek gönderir. İçeriğiniz, örneğin bir Amazon EC2 bulut sunucusunda çalışan bir web sunucusu veya bir web sitesi uç noktası olarak yapılandırılmış bir Amazon S3 klasörü olduğu yerdir. 192.0.2.44 adresindeki web sunucusu veya diğer kaynak, www.example.com için web sayfasını web tarayıcısına döndürür ve web tarayıcısı sayfayı görüntüler. DNS Mesaj Formatı[3][değiştir | kaynağı değiştir] İki tür DNS mesajıyla gerçekleştirilir: Sorgu Mesajı Yanıt Mesajı Format, her iki mesaj türü için de benzerdir. Bilgiler, DNS mesaj biçiminin en fazla beş farklı bölümünde tutulur. Sorgu mesajı, başlık ve soru kayıtları olmak üzere iki bölüme sahiptir. Yanıt mesajı beş bölümden oluşur: Başlık Soru Kayıtlar Cevap Kayıtları Yetkili Kayıtlar Ek Kayıtlar Sorgu mesajları iki alana ayrılmıştır, bu alanlar: Tanımlama: Tanımlama alanı, yanıtı istemci tarafından gönderilen istek ile eşleştirmek için kullanılan 16 bitten oluşur. İstemci aygıtın sorguları sunucu tarafından alınan karşılık gelen yanıtla eşleştirebilmesi için sunucu yanıt mesajındaki 16 bitlik tanımlama değerini kopyaladığından eşleştirme bu alan tarafından gerçekleştirilir. Bayraklar: 16 bittir ve QR (sorgu/yanıt), Opkod, AA, TC, RD, RA, SIFIR ve rKod şeklinde alanlara ayrılır. Bayraklar alanının her bir alt alanının açıklaması şu şekildedir: QR (sorgu/yanıt): 1 bitlik bir alt alandır. Değeri 0 ise mesaj istek tipinde, değeri 1 ise cevap tipindedir. Opkod: Bir mesajın taşıdığı sorgu tipini tanımlayan 4 bitlik bir alt alandır. Bu alan değeri yanıtta tekrarlanır. Kısa bir açıklama ile işlem kodu değerlerinin listesi aşağıdadır: -İşlem kodu alt alanının değeri 0 ise standart bir sorgudur. -1 değeri, alan adını IP Adresinden bulmayı ima eden sorgunun tersine karşılık gelir. -2 değeri, sunucu durumu talebini ifade eder. 3 değeri, rezerve edilen ve dolayısıyla kullanılmayan durumu belirtir. AA: Yetkili bir cevaptır. Değer 1 ise sunucunun yetkili olduğunu, aksi takdirde 0 değeri için yetkili olmadığını belirten 1 bitlik bir alt alandır. TC: Kesilmedir. Bu, mesajın uzunluğunun izin verilen 512 bayt uzunluğunu aşması durumunda, UDP hizmetleri kullanılırken mesajın kesileceğini belirten 1 bitlik bir alt alandır. RD: Özyineleme istenir. Sorgu mesajında değerin 1 olarak ayarlanıp ayarlanmadığını ve ardından sunucunun sorguyu yinelemeli olarak yanıtlaması gerektiğini belirten 1 bitlik bir alt alandır. Değeri, yanıt mesajına kopyalanır. RA: Özyineleme mevcuttur. Yanıt mesajında değer 1 olarak ayarlandıysa, özyinelemeli yanıtın kullanılabilirliğini belirten 1 bitlik bir alt alandır. Sıfır: 0'a ayarlanmış ve 3 bit ayrılmış bir alt alandır. rKod: Yanıt kodu anlamına gelir. Sorgunun başarılı bir şekilde yanıtlanıp yanıtlanmadığını belirtmek için kullanılan 4 bitlik bir alt alandır. Başarılı bir şekilde yanıtlanmazsa, yanıtta hatanın durumu sağlanır. Hata durumlarıyla birlikte değerlerin listesi aşağıda gösterildiği gibidir: -rKod'un 0 değeri hata olmadığını gösterir. -1 değeri, biçim belirtimiyle ilgili bir sorun olduğunu gösterir. -Değer 2, sunucu arızasını gösterir. -Değer 3, sorgu tarafından verilen adın etki alanında bulunmadığını ima eden Ad Hatasını ifade eder. -4 değeri, istek türünün sunucu tarafından desteklenmediğini gösterir. -5 değeri, politika nedenlerinden dolayı sorguların sunucu tarafından yürütülmemesini ifade eder. Soru Sayısı: Mesajın Soru Bölümünde soru sayısını belirtmek için 16 bitlik bir alandır. Hem sorgu hem de yanıt mesajlarında bulunur. Bir cevap RR sayısı: Mesajın Cevap bölümünde cevap kayıtlarının sayısını belirten 16 bitlik bir alandır. Bu bölüm sorgu mesajlarında 0 değerine sahiptir. Sunucu, istemciden alınan sorguyu yanıtlar. Yalnızca yanıt mesajlarında bulunur. Bir dizi yetki RR'si: Mesajın Yetkili bölümündeki kaynak kayıtlarının sayısını veren 16 bitlik bir alandır. Bu bölüm sorgu mesajlarında 0 değerine sahiptir. Yalnızca yanıt mesajlarında bulunur. Bir veya daha fazla yetkili sunucu hakkında alan adlarını içeren bilgileri verir. Bir dizi ek RR: Çözümleyiciye yardımcı olacak ek bilgileri tutmak için ek kayıtları tutan 16 bitlik bir alandır. Bu bölüm sorgu mesajlarında 0 değerine sahiptir. Yalnızca yanıt mesajlarında bulunur. Kaynak Kayıtları[değiştir | kaynağı değiştir] DNS kaynak kayıtları, bir alan adının DNS sunucusunda depolanan ve alan adının isminin bir IP adresine çevrilmesinde kullanılan kayıtlardır. Bu kaynak kayıtları, bir alan adının doğru bir şekilde yönlendirilmesini ve düzgün bir şekilde çalışmasını sağlamak için önemlidir. DNS kaynak kayıtlarının yanlış yapılandırılması, web sitelerinin düzgün çalışmasını engelleyebilir veya e-posta gönderim sorunlarına neden olabilir. En Yaygın DNS Kaynak Kayıtları Şunlardır[4][değiştir | kaynağı değiştir] DNS kaynak kayıtlarının toplam sayısı, zaman içinde değişebilir. TİP DEĞER(ONDALIK) RFC'Yİ TANIMLAMA TANIM İŞLEV A 1 RFC 1035 IPv4 adres kaydı En yaygın olarak ana bilgisayar adlarını ana bilgisayarın IP adresine eşlemek için kullanılan, ancak aynı zamanda DNSBL'ler, alt ağ maskelerini RFC 1101'de vb. depolamak için kullanılan 32 bitlik bir IPv4 adresi döndürür. AAAA 28 RFC 3596 IPv6 adres kaydı Ana bilgisayar adlarını ana bilgisayarın bir IP adresiyle eşlemek için en yaygın olarak kullanılan 128 bitlik bir IPv6 adresi döndürür. CNAME 5 RFC 1035 Kanonik isim kaydı Bir adın diğerine takma adı: DNS araması, aramayı yeni adla yeniden deneyerek devam eder. MX 15 RFC 1035 Posta değiştirici kaydı Bir etki alanı adını, söz konusu etki alanı için ileti aktarım aracıları listesine eşler. NS 2 RFC 1035 Ad sunucusu kaydı Verilen yetkili ad sunucularını kullanmak için bir DNS bölgesini temsil eder. PTR 2 RFC 1035 Ad sunucusu kaydı Verilen yetkili ad sunucularını kullanmak için bir DNS bölgesini temsil eder. SOA 6 RFC 1035 ve RFC 2308 [Yetki bölgesi] kaydının başlangıcı Birincil ad sunucusu, etki alanı yöneticisinin e-postası, etki alanı seri numarası ve bölgenin yenilenmesiyle ilgili birkaç zamanlayıcı dahil olmak üzere bir DNS bölgesi hakkında yetkili bilgileri belirtir. SRV 33 RFC 2782 Servis bulucu MX gibi protokole özgü kayıtlar oluşturmak yerine daha yeni protokoller için kullanılan genelleştirilmiş hizmet konumu kaydı. TXT 16 RFC 1035 Metin kaydı Başlangıçta bir DNS kaydındaki keyfi insan tarafından okunabilir metin için. Ancak 1990'ların başından bu yana, bu kayıt daha çok RFC 1464, fırsatçı şifreleme, Gönderen Politikası Çerçevesi, DKIM, DMARC, DNS-SD vb. Tarafından belirtilen makine tarafından okunabilir verileri taşır. Protokol Uzantıları[5][değiştir | kaynağı değiştir] Avi Vantage, sorguda ECS seçeneği yoksa bir DNS sorgusuna ECS seçeneğinin eklenmesini destekler. DNS sorgusunda halihazırda bir ECS seçeneği varsa, ECS seçeneğinin güncellenmesini destekler. Avi Vantage, sorguda ECS seçeneği yoksa bir DNS sorgusuna ECS seçeneğinin eklenmesini destekler. DNS sorgusunda halihazırda bir ECS seçeneği varsa, ECS seçeneğinin güncellenmesini destekler. Alan Adı Sistemi ilk geliştirildiğinden beri gerekli geliştirmelere sahiptir. Temel DNS protokolünde bulunan çeşitli bayrak alanlarının, dönüş kodlarının ve etiket türlerinin boyutundaki kısıtlamalar, yeni bayraklara ve yanıt kodlarına izin vermek ve daha uzun yanıtlar için destek sağlamak için DNS'yi geriye dönük uyumlu bir şekilde genişletmeyi motive etti. 1999'dan bu yana, DNS için uzantı mekanizmaları (EDNS) bu zorluğun üstesinden gelmek için benimsenen yaklaşım olmuştur. Dinamik Bölge Güncellemeleri[değiştir | kaynağı değiştir] DNS dinamik bölge güncellemeleri, bir DNS sunucusundaki kayıtların otomatik olarak güncellenmesine izin verir. Bu özellik, ağdaki cihazlar (örneğin, bilgisayarlar, telefonlar, yazıcılar vb.) IP adreslerini değiştirdiğinde veya yeni cihazlar eklendiğinde, DNS kayıtlarını güncellemek için kullanılır. Bu sayede ağ yöneticileri, her bir cihazın IP adresi değiştiğinde manuel olarak DNS kayıtlarını güncellemek zorunda kalmazlar. Bu işlem otomatik olarak gerçekleştirildiği için, ağ yöneticileri zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Dinamik DNS Güncellemelerini Destekleyen İstemci Uygulamaları[6] Microsoft Windows'un son sürümlerinde (Me, 2000 ve sonrası), DNS kayıtlarını kendisi için otomatik olarak güncellemek üzere dinamik DNS güncellemesini kullanan "Bu bağlantının adreslerini DNS'ye kaydet" TCP/IP seçeneği bulunur.Varsayılan olarak standart dinamik güncellemeler kullanılır. TSIG kimliği doğrulanmış güncellemeler desteklenmez. Birkaç İnternet dinamik IP adresi güncelleme istemcisi, TSIG kimliği doğrulanmış dinamik DNS güncellemelerini destekler. Dinamik DNS Güncellemelerinin Güvenliğini Artırmak İçin Yapabileceğiniz İşlemler[7] IP adresi sahteciliğine karşı koruma için DNS sunucularını her zaman NGFW Motorunun arkasına yerleştirin. Hangi ana bilgisayarların dinamik güncellemeler göndermesine izin verildiğini tanımlamanıza izin veren BIND veya eşdeğer bir DNS sunucusu kullanın. Gelen yük dengelemede DDNS gerekli olmadığından, bunun yerine statik DNS girişlerini kullanmayı düşünün. Bu durumda, bir ISP başarısız olursa, DNS girişleri otomatik olarak DNS sunucusundan kaldırılmaz, ancak bazen bu sorunları başka yollarla çözebilirsiniz. Örneğin, bazı web tarayıcıları, bir adres yanıt vermezse diğer IP adreslerini otomatik olarak deneyebilir. Yapılandırma Aşağıdaki Genel Adımlardan Oluşur[7] Yapılandırmaya devam etmeden önce DDNS güncellemelerini uygulamanın güvenlik risklerini öğrenin. NetLink'lerinizin durumunun izlenmesini etkinleştirmek için, NetLink'lerin özelliklerine araştırma IP adresleri ekleyin. Bir Harici DNS Sunucusu öğesi tanımlayın. DNS sunucusunun nasıl güncellendiği hakkında bilgi eklemek için Sunucu Havuzu öğesini düzenleyin. DDNS güncellemelerine izin vermek için Güvenlik Duvarı politikasını düzenleyin. Taşıma Protokolleri[değiştir | kaynağı değiştir] Bir DNS Sağlayıcısından Diğerine Geçiş Yapma Yöntemi[8] DNS hizmeti, web sitenize web ziyaretçileri tarafından erişilebilmesini sağlayan temel araçlardan biridir. Düzgün çalışan bir DNS hizmeti olmadan, web sitenizin internetteki varlığını bilmeden kapatma riski çok yüksektir. Ve bu endişe DNS geçişi sırasında daha da kritik hale geliyor. DNS geçişi, mevcut bir DNS bölgesini bir DNS sağlayıcısından diğerine aktarma işlemidir. Yeni DNS sağlayıcınız için bir bölge kaydı oluşturun. Genellikle, DNS sağlayıcıları mevcut DNS kaydınızı mevcut DNS sağlayıcınızdan otomatik olarak tarar. DNS Kayıtlarının doğru olup olmadığını kontrol edin. Geçerli DNS sağlayıcınızdan ve ayrıca dig gibi DNS sorgu araçlarını kullanarak başvurabilirsiniz. İhtiyaca bağlı olarak yeni DNS sağlayıcınızdaki bazı DNS Kayıtlarını da düzenleyebilirsiniz. DNS Kayıtlarınızı inceledikten sonra, ad sunucularını düzenlemek için kayıt şirketinize gidin. Kayıt şirketinizin kim olduğunu bulmak için DNS sorgu aracı whois'i kullanabilirsiniz. Ad sunucularını düzenlemenin yaygın yolu, yalnızca yeni ad sunucularını eklemek ve eskilerini hemen silmektir. Kayıt şirketi verilerinin yürürlüğe girmesini bekleyin. Genellikle yaklaşık 24 saat kadar sürer. DNS, web sitenizin internet varlığını koruyan yapıştırıcıdır, bu nedenle büyük değişikliklerin her zaman dikkatli bir şekilde yürütülmesi gerekir. Yukarıdaki genel adımları izleyerek, DNS bölgenizi yeni DNS sağlayıcınıza başarıyla geçirebilir ve aynı zamanda kesinti sürelerini veya işinizde herhangi bir aksaklığı önleyebilirsiniz. Not: Farklı DNS sağlayıcılarının, ad sunucularının kayıt şirketinden nasıl düzenleneceği konusunda farklı önerileri vardır. Daha sorunsuz bir geçiş için belirtilen adımlarını izlemeniz önerilir. Bunu yapmanın başka bir yolu da, NS kaydının ttl(yaşama süresi)'sini ayarladıktan sonra veya yeni kayıt şirketi kaydının yürürlüğe girmesinden SONRA yalnızca geçerli DNS sağlayıcınızın eski ad sunucularını silerken, yeni ad sunucularını yeni DNS sağlayıcınızdan eklemektir. Bu, bazen DNS sunucularının eski ad sunucularına sahip DNS verilerini önbelleğe alabileceği, dolayısıyla istekleri eski ad sunucusuna yönlendirebileceği yaygın bir DNS hizmeti sorununu önlemek için yapılır. Eski ad sunucuları kayıt şirketinden zaten silinmişse, bölge dosyalarınız artık orada olmadığı için DNS isteği başarısız olur. DNS Aktarım Protokolü[9] DNS, DNS sorgularını sunmak için 53 numaralı bağlantı noktasında Kullanıcı Datagram Protokolü'nü (UDP) kullanır. UDP, hızlı ve yükü düşük olduğu için tercih edilir. DNS sorgusu, DNS istemcisinden gelen tek bir UDP isteği ve ardından sunucudan gelen tek bir UDP yanıtıdır. Bir DNS yanıtı 512 bayttan büyükse veya bir DNS sunucusu bölge aktarımları (DNS kayıtlarını birincilden ikincil DNS sunucusuna aktarma) gibi görevleri yönetiyorsa, veri bütünlüğü kontrollerini etkinleştirmek için UDP yerine İletim Kontrol Protokolü (TCP) kullanılır. Güvenlik Sorunları[10][değiştir | kaynağı değiştir] DNS güvenliği, hızı ve güvenilirliği korumak ve siber saldırıların feci etkilerini önlemek amacıyla DNS altyapısını siber tehditlerden korumak için oluşturulan tüm prosedürleri ifade eder. En yaygın DNS saldırı türleri DoS: Bir hizmet reddi (DoS) saldırısı, bir bilgisayar sistemini veya ağı çökertmeyi amaçlar, böylece hedeflenen kullanıcılar ona erişemez. DoS saldırıları, hedefe aşırı miktarda trafik veya bilgi göndererek çökmesine neden olarak bunu başarır.DoS saldırılarını kullanan kötü niyetli aktörler, sıklıkla medya, bankacılık ve ticaret gibi sektörlerdeki tanınmış şirketlerin yanı sıra devlet ve ticari kuruluşların web sunucularını hedefler. DDoS: Dağıtılmış bir hizmet reddi (DDoS) saldırısı, birden fazla sistem bir hedefe karşı senkronize bir DoS saldırısını koordine ettiğinde gerçekleşir. Bu nedenle, DoS'tan temel farkı, hedefe aynı anda tek bir noktadan değil, birden fazla noktadan saldırı yapılmasıdır.DDoS saldırıları , müşteri deneyimi ve iş akışının yanı sıra geliri ve marka itibarını da etkileyebilir. DNS ele geçirme: Saldırganlar, DNS isteklerini yanlış çözerek kullanıcıları kötü amaçlı web sitelerine yönlendirmek için DNS yeniden yönlendirmesi olarak da bilinen DNS ele geçirmeyi kullanır. Kötü niyetli oyuncular bir DNS sunucusunu kontrol ediyor ve trafiği sahte bir DNS sunucusuna yönlendiriyorsa, sahte DNS sunucusu geçerli bir IP adresini kötü niyetli bir sitenin IP adresine çevirecektir. Diğer dolaylı saldırılar: Diğer siber saldırı biçimlerinin DNS'yi bir araç olarak kullanabilmesi veya bilgisayar korsanları tarafından DNS'yi tehlikeye atmak için kullanılan araçlar olabilmesi, DNS güvenliğinin kritik öneminin altını çizmektedir. Ortadaki adam saldırıları , bot ve sıfır gün saldırılarının yanı sıra bu bağlamda bahsedilmesi gereken en önemli saldırılardır. DNS Güvenlik Uzantıları ( DNSSEC )[11] DNS protokol standartlarından sorumlu kuruluş olan İnternet Mühendisliği Görev Gücü'ndeki'ndeki ( IETF ) mühendisler, DNS'de daha güçlü kimlik doğrulamasının olmamasının bir sorun olduğunu uzun süredir fark ettiler. Çözüm üzerindeki çalışmalar 1990'larda başladı ve sonuç DNSSEC Güvenlik Uzantıları ( DNSSEC ) oldu. DNSSEC, ortak anahtar şifrelemesine dayalı dijital imzalar kullanarak DNS'de kimlik doğrulamasını güçlendirir . DNSSEC ile , kriptografik olarak imzalanan DNS sorguları ve yanıtları değil , verilerin sahibi tarafından imzalanan DNS verileridir. Her DNS bölgesinin bir genel/özel anahtar çifti vardır . Bölge sahibi, bölgedeki DNS verilerini imzalamak ve bu veriler üzerinden dijital imzalar oluşturmak için bölgenin özel anahtarını kullanır. "Özel anahtar" adından da anlaşılacağı gibi, bu anahtar materyal bölge sahibi tarafından gizli tutulur. Bununla birlikte, bölgenin genel anahtarı herkesin alması için bölgenin kendisinde yayınlanır. Bölgedeki verileri arayan herhangi bir özyinelemeli çözümleyici, DNS verilerinin gerçekliğini doğrulamak için kullandığı bölgenin ortak anahtarını da alır. Çözümleyici, aldığı DNS verileri üzerinden dijital imzanın geçerli olduğunu onaylar. Eğer öyleyse, DNS veriler yasaldır ve kullanıcıya iade edilir. İmza doğrulanmazsa, çözümleyici bir saldırı varsayar, verileri atar ve kullanıcıya bir hata döndürür. DNSSEC, DNS protokolüne iki önemli özellik ekler[11] Veri kaynağı kimlik doğrulaması, bir çözümleyicinin, aldığı verilerin aslında verilerin kaynaklandığına inandığı bölgeden geldiğini kriptografik olarak doğrulamasına olanak tanır. Veri bütünlüğü koruması, çözümleyicinin, bölgenin özel anahtarıyla bölge sahibi tarafından orijinal olarak imzalandığından, verilerin aktarım sırasında değiştirilmediğini bilmesini sağlar. Gizlilik ve İzleme Sorunları[değiştir | kaynağı değiştir] Etki Alanı Adı Sistemi (DNS), orijinal olarak kullanıcı gizliliği dikkate alınmadan geliştirilmiştir ve bu nedenle, belirli ağ etkinliğiyle (ör. kullanılan uygulamalar, ziyaret edilen web siteleri, iletişim kurulan kişiler vb.) ilişkilendirilebilecek DNS sorguları ve yanıtları hakkında bilgi sızdırabilir). Kapsamlı izleme, protokol geliştirmede önemli bir endişe haline geldiğinden, önemli İnternet protokollerinin gizlilik özelliklerini iyileştirmeyi amaçlayan bir dizi çaba gösterilmiştir. “DNS Gizliliği”, Alan Adı Sisteminde son zamanlarda yapılan gizlilik iyileştirmelerini ifade eder.[12] DNS Gizliliğinin Etkileri[13] Trafiğinizin HTTPS üzerinden aktığı durumlarda bile, DNS sorgunuz gözlemlenebilir ve kolayca okunabilir. Saldırganlar, DNS trafiğini gözlemleyerek, ziyaret ettiğiniz web sitelerine dayalı olarak, bu web sitelerindeki eylemleriniz şifrelenmiş olsa bile, sizin hakkınızda önemli bilgiler elde edebilir. İSS'ler, DNS trafiğinizi gözlemleme yeteneğine sahiptir ve İSS'nizin DNS sunucusunu varsayılan DNS sunucunuz olarak kullanırsanız hatalı davranış riski daha da artar. Gözlemlenebilir sorgu içerikleri, hükümetin içeriği birçok nedenden dolayı sansürlemesine neden olabilir. DNS Güvenliğini Çözme – DNSSEC Genel Bakış[13] Etki Alanı Adı Sistemi Güvenlik Uzantıları (DNSSEC), geriye dönük uyumluluğu korurken özgünlük ve bütünlük sağlamayı amaçlar. DNSSEC uyumlu sunucuların yanıtları her düzeyde (root, TLD vb.) dijital olarak imzalanır. Cevapları inceleyerek ve imzaları doğrulayarak bir güven zinciri kurulabilir. Kimlik doğrulama zincirini tamamlamak için, DNS dışındaki bir kaynaktan, örneğin işletim sistemi veya başka yollarla elde edilen bir güven çapası gerekir. DNSSEC'nin çalışması için çözüm yolundaki her DNS sunucusunun doğru şekilde yapılandırılması gerekir. Bu, yanıtın dijital imzasını içeren RRSIG gibi yeni DNS kayıt türlerinin kullanılmasını gerektirir. İmzaların eklenmesi, sunucuların anahtarları (Bölge İmzalama Anahtarı ve Anahtar İmzalama Anahtarı) işlemesi gerektiği anlamına gelir ve ekstra görevler, sunucunun kendisinde ek yük anlamına gelir. internetsociety.org'da birden fazla DNSSEC istatistiği mevcuttur , bunlar size DNSSEC'nin şu anda ne kadar yaygın olduğu hakkında bir fikir vermelidir. Gizliliği Çözme – TLS Üzerinden DNS[13] DNS over TLS (DoT), şifrelenmiş DNS trafiğini kullanarak gizlilikle ilgili kaygıları ortadan kaldırmayı amaçlar. Bağlantı iyi bilinen bir bağlantı noktası ( RFC7858'e göre varsayılan olarak 853 bağlantı noktası) üzerinden kurulur , istemciler ve sunucular birbirlerinin bir TLS oturumu üzerinde anlaşmasını bekler ve ardından gelen trafik şifrelenir. Doğal olarak, DNS sunucusuna güven tesis edilmelidir. Sunucunun TLS sertifikası, istemci tarafından, örneğin, saklanan bir değere karşı sertifikanın hash'ini kontrol ederek doğrulanmalıdır. DoT'nin piyasaya sürülmesi kademelidir, bazı isim sunucuları henüz bunları desteklememektedir. DoT'nin ayrı bir bağlantı noktası kullandığından, belirli ortamlarda bayraklara neden olabilecek DNS sorguları için kullandığınız açık olacaktır. Son yıllarda IETF, DNS gizliliğini iyileştirmek için şifreleme ve kimlik doğrulama için üç protokol üretti:[14] DoT: TLS üzerinden DNS, şifreleme yoluyla gizlilik sağlamak için DoT kullanımını belirten, RFC (yorum talebi) 7858'de tanımlanan standartları takip eden bir protokoldür. DoD: RFC 8094'te tanımlanan deneysel bir protokol, Datagram Aktarım Katmanı Güvenliği üzerinden DNS, TLS'nin TCP trafiğini koruma yöntemine benzer şekilde, Kullanıcı Datagram Protokolü trafiğini korumak için DTLS protokolüne dayanır. DoH: RFC 8484'te tanımlanan başka bir standart izleme protokolü olan HTTPS üzerinden DNS , TLS üzerinden HTTP trafiği gönderme protokolünü tanımlayan HTTP Güvenli protokolü üzerinden DNS sorguları ve yanıtları göndermek için bir mekanizma sağlar. DNS Sorgulama[değiştir | kaynağı değiştir] DNS; mail sunucuları, domain isimleri ve IP adresleri gibi bilgileri tutan hiyerarşik bir yapıdır. Bir DNS istemcisi, ad çözümlemesi yapmak için DNS sunucularını sorgular. DNS hizmetleri; kullanıcının girdiği bir DNS adını çözüp, IP adresi gibi o ad ile ilişkili bilgileri oluşturur. DNS sorgulaması yapmadan önce yapılan bir tarama sonucunda, DNS bilgileri 'name servers(NS)' ya da 'domain servers' olarak görülür. Bu bilgilerin erişiminden sonra DNS sorgulamasıyla daha fazla bilgiye ulaşılır. Yanlış yapılandırılmış bir DNS sunucusu sonucunda 'Bölge Transferi(Zone Transfer)' olarak bilinen atak yapılabilir. Bölge transferi ile DNS sorgusu yapılan hedefle ilgili birçok bilgiye ulaşılabilir. Bölge transferi; DNS sunucusunun çalıştığı domain ile ilgili bütün verileri içerir. Bu önemli bilgilerin içinde e-posta sunucusunun ismi, IP adresi, kullanılan işletim sistemi ile ilgili bilgiler vardır. Bölge transferlerine karşı bir önlem olarak güvenlik duvarında(firewall) veya ağ geçitlerindeki yönlendiricilerde 53 numaralı TCP portu gelen tüm yetkisiz bağlantılara karşı kapalı tutulmalıdır. DNS sorgulamasından bir korunma yöntemi olarak alan adı bir domain değilse, -.tr uzantısı ile sonlanmıyorsa 'private domain' haline getirmek bazı tehlikelerden korur. Private domain olan alan adlarında kişisel bilgiler 'Private' halini alır. Yani gerçek bilgiler gizlenir. Ama private domain her domain sağlayıcıda yoktur. DNS Sorgulamalarına Karşı Alınacak Önlemler[değiştir | kaynağı değiştir] DNS bilgileri önemli bilgilerdir. DNS sunucuları ayarlanırken sistemle ilgili çok az bilgi verilmelidir. Sunucuya isim verilirken işletim sistemini çağrıştıracak bir isim verilmemelidir. Ayrıca kullanılan işletim sistemiyle ilgili yer boş bırakılmalıdır. Güvenlik duvarı kullanılmalıdır ya da yetkisiz bağlantıları önlemek için ağ geçitlerindeki yönlendiricilerdeki port durumlarına dikkat edilmelidir. DNS, UDP ile 53 numaralı portu; bölge transferi(Zone Transfer) ise TCP ile 53 numaralı portu kullandığından bunun önlemleri alınmalıdır. Bu portlar yetkisiz bağlantılara karşı kapatılmalıdır. İç ağ için ayrı, internet için ayrı bir DNS sunucusu kullanmak. Kullanıcı internete çıkmak isterse iç DNS sunucusu bu isteği alıp proxy sunucusu gibi davranarak isteği dış DNS sunucusuna iletir. Böylece ağ dışından olan biri sadece dış DNS'teki isimlere erişir.[15][16] com : Ticari kuruluşları gösterir. edu : Eğitim kurumlarını gösterir. org : Ticari olmayan, hükûmete de bağlı bulunmayan kurumları gösterir. net : Internet omurgası işlevini üstlenen ağları gösterir. gov : Hükûmete bağlı kurumları gösterir. mil : Askeri kurumları gösterir. num : Telefon numaralarını bulabileceğiniz yerleri gösterir. arpa : Ters DNS sorgulaması yapılabilecek yerleri gösterir. Bu isimlere yakın zaman önce biz gibi uzantılar da eklenmiştir. Alan isimleri, ağaç yapısı denilen ve belli bir kurala göre dallanan bir yapıda kullanılmaktadır. Amerika Birleşik Devletleri haricinde, internete bağlı olan tüm ülkelerdeki adresler, o ülkenin ISO3166 ülkekodu ile bitmektedir. Türkiye'deki tüm alt alan adresleri, .tr ile bitmektedir. Örneğin; marine.ulakbim.gov.tr adresinde; tr Türkiye'yi, gov alt alanın devlet kurumu olduğunu ulakbim bu devlet kurumunu marine bu kurumda bulunan bir makineyi göstermektedir. Alan Adı Kaydı[17][değiştir | kaynağı değiştir] Bir alan adı kayıt kuruluşu, alan adlarının rezervasyonunu ve bu alan adları için IP adreslerinin atanmasını yöneten bir işletmedir . Alan adları, web sitelerine erişmek için kullanılan alfasayısal takma adlardır; örneğin, Cloudflare'nin alan adı 'cloudflare.com'dur ve IP adresi 192.0.2.1 gibi bir şey olabilir (yalnızca bir örnek). Alan adları, alfanümerik IP adreslerini ezberlemek ve girmek zorunda kalmadan web sitelerine erişmeyi kolaylaştırır. Kayıt şirketlerinin alan adlarını fiilen yönetmediği ve korumadığına dikkat edilmelidir; bu kısım bir alan adı kaydı tarafından yapılır. Kayıt Yaptırıcısı (Registrar) ve Kayıt Defteri (Registry) Arasındaki Fark Registries, 'com' ve 'net' gibi üst düzey alan adlarının (TLD'ler) kayıtlarını, hangi bireysel alan adlarının, hangi kişilere ve kuruluşlara ait olduğunu tutarak yöneten kuruluşlardır. Bu kayıtlar, İnternet'in temel işlevlerini destekleyen çeşitli işlemler ve veritabanlarını koordine eden küresel bir organizasyon olan Internet Corporation for Assigned Names and Numbers (ICANN) bünyesinde bir departman olan Internet Assigned Numbers Authority (IANA) tarafından yönetilir. Registries, alan adı kayıt işlemlerinin ticari satışını registrar'lara devreder. Örneğin, bir registrar bir kullanıcıya ('registrant') '.com' alan adı kaydı satarsa, registrar bu durumu 'com' alan adlarının registry'si olan VeriSign'e bildirmek zorundadır. Registrar, VeriSign'e bir ücret ödemek zorundadır ve bu ücret, registrar'ın son kullanıcıya fiyatlandırdığı fiyata dahil edilir. Bu düzenleme, bir araba satış bayisi ile benzer şekilde çalışır. Bir araba satın almak isteyen bir müşteri, showroom'u ziyaret eder ve mevcut arabaları deneyimli bir satış temsilcisi tarafından gösterilir. Müşteri bir araba satın almayı seçerse (bu örnekte stokta olan bir araba değilse), satıcı daha sonra aracı üreticiden sipariş etmek zorundadır. Müşteri sonunda arabayı alır ve satıcıdan müşteri hizmeti alır. Bir registrar, alan adları için bir bayi gibi davranırken, registry ise üreticiye benzer bir rol oynar. Registrar işlemleri kolaylaştırır ve destek hizmetleri sağlarken, registry mal üretmekten ve teslim etmekten sorumludur. Bir alan adı kaydetmenin bir araba satın almadan farklı olarak, arabalar tüketici tarafından sahiplenilebilirken, alan adları teknik olarak yalnızca kiralanabilir. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "DNS (Domain Name System)". IBM. 1 Ocak 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 19 Nisan 2023. "What Is DNS?". Amazon Web Services. 18 Ağustos 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 19 Nisan 2023. "DNS Message Format". GeeksforGeeks. 28 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 19 Nisan 2023. Miessler, Daniel (2018). "Record Types". DanielMiessler.com. 16 Mayıs 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Nisan 2023. "ECS Option Insertion". Avi Networks. 10 Mart 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 19 Nisan 2023. "Dynamic DNS (DDNS) Update". simpledns.plus. 9 Aralık 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Nisan 2023. a b "Dynamic DNS". help.stonesoft.com. 2022. 28 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Nisan 2023. "How to Migrate from One DNS Provider to Another". Learning Mlytics. 20 Haziran 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Nisan 2023. "DNS Protocol". NS1. 23 Şubat 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Nisan 2023. "DNS Security: The Ultimate Guide". G2. 3 Eylül 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Nisan 2023. a b "DNSSEC: What Is It and Why Is It Important?". ICANN. 19 Nisan 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Nisan 2023. "DNS Privacy". Internet Society. 28 Şubat 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Nisan 2023. a b c Avatao (15 Nisan 2020). "DNS Privacy and Security - Risks and Countermeasures". Avatao.com. 11 Mayıs 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Nisan 2023. "How can DNS privacy issues be addressed?". SearchSecurity. 8 Aralık 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Nisan 2023. Boş kaynak (yardım) Yılmaz, Davut (2005). DNS Sorgulaması. İstanbul: Hayat Yayınları. ss. 143 144 145. ISBN 975-6700-90-4. "What Is a Domain Name Registrar?". Cloudflare Learning. 30 Mart 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 19 Nisan 2023. İç bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] Bind gtdİnternet ülke üst seviye alan adlarıISO 3166-1 A .ac .ad .ae .af .ag .ai .al .am .ao .aq .ar .as .at .au .aw .ax .az B .ba .bb .bd .be .bf .bg .bh .bi .bj .bm .bn .bo .br .bs .bt .bw .by .bz C .ca .cc .cd .cf .cg .ch .ci .ck .cl .cm .cn .co .cr .cu .cv .cw .cx .cy .cz D .de .dj .dk .dm .do .dz E .ec .ee .eg .er .es .et .eu F .fi .fj .fk .fm .fo .fr G .ga .gd .ge .gf .gg .gh .gi .gl .gm .gn .gp .gq .gr .gs .gt .gu .gw .gy H .hk .hm .hn .hr .ht .hu I .id .ie .il .im .in .io .iq .ir .is .it J .je .jm .jo .jp K .ke .kg .kh .ki .km .kn .kp .kr .kw .ky .kz L .la .lb .lc .li .lk .lr .ls .lt .lu .lv .ly M .ma .mc .md .me .mg .mh .mk .ml .mm .mn .mo .mp .mq .mr .ms .mt .mu .mv .mw .mx .my .mz N .na .nc .ne .nf .ng .ni .nl .no .np .nr .nu .nz O .om P .pa .pe .pf .pg .ph .pk .pl .pm .pn .pr .ps .pt .pw .py Q .qa R .re .ro .rs .ru .rw S .sa .sb .sc .sd .se .sg .sh .si .sk .sl .sm .sn .so .sr .ss .st .su .sv .sx .sy .sz T .tc .td .tf .tg .th .tj .tk .tl .tm .tn .to .tr .tt .tv .tw .tz U .ua .ug .uk .us .uy .uz V .va .vc .ve .vg .vi .vn .vu W .wf .ws Y .ye .yt Z .za .zm .zw Uluslararası (IDN) ccTLDKiril alfabesiArap alfabesiBrahmi alfabesiÇince karakterlerDiğer alfabeler .бел (bel, Belarus) .бг (bg, Bulgaristan) .ею (eyu, Avrupa Birliği) .қаз (kaz, Kazakistan) .мон (mon, Moğolistan) .мкд (mkd, Kuzey Makedonya) .рф (rf, Rusya) .срб (srb, Sırbistan) .укр (ukr, Ukrayna) بھارت. (Bharat, Hindistan) الجزائر. (el-Cezair, Cezayir) المغرب. (el-Mağrib, Fas) السعودية. (el-Saudiye, Suudi Arabistan) الاردن. (el-Ürdün, Ürdün) اليمن. (el-Yemen, Yemen) امارات. (Emarat, BAE) فلسطين. (Filastin, Filistin) ایران. (İran) قطر. (Katar) مليسيا. (Maleesya, Malezya) مصر. (Masr, Mısır) پاکستان. (Pakistan, Pakistan) سودان. (Sudan, Sudan) سوريا. (Surya, Suriye) تونس. (Tunis, Tunus) عمان. (Uman, Umman) .বাংলা (Bangla, Bangladeş) .ভাৰত (Bharôt, Hindistan) .ভারত (Bharôt, Hindistan) .भारत (Bharat, Hindistan) .భారత్ (Bharat, Hindistan) .ભારત (Bharat, Hindistan) .ਭਾਰਤ (Bharat, Hindistan) .சிங்கப்பூர் (Cinkappur, Singapur) .இந்தியா (Inthiyaa, Hindistan) .இலங்கை (Ilangai, Sri Lanka) .ලංකා (Lanka, Sri Lanka) .ไทย (Tai, Tayland) Geleneksel Çince: .澳門 (Aomen/Ou3mun4, Makao) Çince: .澳门 (Aomen/Ou3mun4, Makao) .中国 (Congguo, Çin) .中國 (Congguo, Çin) .香港 (Şianggang/Hoeng1gong2 Hong Kong) .新加坡 (Şinjiapo, Singapur) .台灣 (Tayvan, Tayvan) .台湾 (Tayvan, Tayvan) .ελ (el, Yunanistan) .გე (ge, Gürcistan) .한국 (han-guk, Güney Kore) .հայ (hay, Ermenistan) Ayırtılan ccTLD .κπ (kp, Kıbrıs) ישראל. (Yisrael, İsrail) .日本 (Nippon, Japonya) .ລາວ (Lao, Laos) DiğerleriRezerve / atanmamışAyrılmış / kullanılmamışAşamalı olarak kaldırılmış / ISO 3166-1'den silinmişEski / kaldırılmış .bl .bq .eh .mf .bv .gb .sj .su .an .bu .cs .dd .tp .um .yu .zr Ayrıca bakınız: Genel üst seviye alan adı Otorite kontrolü GND: 4348318-5 NDL: 001311891 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=DNS&oldid=31336262" sayfasından alınmıştır |
İnternet iletişim kuralları dizisi OSI modeli Katman İletişim kuralları 7. Uygulama katmanı HTTP, DNS, SMTP, FTP, TFTP, UUCP, NNTP, SSL, SSH, IRC, SNMP, SIP, RTP, Telnet, ... 6. Sunum katmanı ISO 8822, ISO 8823, ISO 8824, ITU-T T.73, ITU-T X.409, ... 5. Oturum katmanı NFS, SMB, ISO 8326, ISO 8327, ITU-T T.6299, ... 4. Ulaşım katmanı TCP, UDP, SCTP, DCCP, ... 3. Ağ katmanı IP, IPv4, IPv6, ICMP, ARP, İnternet Grup Yönetim Protokolü, IPX,... 2. Veri bağlantısı katmanı Ethernet, HDLC, Wi-Fi, Token ring, FDDI, PPP, L2TP... 1. Donanım katmanı ISDN, RS-232, EIA-422, RS-449, EIA-485, ... HTTP (İngilizce: Hyper-Text Transfer Protocol, Türkçe: Hiper-Metin Transfer Protokolü) bir kaynaktan dağıtılan ve ortak kullanıma açık olan hiperortam bilgi sistemleri için uygulama seviyesinde bir iletişim protokolüdür.[1] HTTP, World Wide Web için veri iletişiminin temelidir; burada köprü metni belgeleri, örneğin bir fare tıklamasıyla veya bir web tarayıcısında ekrana dokunarak kullanıcının kolayca erişebileceği diğer kaynaklara köprüler içerir. HTTP, 1989'da CERN'de Tim Berners-Lee tarafından geliştirilmeye başlandı. Yorumlara yönelik erken HTTP taleplerinin (RFC'ler) geliştirilmesi, İnternet Mühendisliği Görev Gücü (IETF) ve World Wide Web Consortium (W3C) tarafından koordine edilmiş bir çalışmadır. Daha sonra IETF'e taşınmıştır. HTTP/1.1 ilk olarak 1997'de RFC 2068'de belgelendi. Bu şartname 1999'da RFC 2616'nın gelmesiyle iptal edildi ve aynı şekilde 2014'te, RFC 7230 ile değiştirildi. HTTP/2, HTTP'nin "kablolu" semantiğinin daha verimli bir ifadesidir. 2015'te yayınlanmıştır; artık hemen hemen tüm web tarayıcıları[2] ve TLS 1.2 veya daha yenisinin gerekli olduğu bir Uygulama Katmanı Protokol Anlaşması (ALPN) uzantısı[3] kullanan Taşıma Katmanı Güvenliği (TLS) üzerinden büyük web sunucuları tarafından desteklenmektedir.[4] HTTP/3, HTTP/2'nin[5][6] halihazırda web'de kullanımda olan ve temeldeki aktarım protokolü için TCP yerine UDP kullanan ardılıdır. HTTP/3, Eylül 2019'da Cloudflare ve Google Chrome tarafından desteklenmeye başladı[7][8] (Chrome ve Firefox'un kararlı sürümlerinde etkinleştirilebilir).[9] Teknik genel bakış[değiştir | kaynağı değiştir] HTTP, istemci-sunucu bilgi işlem modelinde bir istek-yanıt protokolü olarak işlev görür. Örneğin, bir web tarayıcısı istemci olabilir, veya bir web sitesini barındıran bir barındırma hizmetinde çalışan bir uygulama sunucu olabilir. İstemci, sunucuya bir HTTP istek mesajı gönderir. HTML dosyaları ve diğer içerik gibi kaynakları sağlayan, veya istemci adına diğer işlevleri gerçekleştiren sunucu, istemciye bir yanıt mesajı verir. Yanıt, istekle ilgili tamamlanma durumu bilgilerini içerir, ayrıca mesaj gövdesinde istenen içeriği gösterebilir. HTTP, ara ağ ögelerinin istemciler ve sunucular arasındaki iletişimi iyileştirmesine veya etkinleştirmesine izin vermek için tasarlanmıştır. Yüksek trafikli web siteleri, genellikle yanıt süresini iyileştirmek için yukarı akış sunucuları adına içerik sağlayan web önbellek sunucularından yararlanır. Web tarayıcıları, önceden erişilen web kaynaklarını önbelleğe alır ve ağ trafiğini azaltmak için mümkün olduğunca bunları yeniden kullanır. Özel ağ sınırlarındaki HTTP vekil sunucuları, mesajları harici sunucularla aktararak, genel olarak yönlendirilebilir bir adrese sahip olmayan istemciler için iletişimi kolaylaştırabilir. HTTP, İnternet iletişim kuralları dizisi paketi çerçevesinde tasarlanmış bir uygulama katmanı protokolüdür.[10] İletim Kontrol Protokolü (TCP) yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak HTTP, Kullanıcı Datagram Protokolü (UDP) gibi güvenilmez protokolleri, örneğin HTTPU ve Basit Hizmet Keşif Protokolü (SSDP) gibi kullanacak şekilde uyarlanabilir. HTTP kaynakları, Tekdüzen Kaynak Tanımlayıcıları (URL'ler) şemaları http ve https kullanılarak, Tekdüzen Kaynak Konum Belirleyicileri (URL'ler) tarafından tanımlanır. RFC 3986'da tanımlandığı gibi, URL'ler HTML belgelerinde köprüler olarak kodlanır, böylece birbirine bağlı köprü belgeleri oluşturulur. HTTP/1.1, orijinal HTTP'nin (HTTP/1.0) bir revizyonudur. HTTP/1.0'da her istek için sunucuya ayrı bir bağlantı yapılması gerekir. HTTP/1.1'de ise tek bir bağlantı ile birden fazla istek yapılabilir. Bu nedenle HTTP/1.1 iletişimleri daha az gecikme yaşar. HTTP/2.0 protokol perfonmansını iyileştirmek için ortaya çıktı. Çünkü HTTP/1.1 sıralı bir protokol olup her seferinde tek bir istek gönderilebilir. HTTP/2.0'de ise zaman uyumsuz olarak istek göndermeye ve yanıt almaya izin verir. HTTP/3.0'nin HTTP/2.0'dan farkı kullanılan taşıma katmanı protokolüdür. HTTP/2.0 TLS içeren veya içermeyen TCP bağlantıları varken HTTP/3.0'da QUIC(Hızlı UDP İnternet Bağlantıları) üzerine tasarlanmıştır. HTTP/3.0'ın avantajları daha iyi iletim hızı , daha kısa yükleme süreleri ve daha kararlı bir bağlantı sağlar.[11] Tarihçe[değiştir | kaynağı değiştir] Tim Berners-Lee Hiper metin terimi ilk kez, Ted Nelson tarafından 1965'te Xanadu Projesi'nde ortaya atıldı. Bu da Vannevar Bush'un 1930'lardaki mikrofilm temelli bilgi erişim ve yönetim sistemi "memex"in vizyonundan esinlenerek 1945 tarihli "Düşündüğümüz Gibi" adlı makalesinde anlatıldı. Tim Berners-Lee ve CERN'deki ekibi, orijinal HTTP'yi, HTML'i ve bir web sunucusu ve metin tabanlı bir web tarayıcı için ilgili teknolojiyi icat etmekle tanınır. Ayrıca Berners-Lee, ilk olarak 1989 yılında "WorldWideWeb" projesini önerdi - günümüzde World Wide Web olarak bilinmektedir. Protokolün ilk sürümünde, bir sunucudan bir sayfa talep edecek GET adında tek bir yöntem bulunuyordu.[12] HTTP'nin belgelenen ilk sürümü 1991'de yayınlanan HTTP V0.9'du.[13] Dave Raggett, 1995 yılında HTTP Çalışma Grubunu (HTTP WG) yönetti ve protokolü, ek yöntemler ve başlık alanları ekleyerek daha verimli hale gelen bir güvenlik protokolüne bağlı genişletilmiş işlemler, genişletilmiş görüşme, daha zengin meta bilgilerle genişletmek istedi.[14][15] RFC 1945 ise, 1996'da resmi olarak HTTP V1.0'ı tanıttı. HTTP WG, Aralık 1995'te yeni standartlar yayınlamayı planladı[16] ve daha sonra gelişmekte olan RFC 2068'e (HTTP-NG olarak adlandırılır) dayanan ön standart HTTP/1.1 desteği, 1996'nın başlarında büyük tarayıcı geliştiricileri tarafından hızla benimsendi. Yeni tarayıcıların son kullanıcılar tarafından benimsenmesi hızlı oldu. Mart 1996'da, bir web barındırma şirketi, internette kullanılan tarayıcıların %40'ından fazlasının HTTP 1.1 uyumlu olduğunu bildirdi. Aynı web barındırma şirketi, Haziran 1996 itibarıyla, sunucularına erişen tüm tarayıcıların %65'inin HTTP/1.1 uyumlu olduğunu bildirdi.[17] RFC 2068'de tanımlanan HTTP/1.1 standardı resmi olarak Ocak 1997'de yayınlandı. Daha sonra yapılan iyileştirmeler ve güncellemeler, Haziran 1999'da RFC 2616 kapsamında yayınlandı. 2007'de, HTTP/1.1 spesifikasyonunu revize etmek ve açıklığa kavuşturmak için kısmen HTTP Çalışma Grubu oluşturuldu.[18] Haziran 2014'te WG, RFC 2616'yı geçersiz kılan güncellenmiş altı bölümlü bir spesifikasyon yayınladı: RFC 7230, HTTP/1.1: Mesaj Sözdizimi ve Yönlendirme RFC 7231, HTTP/1.1: Anlambilim ve İçerik RFC 7232, HTTP/1.1: Koşullu İstekler RFC 7233, HTTP/1.1: Aralık İstekleri RFC 7234, HTTP/1.1: Önbellek RFC 7235, HTTP/1.1: Kimlik Doğrulama HTTP/2 ise, Mayıs 2015'te RFC 7540 olarak yayınlandı. Yıl Versiyon 1991 HTTP/0.9 1996 HTTP/1.0 1997 HTTP/1.1 2015 HTTP/2 2022 HTTP/3 HTTP oturumu[değiştir | kaynağı değiştir] Telnet kullanılarak yapılan bir HTTP 1.1 isteği. İstek mesajı, yanıt başlığı bölümü ve yanıt gövdesi vurgulanır. Bir HTTP oturumu, bir ağ istek-yanıt işlemleri dizisidir. HTTP istemcisi, bir sunucudaki belirli bir bağlantı noktasına (tipik olarak 80 numaralı bağlantı noktası, bazen 8080 numaralı bağlantı noktası) bir İletim Kontrol Protokolü (TCP) bağlantısı kurarak bir istek başlatır. (TCP ve UDP port numaraları listesine bakınız). Bu port üzerinde dinleyen bir HTTP sunucusu, bir istemcinin istek mesajını bekler. İsteği aldıktan sonra sunucu, "HTTP / 1.1 200 OK" gibi bir durum satırı ve kendisine ait bir mesaj gönderir. Bu mesajın gövdesi tipik olarak talep edilen kaynaktır, ancak bir hata mesajı veya başka bilgiler de döndürülebilir.[19] Kalıcı bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] HTTP/0.9 ve 1.0'da, bağlantı tek bir istek/yanıt çiftinden sonra kapatılır. HTTP/1.1'de, bir bağlantının birden fazla istek için yeniden kullanılabileceği bir canlı tutma mekanizması tanıtıldı. Bu tür kalıcı bağlantılar, istemcinin ilk istek gönderildikten sonra TCP 3 Yollu El Sıkışma bağlantısını yeniden iletmesi gerekmediğinden istek gecikmesini hissedilir şekilde azaltır. Diğer bir olumlu yan etki, genel olarak, TCP'nin yavaş başlatma mekanizması nedeniyle bağlantının zamanla daha hızlı hale gelmesidir. Protokolün 1.1 sürümü ayrıca HTTP/1.0 için bant genişliği optimizasyonu iyileştirmeleri yaptı. Örneğin, HTTP/1.1, kalıcı bağlantılardaki içeriğin ara belleğe alınmak yerine akışa alınmasına izin vermek için parçalı aktarım kodlaması getirmiştir. HTTP ardışık düzeni, gecikme süresini daha da azaltarak istemcilerin her yanıtı beklemeden önce birden çok istek göndermesine olanak tanır. Protokole bir başka ek, bir sunucunun bir istemci tarafından açıkça talep edilen bir kaynağın sadece bir kısmını ilettiği bayt hizmetiydi. Oturum durumu[değiştir | kaynağı değiştir] HTTP, durum bilgisiz bir protokoldür. Durum bilgisi olmayan bir protokol, HTTP sunucusunun birden çok istek süresi boyunca her bir kullanıcı hakkındaki bilgileri veya durumu saklamasını gerektirmez. Ancak, bazı web uygulamaları, örneğin HTTP tanımlama bilgilerini veya web formları içindeki gizli değişkenleri kullanarak durumlar veya sunucu tarafı oturumları uygular. HTTP kimlik doğrulaması[değiştir | kaynağı değiştir] HTTP, temel erişim kimlik doğrulaması ve özet erişim kimlik doğrulaması gibi, sunucunun istenen içeriği sunmadan önce bir sınamayı tanımlayıp yayınladığı bir sınama-yanıt mekanizması aracılığıyla çalışan çoklu kimlik doğrulama şemaları sağlar. HTTP, bir sunucu tarafından bir istemci isteğini sorgulamak için ve bir istemci tarafından kimlik doğrulama bilgilerini sağlamak için kullanılabilen, genişletilebilir bir dizi sınama-yanıt kimlik doğrulama şemaları aracılığıyla erişim kontrolü ve kimlik doğrulaması için genel bir çerçeve sağlar.[20] Kimlik doğrulama[değiştir | kaynağı değiştir] HTTP Kimlik Doğrulaması belirtimi ayrıca belirli bir kök URL'de ortak olan kaynakları daha fazla bölmek için rastgele, uygulamaya özgü bir yapı sağlar. Bölge değeri dizesi, varsa, meydan okumanın koruma alanı bileşenini oluşturmak için kurallı kök URL ile birleştirilir. Bu, sunucunun tek bir kök URL altında ayrı kimlik doğrulama kapsamları tanımlamasına izin verir.[20] Mesaj biçimi[değiştir | kaynağı değiştir] İstemci sunucuya istek gönderir ve sunucu yanıtlar gönderir. Mesaj isteği[değiştir | kaynağı değiştir] İstek mesajı aşağıdakilerden oluşur: Bir istek satırı (örneğin, sunucudan /images/logo.png adlı bir kaynak isteyen GET /images/logo.png HTTP/1.1) Başlık alanları (örneğin, Accept-Language: en) Boş satır İsteğe bağlı mesaj bölümü İstek satırı ve diğer başlık alanlarının her biri <CR> <LF> ile bitmelidir. (Bir satır başı karakteri ve ardından bir satır besleme karakteri). Boş satır yalnızca <CR> <LF> içermeli ve başka bir boşluk olmamalıdır.[1] HTTP/1.1 protokolünde, ana bilgisayar dışındaki tüm başlık alanları isteğe bağlıdır. Yalnızca yol adını içeren bir istek satırı, RFC 1945'teki HTTP/1.0 belirtiminden önce, HTTP istemcileriyle uyumluluğu korumak için sunucular tarafından kabul edilir.[21] İstek yöntemleri[değiştir | kaynağı değiştir] HTTP, tanımlanan kaynakta gerçekleştirilmesi istenen eylemi belirtmek için yöntemleri tanımlar (bazen fiil olarak adlandırılır, ancak spesifikasyonun hiçbir yerinde fiilden bahsedilmez ve OPTIONS veya HEAD bir fiil değildir). Önceden var olan veriler veya dinamik olarak oluşturulan veriler olsun, bu kaynağın neyi temsil ettiği, sunucunun uygulanmasına bağlıdır. Çoğu zaman kaynak, bir dosyaya veya sunucuda bulunan bir yürütülebilir dosyanın çıktısına karşılık gelir. HTTP/1.0 spesifikasyonu[22] GET, HEAD ve POST yöntemlerini tanımladı ve HTTP/1.1 spesifikasyonu[1] beş yeni yöntem ekledi: OPTIONS, PUT, DELETE, TRACE ve CONNECT. Bu belgelerde belirtilerek, anlambilimleri iyi bilinir ve bunlara güvenilebilir. Herhangi bir istemci herhangi bir yöntemi kullanabilir ve sunucu herhangi bir yöntem kombinasyonunu destekleyecek şekilde yapılandırılabilir. Bir yöntem bir ara madde tarafından bilinmiyorsa, güvenli olmayan ve etkisiz olmayan bir yöntem olarak ele alınacaktır. Tanımlanabilecek yöntem sayısında herhangi bir sınırlama yoktur ve bu, mevcut altyapıyı bozmadan gelecekteki yöntemlerin belirlenmesine olanak tanır. Örneğin, WebDAV yedi yeni yöntem tanımladı ve RFC 5789 PATCH yöntemini belirledi. Yöntem adları büyük/küçük harfe duyarlıdır.[23][24] Bu, büyük/küçük harfe duyarlı olmayan HTTP başlık alanı adlarının tersidir.[23] GET GET yöntemi, belirtilen kaynağın bir temsilini ister. GET kullanan istekler yalnızca verileri almalı ve başka bir etkisi olmamalıdır. (Bu, diğer bazı HTTP yöntemleri için de geçerlidir.)[1] W3C, bu ayrımla ilgili kılavuz ilkeler yayınladı ve "Web uygulaması tasarımı yukarıdaki ilkelerle ve aynı zamanda ilgili sınırlamalarla bilgilendirilmelidir." şeklinde açıklama yaptı.[25] HEAD HEAD yöntemi, GET isteğiyle aynı olan ancak yanıt gövdesi olmayan bir yanıt ister. Bu, tüm içeriği taşımak zorunda kalmadan yanıt başlıklarında yazılan meta bilgileri almak için kullanışlıdır. POST POST yöntemi, sunucunun, talepte yer alan varlığı URL tarafından tanımlanan web kaynağının yeni bir alt ögesi olarak kabul etmesini ister. POST edilen veriler, örneğin, mevcut kaynaklar için bir açıklama olabilir; bir bülten panosu, haber grubu, posta listesi veya yorum dizisi için bir mesaj; bir web formunun bir veri işleme sürecine gönderilmesinin sonucu olan bir veri bloğu; veya veritabanına eklenecek bir ögedir.[1] PUT PUT yöntemi, kapalı varlığın sağlanan URL altında depolanmasını ister. URL zaten var olan bir kaynağa başvuruyorsa, değiştirilir; URL mevcut bir kaynağa işaret etmiyorsa, sunucu bu URL ile kaynağı oluşturabilir.[1] DELETE DELETE yöntemi, belirtilen kaynağı siler. TRACE TRACE yöntemi, alınan isteği yansıtır, böylece bir istemci, ara sunucular tarafından (varsa) hangi değişikliklerin veya eklemelerin yapıldığını görebilir. OPTIONS OPTIONS yöntemi, sunucunun belirtilen URL için desteklediği HTTP yöntemlerini döndürür. Bu, belirli bir kaynak yerine '*' isteyerek bir web sunucusunun işlevselliğini kontrol etmek için kullanılabilir. CONNECT CONNECT yöntemi, istek bağlantısını şeffaf bir TCP/IP tüneline dönüştürür, genellikle şifrelenmemiş bir HTTP proxy'si aracılığıyla SSL şifreli iletişimi (HTTPS) kolaylaştırır.[26][27] PATCH PATCH yöntemi, bir kaynağa kısmi değişiklikler uygular.[28] Tüm genel amaçlı HTTP sunucularının en azından GET ve HEAD yöntemlerini uygulaması gerekir ve diğer tüm yöntemler şartnameye göre isteğe bağlı kabul edilir.[1] Güvenli yöntemler[değiştir | kaynağı değiştir] Yöntemlerden bazıları (örneğin, GET, HEAD, OPTIONS ve TRACE), geleneksel olarak güvenli olarak tanımlanır, yani bunlar yalnızca bilgi alma amaçlıdır ve sunucunun durumunu değiştirmemelidir. Başka bir deyişle, günlük tutma, web önbelleğe alma, banner sunulması veya bir web sayacı artırma gibi nispeten zararsız etkilerin ötesinde yan etkileri olmamalıdır. Uygulamanın durumuna bakılmaksızın keyfi GET taleplerinde bulunmak bu nedenle güvenli kabul edilmelidir. Ancak, bu standart tarafından zorunlu kılınmamıştır ve garanti edilemeyeceği açıkça kabul edilmiştir. Buna karşılık, POST, PUT, DELETE ve PATCH gibi yöntemler, sunucu üzerinde yan etkilere veya Elektronik ticaret veya e-posta iletimi gibi harici yan etkilere neden olabilecek eylemler için tasarlanmıştır. Bu nedenle, bu tür yöntemler genellikle uyumlu Arama robotları veya web tarayıcıları tarafından kullanılmaz; uymayanlar bağlam veya sonuçlara bakılmaksızın istekte bulunma eğilimindedir. GET isteklerinin öngörülen güvenliğine rağmen, uygulamada bunların sunucu tarafından işlenmesi teknik olarak hiçbir şekilde sınırlı değildir. Bu nedenle, dikkatsiz veya kasıtlı programlama, sunucuda önemsiz olmayan değişikliklere neden olabilir. Bu tavsiye edilmez, çünkü web önbelleğine alma, arama motoru ve diğer otomatik aracılar için sorunlara neden olabilir ve bu da sunucuda istenmeyen değişiklikler yapabilir. Örneğin, bir web sitesi http://example.com/article/1234/delete gibi bir URL aracılığıyla bir kaynağın silinmesine izin verebilir; bu, GET kullanılarak bile keyfi olarak getirilirse, yalnızca makaleyi siler.[29] Pratikte bunun bir örneği, bir kullanıcının görüntülediği sayfadaki rastgele URL'leri önceden getirerek kayıtların toplu olarak otomatik olarak değiştirilmesine veya silinmesine neden olan kısa ömürlü Google Web Accelerator'ın beta sürümünde meydana geldi. Beta, yaygın eleştirilerin ardından ilk sürümünden sadece haftalar sonra askıya alındı.[29][30] Etkisiz yöntemler ve web uygulamaları[değiştir | kaynağı değiştir] PUT ve DELETE yöntemleri etkisiz olarak tanımlanır, yani birden çok özdeş isteğin tek bir istekle aynı etkiye sahip olması gerekir. GET, HEAD, OPTIONS ve TRACE yöntemleri, güvenli olarak tanımlanır ve HTTP durumsuz bir protokol olduğundan etkisiz olmalıdır.[19] Bunun tersine, POST yöntemi etkisiz değildir ve bu nedenle, aynı POST isteğinin birden çok kez gönderilmesi durumu daha fazla etkileyebilir veya başka yan etkilere (e-ticaret gibi) neden olabilir. Bazı durumlarda bu arzu edilebilir, ancak diğer durumlarda bu, bir kullanıcının eyleminin başka bir istek göndermesiyle sonuçlanacağını fark etmemesi veya ilk talebinin yapıldığına dair yeterli geri bildirim almaması gibi bir kazadan kaynaklanıyor olabilir. Web tarayıcıları, bir sayfanın yeniden yüklenmesinin POST isteğini yeniden gönderebileceği bazı durumlarda kullanıcıları uyarmak için uyarı iletişim kutuları gösterebilirken, POST isteğinin birden fazla kez gönderilmemesi gereken durumları ele almak genellikle web uygulamasına bağlıdır. Bir yöntemin etkisiz olup olmadığının protokol veya web sunucusu tarafından zorlanmadığını unutulmamalıdır. Örneğin, bir veritabanı girişinin veya etkisiz olmayan başka bir eylemin bir GET veya başka bir talep tarafından tetiklendiği bir web uygulaması yazmak tamamen mümkündür. Ancak, bir kullanıcı aracısı aynı isteği tekrar etmenin güvenli olmadığına karar verirse, bu tavsiyenin göz ardı edilmesi istenmeyen sonuçlara yol açabilir. Güvenlik[değiştir | kaynağı değiştir] TRACE yöntemi, siteler arası izleme olarak bilinen bir saldırı sınıfının parçası olarak kullanılabilir; bu nedenle, genel güvenlik tavsiyesi, sunucu yapılandırmasında devre dışı bırakılmasıdır. Microsoft IIS, benzer şekilde davranan ve aynı şekilde devre dışı bırakılması önerilen tescilli bir "TRACK" yöntemini destekler.[31] Yöntem RFC İstek gövdesi Yanıt gövdesi Güvenli Etkisiz Bellekte tutulabilir PATCH RFC 5789 Evet Evet Hayır Hayır Hayır POST RFC 7231 Evet Evet Hayır Hayır Evet PUT Evet Evet Hayır Evet Hayır CONNECT Kısmen Evet Hayır Hayır Hayır DELETE Kısmen Evet Hayır Evet Hayır GET Kısmen Evet Evet Evet Evet HEAD Kısmen Hayır Evet Evet Evet OPTIONS Kısmen Evet Evet Evet Hayır TRACE Hayır Evet Evet Evet Hayır Yanıt mesajı[değiştir | kaynağı değiştir] Yanıt mesajı aşağıdakilerden oluşur: Durum kodunu ve neden mesajını içeren bir durum satırı (örneğin, istemcinin isteğinin başarılı olduğunu belirten HTTP/1.1 200 OK) Yanıt başlığı alanları (örneğin, İçerik Türü: metin/html) Boş satır İsteğe bağlı mesaj bölümü Durum satırı ve diğer başlık alanlarının tümü <CR> <LF> ile bitmelidir. Boş satır yalnızca <CR> <LF> içermeli ve başka bir boşluk olmamalıdır.[19] <CR> <LF> için bu katı gereksinim, yalnızca <CR> veya <LF> gibi diğer sistem satır kesmelerinin tutarlı kullanımı için ileti gövdeleri içinde biraz gevşetilir.[19] Durum kodları[değiştir | kaynağı değiştir] İstemci, bir web sayfası görüntülemek için bir tarayıcı ile bu siteyi oluşturmak için sunucudan web site dosyalarını istemektedir. Sunucu bu istek sonucunda bir HTTP durum kodu kullanarak yanıt oluşturmaktadır. Bu kodları HTTP durum kodu veya yanıt kodu olarak adlandırmaktayız. Her bir durum kodu farklı anlamlara gelmektedir ve bu kodlar sayfanın düzgün çalışıp çalışmadığı hakkında bilgi vermektedir. 60'tan fazla HTTP durum kodu bulunmakta. Bu durum kodlarının bazıları kullanılmamakta bazıları ile de sıkça karşılaşmamaktayız bu kodların bazıları ise gelecekte kullanılmak için hazırlanmış kodlardır.[32] SEO çalışmalarında veya site tarama analizlerinde karşılaşılan en yangın durum kodları 5 başlık altında incelenmektedir. 1xx Bilgilendirme 2xx Başarılı 3xx Yönlendirme 4xx İstemci Hatası 5xx Sunucu Hatası 1xx Durum kodları[değiştir | kaynağı değiştir] 1xx HTTP durum kodları bilgilendirme kodları olarak tanımlanmakta. İstemcinin isteği sunucu ulaşıldığı ve işlemin başladığına dair bilgilendirme kodlarını ifade eden durum kodlarıdır. Sunucu tarafından cevap oluştuktan sonra kaldırılırlar. Bu kodlarının bazıları ile daha sık karşılaşılmaktadır. 100: İstemci tarafından gönderilen isteğin başlığı sunucu tarafından alındığı ve gövdesinin de alınmaya hazır olduğunu ifade etmektedir. 101: İstemcinin Sunucudan protokol değiştirmesini talep ettiği ve sunucun talebi kabul ettiğini ifade etmektedir. 2xx Durum Kodları[değiştir | kaynağı değiştir] İstemcinin isteklerine sunucunun başarılı verdiğini ifade eden durum kodlarıdır. SEO denetimleri için bu sayfaların sorunsuz çalıştığını ifade etmektedir. Genellikle sayfaların 2xx kodları döndürmesini bekleriz. 2xx içerisinde farklı anlamlara gelen sıkça karşılaşılan 2xx durum kodları bulunmakta. 200: OK yanıt kodu olarak tanımlanmakta ideal durum kodudur. Sayfaların sorunsuz bir şekilde çalıştığını ifade eder. 201: Oluşturuldu durum olarak tanımlanmakta. Sunucu yapılan isteği kabul eder ve işleme süreci başlar bunun sonucunda istek yerine getirilebilir ya da getirilemez. 204: İçerik yok yanıt kodu olarak ifade edilmekte. Sunucu isteği başarılı bir şekilde işleme koydu ve istemciye geri gönderilecek veri bulunmadığı ifade etmektedir. 205: İçeriği sıfırla yanıt olarak tanımlanmakta. Sunucu işleme başarılı bir şekilde işleme koydu fakat istek gönderenden belge görünümü sıfırlanmasını istemekte ve herhangi bir içerik döndürmemektedir. 206: Kısmi içerik yanıt kodu olarak ifade edilmekte. Sunucu istemci tarafından gönderilen bir aralık bağlılığı nedeniyle kaynağın yalnızca bir kısmını göndermekte. Aralık başlığı HTTP istemcileri tarafından kesintiye uğramış ve indirmelerin devam ettirilmesini sağlamak veya bir indirmeyi birden çok eş zamanlı akışa bölmek için kullanılır. 207: Çoklu durum yanıt kodu olarak ifade edilmekte. Takip eden mesaj gövdesi bir XML masajıdır ve kaç tane alt istekle bulunduğuna bağlı olarak bir dizi ayrı yanıt kodu oluşturabilmekte. Bu durum kodu birden çok durum kodunun doğru olabildiği durumlarda kullanılmakta.[33][34] 3xx Durum Kodları[değiştir | kaynağı değiştir] Geçici veya kalıcı yönlendirme kodlarıdır. Bu kodlar sayfaların SOE değerini korumak için önemlidir. 3xx durum kodları kendi içerisinde farklı anlamlara gelen farklı durum kodlarından oluşmaktadır. 301: Kalıcı yönlendirme durum kodu olarak ifade edilmekte .Bir web sayfasının kalıcı olarak bir başka web sayfasına yönlendirildiği ve sayfayı ziyaret eden kullanıcının da otomatik olarak yönlenmesini sağlayan durum kodudur. 302:Geçici yönlendirme durum kodu olarak ifade edilmekte. Bir web sayfasının geçici olarak bir başka web sayfasına yönlendirildiğini ifade eden durum kodudur. 301 yönlendirme kodundan farkı ilgili sayfanın test aşamasında olması, bakıma alınması ya da bir e-ticaret sitesi için ilgili ürünün stoklarının geçici olarak tükenmesi gibi ilgili sayfanın tekrar aktif edileceği durumlarda kullanılmasıdır. Fakat kullanıcılar 301 yönlendirmesi ile 302 yönlendirmesi arasındaki farkı anlamayacaktır. İlgili sayfaya giriş yapan kullanıcılar direkt olarak diğer sayfaya yönlendirilmektedir. 307: Geçici Yeniden Yönlendirme kodu olarak ifade edilmektedir. 302 gibi bir bir kaynağa geçici olarak yönlendirmeyi ifade eder. 308: Bir kaynağın kalıcı olarak farklı bir kaynağa taşındığını ifade eden durum kodudur. 301 durum kodundan farklı olarak HTTP yönetiminin değişmesine izin vermez. 4xx Durum kodları[değiştir | kaynağı değiştir] İstemci hata kodları olarak ifade edilmektedir. SEO denetimleri yapılırken en çok dikkat edilen durum kodlarıdır. Bu durum kodlarından bazıları ile daha sık karşılaşılır. 400: hatalı istek durum kodu olarak ifade edilir. Sunucunun istemciden kaynaklanan hatadan dolayı isteği yerine getirememesidir. 403:Yasaklanmış içerik. Sunucu Yapılan isteği anlar fakat reddettiği durumlarda bu durum kodunu döndürmekte. 404: Sayfa bulunamadı olarak ifade edilir. En çok karşılaşılan HTTP durum kodudur. İstenilen kaynağın bulunamadığı fakat gelecekte bulanabileceği anlamına gelir bu yüzden bu hatayı düzeltmek için genellikle 3xx yönlendirme kodları kullanılmakta ya da özel 404 sayfaları oluşturulmakta. 5xx Durum Kodları[değiştir | kaynağı değiştir] Sunucu hataları ifade eden durum kodlarıdır. Sunucular istekleri işleyemediklerinde bu durum kodlarını döndürmekte. Kullanıcılar tarafında sayfa görüntülenemez. 500:Sunucu hatası olarak ifade edilir. Beklenmeyen bir durumla karşılaşıldığında Sunucular bu kodları döndürmekte. 502:Sunucunun başka bir sunucuya istek gönderdikten sonra geçersiz yanıt aldığı anlamına gelen durum kodudur. 504:Bir isteği işlerken bir sunucunun diğer sunucudan yanıt beklerken isteğin zaman aşımına uğraması durumunda görülen durum kodudur. 505:HTTP protokol sürümünün desteklenemediği anlamında gelen durum kodudur. 511:Kullanılmak istenen ağın isteği sunucuya iletmeden önce kimlik doğrulaması yapması gerektiği durumlarda görülen durum kodudur. Şifrelenmiş bağlantı[değiştir | kaynağı değiştir] Firefox 3 rc1 Genişletilmiş Doğrulama SSL adres çubuğu ve sertifika detayı Şifreli bir HTTP bağlantısı kurmanın en popüler yolu HTTPS'dir.[35] Şifreli bir HTTP bağlantısı kurmak için iki başka yöntem de mevcuttur: Güvenli Köprü Metni Aktarım Protokolü ve TLS'ye yükseltme belirtmek için HTTP/1.1 Yükseltme başlığını kullanma. Ancak bu ikisi için tarayıcı desteği neredeyse yoktur.[36][37][38] Örnek oturum[değiştir | kaynağı değiştir] Aşağıda, bir HTTP istemcisi ile www.example.com, bağlantı noktası 80 üzerinde çalışan bir HTTP sunucusu arasındaki örnek bir konuşma bulunmaktadır. İstemci isteği[değiştir | kaynağı değiştir] GET / HTTP/1.1 Host: www.example.com Bir istemci isteğini (bu durumda istek satırı ve yalnızca bir başlık alanından oluşur) boş bir satır izler, böylece istek, her biri satır başı şeklinde olan çift satır sonu ile biter. "Ana Bilgisayar" alanı, tek bir IP adresini paylaşan çeşitli DNS adları arasında ayrım yaparak isme dayalı sanal barındırmaya izin verir. HTTP / 1.0'da isteğe bağlı olsa da, HTTP / 1.1'de zorunludur. ("/", Varsa /index.html anlamına gelir.) Sunucu yanıtı[değiştir | kaynağı değiştir] HTTP/1.1 200 OK Date: Mon, 23 May 2005 22:38:34 GMT Content-Type: text/html; charset=UTF-8 Content-Length: 155 Last-Modified: Wed, 08 Jan 2003 23:11:55 GMT Server: Apache/1.3.3.7 (Unix) (Red-Hat/Linux) ETag: "3f80f-1b6-3e1cb03b" Accept-Ranges: bytes Connection: close <html> <head> <title>An Example Page</title> </head> <body> <p>Hello World, this is a very simple HTML document.</p> </body> </html> ETag (varlık etiketi) başlık alanı, istenen kaynağın önbelleğe alınmış bir sürümünün sunucudaki kaynağın geçerli sürümüyle aynı olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Content-Type, HTTP mesajı tarafından taşınan verinin İnternet ortam tipini belirtirken Content-Length, uzunluğunu bayt cinsinden belirtir. HTTP/1.1 web sunucusu, Accept-Ranges: bayt alanını ayarlayarak belgenin belirli bayt aralıklarına yönelik isteklere yanıt verme yeteneğini yayınlar. Bu, istemcinin, bayt hizmeti olarak adlandırılan, sunucu tarafından gönderilen bir kaynağın yalnızca belirli kısımlarına[39] sahip olması gerekiyorsa yararlıdır. Connection: close gönderildiğinde, web sunucusunun bu yanıtın aktarılmasından hemen sonra TCP bağlantısını kapatacağı anlamına gelir. Başlık satırlarının çoğu isteğe bağlıdır. İçerik Uzunluğu eksik olduğunda, uzunluk başka yollarla belirlenir. Parçalı aktarım kodlaması, içeriğin sonunu işaretlemek için yığın boyutu 0 kullanır. İçerik Uzunluğu olmadan kimlik kodlaması, soket kapanana kadar içeriği okur. Gzip gibi bir sıkıştırma programı, iletilen verileri sıkıştırmak için kullanılabilir. Benzer protokoller[değiştir | kaynağı değiştir] Gopher protokolü, 1990'ların başlarında HTTP tarafından değiştirilen bir içerik teslim protokolüdür. SPDY protokolü, Google'da geliştirilen ve HTTP/2'nin yerini alan HTTP'ye bir alternatiftir. Gemini protokolü, gizlilikle ilgili özellikleri zorunlu kılan, Gopher'dan ilham alan bir protokoldür.[40] Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Wikimedia Commons'ta HTTP ile ilgili ortam dosyaları bulunmaktadır. HTTPS Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] World-Wide Web Consortium ana sayfası2 Aralık 2002 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. RFC2616 HTTP/1.1 iletişim kuralının tanımlandığı RFC 21 Şubat 2004 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. (FTP erişimi) a b c d e f g Fielding, R.; Gettys, J.; Mogul, J.; Frystyk, H.; Masinter, L.; Leach, P.; Berners-Lee, T. (Haziran 1996). "Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1" (İngilizce): RFC2616. doi:10.17487/rfc2616. 9 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. "Can I use... Support tables for HTML5, CSS3, etc". caniuse.com. 19 Şubat 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. Friedl, Stephan; Langley, Adam; Popov, Andrey. "Transport Layer Security (TLS) Application-Layer Protocol Negotiation Extension". tools.ietf.org (İngilizce). 10 Ekim 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. Belshe, M.; Peon, R.; Thomson, M. (30 Mayıs 2015). "Hypertext Transfer Protocol Version 2 (HTTP/2)". http2.github.io (İngilizce). 15 Temmuz 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. Bishop <mbishop@evequefou.be>, Mike. "Hypertext Transfer Protocol Version 3 (HTTP/3)". tools.ietf.org (İngilizce). 17 Temmuz 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. Cimpanu, Catalin. "HTTP-over-QUIC to be renamed HTTP/3". ZDNet (İngilizce). 13 Kasım 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. Cimpanu, Catalin. "Cloudflare, Google Chrome, and Firefox add HTTP/3 support". ZDNet (İngilizce). 26 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "HTTP/3: the past, the present, and the future". The Cloudflare Blog (İngilizce). 26 Eylül 2019. 26 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "Firefox Nightly supports HTTP 3". Cloudflare Community (İngilizce). 6 Kasım 2019. 6 Haziran 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "OSI Katmanları". bidb.itu.edu.tr. 1 Kasım 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Nisan 2023. "Evolution of HTTP - HTTP | MDN". developer.mozilla.org (İngilizce). 27 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Mart 2023. "HyperText Transfer Protocol". www.w3.org. 7 Haziran 1997 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "The HTTP Protocol As Implemented In W3". www.w3.org. 5 Haziran 1997 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "Dave Raggett's Bio". www.w3.org. 3 Temmuz 1998 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "HTTP Working Group". www.w3.org. 6 Ocak 2008 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "HTTP Working Group". www.w3.org. 8 Ocak 2008 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "WebCom Guide - Glossary - http 1.1 Compliant Browsers". webarchive.loc.gov. 26 Nisan 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "IETF HTTP Working Group". IETF HTTP Working Group (İngilizce). 19 Şubat 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. a b c d Fielding, R.; Gettys, J.; Mogul, J.; Frystyk, H.; Masinter, L.; Leach, P.; Berners-Lee, T. (Haziran 1999). "Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1" (İngilizce): RFC2616. doi:10.17487/rfc2616. 9 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. a b Fielding, R.; Reschke, J., (Ed.) (Haziran 2014). "Hypertext Transfer Protocol (HTTP/1.1): Authentication" (İngilizce): RFC7235. doi:10.17487/rfc7235. 7 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. "Apache Week. HTTP/1.1". www.apacheweek.com. 14 Mart 2006 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. Berners-Lee, T.; Fielding, R.; Frystyk, H. (Mayıs 1996). "Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.0" (İngilizce): RFC1945. doi:10.17487/rfc1945. 8 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. a b Fielding, Roy; Reschke, Julian. "Hypertext Transfer Protocol (HTTP/1.1): Message Syntax and Routing". tools.ietf.org (İngilizce). 14 Temmuz 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. Fielding, Roy; Reschke, Julian. "Hypertext Transfer Protocol (HTTP/1.1): Semantics and Content". tools.ietf.org (İngilizce). 14 Temmuz 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "URIs, Addressability, and the use of HTTP GET and POST". www.w3.org. 17 Mayıs 2003 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. Khare, R.; Lawrence, S. (Mayıs 2000). "Upgrading to TLS Within HTTP/1.1" (İngilizce): RFC2817. doi:10.17487/rfc2817. 8 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. "HTTP proxy default configurations allow arbitrary TCP connections". www.kb.cert.org. 15 Haziran 2002 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. Dusseault, L.; Snell, J. (Mart 2010). "PATCH Method for HTTP" (İngilizce): RFC5789. doi:10.17487/rfc5789. 8 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. a b Ediger, Brad. (2008). Advanced Rails. Farnham: O'Reilly. ISBN 978-0-596-51972-8. OCLC 213482728. Cantrell, Christian (1 Haziran 2005). "What Have We Learned From the Google Web Accelerator?". Adobe. 19 Ağustos 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Ağustos 2020. "Cross Site Tracing Software Attack | OWASP Foundation". owasp.org (İngilizce). 28 Nisan 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "HTTP durum kodları". 2 Eki 2020. 27 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Mart 2023. Savaş (22 Ocak 2022). "IdeaSoft E-ticaret Paketleri ve E-ticaret Sitesi Yazılımları". IdeaSoft. 27 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Mart 2023. "HTTP Durum Kodları Rehberi". zeo.org. 27 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Mart 2023. Canavan, John E. (2001). Fundamentals of network security. Boston: Artech House. ISBN 1-58053-176-8. OCLC 45172884. "Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting". code.google.com. 1 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "4527 - chromium - An open-source project to help move the web forward. - Monorail". bugs.chromium.org. 8 Temmuz 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "276813 - [RFE] Support RFC 2817 / TLS Upgrade for HTTP 1.1". bugzilla.mozilla.org (İngilizce). 14 Mart 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. Franks, John; Luotonen, Ari. "Byte Range Retrieval Extension to HTTP". tools.ietf.org (İngilizce). 30 Kasım 2010 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ağustos 2020. "HTTP benzer protokoller". 19 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Mart 2023. gtdWeb tarayıcılarıGeliştirilmesi devam eden tarayıcılarBlink temelliAvast · Beaker · Blisk · Brave · Chrome · Chromium · Coc Coc · Dragon · Edge · Epic · Falkon · Maxthon · Opera · Otter · Puffin · SalamWeb · Samsung Internet · Silk · Sleipnir · Sputnik · SRWare · Torch · UC · Vivaldi · Whale · Yandex Gecko-temelliFirefox · Conkeror · GNU IceCat · IceDragon · K-Meleon · PirateBrowser · SeaMonkey · TenFourFox · Tor · WaterfoxWebKit-temelliDolphin · Dooble · GNOME Web · iCab · Konqueror · Midori · Safari · surfDiğer-temelli360 · Avant · Basilisk · Cake Browser · CM Browser · eww · Flow · Internet Explorer · Links · Lunascape · Lynx · NetFront · NetSurf · Pale Moon · QQ browser · qutebrowser · SlimBrowser · w3mGecko-temelli geliştirilmesi durdurulmuş.Beonex Communicator · Camino · Classilla · Galeon · Ghostzilla · Kazehakase · Kylo · IBM Lotus · MicroB · Minimo · Mozilla suite · Pogo · Strata · Swiftfox · Swiftweasel · Timberwolf · xBTrident-temelli geliştirilmesi durdurulmuş.AOL · Deepnet · GreenBrowser · MediaBrowser · MenuBox · NeoPlanet · NetCaptor · SpaceTime · UltraBrowser · WebbIE · ZACWebKit-temelli geliştirilmesi durdurulmuş.Arora · BOLT · Opera Coast · Flock · Fluid · Iris · Mercury · OmniWeb · Origyn · QtWeb · Rekonq · Rockmelt · Shiira · Steel · Browser for Symbian · Uzbl · WebPositive · xombreroDiğerabaco · Amaya · Arachne · Arena · Blazer · Charon · Deepfish · Dillo · ELinks · Gazelle · HotJava · IBM Home Page Reader · IBM WebExplorer · IBrowse · KidZui · Line Mode · Mosaic · MSN TV · NetPositive · Netscape · Skweezer · Skyfire · Teashark · ThunderHawk · Vision · WinWAP · WorldWideWebÖzelliklerReklam engelleme · Favicon · Özel tarama · Tarayıcı Senkronizasyonu · Tarayıcı eklentisi · Yer imleriWeb standartlarıHTML · CSS · Document Object Model · JavaScriptProtokollerHTTP · OCSP · WebRTC · WebSocketOtorite kontrolü BNF: cb12556450f (data) GND: 4479982-2 LCCN: sh97000529 NLI: 987007549387405171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=HTTP&oldid=32359835" sayfasından alınmıştır |
Bu madde, Vikipedi biçem el kitabına uygun değildir. Maddeyi, Vikipedi standartlarına uygun biçimde düzenleyerek Vikipedi'ye katkıda bulunabilirsiniz. Gerekli düzenleme yapılmadan bu şablon kaldırılmamalıdır. (Şubat 2014) Internet değişim noktası (Internet Exchange Point – IXP 11 Nisan 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.), farklı İnternet servis sağlayıcılarının (Internet Service Provider – ISP 3 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.), karşılıklı denklik anlaşmalarına göre, kendi ağları arasında İnternet trafiği değişimini ücretsiz olarak gerçekleştirmelerini sağlayan fiziksel bir altyapıdır. IXP’ler ISP 3 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.’lerin upstream 19 Nisan 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. transit sağlayıcıları aracığılıyla teslim etmesi gereken trafik miktarını düşürür, dolayısıyla servislerinin Her Bit için Ortalama Teslim Maliyeti (Average Per-Bit Delivery Cost 30 Ekim 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.) de azalır. Ayrıca, IXP üzerinden keşfedilen yolların artan sayısı yönlendirme (routing) verimini arttırır, hata toleransını gelişmesini sağlar. LINX 27 Haziran 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ana binası Bir IXP’nin başlıca amacı bilgisayar ağlarının bir ya da daha fazla üçüncü parti ağları kullanmadan santral aracılığı ile birbirleriyle iletişim kurmasını sağlamaktır.Ağların birbirleriyle direkt iletişiminin çok çeşitli avantajları vardır; ama bu noktada başlıca nedenler maliyet, gecikme ve bant genişliğidir. Mesela, ISP 3 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.’nin upstream 19 Nisan 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. sağlayıcısına doğru gerçekleşen trafiğin ücretlendirilmesi yapılırken, bir santral üzerinden direkt bağlantı olarak gerçekleştirilen trafik geçişi herhangi bir topluluk tarafından ücretlendirilmez. Ağlar arasında gerçekleştirilen direkt bağlantı, ki çoğu zaman bu her iki ağ aynı şehirde olmaktadır, veriye erişim için diğer şehirlere, ki muhtemelen farklı kıtalarda, bir ağdan diğer ağa iletimi için gezinme ihtiyacını ortadan kaldırıyor, bu yüzden de gecikmenin düşmesi söz konusu. Üçüncü avantaj olarak hız ise yetersiz şekilde gelişmiş uzun-mesafe bağlantılarına sahip alanlarda en çok fark edilen özelliktir. Bu bölgedeki ISP 3 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.’ler, Kuzey Amerika, Avrupa ya da Japonya’daki ISP 3 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.’lere göre veri transferi için 10 ya da 100 kat arasında değişen oranlarda daha fazla ödemek zorunda kalabiliyor. Bu yüzden, bu tür ISP 3 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.’ler İnternetin geri kalanına tipik olarak daha yavaş, daha limitli erişimlere sahiptir. Buna rağmen, yerel bir IXP’ye olan bağlantı, onlara yakın komşu ISP 3 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.’lerin müşterileri arasında limitsiz ve masrafsız veri transfer etme imkânı sağlayabilir. Klasik bir IXP, her bir ISP 3 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.’nin bağlantısına ortak olduğu bir ya da daha fazla ağ anahtarından oluşur. Anahtarların varlığından önce IXP’ler FOIRL 13 Eylül 2006 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. hub’ları ya da FDDI 23 Nisan 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ring’lerinden başlayarak daha sonra 1993 ve 1994’te kullanılabilir olmalarıyla birlikte Ethernet ve FDDI anahtarlarına geçiş yaparak bu arabirimlerden yararlandılar. ATM anahtarları 1990’ların sonuna doğru kısa bir süreliğine birkaç IXP’lerde kullanılmışlardı, en yoğun durumlarında pazarın yaklaşık olarak %4’ünü yönetiyorlardı ve Stockholm IXP’si NetNod 31 Ocak 2013 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. tarafından SRP/DPT (FDDI ile SONET 6 Şubat 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.’in başarısız birleşimi) kullanmak amacıyla gerçekleştirilmiş verimsiz bir girişim vardı; ama galip gelen, var olan tüm İnternet santral yapısının %95’inden fazlasını yöneten Ethernet oldu. Tüm Ethernet portlarının hızları küçük boyutlu gelişen ülke IXP’lerinin 10 Mbit/s sinden; Seul, New York, Londra, Frankfurt, Amsterdam ve Palo Alto gibi büyük merkezlerin birleşik 10 Gbit/s sine kadar genişleyen bir yelpazede modern IXP’lerde yerini alacaktır. Eğer bir IXP herhangi bir işletim maliyeti yaratırsa, bu genellikle santralin ortakları arasında paylaşılır. Daha pahalı santrallerde katılımcılar aylık ya da yıllık ücret öderler. Bu ücret, kullandıkları port ya da portların hızları ile ya da daha az yaygın olmakla birlikte santral üzerinden geçirdikleri trafiğin miktarı ile belirlenir. Trafiğin miktarına dayalı ücretler tercih edilmemektedir; çünkü bunlar santralin gelişmesine olan teşvike engel teşkil etmektedirler. Bazı santraller anahtar portları ve yeni ortakların talep ettiği herhangi bir ortam adaptörünün (GBIC 9 Temmuz 2012 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. s, SFP 23 Temmuz 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. s, XFP 1 Ağustos 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. s, XENPAK 6 Ekim 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. s vb.) maliyetini dengelemek ve servis vermesi için verilen yapılandırma hizmeti için ayrıca kurulum ücretine de sahiptir. IXP Üzerindeki Trafiğin Değişimi[değiştir | kaynağı değiştir] IXP'ye olan bağlantının kendisi değişim yapılacak herhangi bir trafiğe neden olmaz. Bu, paylaşılan bir ortam üzerindeki fiziksel varlıktan başka bir şey değildir. Bir IXP üzerindeki iki katılımcı arasında Internet trafik akışına sahip olmak için aralarında BGP 28 Mart 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. paylaşımını başlatmalı ve paylaşım ilişkisi üzerindeki hattı anons etmek için seçmelidir. Bu hatlar kendi adreslerine olabildiği gibi muhtemelen diğer mekanizmalarla birbirine bağlanan ISP 3 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.’lerin adreslerine olan hatlar da olabilir. Paylaşımda olan diğer grup kabul ettiği bu hatlar için yönlendirme (routing) filtrelemesi gerçekleştirebilir ve buna bağlı olarak trafiği yönlendirebilir. Ya da bu yolları reddebilir ve bu adrese ulaşmak için diğer yolları kullanır. Birçok durumda, bir ISP 3 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. diğer ISP 3 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.’ye hem direkt linke sahip olacaktır hem de, genellikle reddedilen, IXP üzerinden diğer ISP 3 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.’ye giden bir hat kabul edecektir. Eğer direkt link hata oluşturursa trafik daha sonra IXP üzerinde akmaya başlar. Bu durumda IXP bir çeşit destekleme linki olarak davranır. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Belirli Internet Değişim Noktaları (IXP) Listesi 1 Mart 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Yoğunluğuna Göre Internet Değişim Noktaları (IXP) 16 Aralık 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İnternet_değişim_noktası&oldid=29327791" sayfasından alınmıştır |
İnternet iletişim kuralları dizisi OSI modeli Katman İletişim kuralları 7. Uygulama katmanı HTTP, DNS, SMTP, FTP, TFTP, UUCP, NNTP, SSL, SSH, IRC, SNMP, SIP, RTP, Telnet, ... 6. Sunum katmanı ISO 8822, ISO 8823, ISO 8824, ITU-T T.73, ITU-T X.409, ... 5. Oturum katmanı NFS, SMB, ISO 8326, ISO 8327, ITU-T T.6299, ... 4. Ulaşım katmanı TCP, UDP, SCTP, DCCP, ... 3. Ağ katmanı IP, IPv4, IPv6, ICMP, ARP, İnternet Grup Yönetim Protokolü, IPX,... 2. Veri bağlantısı katmanı Ethernet, HDLC, Wi-Fi, Token ring, FDDI, PPP, L2TP... 1. Donanım katmanı ISDN, RS-232, EIA-422, RS-449, EIA-485, ... İnternet protokol takımı (İngilizce: en:Internet Protocol Suite), bilgisayarlar ve ağ cihazları arasında iletişimi sağlamak amacıyla standart olarak kabul edilmiş kurallar dizisidir. Bu kurallar dizisi temel olarak verinin ağ üzerinden ne şekilde paketleneceğini ve iletilen veride hata olup olmadığının nasıl denetleneceğini belirlemektedir. Ağ kavramının ortaya çıkmasından günümüze kadar geçen sürede farklı amaçlar için birçok protokol geliştirilmiştir. Bu protokoller ilk zamanlar belli bir standarda uygun olarak geliştirilmemiş, genelde bilgisayar donanımlarına bağlı olacak şekilde tasarlanmışlardır. Bu dönemde ağ yapıları donanım üreticileri tarafından kendilerine has bir biçimde geliştirilmekteydi. Bu yapılara örnek olarak IBM'in SNA[1] [2] ve DEC'in DECnet[3] [4] ağları verilebilir. Farklı markalara ait donanımlara özel tanımlanan bu tür protokollerden dolayı farklı donanımlar arası iletişimde bir ortak nokta bulunamamıştır. Bu durum, ağlar arası yazılımların geliştirilmesinde sorun oluşturmuştur. Ortaya çıkan bu sorunun çözümüne yönelik 1984 yılında ISO (International Organization for Standardization - Uluslararası Standartlık Örgütü) tarafından, donanım ve ağ altyapısından bağımsız olarak geliştirilmiş OSI (Open Systems Interconnection) başvuru modeli ortaya konmuştur.[5] [6] İnternet iletişim kuralları, internet ve benzeri bilgisayar ağları üzerinde kullanılan iletişim kuralları ve bilgisayar ağ modeli ve kümesidir. Genel olarak TCP/IP olarak bilinir çünkü bunlar; İletim Kontrol Protokolü (TCP) ve Internet Protokolü (IP) olarak bu standartta tanımlanmış internet iletişim kurallarıdır. Bunun yanında bunlar, Amerika Birleşik Devletleri Savunma Bakanlığı’nın bir alt kolu olan DARPA’nın finanse ettiği ağ bağlantısının geliştirilmesi nedeniyle orijinal olarak DoD olarak bilinen internet modeli olarak da tanımlanır.[7] TCP/IP modeli ve ilgili iletişim kuralları Internet Engineering Task Force (IETF) tarafından yapılmaktadır. Tarihçe[değiştir | kaynağı değiştir] Önceki Araştırmalar[değiştir | kaynağı değiştir] İnternet protokol takımı 1960'ların sonunda İleri Araştırma Projeleri Savunma Ajansı (Defense Advanced Research Projects Agency - DARPA) tarafından yapılan araştırma ve geliştirme sonucu ortaya çıkmıştır.[8] 1969 yılında öncü olarak başlatılan ARPANET sonrasında DARPA diğer veri iletim teknolojileri ile ilgili bir dizi çalışma başlattı. Uydu paket ağları (satellite packet networks) ve karasal radyo paket ağları (radio packet networks) üzerine çalışan ve bu iki farklı ağ arasında iletişim kurabilmenin değerininin farkına varmış olan Robert E. Kahn 1972 yılında DARPA Bilgi İşleme Tekik Ofisi’ne katıldı. 1973 baharında, mevcut ARPANET Ağı Kontrol Programı (NCP) protokolünün geliştiricisi olan Vint Cerf, yeni nesil ARPANET protokolleri tasarımı amacıyla, açık mimari arabağlantı modelleri üzerinde çalışmak için Robert E. Kahn ile birlikte çalışmaya başladı.[9] [10] 1973 yazında Kahn ve Cerf ağlar arası iletişim protokollerinde yeni temel bir formül geliştirdiler. Bu yeni formülde iletişimin güvenilirliğinin (reliability) sorumluluğu ARPANET'tekinin aksine olarak, ağa değil de uçlara (host) veriliyordu. Cerf, CYCLADES ağının tasarımcıları olan Hubert Zimmermann ve Louis Pouzin'i bu yeni tasarımlarına yapmış oldukları katkılardan dolayı takdir etmiştir. Kahn ve Cerf'in yapmış oldukları bu tasarım Transmission Control Protocol adıyla kodlanmış ve 1974 yılında yayınlanmıştır.[11] Bu ağın tasarımının temelinde şu kabul vardı: Ağ, sadece uçlar (node) arasındaki trafiğin verimli bir şekilde iletilmesi ve yönlendirilmesini sağlamaktan sorumluydu. Bunun haricindeki diğer tüm bilgiler uçlarda (node) bulunacaktı. Bu tasarım "uçtan uca prensibi (end-to-end principle)" olarak bilinir. Bu tasarım ile ARPANET'e herhangi bir ağın bağlanması mümkün olabilecekti. ARPANET'e bağlanacak olan bir ağın, sadece kendisine has özelliklerinin bulunması bile ARPANET'e bağlanabilmesine engel olmayacaktı. Böylece Kahn'ın en başta karşılaşmış olduğu problem de çözülmüş oluyordu. Cerf ve Kahn'ın nihai ürünü olan TCP/IP böylece adeta "iki teneke kutu ve bir ip" ile çalışabilecek duruma gelmişti. Yıllar sonra -şaka yollu gibi gözükse de- "IP üzerinden güvercin haberleşmesi" kavramının protokol tanımlamaları D. Waitzman tarafından yapılmış ve RFC 144927 Nisan 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. adıyla 1 Nisan 1990 yılında resmî olarak yayınlanmıştır. Tanımlama[değiştir | kaynağı değiştir] Vint Cerf'in Stanford'daki ağ araştırma grubu, 1973’ten 1974’e kadar TCP’in ilk tanımlamarının yapılması üzerine çalıştı.[12] TCP'nin bu ilk tanımlamaları, o tarihlerde yaygın olarak kullanılan ve Xerox PARC tarafından geliştirilmiş olan PARC Universal Suite ağ çalışmalarından teknik olarak önemli ölçüde etkilenmiştir. DARPA, sonrasında TCP'nin, farklı donanımlar üzerinde çalışabilecek sürümlerinin geliştirilmesi amacıyla; BBN, Stanford Üniversitesi ve University College London ile anlaştı. Bu çalışmalar sonrasında dört adet TCP versiyonu üretilmiştir: TCP v1, TCP v2, TCP v3 ve IP v3 ve TCP/IP v4. Son versiyon bugün hala kullanılmaktadır. 1975 yılında, Stanford Üniversitesi ve University College London tarafından iki ağdan oluşan bir TCP/IP haberleşme testi gerçekleştirilmiştir. 1977 yılının Kasım ayında ise; ABD, Birleşik Krallık ve Norveç'teki birimler arasında üç ağdan oluşan bir TCP/IP haberleşme testi yapılmıştır. 1978 ve 1983 yılları arasında birçok araştırma merkezinde bazı farklı TCP/IP prototipleri de geliştirilmiştir. ARPANET’in TCP/IP’ye geçişi; 1 Ocak 1983 tarihinde, bir bayrak gününde tamamlanmıştır. Bu tarihten sonra ARPANET'te yeni protokoller kalıcı bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır.[13] Yaygınlaşma[değiştir | kaynağı değiştir] 1982 yılının Mart ayında ABD Savunma Bakanlığı, TCP/IP‘yi tüm askerî bilgisayar ağları için standart olarak kabul ettiğini açıkladı.[14] 1985 yılında, Dan Lynch Internet Danışma Kurulu (sonraki ismiyle Internet Mimarisi Kurulu), bilişim sektöründe TCP/IP'yi teşvik etmek ve ticari kullanımını artırmak amacıyla, 250 üretici firma temsilcisinin katıldığı, üç günlük bir atölye çalışması düzenledi. TCP/IP'nin yaygın bir şekilde kullanılması üzerine 1985 yılında düzenlenen ilk Interop konferansı, bilgisayar ağlarında birlikte çalışabilme üzerinde yoğunlaştı. Dan Lynch 1988 yılında, ürünlerinde TCP/IP'yi destekleyen üreticilerle, San Jose (ABD) şehrinde ilk ticari Interop konferansını düzenledi. TCP/IP'nin nasıl çalıştığını ya da hangi şartlarda çalışamadığını görmek amacıyla, bu organizasyona 50 firma ve 5,000 ağ uzmanı katıldı.[15][16] SNA, XNS ve DECNET gibi kendilerine özel iletişim protokollerine sahip olmalarına rağmen; IBM, AT&T ve Digital Equipment Corporation gibi başlıca büyük firmalar, ürünlerinde TCP/IP'yi kullanmaya başladılar. 1984’ten sonra IBM’de Barry Appelman’ın grubu TCP/IP’yi geliştirdi. (Appelman sonra tüm kalkınma çabalarının başkanı olmak için AOL’a taşındı.) Bunlar çalışmalarına devam ederek MVS, VM ve OS / 2 dahil olmak üzere çeşitli IBM sistemlerinin, TCP / IP ürünlerinin akışı elde etmek için bir bağ kurdular. Aynı zamanda, FTP Yazılım ve Wollongong Grup gibi birkaç küçük şirket, DOS ve MS Windows için TCP / IP kümeleri sunmaya başladı. İlk VM / CMS TCP / IP kümesiWisconsin Üniversitesi'nden geldi. O zamanlarda bu TCP/IP yığınlarının çoğu, birkaç yetenekli programcı tarafından yazılmıştır. Örneğin, FTP Yazılımcısı olan John Romkey MIT PC / IP paketinin yazarıdır. John Romkey’nin PC / IP uygulaması ilk IBM PC TCP / IP yığını olmuştur. Jay Elinsky ve IBM Araştırmacısı Oleg Vishnepolsky TCP / IP VM / CMS ve sırasıyla OS / 2 için kümeler yazmıştır. TCP / IP yayılması, AT & T’nin kamusal alana UNIX için geliştirilen bir TCP / IP kodunu yerleştirmek için anlaştığı zaman olan haziran 1989 yılında daha da hızlandı. IBM dahil olmak üzere çeşitli sunucular, bu kodu kendi TCP / IP kümelerinin içerisine dahil etti. Birçok şirket Microsoft Windows 95 yerli TCP / IP kümesi yayınlayana kadar Windows için TCP / IP kümelerini sattı. Bu süreç internetin evrimine kadar biraz geç kalsa da diğer internet iletişim kurallarının yok olduğdu gibi TCP/IP’nin sunuculuğuna eklenmiştir. Bu protokoller aynı zamanda IBM System's Ağ Mimarisi (SNA), Açık Sistem Arabağlantı (OSI), Microsoft'un yerli NetBIOS ve Xerox Ağ Sistemleri’ni de içermektedir.(XNS) Temel Mimari Prensipler / Key Architectural Principles[değiştir | kaynağı değiştir] İlk mimari belge olan RFC 1122, katman üzerinde mimari ilkeleri vurgular. End to End Principle; Bu prensip zamanla gelişmiştir. Orijinal açıklaması durumun devamlılığını sağlamak ve köşelerde bulunan bilginin bir uçtan bir uca transferi sağlamak, buna ek olarak internetin kenarlara hızını ve basitliğini etkilemeyecek bir şekilde bağlı olduğunu kabul etmektir. Dünya’nın bu prensipte güvenlik duvarları, ağ adresi çevirmenleri, web içeriği önbelleklerini ve benzeri zorunlu değişikliklerden dolayı ihtiyacı vardır. Dayanıklılık Prensibi; “Genel anlamda bir uygulama göndericisine göre korunumlu ve alıcı tarafından özgür olmak zorundadır. Yani iyi biçimlenmiş datagram göndermek için dikkatli olmak gerekir, ama aynı zamanda yorumlayabileceği herhangi bir datagram kabul etmelidir. (teknik hatalardan dolayı açıklaması hala net değildir.) Ilkenin ikinci kısmı diğerleri kadar önemlidir: Diğer bilgisayarlar üzerindeki yazılım akılsızca yasal ama karanlık protokol özelliklerini istismar edebilecek eksiklikleri içerebilir.” Soyutlama Katmanları / Abstraction Layers[değiştir | kaynağı değiştir] İnternet protokol takımı protokolleri ve hizmetlerin soyutlama sağlamak için kapsülleme kullanır. Encapsulation genellikle genel işlevsellik katmanlarına, protokol paketinin bölümü ile uyumludur. Genel olarak, bir uygulama (modelin en üst düzeyi) her seviyede daha fazla kapsülleme olmak, katmanlar aşağı veri göndermek için bir protokol kümesi kullanır. Protokol paketinin katmanları, alt kısımdaki katmanların veri transferine yakın olmasına rağmen, kullanıcı uygulamasına mantıksal olarak yakındır. Katmanları hizmeti sağlayan veya tüketen olarak görmek soyutlama yöntemi üzerinde bit iletilmesi ve ayrıntıları üst katman protokolleri ile izole etmektir. Örneğin Ethener ve çarpışma algılaması, alt tabakaların her ayrıntılarını ve her uygulama ve protokol bilmek zorunda olmasından kaçınmasıdır. Katmanlar, çeşitli mimari belgeler incelendiğinde bile -ISO 7498, Açık Sistemler Bağlantısı (OSI) modu gibi tek mimari model var- OSI modelinin daha az veya daha az katı olarak tanımlanan katmanları ve bu nedenle dünya protokolleri için daha kolay bir uyum sağlar. Sık başvurulan başka bir belge ise, RFC 1958, tabakalar yığınını içermemesidir. Tabakaların vurgu eksikliği IETF ve OSI yaklaşımlar arasındaki önemli bir farkdır. Sadece bu üst tabakalar, genel olarak iletişim tabakasının varlığını ifade eder; Aslında bu belge 1996 yılının anlık mimarisi olarak düşünülmüştü. “İnternet ve mimarisi oldukça görkemli bir plandan ve daha mütevazı başlangıçtan evrimsel biçimde büyüdü. Evrim bu sürecin teknolojisinin başarısı için ana nedenlerinden biri iken yine de internet mimarisinin mevcut ilkelerin bir anlık kaydetmek için yararlı olacaktır.” RFC 1122, Sunucu Gereksinimleri başlıklı, katmanlara atıfta olacak şekilde paragraflarda yapılandırılmıştır, ancak belge vurgulayan katmanlardan ziyade diğer pek çok mimari ilkelere hitap eder. Bahsi geçen RFC 1122 aşağıdaki gibi gevşek, katmanların sayılarını değil, isimlerini, dört katmanlı bir model olarak tanımlar: Uygulama katmanı uygulamaları kullanıcı verilerini oluşturmak ve başka diğer uygulamalar veya aynı ana bilgisayara bu verileri ileten bir katmandır. Uygulamalar veya işlemler, temel, alt tabakalar tarafından sağlanan hizmetlerin özellikle diğer işlemlere güvenilir veya güvenilmez komutları sağlayan taşıma katmanının kullanımını gerçekleştirir. Iletişim ortakları, istemci-sunucu modeli ve peer-to-peer network olarak, uygulama mimarisi ile karakterize edilebilir. Bu tür SMTP, FTP, SSH, HTTP gibi tüm yüksek seviyeli protokoller, faaliyet gösterdikleri tabakadır. Süreçler esas hizmeti temsil eden portlar üzerinden ele alınmaktadır. Taşıma Katmanı ya aynı ya da farklı bilgisayarlar ve yerel ağ veya yönlendirici bulunan uzak ağlar ya da üzerinde host-to-host iletişimi gerçekleştirir Bu katman uygulamaların iletişim ihtiyaçları için bir kanal sağlar. UDP güvenilmez bir datagram hizmeti veren, basit bir temel taşıma katmanı protokolüdür. İletim Kontrol Protokolü akış kontrolü, bağlantı kurulması ve verilerin güvenilir biçimde iletilmesini sağlar. Internet katmanı’nın ağ sınırları boyunca datagramları alışverişi görevi vardır. Bu temel ağ bağlantılarının gerçek topolojisini (düzenini) gizleyen bir üniforma ağ arabirimi sağlar. Bu nedenle, aynı zamanda internetworking'i kuran tabaka olarak adlandırılır. Aslında gerçekten de interneti kurar ve tanımlar. Bu katman, TCP / IP protokol takımı için kullanılan adresleme ve yönlendirme yapıları tanımlar. Bu kapsamda, öncelikli olan protokol IP adreslerini tanımlayan Internet Protokolü vardır. Bu protokolün amacı verileri final bağlantısına yönlendiren bir ağa sahip olan bir sonraki IP dağıtıcısına ulaştırmaktır. Link katmanı iletişimin yerel ağ ağlantısı kapsamında ana yönlendiricilerin müdahale olmadığı ağ yöntemlerini tanımlar. Bu katman, yerel ağ topolojisini tanımlamak için kullanılan protokol ve sonraki komşu hosts internet tabakası datagramlarının iletimini gerçekleştirmek için gerekli arabirimler içerir. İnternet İletişim kuralı ve katmanlı iletişim kuralları tasarımı OSI modeli kurulmadan önce kullanımdaydı. Bu süreçten beri TCP / IP modeli kitap ve dersliklerde, sonuç olarak karışıklık ile sonuçlanan OSI modeli ile karşılaştırılmıştır. Çünkü iki model de sıkı katman göreceli önemi de dahil olmak üzere farklı varsayımları ve amaçları kullanmaktaydı. Bu soyutlama aynı zamanda alt tabakaların sağlayamadığı fakat üst katmanların sağladığı hizmetin sağlanmasına olanak tanır. Orijinal OSI modeli bağlantısız hizmetleri (OSI RM CL) kapsayacak şekilde genişletilmişken, IP güvenilir olarak tasarlanmamış fakat yine de en iyi veri teslimi için çaba gösteren bir protokoldür. Bu, tüm ulaşım katmanı uygulamalarının güvenirlik sağlayıp sağlayamayacağı yahut nasıl sağlayacağı konusunda seçim yapılması gerektiğini belirtir. UDP, sağlama yoluyla veri bütünlüğünü sağlar, ancak teslimini garanti etmez; bunun yanında TCP, alıcı paket alımını kabul edene kadar retransmitting üzerinde veri bütünlüğü ve dağıtım garantisini sağlar. Bu model OSI modeli ve ilgili belgelerin formalizminden yoksundur ancak IETF bir model kullanmaz ve David D.Clark’ın bir yorumunda özetlediği gibi bunu bir sınırlama olarak da algılamaz” Bizler; kralları, başkanları ve oylamayı reddediyoruz. İnandığımız şey kabaca uzlaşma ve kod çalıştırmadır.” OSI modeline göre yapılan bu modelin eleştirisi, bu modele göre ISO’nun sonraki geliştirmelerini hesaba katmamıştır. Adresleme sistemlerinin kendi multiaccess bağlantıları için (örneğin Ethernet) bir adres eşleme protokolü gereklidir. Bu protokoller IP’nin altında, ancak mevcut bağlantı sistemi üzerinde olarak kabul edilebilir. IETF teminolojiyi kullanmaz iken, bu durum ağ katmanı (IONL) iç organizasyonu olan OSI modeli bir uzantısına göre bir alt ağ bağımlı yakınsama kolaylığıdır. ICMP & IGMP IP üstünde çalışır ancak UDP veya TCP gibi veri transferi gerçekleştirmez. Yine de, bu işlevselliği kendi Yönetim Çerçevesinde (OSIRM MF)[, OSI modeli katman yönetimi uzantıları olarak var eder. SSL/TLS Kütüphanesi ise yukarıda belirtilen ve TCP kullanan taşıyıcı katmanlarını aşağıda belirtilen uygulama protokolleri kapsamında kullanır. Yine, OSI mimarisine uymak için, bu protokollerin tasarımlarının parçalarının hiçbir amacı yoktur. Bağlantıya karşı kara kutuya benzer bir davranış sergilenir. IETF açık bir şekilde, OSI modeline nazaran daha az akademik fakat pratik bir alternatif olan iletim sistemlerini tartışmak niyetinde değildir. Katmanlar / Layers[değiştir | kaynağı değiştir] TCP/IP modelinde, yollanan veriler her katmanda sarmallanır (encapsulation) ve bir alt katmana yollanır. Alıcı tarafında bu veriler teker teker açılıp (decapsulation) bir üst katmana gönderilir. Bu yöntemfarklı marka ve modellerdeki cihazların birlikte çalışmasını sağlar. Örneğin bir bilgisayarın ağ bağlantısınde Ethernet yerine Wi-fi kullanılması o bilgisayarın üzerinde başka bir web tarayıcı kullanılmasını gerektirmez. OSI modelinde yedi ve TCP/IP modelinde ise dört katman bulunmaktadır.[17] TCP/IP modelindeki katmanlar aşağıda verilmiştir: Uygulama: Bu katmanda veriyi göndermek isteyen uygulama ve kullandığı dosya formatı bulunur. Örneğin "HTTP üzerinden HTML formatında yazılmış Wikipedia ana sayfası". OSI modelindeki gibi ağa erişmek için gerekli uygulama protokollerini içerir. OSI modelindeki uygulama katmanından farkı sunum ve oturum katmanlarının uygulama katmanı içerisinde yer almasıdır. SMTP ve FTP protokolleri bu katmanda bulunur. Taşıma: Bu katmanda verinin ne şekilde gönderildiği gösterilir. Servis kalitesi (the quality of service), güvenli (reliable) veri aktarımı, veri akış kontrolü (flow control), hata kontrolü (error control) gibi işlemlerin yapıldığı katmandır. TCP veya UDP gibi protokoller bu katmandadır. TCP, bağlantı tabanlı (connection oriented) ve güvenilir (reliable) iletişim sağlayan bir protokoldür. Bağlantı tabanlı olması kaynak ve hedef arasında mantıksal bağlantı kurulması anlamına gelmektedir. Bu da iki bilgisayarın veri alışverişinde bulunmadan önce anlaşması demektir. Güvenilir olması; kurulan bağlantı üzerinden gönderilen verinin gönderildiği şekilde, veri kaybı olmadan ve sıralı biçimde iletimini garanti eder. UDP bağlantısız (connectionless) ve güvenilir olmayan bir iletişim sağlar. UDP'de ek bağlantı kontrolleri olmadığından dolayı UDP başlığı (header) TCP'nin başlığına göre daha kısadır. Bu nedenle UDP, TCP' ye göre daha hızlıdır. İnternet: Bazen IP katmanı olarak da anılan bu katman, IP adreslerinin veriye eklendiği ve yönlendirmenin yapıldığı katmandır. Paketin hedefe en iyi yoldan gönderilmesi de bu katmanın sorumluluğudur. Bu katmandaki uygulamalar IP veya IPv6 gibi iletişim protokolleri olabileceği gibi ICMP veya IGMP gibi durum bildirme ve katmanlar arası bağ protokolleri de olabilir. Veri Bağlantı: Bu katmanda Ethernet, Wi-fi, token ring, ATM gibi protokoller bulunur. Uygulama Katmanı / Application Layer[değiştir | kaynağı değiştir] Uygulama Katmanı, bünyesinde ağ yönlendirici protokolleri ve sunucu düzenleme protokolleri gibi basit ağ destekli servisleri içeren fakat düşük seviyedeki katmanlar tarafından kurulan ağ bağlantıları üzerindeki uygulama verilerinin değişimini yahut kullanıcılara servis sağlayan protokoller içerir. Uygulama katmanı protokolleri örnekleri Hypertext Transfer Protocol [Köprü Metni Aktarım Protokolü] (HTTP), the File Transfer Protocol [Dosya Transferi Protokolü] (FTP), the Simple Mail Transfer Protocol [Basit Mail Transfer Protokolü] (SMTP) ve the Dynamic Host Configuration Protocol [Aktif Sunucu Düzenleme Protokolü] (DHCP)’dür. Veri, protokol birimler halinde kapsüllü bir biçimde uygulama katmanı protokollerine göre taşıma katmanı yani gerçek veri transferi gerçekleştirilmesi için alt katman protokolleri halinde kodlanmıştır. IP modeli biçimlendirme ve veri sunma özelliklerini dikkate almaz ve OSI modeli (Sunum ve oturum katmanları) gibi uygulama ve ulaşım katmanları arasında ilave katmanları tanımlamaz. Bu tür işlevler ise kütüphane bölümleri ve uygulama programları arayüzleridir. Uygulama Katmanı protokolleri taşıyıcı katmana veya daha altındaki katmanlara, taşıyıcı katmanların özelliklerinden olan çıkmaz IP adresleri ve port numaraları gibi uygulamalara rağmen iletişim kurmaya yarayan ağ bağlatıları sağlayan siyah kutulara davrandığı gibi davranır. Uygulama katman protokolleri genel olarak sunucu server uygulamaları ile bağdaştırılır ve Internet Assigned Numbers Authority (IANA) tarafından rezerve edilmiş iyi bilinen port numaraları gibi servis görür. Örneğin; the HyperText Transfer Protokolü 80 numaralı portu ve Telnet ise 23 numaralı portu kullanır. Bir servise bağlanan istemciler ise genellikle bağlantı noktası numaralarının rastgele veya uygulama yapılandırılmış belirli bir mesafeden işlem süresince atanan kısa ömürlü bağlantı noktalarını kullanır. Taşıma katmanı ve alt düzey katmanları uygulama katmanı protokolleri özellikleri ile ilgisizdir. Yönlendiriciler ve anahtarlar genellikle kapsüllü trafiği incelemek yerine sadece bir kanal sağlarlar. Yine de, bazı güvenlik duvarı ve bant genişliği daraltma uygulamaları, uygulama verilerini yorumlamak zorundadır. Bunun bir örneği Kaynak Rezervasyon Protokolüdür (RSVP). Bu uygulama yükü, ayrıca ağ adresi çeviricisi (NAT) geçişi için bazen gereklidir. TCP/IP modelindeki uygulama katmanı, Open System Interconnection (OSI) modelinin beşinci (oturum), altıncı (sunum), ve yedinci (uygulama) katmanlarını kapsamaktadır. Ayrıca, TCP/IP referans modeli kullanıcı protokolleri ve destek protokolleri arasında çeşitlere ayrılır. Destek protokolleri sisteme servis sağlar. Kullanıcı protokolleri ise kullanıcı uygulamaları için kullanılır. Örneğin, FTP bir kullanıcı protokolü ve DNS ise sistem protokolüdür. Taşıma Katmanı / Transport Layer[değiştir | kaynağı değiştir] Taşıma katmanı uygulama görevinin özel veri alışverişini kullanan bir temel veri kanalı kurar. Katman kullanıcı verisinin yapısından bağımsız olarak end-to-end servisinin sağlandığı ve herhangi belirli bir amaç için bilgi alışverişinin gerçekleştiği process-to-process bağlantısı kurar. Sorumluluğu kapsamında bağımsız temel ağın end-to-end mesaj transferini, hata kontrolünü, segmentasyonu, akış kontrolünü, tıkanma kontrolünü ve port numaraları ile birlikte uygulama adreslemesini içerir. Uçtan uca aktarım katmanındaki mesaj iletimi veya bağlantı uygulamaları bütün bunları ya TCP’de uygulanan bağlantı yönelimi ya da UDP’de uygulanan bağlantısız yönelimi olarak kategorize edebilir. Uygulamalar için process-specific iletim kanallarını sağlamak amacıyla, katman port kavramını ortaya çıkarmıştır. Bu, bir uygulamanın ihtiyacı olan iletişim kanallarının her biri için özel olarak tahsis edilen numaralı bir mantıksal yapıdır. TCP güvenilir bir veri akışı sağlayan güvenilirlik sorunlarını gideren bir bağlantı tabanlı (connection oriented) protokoldür: · Veri bir düzen içerisinde ulaşır · Veride minimum düzeyde hata vardır (Örneğin; hata düzeltme) · Kopya veri atılmıştır · Kayıp veya atılan paketler yok edilmiştir. · Trafik sıkışıklığı kontrolü içerir Yeni olan Bağlantı Transferi Kontrol Protokolü de (SCTP: Stream Control Transmission Protocol) aynı zamanda güvenilir, bağlantı yönelimli taşıma mekanizmasıdır. Bu protokol mesaj bağlantı odaklı – TCP gibi bit bağlantı odaklı değil- ve tek bir bağlantı üzerinden çoklu bağlantılar sağlayabilir. Aynı zamanda bir bağlantının kopması durumunda diğer bağlantının otomatik olarak devreye girdiği çoklu IP’nin başlangıcı ile son bulan farklı bir bağlantı olan multi-homing desteği de sağlar. Bu, ilk başta telefon uygulamaları için geliştirilsede (IP üzerinden SS7’i transfer etmek için), farklı uygulamalar tarafından da kullanılabilmiştir. UDP (Kullanıcı Datagram Protokolü) bir bağlantı tabanlı olmayan (connectionless) bir protokolüdür. IP gibi, en iyi bir çabası, "güvenilmez" bir protokoldür. Güvenilirlik, zayıf sağlama algoritması kullanılarak hata tespiti yoluyla ele alınmaktadır. UDP tipik olarak akış ortamı gibi güvenilirlikten ziyade zamanında ulaşımın önemli olduğu ya da basit bir sorgu / DNS aramaları gibi güvenilir bağlantı kurma yükünün orantısızca fazla olduğu uygulamalar için kullanılır. (ses, video, vb.) Real-time Transport Protocol (RTP) ise bu tür akışı ses ve video gibi gerçek zamanlı veriler için tasarlanmış bir datagram protokolüdür. Herhangi bir ağ adresindeki uygulamalar kendi TCP veya UDP bağlantı noktası ile ayırt edilir. Geleneksel olarak belli bir şekilde tanınmış portlar özel uygulamalar ile ilişkilidir. TCP/IP modelinin ulaşım ya da host-to-host katmanı OSI modelindeki dördüncü katmana karşılık gelmektedir. İnternet Katmanı[değiştir | kaynağı değiştir] İnternet katmanının, potansiyel çoklu ağlar üzerinden paketleri gönderme sorumluluğu vardır. Internetworking hedef ağa kaynak ağdan veri göndermeyi gerektirir. Bu süreç yönlendirme işlemi olarak tanımlanır. Internet Protokolü iki temel işlevleri gerçekleştirir: Host addressing and identification: Bu süreç hiyerarşik bir IP adresleme sistemi ile gerçekleştirilir Paket Yönlendirme: Bu süreç veri paketlerinin kaynak üzerinden hedefe en yakın ağ yönlendiricisi üzerinden ulaştırılmasıdır. İnternet katmanı sadece taşıma katmanında agnostik veri yapıları değil, bunun yanı sıra çeşitli ulaşım katmanı protokollerinin operasyonu arasında ayırım yapmaz. IP, farklı üst katman protokolleri için çeşitli veri taşır. Bu protokollerin her biri bünyesindeki benzersiz protokol sayısına göre tespit edilir. Örneğin; Internet Denetim İletisi Protokolü (ICMP) ve Internet Grup Yönetimi Protokolü (IGMP) sırasıyla 1 ve 2 numaralı iletişim kurallarıdır. IP üzerinden taşınan bu protokollerin bazıları Tanı bilgilerini aktarmak için kullanılan ICMP gibi veya IP Multicast verileri yönetmek için kullanılan IGMP’dir. Bu, internet TCP / IP yığını ve OSI modelinin mimarisinde farklılıkları göstermektedir. TCP / IP modeli internet katmanı ağ katmanına hitap eden Açık Sistemler Bağlantısı (OSI)’nın üç katmanına tekabül eder. Internet Katmanı potansiyel olarak aldığı verileri hedefine ulaştırmak üzere en yakınındaki yönlendiriciye gönderen ve farklı IP’ler üzerinde yer alan sunucular arasında sadece güvenilmez bir datagram iletim tesisi sağlar. Bu işlevsellik ile internet katmanı temel olarak internet üzerine kurulu internetworking’i, farklı IP’ler üzerindeki internetworking’i mümkün kılar. Internet Protokolü İnternet katmanın başlıca bileşenidir ve ağ sunucuları bilgisayarlarını tanımlamak için iki adresleme sistemleri tanımlar ve onların ağ üzerindeki yerini belirler. ARPANET’in orijinal adresleme sistemi ve onların arkasından gelenler ise; internet üzerindeki internet iletişim kuralları versiyon 4 (IPv4)’tür. 32 bit IP adresi kullandığından dolayı yaklaşık 4 milyar sunucuyu tanımlama kapasitesindedir. Bu sınırlama, 1998'de yayınlanan Internet Protokolü 6. sürüm standardizasyonu dahilinde elimine edildi ve 2006 yılında üretim çalışmaları başladı. Veri Bağlantı Katmanı / Link Layer[değiştir | kaynağı değiştir] Bağlantı katmanın, sunucunun bağlı olduğu yerel ağ bağlantısına ait bir ağ kapsamı vardır. Bu kapsama literatürde, TCP / IP bağlantısı denir. TCP / IP donanım bağımsız olacak şekilde tasarlandığından dolayı bu bağlantı internet protokolleri arasındaki en yavaş bağlantı olarak tanımlanır. Sonuç olarak TCP / IP hemen hemen herhangi bir donanım ağ teknolojisi ile birlikte uygulanabilir. Bağlantı katmanı aynı linke iki farklı türdeki internet katman ara yüzleri arasındaki paketleri taşımak için kullanılır. Belirli bir bağlantıyı paketleri gönderme ve alma işlemleri hem ağ kartı için yazılım aygıt sürücüsünde hem de software veya özel yonga setinde kontrol edilebilir. Bunlar iletim için hazırlamak için bir paket başlığını ekleme sonrasında çerçeveyi fiziksel bir ortam üzerinde iletmek gibi veri bağlantısını çalıştırır. TCP/IP modeli, İnternet iletişim kuralları kapsamındaki Media Access Control (MAC) gibi veri yönlendirme ağları içeren özellikler içermektedir. Bu düzeyin altındaki tüm diğer yönleri ise, örtülü bağlantı katmanı var varsayılır, fakat açıkça tanımlanmamıştır. Bu da paketlerin bir sanal özel ağ ya da diğer ağ tüneli üzerinden gönderilmek üzere seçilebilir tabakadır. Bu senaryoda, bağlantı katmanı veri başka bir IP bağlantısı üzerinden iletimi ya da alımı için IP yığını başka örneğinin erişir uygulama verileri kabul edilebilir. Böyle bir bağlantı veya sanal bağlantı, protokol kümesinin bağlantı katmanında bir tünel olarak hizmet veren bir taşıma protokolü ya da bir uygulama kapsamı protokolü ile kurulabilir. Böylece, TCP / IP modeli sıkı bir hiyerarşik kapsülleme dizisi dikte etmez. TCP/IP modelinin bağlantı katmanı fiziksel ve veri bağlantı katmanları olan Açık Sistemler- Interconnection (OSI) modeli, katmanlar tek ve OSI modeline tekabül etmektedir. Örnek[değiştir | kaynağı değiştir] Bilgisayarınız Wikipedia ana sayfasını alırken işlemler şu şekilde gerçekleşir; Wikipedia web sunucusu, HTML çıktısını yaratır ve üzerinde çalıştığı sisteme "şu veriyi şu adrese şu porttan(80-HTTP) yolla" komutu verir. Bu ilk veri, dördüncü katman olan uygulama katmanından gelen veridir. Sistem, bu çıktıya öncelikle üçüncü katman olan taşıma katmanının bilgilerini iliştirir, yani paketin başına port bilgisini ve paket boyunu yazar. Ardından, deminki pakete bu sefer de ağ katmanı bilgileri, başka bir deyişle yollayan bilgisayarın ve sizin bilgisayarınızın IP adresleri ve paketin toplam boyu, eklenir. Son olarak, paket fiziksel katmanın eline geçer ve o katman da fiziksel adresleri ve paketin yeni boyunu da yazarak paketi gönderir. Paket, dünya etrafında küçük bir tur attıktan sonra sizin bilgisayarınıza ulaşır. Yol boyunca değişik makineler paketi alır, açar, ihtiyaca ve ağ durumuna göre tekrar paketler. Paket sonunda sizin bilgisayarınıza ulaştığında sizin bilgisayarınız da önce fiziksel paketi, ardından ağ paketini, ardından taşıma paketini ve en son da uygulama paketini açar. Paketten çıkan veriyi web tarayıcınıza verir. Web tarayıcısı da size gösterir. Katmanlama, her katmana özel donanımlar yapılmasına olanak sağlamıştır: fiziksel katmanda paket yönlendirmesi switch'ler, IP katmanında paket yönlendirmesi router'lar, taşıma katmanında paket yönlendirmesi ise NAT'lar tarafından yapılır. Bu sayede, basit donanımlarla yüksek TCP/IP performansları elde edilebilmektedir. Katmanlama, uygulamalar arası uyumu kolaylaştırdığı gibi büyük bir dezavantaja da sahiptir: her katman veriye tekrarlanan (dolayısıyla gereksiz) veriler ekler. Örneğin her katman pakete ekstra bir boy bilgisi ekleyecektir. Çoğu katman verinin doğruluğundan emin olmak için muhtelif rakamlar da ekleyebilir. Bunun, dünya internet trafiğinin %15'ini oluşturduğu tahmin edilmektedir. Katmanlama sistemindeki ilk üç katman (yani donanım, ağ ve taşıma katmanları) arasından: Donanım katmanı, bilgisayarın üzerindeki ağ donanımını tanıyabilmek için bir ağ kartı numarası. Bu kart numarası ağ kartına yazılı gelir (yani değiştirilemez (aslında bu yöne yönelik programlarla MAC adresini de değiştirmek mümkündür)) ve MAC adresi olarak anılır. Ağ katmanı, bilgisayara ulaşabilmesi için verilen IP adresini kullanır. Taşıma katmanı ise, aynı bilgisayarda çalışan değişik yazılımların aynı anda internete ulaşabilmesi için her yazılıma bir port numarası verir. Bazı IP adresleri ve maskeleri bazı kullanımlar için ayrılmıştır. Bunlar şu şekildedir: Yerel ağlar için ayrılmış adresler: 10.0.0.0 ile 10.255.255.255 arası adresler (maske olarak 255.0.0.0) 172.16.0.0 ile 172.31.255.255 arası adresler (maske olarak 255.0.0.0) 192.168.0.0 ile 192.168.255.255 arası adresler (maske olarak 255.255.0.0) 169.254.0.0 ile 169.254.255.255 arası adresler (maske olarak 255.255.0.0) Bir makinenin kendisine konuşması (loopback) için ayrılmış adresler: 127.0.0.0 ile 127.255.255.255 arası adresler (yani maske olarak 255.0.0.0) Bu sayede, bir ağdaki IP adreslerini mantıksal olarak tasarlamak mümkündür. Buna ek olarak, kullanıcılara IP adresi, ağ maskesi ve varsayılan ağ geçidini otomatik atayabilmek için DHCP protokolü kullanılabilir. Öncelikle, bir önceki bölümde bahsedildiği gibi bir cihaz başka bir cihazla aynı ağda olup olmadığını kendi IP adresi ve diğer IP adresini kendi ağ maskesini kullanarak karşılaştırarak anlar. Yukarıda değinildiği gibi, ağ maskelerinin 255.255.255.0 olması durumunda 192.168.0.1 ile 192.168.0.2 IP adreslerine sahip olan cihazla aynı ağda yer alıyorlar demektir. Aynı maskeye sahip olan 192.168.1.1 IP adresi ise başka bir ağda yer almaktadır. Başka bir ağda yer alan bir cihaza ulaşmak için IP yönlendirmesi (IP routing) yeteneği olan bir cihaza ihtiyaç vardır. Yönlendiriciler, üçüncü katman anahtarlama cihazları yönlendirme yeteneğine sahip olan aktif cihazlardır. Öte yandan, her ağ geçidi dünyadaki tüm ağ geçitlerinin nerede olduğunu tabii ki tablosunda tutmaz. Dolayısıyla, çoğu ağ geçidinin bir de varsayılan geçit (yani "paket nereye gidiyor bilmediğinde pakedin verileceği yer") girdisi bulunur. Bazı TCP/IP protokolleri[değiştir | kaynağı değiştir] Veri bağlantı katmanındaki protokoller[değiştir | kaynağı değiştir] ARP (Address Resolution Protocol, yani Adres Çözümleme Protokolü) bir IP adresinin hangi ağ kartına (yani MAC adresine) ait olduğunu bulmaya yarar. TCP/IP'de veri gönderilecek bilgisayarın hangisi olduğunu bulmak için kullanılır. Ayrıca IP adresini yeni almış olan bir RARP, (yani Reverse ARP) protokolü ARP'ın tersi işlemi yapar, yani hangi MAC adresinin hangi IP adresini kullandığını bulur. Bir TCP/IP ağında RARP'ın çalışacağı garanti değildir, zira RARP bir RARP sunucusuna ihtiyaç duyar. İnternet katmanındaki bazı protokoller[değiştir | kaynağı değiştir] ICMP (Internet Control Message Protocol, yani Internet Yönetim Mesajlaşması Protokolü), hata ve türlü bilgi mesajlarını ileten protokoldür. Örneğin, ping programı ICMP'yi kullanır. RIP (Router Information Protocol, yani Router Bilgi Protokolü) router'ların yönlendirme tablolarını otomatik olarak üretebilmesi için yaratılmıştır. OSPF (Open Shortest Path First, yani İlk Açık Yöne Öncelik) aynı RIP gibi router'ların yönlendirme tablolarını otomatik olarak üretebilmesine yarar. OSPF, RIP'ten daha gelişmiş bir protokoldür. IGMP, (Internet Group Messaging Protocol, yani Internet Grup Mesajlaşma Protokolü) bir sistemin internet yayınlarına (multicast) abone olmasına ve aboneliği durdurmasına yarar. Bu yayınlar, UDP üzerinden yapılır ve genelde çoklu ortam (ses veya video) içerikli olurlar. DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol, yani Dinamik Cihaz Ayar Protokolü) bir TCP/IP ağına bağlanan bir cihaza otomatik olarak IP adresi, ağ maskesi, ağ geçidi ve DNS sunucusu atanmasına yarar. Taşıma katmanındaki protokoller[değiştir | kaynağı değiştir] UDP (User Datagram Protocol, yani Kullanıcı Veri Protokolü), IP üzerinden veri yollamaya yarar. Verilerin ulaşacağını garanti etmez ve UDP paketlerinin maksimum boy sınırları vardır. Öte yandan, UDP son derece basit ve bağlantı gerektirmeyen (connectionless) bir protokoldür. TCP (Transmission Control Protocol, yani Gönderim Kontrol Protokolü), IP üzerinden ulaşma garantili ve herhangi bir boyda veri gönderilmesine imkân tanıyan bir protokoldür. UDP'den farklı olarak, TCP'de iki cihazın iletişim kurabilmesi için önce birbirlerine bağlanmaları gerekmektedir. Uygulama katmanındaki bazı protokoller[değiştir | kaynağı değiştir] DNS (Domain Name System, yani Alan Adı Sistemi) alan adı verilen isimler (mesela www.wikipedia.org) ile IP adreslerini birbirine bağlayan sistemdir. Paylaştırılmış bir veritabanı olarak çalışır. UDP 53. veya TCP 53. portları üzerinden çalışabilir.[18] HTTP (HyperText Transfer Protocol, yani HiperMetin Yollama Protokolü) ilk başta HTML sayfaları yollamak için yaratılmış olan bir protokol olup günümüzde her türlü verinin gönderimi için kullanılır. TCP 80. port üzerinden çalışır.[19] HTTPS (Secure HTTP yani Güvenli HTTP) HTTP'nin RSA şifrelemesi ile güçlendirilmiş halidir. TCP 443. port üzerinden çalışır.[20] POP3 (Post Office Protocol 3, yani Postane Protokolü 3) e-posta almak için kullanılan bir protokoldür. TCP 110. port üzerinden çalışır.[21] SMTP (Simple Mail Transfer Protocol, yani Basit Mektup Gönderme Protokolü) e-posta göndermek için kullanılır. TCP 25. port üzerinden çalışır.[22] FTP (File Transfer Protocol, yani Dosya Gönderme Protokolü) dosya göndermek ve almak için kullanılır. HTTP'den değişik olarak kullanıcının illaki sisteme giriş yapmasını gerektirir. Veri (TCP 20) ve komut (TCP 21) alışverişi için iki ayrı port kullanır.[23] SFTP veya FTPS (Secure FTP, yani Güvenli FTP), FTP'nin RSA ile güçlendirilmiş halidir. TCP 22. portu kullanır.[24] Tüm bu protokoller (ve dahası) sayesinde TCP/IP her geçen gün daha da popülerleşen bir protokol olmuştur. TCP/IP ve OSI Modellerinin Karşılaştırılması[değiştir | kaynağı değiştir] OSI modelindeki en üst katman olan; uygulama katmanı, sunucu katmanı ve oturum katmanı, taşıcıyı katmanı üzerinde sadece uygulama katmanı bulunan TCP/IP gibi ayrı ayrı çeşitlenmez. OSI uygulama protokollerini birbirine bağlayan X.400 gibi, TCP/IP’de, taşıyıcı katmanı üzerinde kurulu monolitik mimariyi impoze etmeyi gerektirecek bir zorunluluk yoktur. Örneğin, NFS uygulama protokolleri Remote Procedure Call (RPC) gibi bir protokol çalıştıran External Data Representation (XDR) sunucu protokolleri üzerinde çalışır. RPC güvenilir kayıt iletimini sağlar ve en iyi eforu verecek UDP taşıyıcısını güvenlice kullanabilir. Değişik yazarlar TCP/IP’yi farklı bir şekilde yorumlamıştır ve bağlantı katmanının yahut tüm TCP/IP modelinin OSI 1. Katmanını kapsayıp kapsamadığının yahut donanım katmanının bağlantı katmanı altında farzedilip edilmediği konusunda anlaşamamışlardır. Birkaç yazar, OSI modelinin katmanlarının bir yahut ikisini modern standartlara atfettiğinden dolayı TCP/IP modelinde birleştirmeye çalışmıştır. (Örneğin; IEEE ve ITU). Bu da ağlardan birinin OSI Modeli’nin katmanlarından birinci ve ikinciye bağlı beş katmanlı bir modelin ortaya çıkması ile sonuçlanmıştır. Bazı protokolleri, OSI’nin katman numaralarını kullansa ve RFC bazen buna atfetse bile, OSI modele uyum sağlayamayabilir. IETF defalarca Internet protokolü ve mimari gelişimini değil OSI ile uyumlu olmasını amaçladığını ifade etmiştir. RFC 3439 Internet mimarisini şu şekilde başlıklı bir bölüm içerir. “Zararlı olarak değerlendirildiğinde Katmanlama” Örneğin, OSI paketinin oturumu ve sunum katmanları, TCP/IP paketinin uygulama katmanına dahil olarak kabul edilirler. Bu oturumun katman işlevselliği HTTP ve SMTP gibi protokollerde bulunabilir ve Telnet ve Oturum Başlatma Protokolü (SIP) gibi protokollerden daha belirgindir. Oturum katmanı işlevselliği TCP ve UDP protokolleri, TCP/IP modelinin taşıyıcı katmanını kaplayan port numaralandırma ile gerçekleştirilmektedir. TCP/IP uygulamalarındaki Sunum katmanı fonksiyonları MIME standartındaki veri alışverişi ile gerçekleştirilmektedir. Orijinal OSI modelinde ISO 7498/4 Management Framework yahut ISO 8648 Internal Organization of the Network layer (IONL) gibi ekler bu model için göz önüne alınmadığonda özellikle ISO7498’de çatışmalar daha belirgindir. IONL ve Management Framework belgeleri dikkate alındığında, ICMP ve IGMP, ağ katmanı için katman yönetimi protokolleri olarak tanımlanırlar. Benzer şekilde, ARP ve RARP gibi IONL ekleri "alt ağ bağımlı yakınsama imkanları" için bir yapı sunmaktadır. Generic Routing Encapsulation (GRE) gibi tünel protokolleri tarafından gösterildiği için IETF protokolleri ardışık bir şekilde sarmalanabilir. GRE, OSI’nin ağ katmanında tünel için kullandığı aynı mekanizmayı kullanır. Uygulamalar / Implementations[değiştir | kaynağı değiştir] İnternet iletişim kuralları herhangi bir donanım veya yazılım ortamı varsaymaz. Sadece bilgisayar ağı üzerinde gönderme ve alma kapasitesine sahip olan donanım ve yazılım katmanlarına gerek duymaktadır. En küçük TCP/IP uygulamaları şunları içermektedir: Internet Protocol (IP), Address Resolution Protocol (ARP), Internet Control Message Protocol (ICMP), Transmission Control Protocol (TCP), User Datagram Protocol (UDP), ve IGMP. IP ye ek olarak ICMP, CP, UDP, Internet Protocol versiyon 6 Neighbour Discovery Protocol (NDP), ICMPv6 ve IGMPv’ ye ihtiyaç duyar ve genellikle entegre edilmiş IPSec koruma katmanı tarafından eşlik edilir. Alt katmanlar yönetici sistemindeki sıkışmış TCP/IP tarafından desteklenirken, uygulama programcıları genellikle taşıma katmanında yalnızca uygulama katmanında arayüzleri ile ilgilidir. IP’lerin çoğu soketler ve API gibi programlar sayesinde ulaşılabilirdir. Benzersiz uygulamalar, gömülü sistemler için tasarlanmış açık kaynak yığını olan Lightweight TCP/IP ve amatör paket radyo sistemleri ve seri hatlar üzerinden bağlanan kişisel bilgisayarlar ile ilgili protokollere sahip olan KA9Q NOS içerir. Ağ adaptöründeki mikro kontrolcü işletim sistemindeki sürücü yazılım tarafından desteklenerek yazılım üzerinde tipik olarak bağlantı sorunları ile ilgilenir. Programlanamaz analog ve dijital elektronikler tipik olarak her bir ağ arayüzü veya fiziksel standart için yongaseti olarak application-specific integrated circuit (ASIC)’i kullanarak, normal olarak bağlantı katmanının altındaki fiziksel parçalardan sorumludur. Yüksek performanslı yönlendiriciler büyük ölçüde bağlantı düzeyi geçişini ortaya koyan ve programlanamayan hızlı dijital elektronik üzerine kuruludur. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "What is Systems Network Architecture (SNA)?". 2010. 10 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Ocak 2017. "IBM Systems Network Architecture". 4 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Ocak 2017. "DECnet". 10 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Ocak 2017. "DECnet". 10 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Ocak 2017. "ISO/IEC 7498-1" (PDF). 1994. 28 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 10 Ocak 2017. "OSI Model". 6 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Ocak 2017. "Internet protocol suite". 2 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Ocak 2017. "The DoD Internet Architecture Model". 5 Ekim 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Ocak 2017. "Vint Cerf and Bob Kahn, co-inventors of TCP/IP protocol". 22 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Ocak 2017. "Vint Cerf: We Knew What We Were Unleashing on the World". 13 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Ocak 2017. "A Protocol for Packet Network Intercommunication" (PDF). 6 Ocak 2017 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Ocak 2017. "RFC675". 18 Ekim 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Eylül 2017. "Internet History". 2 Ekim 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Eylül 2017. "From the ARPANET to the Internet". 18 Ekim 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Eylül 2017. "Computer Network". University Science Press. 2009. 24 Ekim 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Ekim 2016 – Google Books vasıtasıyla. "Computer History 1962 to 1992". 10 Eylül 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Ekim 2017. "TCP/IP Protocol Architecture". 6 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Ocak 2017. "DNS". 4 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Ocak 2017. "HTTP". 4 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Ocak 2017. "HTTPS". 4 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Ocak 2017. "POP3". 4 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Ocak 2017. "SMTP". 4 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Ocak 2017. "FTP". 24 Aralık 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Ocak 2017. "SFTP". 4 Ocak 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Ocak 2017. Bilgisayar Ağları ve İletişim - Abdullah Kuzu Requirements for Internet Hosts – Communication Layers, R. Braden (October 1989) Computer Networks, Vinton G. Cerf and Edward Cain (1983) Specification of Internet Transmission Control Protocol, V. Cerf et al. (December 1974) "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İnternet_iletişim_kuralları_dizisi&oldid=30954788" sayfasından alınmıştır |
İnternet Servis Sağlayıcısı (İSS) şirketlere ve kişilere internet bağlantısı sağlayan kurumlardır. İngilizcede ISP (Internet Service Provider) olarak bilinir. İnternet servis sağlayıcı firmalar internet erişimi hizmeti ve veri barındırma hizmetleri verebilirler. Hizmetler[değiştir | kaynağı değiştir] Servis sağlayıcılar internetle ilgili değişik hizmetler sunabilirler. Bu hizmetlerin bir kısmı şunlardır: ADSL Co-Location Dedicated Sunucular Dial-up Elektronik posta Geniş bant Kablolu İnternet Kablosuz (GPRS, EDGE, 3G, 4G veya Wi-Fi) servis sağlayıcı Kişisel web alanı Veri merkezi (Datacenter) hizmetleri VoIP İnternet ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=İnternet_servis_sağlayıcısı&oldid=28515720" sayfasından alınmıştır |
Bu maddede kaynak listesi bulunmasına karşın metin içi kaynakların yetersizliği nedeniyle bazı bilgilerin hangi kaynaktan alındığı belirsizdir. Lütfen kaynakları uygun biçimde metin içine yerleştirerek maddenin geliştirilmesine yardımcı olun. (Ekim 2022) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) IP adresi (İngilizce: Internet Protocol address), interneti ya da TCP/IP protokolünü kullanan diğer paket anahtarlamalı ağlara bağlı cihazların, ağ üzerinden birbirleri ile veri alışverişi yapmak için kullandıkları adres. İnternet iletişim kuralları dizisi OSI modeli Katman İletişim kuralları 7. Uygulama katmanı HTTP, DNS, SMTP, FTP, TFTP, UUCP, NNTP, SSL, SSH, IRC, SNMP, SIP, RTP, Telnet, ... 6. Sunum katmanı ISO 8822, ISO 8823, ISO 8824, ITU-T T.73, ITU-T X.409, ... 5. Oturum katmanı NFS, SMB, ISO 8326, ISO 8327, ITU-T T.6299, ... 4. Ulaşım katmanı TCP, UDP, SCTP, DCCP, ... 3. Ağ katmanı IP, IPv4, IPv6, ICMP, ARP, İnternet Grup Yönetim Protokolü, IPX,... 2. Veri bağlantısı katmanı Ethernet, HDLC, Wi-Fi, Token ring, FDDI, PPP, L2TP... 1. Donanım katmanı ISDN, RS-232, EIA-422, RS-449, EIA-485, ... İnternet'e bağlanan her cihaza, İnternet Servis Sağlayıcısı tarafından bir "public" IP adresi atanır ve internete bağlı cihazlar birbirleriyle bu "public" IP adresleri üzerinden ulaşırlar. IP adresine sahip iki farklı cihaz aynı ağda olmadıkları durumlarda, yönlendiriciler (router) ya da yönlendirme (routing) özelliği olan cihazlar vasıtası ile birbirleri ile iletişim kurarlar. IP adresleri şu anda yaygın kullanımda olan IPv4 adresleri 32 bit boyutunda olup, noktalarla ayrılmış 4 adet onluk düzendeki sayılarla gösterilirler. Örneğin: 192.168.10.5 (Bu örnekte verilen IP adresi özel (private) IP adresi olarak tanımlanır ve sadece yerel ağlarda iletişim sağlayabilir. Diğer ağlar ile iletişim sağlanabilmesi için cihazın genel (public) IP adresine sahip olması gerekmektedir.) Bazı internet sayfalarına, o sayfaların IP adresleri ile de bağlanılabilir. Ancak bu IP adreslerinin hangi sayfalara ait olduklarını bilebilmek pratikte çok mümkün olmadığından IP adreslerine karşılık gelen bir alan adı sistemi kullanılmaktadır. Alan Adı Sunucuları'ndan (DNS -Domain Name System) oluşan hiyerarşik bir sistem, hangi alan adının hangi IP adresine karşılık geldiği bilgisini eşler. Yönlendiriciler IP paketleri iletme görevlerini IP paket başlıklarında yer alan IP adreslerine göre gerçekleştirirler. IP'nin ilk büyük versiyonu İnternet Protokolü Sürüm 4'tür. IPv4 internette baskın olan bir protokoldür. Onun halefi İnternet Protokolü Sürüm 6 (IPv6)'dır. IPv6, internete bağlanan cihaz sayısının artmasından ve bu cihazlara yetecek sayıda IP adresi verilmesini sağlama zorunluluğundan ortaya çıkmıştır. Datagram Yapısı[değiştir | kaynağı değiştir] Her datagramın iki bileşeni vardır. Bir başlık ve bir yük. Yük, taşınan veridir. IP Adresleme ve Yönlendirme[değiştir | kaynağı değiştir] IP adresleme IP adreslerinin atamasını ve ilişkili parametrelerin arabirimlerini barındırmayı gerektirir. Adres uzayı ağlara ve alt ağlara ayrılır, ağın tanımını ve yönlendirme öneklerini içerir. IP yönlendirme bütün ana bilgisayarlardan olduğu gibi yönlendiriciler tarafından da gerçekleştirilir ve asıl işlevi ağ sınırları boyunca paketleri ulaştırmaktır. Güvenilirlik[değiştir | kaynağı değiştir] İnternet protokollerinin tasarımı uçtan uca prensibine dayanır. Ağ altyapısı tek bir ağ elemanı veya iletim ortamı da doğal olarak güvenilmez olarak kabul edilir ve linkleri ve düğümleri kullanılabilirliği açısından dinamik varsayar. Ağın durumunu devam ettiren veya izini süren hiçbir merkezi izleme veya performans ölçüm kolaylığı yoktur. Ağ karmaşıklığını azaltma yararına, ağda istihbarat bilerek çoğunlukla veri aktarımı uç düğümleri yer almaktadır. İletim yolundaki yönlendiriciler paketleri direkt olarak sonraki bilinen ve varış adresinin girişi ile eşleşen ulaşılabilir geçide doğru yönlendirir. Bu tasarımın bir sonucu olarak, İnternet Protokolü sadece en iyi çaba teslim sağlar ve hizmet güvenilmez olarak karakterize edilir. Ağ mimari dili, bu iletim bağlantı yönelimli modlarda aksine bir bağlantısız protokoldür. İnternet Protokolü Sürüm 4 (IPv4) başlığında, başlığın hatasız gönderilmiş olmasını sağlamak için "header checksum" isimli bir sağlama alanı içermektedir. IPv4 protokolüne bir destek protokolü olması amacıyla geliştirilmiş olan İnternet Denetim İletisi Protokolü (ICMP) gönderilen paketlerin hedefe ulaşıp ulaşmadıklarına dair bazı geri bildirimler sağlamaktadır. Dinamik ve statik adresler[değiştir | kaynağı değiştir] İnternete bağlanan kullanıcının dış dünyaya bağlantı sağladığı gerçek IP adresi çoğu zaman dinamiktir. Kullanıcının hizmet aldığı internet servis sağlayıcı, kullanıcıya o an boşta bulunan bir IP adresini verir. Bu yüzden internete her bağlantı yapıldığı zaman kullanıcıların dış dünyaya açıldıkları gerçek IP adresi değişebilmektedir. Statik IP adresleri olan bilgisayarların adresleri değişmez. Sunucu görevi gören bilgisayarlar için tercih edilir. IP adresi sınıfları[değiştir | kaynağı değiştir] Kullanım alanlarına göre IP Adresleri sınıflandırılır. A sınıfı 1-127, B sınıfı 128-191, C sınıfı 192-223, D sınıfı 224-239, E sınıfı 240-255. Örneğin; A Sınıfı IP Adresleri 001.aaa.bbb.ccc / 127.aaa.bbb.ccc B Sınıfı IP Adresleri 128.aaa.bbb.ccc / 191.aaa.bbb.ccc C Sınıfı IP Adresleri 192.aaa.bbb.ccc - 223.aaa.bbb.ccc D Sınıfı IP Adresleri 224.aaa.bbb.ccc - 239.aaa.bbb.ccc E Sınıfı IP Adresleri 240.aaa.bbb.ccc - 255.aaa.bbb.ccc aralığındadır. IP adresinden konak adres nasıl elde edilir?[değiştir | kaynağı değiştir] A Sınıfı IP Adresinin ilk okteti ağ adresini (network address), kalan oktetler ise konak adresini (host address) verir. Örneğin IP adresini a.b.c.d şeklinde gösterirsek burada a ağ adresini, kalan b.c.d ise konak adresi gösterir. B Sınıfı IP Adresinin ilk iki okteti ağ adresini, kalan oktetler ise konak adresini verir. C Sınıfı IP Adresinin ilk üç okteti ağ adresini, kalan oktetler ise konak adresini verir. Özel IP adresleri[değiştir | kaynağı değiştir] Aşağıda yer alan üç IP adres bloğu yerel alan ağlarında kullanılmak üzere ayrılmıştır. 10.0.0.0 - 10.255.255.255 (10.0.0.0/8 - 10.0.0.0 maske 255.0.0.0) 172.16.0.0 - 172.31.255.255 (172.16.0.0/12 - 172.16.0.0 maske 255.240.0.0) 192.168.0.0 - 192.168.255.255 (192.168.0.0/16 - 192.168.0.0 maske 255.255.0.0) Bu IP adres blokları yerel alan ağlarında kullanılmak üzere tahsis edilmiştir (Dünya üzerinde tekil değildirler) ve geniş alan ağlarında internet servis sağlayıcılar tarafından yönlendirilmezler. Bu nedenle bu IP ağlarından internete çıkarken gerçek IP adreslerine NAT yapılır. IPv4 Başlığının Alanları[değiştir | kaynağı değiştir] IPv4 başlık yapısı Version Internet Header Length (IHL) Type Of Service (TOS) Total Length (TL) Identification Flags Fragment Offset Time To Live (TTL) Protocol Header Checksum Source Address Destination Address Options Data Version[değiştir | kaynağı değiştir] Versiyon ya da sürüm (İngilizce: version), kullanılan IP versiyonunu gösterir. Uzunluğu dört bittir. Internet Header Length (IHL)[değiştir | kaynağı değiştir] IP başlığın uzunluğunu gösterir ile ilgilidir. Uzunluğu dört bittir. Type Of Service (TOS)[değiştir | kaynağı değiştir] Uzunluğu bir bayttır. Total Length (TL)[değiştir | kaynağı değiştir] Uzunluğu iki bayttır. Identification[değiştir | kaynağı değiştir] Uzunluğu iki bayttır. Flags[değiştir | kaynağı değiştir] Uzunluğu üç bittir. Time To Live (TTL)[değiştir | kaynağı değiştir] Uzunluğu bir bayttır. Protocol[değiştir | kaynağı değiştir] Uzunluğu bir bayttır. Header Checksum[değiştir | kaynağı değiştir] Uzunluğu iki bayttır. Source Address[değiştir | kaynağı değiştir] Uzunluğu dört bayttır. Destination Address[değiştir | kaynağı değiştir] Uzunluğu dört bayttır. Options[değiştir | kaynağı değiştir] Data[değiştir | kaynağı değiştir] IPv4 ve IPv6[değiştir | kaynağı değiştir] IPv4’ün adres uzayı , IPv6’ya göre daha dardır. IPv4 adres uzayında (232) adet, IPv6 adres uzayında ise (2128) adet adres bulunmaktadır. Ayrıca IPv4 başlık formatı (İngilizce: header format), IPv6 formatına göre daha basit yapıdadır. IPv4 başlık boyutu 20 bayttan iken, IPv6 başlık boyutu sabit olarak 40 bayttır. IPv4 başlığının 12 alanının 6’sı IPv6 da yoktur. Bu alanların kaldırılması, IPv6’nın daha kolay işlenmesini sağlamıştır. Ayrıca IPv6 üzerindeki otomatik konfigürasyon özelleği internet üzerindeki adres yönetimini kolaylaştırır. IPv6’da NAT’a (İngilizce: Network Address Translation) duyulan ihtiyaç azalmıştır. Kullanılabilecek adres sayısının artması, NAT'ta gerçekleştirilen özel IP adreslerinin (private IP address), genel IP adreslerine (public IP address) dönüştürülmesi ihtiyacını büyük oranda ortadan kaldırabilecektir. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] IPv4 IPv6 Notlar[değiştir | kaynağı değiştir] Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Netgear ProSafe XSM7224S reference manual Siyan, Karanjit. Inside TCP/IP, New Riders Publishing, 1997. ISBN 1-56205-714-6 Parker, Don (2 Kasım 2010). "Basic Journey of a Packet". symantec.com. Symantec. Retrieved 4 May 2014. Vinton G. Cerf, Robert E. Kahn, "A Protocol for Packet Network Intercommunication", IEEE Transactions on Communications, Vol. 22, No. 5, May 1974 pp. 637–648 Mulligan, Geoff. "It was almost IPv7". O'Reilly. O'Reilly Media. Retrieved 4 July 2015. Leyden, John (6 Temmuz 2004). "China disowns IPv9 hype". Otorite kontrolü GND: 1054935769 NKC: ph497306 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=IP_adresi&oldid=32097252" sayfasından alınmıştır |
Internet protokol takımı Uygulama katmanı BGP DHCP (DHCPv6) DNS FTP HTTP (HTTP/3) HTTPS IMAP IRC LDAP MGCP MQTT NNTP NTP OSPF POP PTP ONC/RPC RPC RTP RTSP RIP SIP SMTP SNMP SSH Telnet TLS/SSL XMPP (daha fazla) Taşıma katmanı TCP UDP DCCP SCTP RSVP QUIC (daha fazla) İnternet katmanı IP IPv4 IPv6 ICMP (ICMPv6) NDP ECN IGMP IPsec (daha fazla) Link katmanı ARP/RARP Tünelleme L2TP PPTP GRE PPP PPPoE MAC Ethernet ATM FDDI ISDN DSL (daha fazla) gtd Bilgi işlemde, İnternet Mesaj Erişim Protokolü (IMAP), e-posta istemcilerinin bir TCP/IP bağlantısı üzerinden bir posta sunucusundan e-posta mesajları almak için kullandığı bir İnternet standart protokolüdür. IMAP, RFC 9051 tarafından tanımlanır. IMAP, bir e-posta kutusunun birden çok e-posta istemcisi tarafından tam olarak yönetilmesine izin vermek amacıyla tasarlanmıştır. Bu nedenle istemciler genellikle, kullanıcı bunları açıkça silene kadar iletileri sunucuda bırakır. Bir IMAP sunucusu genellikle 143 numaralı bağlantı noktasını dinler. SSL/TLS üzerinden IMAP'e (IMAPS) ise 993 numaralı bağlantı noktası atanmıştır.[1][2] Neredeyse tüm modern e-posta istemcileri ve sunucuları, önceki POP3 (Postane Protokolü) ile birlikte e-posta alımı için en yaygın iki standart protokol olan IMAP'i destekler . Gmail ve Outlook.com gibi birçok web posta hizmeti sağlayıcısı , hem IMAP hem de POP3 için destek sağlar. IMAP4 olarak de bilinen IMAP, yerel kullanıcıların uzaktaki bir e-posta sunucusuna erişmesini sağlayan bir uygulama katmanı protokolüdür. En son sürümü IMAP sürüm 4 Revizyon 1 (IMAP4rev1) olup, RFC 3501'de tanımlanmıştır. IMAP4 TCP 143. portu kullanarak çalışır.[3] E-posta sunucularından mesaj çekmek için kullanılan en yaygın protokollerden biridir (bkz. POP3). Modern e-posta sunucularının neredeyse tamamı tarafından desteklenir. E-posta protokolleri[değiştir | kaynağı değiştir] İnternet İleti Erişim Protokolü, bir e-posta istemcisinin uzak posta sunucusundaki e-postaya erişmesine izin veren bir uygulama katmanı İnternet protokolüdür . Geçerli sürüm, RFC 9051 tarafından tanımlanır. Bir IMAP sunucusu genellikle iyi bilinen 143 numaralı bağlantı noktasını dinlerken SSL/TLS üzerinden IMAP (IMAPS) 993 kullanır.[1][2] Gelen e-posta mesajları, mesajları alıcının e-posta kutusunda saklayan bir e-posta sunucusuna gönderilir. Kullanıcı, çeşitli e-posta alma protokollerinden birini kullanan bir e-posta istemcisiyle iletileri alır. Bazı istemciler ve sunucular tercihen satıcıya özgü, tescilli protokolleri kullanırken,[4] neredeyse tamamı e-posta almak için POP ve IMAP'yi destekler; istemcilerin diğer sunucularla birlikte kullanılmasına izin verir. IMAP kullanan e-posta istemcileri genellikle iletileri, kullanıcı açıkça silene kadar sunucuda bırakır. IMAP işleminin bu ve diğer özellikleri, birden çok istemcinin aynı posta kutusunu yönetmesine izin verir. Çoğu e-posta istemcisi, mesajları almak için Postane Protokolüne (POP) ek olarak IMAP'yi destekler.[5] IMAP, posta deposuna erişim sunar. İstemciler mesajların yerel kopyalarını saklayabilir, ancak bunlar geçici bir önbellek olarak kabul edilir. Tarih[değiştir | kaynağı değiştir] IMAP, 1986 yılında Mark Crispin [en] tarafından, bir posta kutusunun içeriğini basitçe almak için kullanılan bir protokol olan yaygın olarak kullanılan POP'un aksine, bir uzaktan erişim posta kutusu protokolü olarak tasarlanmıştır. Mevcut VERSION 4rev1'den (IMAP4) önce, aşağıda ayrıntıları verildiği gibi bir dizi yinelemeden geçti: Orijinal IMAP[değiştir | kaynağı değiştir] Orijinal Geçici Posta Erişim Protokolü, bir Xerox Lisp Machine istemcisi ve bir TOPS-20 sunucusu olarak uygulandı. Orijinal geçici protokol spesifikasyonunun veya yazılımının hiçbir kopyası mevcut değildir.[6] Bazı komutları ve yanıtları IMAP2'ye benzer olsa da, geçici protokolde komut/yanıt etiketlemesi yoktu ve bu nedenle sözdizimi diğer tüm IMAP sürümleriyle uyumsuzdu. IMAP2[değiştir | kaynağı değiştir] Geçici protokolün yerini, RFC 1064'te (1988'de) tanımlanan ve daha sonra RFC 1176'da (1990'da) güncellenen Etkileşimli Posta Erişim Protokolü (IMAP2) aldı. IMAP2, komut/yanıt etiketlemeyi tanıttı ve halka açık ilk sürüm oldu. IMAP3[değiştir | kaynağı değiştir] IMAP3, son derece nadir bir IMAP çeşididir.[7] 1991'de RFC 1203 olarak yayınlandı. Kendisi IMAP2'de değişiklikler öneren RFC 1176 karşı bir öneri olarak özel olarak yazılmıştı .[8] IMAP3, pazar yeri tarafından hiçbir zaman kabul edilmedi. IESG , 1993 yılında RFC 1203 "Etkileşimli Posta Erişim Protokolü - Sürüm 3"ü Tarihi protokol olarak yeniden sınıflandırdı. IMAP Çalışma Grubu, başlangıç noktası olarak RFC 1203 (IMAP3) yerine RFC 1176 (IMAP2) kullandı. IMAP2bis[değiştir | kaynağı değiştir] MIME'nin gelişiyle, IMAP2, MIME gövde yapılarını desteklemek ve IMAP2'de bulunmayan posta kutusu yönetim işlevselliğini (oluşturma, silme, yeniden adlandırma, mesaj yükleme) eklemek için genişletildi. Bu deneysel revizyona IMAP2bis adı verildi; spesifikasyonu hiçbir zaman taslak olmayan biçimde yayınlanmadı. Ekim 1993'te IETF IMAP Çalışma Grubu tarafından bir IMAP2bis internet taslağı yayınlandı. Bu taslak şu önceki spesifikasyonlara dayanıyordu: yayınlanmamış IMAP2bis.TXT belgesi, RFC 1176 ve RFC 1064 (IMAP2). IMAP2bis.TXT taslağı , Aralık 1992 itibarıyla IMAP2 uzantılarının durumunu belgelemiştir. Pine, IMAP2bis desteğiyle geniş çapta dağıtıldı[7] (Pine 4.00 ve sonrası, IMAP4rev1'i destekler). IMAP4[değiştir | kaynağı değiştir] 1990'ların başında IETF içinde oluşturulan bir IMAP Çalışma Grubu, IMAP2bis tasarımının sorumluluğunu üstlendi. IMAP ÇG (Çalışma Grubu), karışıklığı önlemek için IMAP2bis'i IMAP4 olarak yeniden adlandırmaya karar verdi. Uygulanması[değiştir | kaynağı değiştir] Genel kullanımda, bir kullanıcının e-posta istemcisini (Outlook, Apple Mail, Outlook Express, Mozilla Thunderbird; Hotmail ve Gmail web arabirimleri vb.) kullanarak yolladığı e-posta mesajları, önce kullanıcının oturum açtığı e-posta sunucusu tarafından kabul edilir ve genellikle SMTP kullanarak alıcının posta kutusunu içinde barındıran başka bir e-posta sunucusuna gönderilir. Bu aşamada alıcının göndericinin mesajlarına ulaşabilmesi için bunu e-posta istemcisi ile çekmesi gereklidir. Fakat SMTP tek yönlü bir protokoldür (sadece gidiş). Kullanıcının isteği üzerine posta kutunuzda bulunan e-posta mesajının istemcinize inmesini sağlayamaz. Bu aşamada yapılandırmaya bağlı olarak POP3 veya IMAP devreye girerek ilgili mesajın oturum açmış ve talep etmiş istemciye çekilmesi sağlanır. IMAP ve POP3 kullanımı arasındaki temel fark IMAP ile e-posta sunucusuna bağlantı kurulduğunda, posta kutusunda birikmiş e-postaların sadece başlık bilgilerini istemciye getirilir. POP3 ise bütün mesajları istemciye çeker. Genel prensip olarak kullanıcı ve e-posta sayısının çokluğuyla doğru orantılı olarak kullanılır. Uygulamada web postası kullanan neredeyse bütün sunucularda IMAP protokolü kullanılır. POP3'e göre avantajları[değiştir | kaynağı değiştir] Bağlantı şekli[değiştir | kaynağı değiştir] Bir e-posta sunucusuna POP3 ile bağlanıldığında bütün yeni mesajlar istemciye çekilir ve bağlantı kapatılır. IMAP kullanıldığında oturum açıldıktan sonra bağlantı sadece istek olduğu durumlarda açık kalır (Bir mesajın açılması ve içeriğinin görüntülenmesi gibi...). Büyük boyutlu posta kutularında bu özellik içeriğin görüntülenmesini de sağlar. Çoklu kullanıcı desteği[değiştir | kaynağı değiştir] POP3 aynı posta kutusunda aynı anda tek kullanıcıyı destekler. Tersi durumda işleyiş tarzı sorun yaratır. IMAP ise çok kullanıcıyı destekler. Bir kullanıcının yaptığı değişiklik eş zamanlı olarak diğer oturum açmış kullanıcı tarafından görülebilir. MIME mesajlarına parçasal erişim[değiştir | kaynağı değiştir] Neredeyse bütün e-posta mesajları MIME (Multipurpose Internet Mail Extensions-Çok işlevli Internet Posta Uzantıları) formatında gönderilir. Bir e-posta yazı bölümü, ekli dosya bölümü gibi bölümlere ayrılır. IMAP bu bölümleri birbirinden bağımsız olarak çekebilir. Örnek: Mesajı açmadan mesaj ekindeki bir dosyayı bilgisayarınıza kopyalamak.[9] POP'a göre avantajlar[değiştir | kaynağı değiştir] Bağlı ve bağlantısız modlar[değiştir | kaynağı değiştir] POP kullanırken, istemciler genellikle e-posta sunucusuna kısa süreliğine, yalnızca yeni iletileri indirmek için gereken süre kadar bağlanır. IMAP4 kullanırken, istemciler genellikle kullanıcı arabirimi etkin olduğu sürece bağlı kalır ve talep üzerine mesaj içeriğini indirir. Çok sayıda veya büyük iletisi olan kullanıcılar için, bu IMAP4 kullanım modeli daha hızlı yanıt süreleriyle sonuçlanabilir. Harici değişikliklerin raporlanması[değiştir | kaynağı değiştir] Başarılı kimlik doğrulamasından sonra, POP protokolü, posta kutusunun mevcut durumunun tamamen statik bir görünümünü sağlar ve oturum sırasında durumdaki herhangi bir harici değişikliği gösterecek bir mekanizma sağlamaz. Buna karşılık, IMAP protokolü dinamik bir görünüm sağlar ve yeni gelen mesajlar dahil olmak üzere durumdaki harici değişikliklerin yanı sıra aynı anda bağlı diğer istemciler tarafından posta kutusunda yapılan değişikliklerin algılanmasını ve komutlar arasında uygun yanıtların gönderilmesini gerektirir. IDLE komutu sırasında, RFC 2177'de açıklandığı gibi . Ayrıca, özellikle "birden fazla aracı tarafından aynı posta kutusuna eşzamanlı erişim"den söz eden RFC 3501 bölüm 5.2'ye bakınız. MIME mesaj bölümlerine erişim ve kısmi getirme[değiştir | kaynağı değiştir] Genellikle tüm İnternet e-postaları MIME formatında iletilir ve bu, mesajların yaprak düğümlerin çeşitli tek parça içerik türlerinden herhangi biri olduğu ve yaprak olmayan düğümlerin çeşitli çok parçalı türlerden herhangi biri olduğu bir ağaç yapısına sahip olmasına izin verir . IMAP4 protokolü, istemcilerin ayrı ayrı MIME parçalarından herhangi birini ayrı ayrı almalarına ve ayrıca tek tek bölümlerin veya tüm mesajın bölümlerini almalarına olanak tanır. Bu mekanizmalar, istemcilerin ekli dosyaları almadan bir iletinin metin bölümünü almalarına veya getirilirken içeriği akışa almalarına olanak tanır. Mesaj durum bilgisi[değiştir | kaynağı değiştir] IMAP4 protokolünde tanımlanan bayrakların kullanımıyla, istemciler mesajın durumunu takip edebilir: örneğin, mesajın okunup okunmadığı, cevaplanmadığı veya silinmediği. Bu bayraklar sunucuda saklanır, böylece aynı posta kutusuna farklı zamanlarda erişen farklı istemciler, diğer istemciler tarafından yapılan durum değişikliklerini algılayabilir. POP, istemciler için bu tür durum bilgilerini sunucuda depolamak için bir mekanizma sağlamaz; bu nedenle, tek bir kullanıcı iki farklı POP istemcisiyle (farklı zamanlarda) bir posta kutusuna erişirse, durum bilgileri (bir iletiye erişilip erişilmediği gibi) arasında senkronize edilemez. müşteriler. IMAP4 protokolü, hem önceden tanımlanmış sistem bayraklarını hem de istemci tanımlı anahtar sözcükleri destekler. Sistem bayrakları, bir mesajın okunup okunmadığı gibi durum bilgilerini gösterir. Tüm IMAP sunucuları tarafından desteklenmeyen anahtar kelimeler,anlamı müşteriye bağlı olan etiketler. IMAP anahtar sözcükleri, bazen karşılık gelen özel sunucular tarafından IMAP klasörlerine çevrilen web tabanlı e-posta hizmetlerinin özel etiketleriyle karıştırılmamalıdır. Sunucu taraflı aramalar[değiştir | kaynağı değiştir] IMAP4, bir istemcinin sunucudan çeşitli ölçütleri karşılayan iletileri aramasını isteme mekanizması sağlar. Bu mekanizma, istemcilerin bu aramaları gerçekleştirmek için posta kutusundaki her iletiyi indirmesini gerektirmez. Yerleşik uzatma mekanizması[değiştir | kaynağı değiştir] Daha önceki İnternet protokollerinin deneyimini yansıtan IMAP4, genişletilebileceği açık bir mekanizma tanımlar. Temel protokol için birçok IMAP4 uzantısı önerilmiştir ve bunlar ortak kullanımdadır. IMAP2bis'in bir uzantı mekanizması yoktu ve POP'un artık RFC 2449 tarafından tanımlanan bir mekanizması var. Sunucu push bildirimleri[değiştir | kaynağı değiştir] IMAP IDLE, posta sunucusunun bağlı istemcilere, örneğin yeni bir posta geldiğinden dolayı bir posta kutusunda değişiklik olduğunu bildirmesi için bir yol sağlar. POP karşılaştırılabilir bir özellik sağlamaz ve e-posta istemcilerinin yeni posta olup olmadığını kontrol etmek için periyodik olarak POP sunucusuna bağlanması gerekir. Sunucuda birden çok posta kutusu[değiştir | kaynağı değiştir] IMAP4 istemcileri, sunucuda posta kutuları (genellikle kullanıcıya klasörler olarak sunulur) oluşturabilir, yeniden adlandırabilir ve silebilir ve posta kutuları arasında iletileri kopyalayabilir. Birden çok posta kutusu desteği, sunucuların paylaşılan ve ortak klasörlere erişim sağlamasına da olanak tanır. Erişim haklarını düzenlemek için IMAP4 Erişim Kontrol Listesi (ACL) Uzantısı (RFC 4314) kullanılabilir. Mesaj durum bilgisi[değiştir | kaynağı değiştir] IMAP kendi içinde bulunan işaretleme (flag) sistemi ile bir mesajın pek çok halini görüntüleyebilir (okundu, okunmadı, silindi, … kişiye cevaplandı vb.). Bu bilgiler sunucu üzerinde saklandığı için aynı anda birden çok kullanıcının bağlı olduğu bir posta kutusunda, kullanıcılar mesaj durumu hakkında başkasının yaptığı değişiklikleri görüntüleyebilirler. Çoklu posta kutusu desteği[değiştir | kaynağı değiştir] IMAP kullanıcılara özel posta kutusu yaratılmasına izin verir (Genellikle kullanıcılara klasör olarak gösterilir.). Kullanıcılara mesajlarını değişik kutular arasında taşıma hakkı tanınabilir. Bunun yanında paylaşılan posta kutuları da yaratılabilinir. Sunucu taraflı arama mekanizması[değiştir | kaynağı değiştir] IMAP4 istemcilerin çeşitli kıstaslara göre sunucu üzerinde mesaj araması yaptırmasına ve sadece bu mesajların görüntülenmesine izin verir. POP3 ise mesajları bütün olarak çeker, arama istemci tarafında yapılır. Yapısal eklenti desteği[değiştir | kaynağı değiştir] IMAP4 yapısal olarak eklenti yapılmasına açık bir protokoldür ve evrimleşebilir. Güvenlik[değiştir | kaynağı değiştir] İstemci ile sunucu arasındaki IMAP bağlantılarını kriptografik olarak korumak için, SSL/TLS kullanan TCP bağlantı noktası 993'teki IMAPS kullanılabilir. Ocak 2018 itibarıyla önerilen mekanizma TLS'dir. Alternatif olarak, başlangıçta düz metin üzerinden iletişim kurduktan sonra 143 numaralı bağlantı noktasına bağlanırken bağlantıyı şifrelemek için STARTTLS kullanılabilir. Dezavantajları[değiştir | kaynağı değiştir] POP3'e göre uygulanması karmaşık bir protokoldür. Arama algoritmaları kötü olan sunucularda büyük posta kutuları üzerinde arama yapılması sunucu kaynaklarını tüketebilir. Gönderilen mesajlar iki kere işlenir. İlk olarak istemciden sunucuya SMTP yoluyla, ikinci olarak da mesajın "Gönderilen Öğeler"e işlenmesi amacıyla posta kutusuna IMAP4 protokolüyle geri yollanır. E-postalara erişim, POP3'ten biraz daha yavaştır çünkü her gönderme veya alma işleminde tüm klasörler senkronize edilir. Etkin bir internet bağlantınız olmadığı sürece e-postalar çalışmayacaktır. E-postayı sık kullanıyorsanız, daha maliyetli olabilecek daha büyük bir posta kutusu depolama alanına ihtiyacınız olacaktır Diyalog örneği[değiştir | kaynağı değiştir] [rfc:3501 RFC 3501 bölüm 8'den] alının bir IMAP bağlantısı örneği: C: <open connection> S: * OK IMAP4rev1 Service Ready C: a001 login mrc secret S: a001 OK LOGIN completed C: a002 select inbox S: * 18 EXISTS S: * FLAGS (\Answered \Flagged \Deleted \Seen \Draft) S: * 2 RECENT S: * OK [UNSEEN 17] Message 17 is the first unseen message S: * OK [UIDVALIDITY 3857529045] UIDs valid S: a002 OK [READ-WRITE] SELECT completed C: a003 fetch 12 full S: * 12 FETCH (FLAGS (\Seen) INTERNALDATE "17-Jul-1996 02:44:25 -0700" RFC822.SIZE 4286 ENVELOPE ("Wed, 17 Jul 1996 02:23:25 -0700 (PDT)" "IMAP4rev1 WG mtg summary and minutes" (("Terry Gray" NIL "gray" "cac.washington.edu")) (("Terry Gray" NIL "gray" "cac.washington.edu")) (("Terry Gray" NIL "gray" "cac.washington.edu")) ((NIL NIL "imap" "cac.washington.edu")) ((NIL NIL "minutes" "CNRI.Reston.VA.US") ("John Klensin" NIL "KLENSIN" "MIT.EDU")) NIL NIL "<B27397-0100000@cac.washington.edu>") BODY ("TEXT" "PLAIN" ("CHARSET" "US-ASCII") NIL NIL "7BIT" 3028 92)) S: a003 OK FETCH completed C: a004 fetch 12 body[header] S: * 12 FETCH (BODY[HEADER] {342} S: Date: Wed, 17 Jul 1996 02:23:25 -0700 (PDT) S: From: Terry Gray <gray@cac.washington.edu> S: Subject: IMAP4rev1 WG mtg summary and minutes S: To: imap@cac.washington.edu S: Cc: minutes@CNRI.Reston.VA.US, John Klensin <KLENSIN@MIT.EDU> S: Message-Id: <B27397-0100000@cac.washington.edu> S: MIME-Version: 1.0 S: Content-Type: TEXT/PLAIN; CHARSET=US-ASCII S: S: ) S: a004 OK FETCH completed C a005 store 12 +flags \deleted S: * 12 FETCH (FLAGS (\Seen \Deleted)) S: a005 OK +FLAGS completed C: a006 logout S: * BYE IMAP4rev1 server terminating connection S: a006 OK LOGOUT completed Daha fazla okuma[değiştir | kaynağı değiştir] Hughes, L (1998). İnternet e-posta Protokolleri, Standartları ve Uygulanması . Artech Evi Yayıncıları Johnson, K (2000). İnternet E-posta Protokolleri: Bir Geliştirici Kılavuzu . Addison-Wesley Uzmanı. Loshin, P (1999). "Temel E-posta Standartları: Pratik Hale Getirilen RFC'ler ve Protokoller" Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir] https://www.imapwiki.org/ImapProtocolList 1 Ekim 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. RFC 3501 — IMAP sürüm 4 revizyon 1'in belirtimi RFC 2683 — IMAP Uygulama Önerileri RFC RFC 2177 — IMAP4 IDLE komutu Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] a b Blum, Richard (2002). Open source e-mail security. Indianapolis, Ind.: SAMS. ISBN 0-672-32237-4. OCLC 47939160. a b Garfinkel, Simson (2003). Practical UNIX and Internet security. 3rd ed. Gene Spafford, Alan Schwartz. Pekin: O'Reilly. ISBN 0-596-00323-4. OCLC 51913726. "INTERNET MESSAGE ACCESS PROTOCOL - VERSION 4rev1". Mart 2003. 4 Kasım 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Ocak 2017. BAL, Döndü; YILMAZ, Rasime Ayhan (3 Eylül 2021). "İLETİŞİM ÖĞRENCİLERİNİN BİR İLETİŞİM FORMU OLAN REKLAMDAN KAÇINMA DAVRANIŞLARI ÜZERİNE BİR İNCELEME". Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi. doi:10.19145/e-gifder.916687. ISSN 2146-3301. Mullet, Dianna (2000). Managing IMAP. 1st ed. Kevin Mullet. Pekin: O'Reilly. ISBN 0-596-15240-X. OCLC 610212708. Poinsot, Laurent (2013). "Generalized Powers of Substitution with Pre-Function Operators". Applied Mathematics. 04 (07): 12-17. doi:10.4236/am.2013.47a004. ISSN 2152-7385. a b Crispin, M. (Aralık 1996). "IMAP4 Compatibility with IMAP2bis". Skounakis, Emmanouil (22 Temmuz 2010). "DoctorEye: A Clinically Driven Multifunctional Platform, for Accurate Processing of Tumors in Medical Images~!2009-12-08~!2010-03-04~!2010-07-21~!". The Open Medical Informatics Journal. 4 (3): 105-115. doi:10.2174/1874431101004030105. ISSN 1874-4311. "IMAP vs POP3 vs SMTP - The Ultimate Comparison". Courier (İngilizce). 27 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Mart 2023. Otorite kontrolü GND: 4614711-1 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=IMAP&oldid=32141312" sayfasından alınmıştır |
Bu madde, Vikipedi biçem el kitabına uygun değildir. Maddeyi, Vikipedi standartlarına uygun biçimde düzenleyerek Vikipedi'ye katkıda bulunabilirsiniz. Gerekli düzenleme yapılmadan bu şablon kaldırılmamalıdır. (Mart 2020) Bu maddenin içeriğinin Türkçeleştirilmesi veya Türkçe dilbilgisi ve kuralları doğrultusunda düzeltilmesi gerekmektedir. Bu maddedeki yazım ve noktalama yanlışları ya da anlatım bozuklukları giderilmelidir.(Yabancı sözcükler yerine Türkçe karşılıklarının kullanılması, karakter hatalarının düzeltilmesi, dilbilgisi hatalarının düzeltilmesi vs.) Düzenleme yapıldıktan sonra bu şablon kaldırılmalıdır. İnternet iletişim kuralları dizisi OSI modeli Katman İletişim kuralları 7. Uygulama katmanı HTTP, DNS, SMTP, FTP, TFTP, UUCP, NNTP, SSL, SSH, IRC, SNMP, SIP, RTP, Telnet, ... 6. Sunum katmanı ISO 8822, ISO 8823, ISO 8824, ITU-T T.73, ITU-T X.409, ... 5. Oturum katmanı NFS, SMB, ISO 8326, ISO 8327, ITU-T T.6299, ... 4. Ulaşım katmanı TCP, UDP, SCTP, DCCP, ... 3. Ağ katmanı IP, IPv4, IPv6, ICMP, ARP, İnternet Grup Yönetim Protokolü, IPX,... 2. Veri bağlantısı katmanı Ethernet, HDLC, Wi-Fi, Token ring, FDDI, PPP, L2TP... 1. Donanım katmanı ISDN, RS-232, EIA-422, RS-449, EIA-485, ... SMTP (Simple Mail Transfer Protocol), bir e-posta göndermek için sunucu ile istemci arasındaki iletişim şeklini belirleyen protokoldür. Farklı işletim sistemleri için geliştirilmiş e-posta protokolleri bulunmaktadır. Bu e-posta protokollerinin SMTP'ye geçit yolu (gateway) vardır. SMTP, Aktarım Temsilcisi (Mail Transfer Agent, MTA) ve Kullanıcı Temsilcisi (Mail User Agent, MUA) yazılımları arasındaki iletişimi sağlar. TCP'nin üst katmanında çalışır. Sadece e-posta yollamak için kullanılan bu protokolde, basitçe istemci bilgisayar SMTP sunucusuna bağlanarak gerekli kimlik bilgilerini gönderir, sunucunun onay vermesi halinde gerekli e-postayı sunucuya iletir ve bağlantıyı sonlandırır. E-posta almak için POP3 ya da IMAP protokolü kullanılır. Ücretsiz hizmet veren büyük e-posta hizmet sağlayıcıları da SMTP ve diğer e-posta gönderim ve kontrol protokollerini desteklemeye başlamışlardır. Outlook, Eudora, Gmail, Mozilla Thunderbird, Evolution gibi e-posta istemcileri, e-postalarınızı gönderilmek üzere sunucunuza iletirken SMTP hizmetinden faydalanır. 25 ve 587 numaralı portlar SMTP sunucusu için ayrılmıştır. Türkiye'deki erişim sağlayıcıları 25. portu kapattığı için 587. port üzerinden bu hizmet sunulmaktadır.[1][2] Genel Tarihçe[değiştir | kaynağı değiştir] Birebir elektronik mesajın çeşitli şekilleri 1960'larda kullanılmıştır. İnsanlar belirli ana bilgisayarlar için birbirleriyle gelişmiş başka sistemleri kullanarak iletişim kurdular. Daha az bilgisayar, özellikle ABD hükûmetindeki ARPANET’te, birbirlerine e-posta gönderebilmek için bağlandı. Standartlar farklı sistemlerin kullanıcılarının birbirlerine e-posta göndermelerine izin verecek şekilde geliştirildi. SMTP, 1970'ler boyunca bu standartlara göre büyüdü. SMTP'nin 1971'de açıklanan iki uygulamanın kökünü takip ettiği söylenebilir: Posta kutusu protokolünün uygulanması tartışmalı olmuştur ama RFC 196 ve diğer RFC’lerde ve SNDMSG programında tartışılmıştır. RFC 2.235 göre, BBN Ray Tomlinson ARPANET üzerinden posta iletileri göndermek için Tenex bilgisayarlar icat etti. 1973’ten beri diğer uygulamaları FTP E-posta ve E-posta protokolünün her ikisini de içerir. ARPANET 1980 yıllarında modern internete dönüştürülene kadar, geliştiriciler 1970'li yıllar boyunca çalışmalarına devam ettiler. Sonra Jon Postel 1920 yılında FTP'de posta bağımlılığını kaldırmak için e-posta transfer protokolünü öngördü. SMTP Kasım 1981'de Postel tarafından RFC 788 olarak yayınlandı. SMTP standartlarında USENET gibi benzer birçok iletişim ağı geliştirildi. SMTP geniş ölçüde 1980'li yılların başlarında kullanılmaya başlandı. O zaman makineler arasında e-posta transferlerini işlemek için hangisinin bağlanması daha iyi uygunlukta olduğu "Unix-to-Unix Copy" Programı (UUCP) postasıyla tamamlayıcı oldu. SMTP diğer taraftan, gönderme ve alma makineleri ağa bağlı olduğu her zaman en iyi şekilde çalışır. Her ikisi de bir saklama ve iletme mekanizması kullanımı ve push teknolojisi örnekleridir. USENET haber grubu sayesinde UUCP sunucular arasında hala dağıtılmasına rağmen, mesaj gönderme başlıkları olarak kullanılan UUCP sanal olarak "patlama yolları" ile birlikte kayboldu. İlk SMTP tarihi ve kaynağı hakkında bilgi RFC 123 den önce yeniden göndermeyle alakalı makale teknik altyapı içerir. Sendmail, RFC 788 den hemen sonra 4.1 cBSD ile birlikte yayınlanan SMTP’yi uygulamak için e-posta transfer maddelerinin ilklerinden birisi oldu. BSD Unix zaman içinde internet üzerindeki en popüler işletim sistemi olduğu gibi, Sendmail en yaygın MTA (Mail Transport Agent) oldu. Bazı diğer popüler SMTP sunucu programları Posfix, Gmail, Novell GroupWise, Exim, Novell NetMail, Microsoft Exchange Server, Sun Java System Messaging sunucuları içerir. Detaylı Tarihçe[değiştir | kaynağı değiştir] SMTP Öncüleri[değiştir | kaynağı değiştir] Tek kişilik elektronik mesajlaşma biçimleri 1960'larda kullanılmaya başlandı. Kullanıcılar, belirli büyük bilgisayarlar için geliştirilmiş sistemleri kullanarak iletişim kuruyordu. Özellikle ABD Hükümeti'nin ARPANET'inde daha fazla bilgisayar birbirine bağlandıkça, farklı işletim sistemleri arasında mesaj alışverişi yapmak için standartlar geliştirildi. SMTP, 1970'lerde geliştirilen bu standartların bir sonucuydu. ARPANET'teki posta kökleri 1971'e kadar uzanır: Uygulanmayan ancak RFC 196 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'da tartışılan Posta Kutusu Protokolü ve aynı yıl BBN'den Ray Tomlinson'ın iki bilgisayar arasında mesaj göndermek için uyarladığı SNDMSG programı. Bir Posta Protokolü için daha fazla öneri, Haziran 1973'te RFC 524'te yapılmıştır, ancak uygulanmamıştır. ARPANET'te "ağ postası" için Dosya Aktarım Protokolü (FTP) kullanımı, Mart 1973'te RFC 469'da önerilmiştir. RFC 561, RFC 680, RFC 724 ve son olarak Kasım 1977'de RFC 733 ile FTP posta sunucuları kullanarak "elektronik posta" için standart bir çerçeve geliştirildi. İlkel SMTP[değiştir | kaynağı değiştir] 1980 yılında Jon Postel ve Suzanne Sluizer, e-posta için FTP kullanımının yerine geçecek olan Posta Aktarım Protokolü'nü öneren RFC 772 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'yi yayınladılar. Mayıs 1981'deki RFC 780 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., FTP'ye yapılan tüm atıfları kaldırdı ve TCP ve UDP için 57 numaralı port tahsis edildi (bu tahsis IANA tarafından o zamandan beri kaldırılmıştır). Kasım 1981'de Postel, "Basit Posta Aktarım Protokolü" olan RFC 788 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'i yayınladı. SMTP standardı Usenet ile aynı zamanda geliştirildi ve bazı benzerlikleri olan birçok kişiye iletişim ağıydı. SMTP, erken 1980'lerde yaygın olarak kullanılmaya başladı. O zamanlar, aralıklı olarak bağlı olan makineler arasında e-posta transferlerini işlemek için daha uygun olan Unix to Unix Kopya Programı (UUCP) ile tamamlanmıştı. Öte yandan, SMTP gönderen ve alıcı makinelerin her zaman ağa bağlı olduğunda en iyi şekilde çalışır. Her ikisi de depolama ve ileri mekanizması kullanan ve itme teknolojisi örnekleridir. Usenet'in haber grupları hala sunucular arasında UUCP ile yayıldıysa da, mesaj yönlendirme başlıkları olarak kullandığı "bang paths" ile birlikte UUCP bir posta taşıma yöntemi olarak neredeyse yok oldu. 1983'te 4.1cBSD ile yayınlanan Sendmail, SMTP'yi uygulayan ilk posta aktarım ajanlarından biriydi. Zaman içinde, BSD Unix İnternet'teki en popüler işletim sistemi haline geldiğinde, Sendmail en yaygın MTA (posta aktarım ajanı) haline geldi. Orijinal SMTP protokolü, yalnızca doğrulanmamış, şifrelenmemiş 7-bit ASCII metin iletişimlerini desteklerken, basit bir ara kişi saldırısına, sahte kimlik oluşturma ve istenmeyen posta gönderimine karşı hassastı ve herhangi bir ikili verinin aktarım öncesi okunabilir metne kodlanmasını gerektiriyordu. Uygun bir kimlik doğrulama mekanizması yokluğundan dolayı, tasarım gereği her SMTP sunucusu açık bir posta röle olarak kabul ediliyordu. Internet Mail Consortium (IMC), 1998 yılında mail sunucularının %55'inin açık röle olduğunu bildirdi, ancak 2002'de bu oran %1'in altına düştü. Spam endişeleri nedeniyle, çoğu e-posta sağlayıcısı açık röleleri engellerken, orijinal SMTP, genel kullanım için Internet'te neredeyse kullanılamaz hale geldi. Modern SMTP[değiştir | kaynağı değiştir] Kasım 1995'te RFC 1869 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., tüm mevcut ve gelecekteki uzantıların eksik özellikleri eklemeyi amaçladığı genel bir yapıyı belirleyen Genişletilmiş Basit Posta Aktarım Protokolünü (ESMTP) tanımladı. ESMTP, ESMTP istemcilerinin ve sunucularının tanımlanabileceği tutarlı ve yönetilebilir yöntemler belirler ve sunucular desteklenen uzantıları gösterir. Mesaj gönderimi (RFC 2476 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.) ve SMTP-AUTH (RFC 2554 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.), e-posta teslimatındaki yeni eğilimleri açıklayan 1998 ve 1999 yıllarında tanıtıldı. Öncelikle SMTP sunucuları, bir kuruluşun dışından gelen postayı alıp kuruluş için iletilerini iletmek üzere kuruluş içindeydi. Ancak zamanla, SMTP sunucuları (posta transfer ajanları), uygulamada, bazıları kuruluşun dışından posta ileten Posta kullanıcı ajanları için mesaj gönderim ajanları haline geldiler. (Örneğin, bir şirket yöneticisi, kurumsal SMTP sunucusunu kullanarak seyahatteyken e-posta göndermek istiyor.) Bu sorun, Dünya Çapında Ağ'ın hızlı genişlemesi ve popülerliği sonucu, kötüye kullanımı önlemek için özel kurallar ve yöntemler içeren SMTP'ye dahil edilmesi gerekiyordu, örneğin istenmeyen e-posta (spam) iletmenin önlenmesi için kullanıcıların doğrulanması. Mesaj gönderimi (RFC 2476) üzerindeki çalışmalar, popüler posta sunucularının sık sık postayı düzeltmek için yeniden yazması nedeniyle başlatıldı, örneğin, tanımlanmamış bir adrese bir etki alanı adı eklemek. Bu davranış, ilk gönderim olan mesaj düzeltme için faydalıdır, ancak başka bir yerden kaynaklanan ve iletilen mesajlarda tehlikeli ve zararlıdır. Mesajı gönderim ve iletim olarak temiz bir şekilde ayırmak, gönderimleri yeniden yazmanın ve iletimleri yeniden yazmayı yasaklamanın bir yolu olarak görüldü. Spam daha yaygın hale geldikçe, bir kuruluştan gönderilen postalar için yetkilendirme sağlamak ve izlenebilirlik sağlamak için bir yol olarak da görülmüştür. İleti ve gönderim arasındaki bu ayrım, modern e-posta güvenliği uygulamalarının temelini oluşturdu. Bu protokol başlangıçta sadece ASCII metin tabanlı olduğu için, ikili dosyalar veya birçok yabancı dildeki karakterlerle iyi başa çıkamadı. Multipurpose Internet Mail Extensions (MIME) gibi standartlar, ikili dosyaların SMTP aracılığıyla aktarılması için kodlama yöntemleri geliştirildi. Sendmail'den sonra geliştirilen posta aktarım ajanları (MTA) genellikle 8 bit temiz olarak uygulandı, böylece SMTP aracılığıyla herhangi bir 8 bit ASCII benzeri karakter kodlamasında herhangi bir metin verisi göndermek için "sadece sekiz gönder" stratejisi kullanılabilirdi. Mojibake, farklı karakter kümesi eşleştirmeleri nedeniyle hala bir sorundu, ancak e-posta adresleri yalnızca ASCII'yi desteklediği için bu sorun sadece gövde metniyle ilgilendi. Bugün 8-bit temiz MTA'lar genellikle 8BITMIME uzantısını desteklerler, bu da bazı ikili dosyaların düz metin gibi neredeyse kolayca iletilmesine izin verir (satır uzunluğu ve izin verilen oktet değerlerine yönelik sınırlamalar hala geçerlidir, bu nedenle çoğu metin olmayan veri ve bazı metin biçimleri için MIME kodlaması gereklidir). 2012'de SMTPUTF8 uzantısı oluşturuldu, UTF-8 metni desteklemek için, Kiril veya Çince gibi Latin olmayan yazıtlar içeren uluslararası içerik ve adreslere izin vererek. Jon Postel, Eric Allman, Dave Crocker, Ned Freed, Randall Gellens, John Klensin ve Keith Moore gibi birçok kişi, temel SMTP özelliklerine katkıda bulunmuştur. Mail İşleme Modeli[değiştir | kaynağı değiştir] Mavi oklar SMTP varyasyonlarının uygulanmasını gösterir E-posta, bir posta istemcisi (posta kullanıcı arayüzü, MUA) tarafından TCP bağlantı noktası 587'de SMTP kullanarak bir posta sunucusuna (posta gönderim ajanı, MSA) gönderilir. Çoğu posta kutusu sağlayıcısı hala geleneksel bağlantı noktası 25 üzerinden gönderim yapmaya izin vermektedir. MSA, postayı posta transfer ajanına (posta transfer ajanı, MTA) teslim eder. Çoğu durumda, bu iki ajan aynı makinede farklı seçeneklerle başlatılan aynı yazılım örnekleridir. Yerel işlem, tek bir makine üzerinde veya birden fazla makine arasında bölünebilir. Bir makinedeki posta ajanı işlemleri dosyaları paylaşabilir, ancak işlem birden fazla makine üzerinde yapılıyorsa, makineler birbirleriyle SMTP kullanarak mesajları aktarır, her makine bir sonraki makineyi akıllı ana bilgisayar olarak kullanacak şekilde yapılandırılmıştır. Her işlem kendi MTA'sında (kendi SMTP sunucusunda) gerçekleştirilir. Sınır MTA, alıcının alanının (e-posta adresinin sağ tarafındaki bölüm) MX (posta değiştirici) kaydını DNS üzerinden arar. MX kaydı hedef MTA'nın adını içerir. Gönderen MTA, hedef ana makineye ve diğer faktörlere bağlı olarak bir alıcı sunucusu seçer ve posta değişimini tamamlamak için ona bağlanır. Mesaj transferi iki MTA arasında tek bir bağlantıda veya ara sistemler arasında bir dizi atlayışta gerçekleşebilir. Bir alıcı SMTP sunucusu, nihai hedef olabilir, bir ara "röle" (yani mesajı saklar ve iletir) veya bir "geçit" (yani mesajı SMTP'den farklı bir protokol kullanarak iletir) olabilir. RFC 5321 30 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. bölüm 2.1'e göre, her atlayış bir mesaj için sorumlulukların resmi bir devri olup, alıcı sunucu mesajı teslim etmelidir veya bunu yapamamanın başarısızlığını doğru bir şekilde bildirmelidir. Son aşama, gelen iletiyi kabul eden son sunucudur ve yerel dağıtım için bir posta teslim ajanına (MDA) aktarılır. MDA, ilgili posta kutusu formatında mesajları kaydeder. Gönderme işlemi gibi, bu alım işlemi de bir veya birden fazla bilgisayar kullanılarak yapılabilir, ancak yukarıdaki diyagramda MDA, posta değiştirici kutusuna yakın bir kutu olarak tasvir edilmiştir. MDA, mesajları doğrudan depolamaya teslim edebilir veya bu amaçla SMTP veya Local Mail Transfer Protocol (LMTP) gibi başka bir protokol üzerinden ağda iletebilir. Yerel posta sunucusuna teslim edildikten sonra, posta yetkilendirilmiş posta istemcileri (MUAs) tarafından toplu olarak alınmak üzere depolanır. Posta, Internet Mesaj Erişim Protokolü (IMAP) veya geleneksel mbox posta dosyası formatını kullanan Posta Ofisi Protokolü (POP) gibi protokoller kullanılarak, Microsoft Exchange / Outlook veya Lotus Notes / Domino gibi özel sistemler veya web tabanlı posta istemcileri tarafından alınabilir. Ancak alım protokolü genellikle resmi bir standart değildir. SMTP, mesaj içeriğini değil mesaj taşımacılığını tanımlar. Bu nedenle, posta zarfını ve zarf gönderen gibi parametrelerini tanımlar, ancak başlık (iz bilgisi hariç) veya mesajın gövdesini tanımlamaz. STD 10 ve RFC 5321 30 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., SMTP'yi (zarfı) tanımlarken, STD 11 ve RFC 5322 5 Ağustos 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., mesajı (başlık ve gövde) tanımlar ve resmen İnternet Mesaj Formatı olarak adlandırılır. Protokole Genel Bakış[değiştir | kaynağı değiştir] SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) bir bağlantı odaklı, metin tabanlı bir protokoldür. Bir posta göndericisi, güvenilir bir sıralı veri akışı kanalı üzerinden genellikle Transmission Control Protocol (TCP) bağlantısı kullanarak gerekli verileri sağlayarak komut dizileri vererek bir posta alıcısıyla iletişim kurar. Bir SMTP oturumu, bir SMTP istemcisinden (başlatıcı ajan, gönderen veya verici) kaynaklanan komutlardan ve SMTP sunucusundan (dinleyen ajan veya alıcı) karşılık gelen yanıtlardan oluşur, böylece oturum açılır ve oturum parametreleri değiştirilir. Bir oturumda sıfır veya daha fazla SMTP işlemi olabilir. Bir SMTP işlemi, üç komut/yankı dizisinden oluşur: Geri dönüş adresini (return-path, reverse-path, bounce adresi, mfrom veya zarf gönderen olarak da bilinir) belirlemek için MAIL komutu. Mesajın bir alıcısını belirlemek için RCPT komutu. Bu komut, her bir alıcının biri için tekrarlanabilir. Bu adresler ayrıca zarfın bir parçasıdır. İleti metninin başlangıcını bildirmek için DATA. İletinin zarfından farklı olarak, içeriği mesaj başlığı ve bir boş satır tarafından ayrılmış bir mesaj gövdesinden oluşur. DATA aslında bir dizi komuttur ve sunucu iki kez yanıt verir: birincisi, metnin alınmaya hazır olduğunu doğrulamak için DATA komutu kendisi için, ikincisi ise verinin sonu işaretlendiğinde, tüm mesajı kabul etmek veya reddetmek için. DATA'nın ara yanıtı dışında, her sunucu yanıtı olumlu (2xx yanıt kodları) veya olumsuz olabilir. Olumsuz yanıtlar kalıcı (5xx kodları) veya geçici (4xx kodları) olabilir. Bir reddetme kalıcı bir hatadır ve istemci, ondan aldığı sunucuya bir geri dönüş mesajı göndermelidir. Bir düşürme, teslimat yerine olumlu bir yanıtın ardından mesajın reddedilmesini takip eder. Başlatan ana bilgisayar (SMTP istemcisi) ya bir son kullanıcının e-posta istemcisi olarak işlev gören bir posta kullanıcı ajanı (MUA) ya da postayı aktarmak için bir SMTP sunucusu olarak hareket eden bir SMTP sunucusu olan bir röle sunucusunun posta transfer ajanı (MTA) olabilir. Tamamen yetenekli SMTP sunucuları, geçici hatalara neden olan mesaj iletimlerinin yeniden deneme kuyruklarını tutarlar. Bir MUA, yapılandırmasından çıkan posta SMTP sunucusunu bilir. Bir geçiş sunucusu genellikle her alıcının etki alanı adı için MX (Mail eXchange) DNS kaynak kaydını arayarak hangi sunucuya bağlanılacağını belirler. Eğer MX kaydı bulunamazsa, uyumlu bir geçiş sunucusu (hepsi değil) bunun yerine A kaydını arar. Geçiş sunucuları ayrıca akıllı ana bilgisayar kullanacak şekilde yapılandırılabilir. Bir geçiş sunucusu, SMTP için "iyi bilinen bağlantı noktası" olan 25 numaralı bağlantı noktası veya MSA'ya bağlanmak için 587 numaralı bağlantı noktasında sunucuya bir TCP bağlantısı başlatır. MTA ve MSA arasındaki temel fark, MSA'ya bağlanmanın SMTP Kimlik Doğrulaması gerektirmesidir. SMTP vs Mail Alma Karşılaştırması[değiştir | kaynağı değiştir] SMTP, sadece bir teslimat protokolüdür. Normal kullanımda, posta geldiği anda hedef posta sunucusuna (veya sonraki adım posta sunucusuna) "itilir". Posta, adreslendiği bireysel kullanıcılara değil, hedef sunucuya göre yönlendirilir. Diğer protokoller, örneğin Posta Ofisi Protokolü (POP) ve İnternet Mesaj Erişim Protokolü (IMAP), özel olarak bireysel kullanıcıların mesajları almasına ve posta kutularını yönetmesine olanak tanımak için tasarlanmıştır. Aralıklı olarak bağlanan bir posta sunucusunun isteğe bağlı olarak uzak bir sunucudan mesajları almasına izin vermek için, SMTP'nin bir özelliği, uzaktaki bir sunucuda posta kuyruğu işleme başlatmak için (aşağıda Uzak Mesaj Kuyruğu Başlatma) vardır. POP ve IMAP, aralıklı olarak bağlanan makineler tarafından posta iletme için uygun olmayan protokollerdir; posta iletme işleminin doğru çalışması için kritik bilgilerin (posta zarfı) kaldırıldığı son teslimattan sonra çalışacak şekilde tasarlanmışlardır. Uzaktan Mesaj Sırası Başlatma(Remote Message Queue Starting)[değiştir | kaynağı değiştir] "Remote Message Queue Starting", Türkçeye "Uzaktan Mesaj Kuyruğu Başlatma" olarak çevrilebilir. Bu özellik, bir uzak ana bilgisayarın, ilgili bir komut göndererek sunucudaki posta kuyruğunun işlenmesini başlatmasına ve kendisine yönlendirilen iletileri almasına olanak tanır. Orijinal TURN komutu güvenli olmadığı için RFC 1985 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ile ETRN komutuyla genişletilmiştir. ETRN komutu, Alan Adı Sistemi bilgilerine dayalı bir kimlik doğrulama yöntemi kullanarak daha güvenli bir şekilde çalışır. Giden E-posta SMTP Sunucusu[değiştir | kaynağı değiştir] Bir e-posta istemcisi, yapılandırmasının bir parçası olarak (genellikle bir DNS adı olarak verilir), başlangıç SMTP sunucusunun IP adresini bilmelidir. Bu sunucu, kullanıcının adına giden mesajları iletecektir. Giden Posta Sunucusu Erişim Kısıtlamaları[değiştir | kaynağı değiştir] Sunucu yöneticileri, hangi istemcilerin sunucuyu kullanabileceği konusunda bir kontrol uygulamak zorundadır. Bu, örneğin spam gibi kötüye kullanımla başa çıkmalarını sağlar. İki çözüm yaygın olarak kullanılmaktadır: Geçmişte birçok sistem, istemcinin konumuna göre kullanım kısıtlamaları uyguladı ve yalnızca sunucu yöneticilerinin kontrol ettiği IP adreslerine sahip istemcilerin kullanımına izin verdi. Herhangi başka bir istemci IP adresinden kullanım engellendi. Modern SMTP sunucuları genellikle erişimi konumla sınırlamak yerine istemcilerin kimlik bilgileriyle kimlik doğrulamasını gerektiren alternatif bir sistem sunar. Konumla Erişimi Kısıtlama[değiştir | kaynağı değiştir] Bu sistem altında, bir ISP'nin SMTP sunucusu, ISP'nin ağı dışında olan kullanıcılara erişime izin vermez. Daha doğrusu, sunucu yalnızca ISP tarafından sağlanan bir IP adresine sahip kullanıcılara erişime izin verebilir, bu da aynı ISP'yi kullanarak internete bağlanmalarını gerektirir. Bir mobil kullanıcı genellikle normal ISP'sinin ağından farklı bir ağda olabilir ve yapılandırılmış SMTP sunucusu seçimi artık erişilebilir olmadığı için e-posta gönderme işlemi başarısız olabilir. Bu sistemde birkaç varyasyon vardır. Örneğin, bir kuruluşun SMTP sunucusu, organizasyon içinde sadece aynı ağdaki kullanıcılara hizmet sağlayabilir ve bu, kullanıcıların İnternet'in geniş kapsamındaki kullanıcıların erişimini engelleyen bir güvenlik duvarı kullanarak zorunlu kılınabilir. Veya sunucu, istemcinin IP adresi üzerinde aralık kontrolü yapabilir. Bu yöntemler genellikle sadece organizasyon içinde dışa doğru e-posta için bir SMTP sunucusu sağlayan şirketler ve üniversiteler gibi kurumlar tarafından kullanılırdı. Ancak, çoğu kurum artık aşağıda açıklandığı gibi istemci kimlik doğrulama yöntemlerini kullanıyor. Bir kullanıcının mobil olduğu ve internete bağlanmak için farklı İnternet Servis Sağlayıcıları kullanabileceği durumlarda, bu tür kullanım kısıtlamaları yorucu olabilir ve yapılandırılmış çıkış e-postası SMTP sunucusu adresini değiştirmek pratik değildir. Değişmeyen bir e-posta istemci yapılandırma bilgisi kullanmak istemek oldukça arzu edilir. İstemci Doğrulama[değiştir | kaynağı değiştir] Modern SMTP sunucuları genellikle, önceden açıklanan gibi konum bazlı erişim kısıtlaması yerine, istemcilerin kimlik bilgileriyle kimlik doğrulamasını gerektirir. Bu daha esnek sistem mobil kullanıcılara dostça bir yaklaşımdır ve onlara yapılandırılmış çıkış SMTP sunucusu seçiminde sabit bir seçenek sağlar. SMTP kimlik doğrulaması, genellikle SMTP AUTH olarak kısaltılır ve bir kimlik doğrulama mekanizması kullanarak giriş yapmak için SMTP'nin bir uzantısıdır. Portlar[değiştir | kaynağı değiştir] Posta sunucuları arasındaki iletişim genellikle SMTP için ayrılmış standart TCP portu 25 kullanılarak yapılır. Ancak posta istemcileri genellikle bunu kullanmaz, bunun yerine özel "gönderim" portları kullanılır. Posta hizmetleri genellikle müşterilerden gelen e-posta gönderimini aşağıdaki bağlantı noktalarından birinde kabul eder: 587 (Gönderim), RFC 6409 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'da (daha önce RFC 2476 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'da) belirtildiği gibi 465 Bu port, RFC 2487 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'den sonra kaldırılmıştır, ancak RFC 8314' 6 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ün çıkmasına kadar sorunlu kalmıştır. Port 2525 ve diğerleri bazı bireysel sağlayıcılar tarafından kullanılabilir, ancak resmi olarak desteklenmemiştir. Birçok İnternet servis sağlayıcısı artık müşterilerinden giden tüm 25 numaralı bağlantı noktası trafiğini engellemektedir. Bunun başlıca nedeni spam önleme tedbiri olmakla birlikte, açık bırakmanın yüksek maliyeti nedeniyle belki de yalnızca açık olan az sayıdaki müşterilerinden daha fazla ücret talep ederek tedavi etmektedir. SMTP Aktarım Örneği[değiştir | kaynağı değiştir] SMTP aracılığıyla aynı posta alanına (example.com) bağlı iki posta kutusuna (alice ve theboss) mesaj gönderme örneği, aşağıdaki oturum değişimiyle yeniden üretilmiştir. (Bu örnekte, konuşma parçaları sunucu ve istemci için sırasıyla S: ve C: ile ön eklenmiştir; bu etiketler exchange'in(değişimin) bir parçası değildir.) Mesaj gönderen (SMTP istemcisi), mesaj alıcısına (SMTP sunucusu) güvenilir bir iletişim kanalı oluşturduktan sonra, oturumu genellikle FQDN'sini (tam nitelikli etki alanı adını) içeren bir karşılama ile açar, bu örnekte smtp.example.com. İstemci, FQDN'si (veya mevcut değilse bir adres anlamsalı) ile kendini tanımlayan bir komutla yanıt vererek diyalogunu başlatır. S: 220 smtp.example.com ESMTP Postfix C: HELO relay.example.org S: 250 Hello relay.example.org, I am glad to meet you C: MAIL FROM:<bob@example.org> S: 250 Ok C: RCPT TO:<alice@example.com> S: 250 Ok C: RCPT TO:<theboss@example.com> S: 250 Ok C: DATA S: 354 End data with <CR><LF>.<CR><LF> C: From: "Bob Example" <bob@example.org> C: To: "Alice Example" <alice@example.com> C: Cc: theboss@example.com C: Date: Tue, 15 Jan 2008 16:02:43 -0500 C: Subject: Test message C: C: Hello Alice. C: This is a test message with 5 header fields and 4 lines in the message body. C: Your friend, C: Bob C: . S: 250 Ok: queued as 12345 C: QUIT S: 221 Bye {The server closes the connection} İstemci, mesajın kaynak e-posta adresini bildirmek için MAIL FROM komutunu kullanarak alıcıyı bilgilendirir. Bu ayrıca mesajın teslim edilememesi durumunda geri dönüş veya bounce adresidir. Bu örnekte e-posta mesajı aynı SMTP sunucusunda bulunan iki posta kutusuna gönderilir: To: ve Cc: başlık alanlarında listelenen her bir alıcı için bir adet. Karşılık gelen SMTP komutu RCPT TO'dur. Her bir komutun başarılı bir şekilde alınması ve işleme konulması sunucu tarafından bir sonuç kodu ve yanıt mesajı ile onaylanır (örneğin, 250 Ok). Mail mesajının gövdesinin aktarımı, bir DATA komutuyla başlatılır ve ardından kelimesi kelimesine aktarılır ve sonuçlandırıcı bir veri dizisiyle sonlandırılır. Bu dizi, bir yeni satır (<CR><LF>), tek bir tam nokta (.) ve başka bir yeni satır (<CR><LF>) içerir. Bir mesaj gövdesi, metin olarak bir periyod içeren bir satır içerebileceğinden, istemci, her bir satır periyodla başladığında iki periyod gönderir; buna karşılık, sunucu, her bir satırın başındaki iki periyod dizisini tek bir periyoda dönüştürür. Bu kaçırma yöntemi nokta-doldurma olarak adlandırılır. Sunucunun mesajın teslimiyle ilgili olumlu yanıtı, örnekteki gibi, sunucunun mesajın tesliminden sorumlu olduğu anlamına gelir. Bu sırada bir iletişim hatası olması durumunda mesaj iki kez gönderilebilir, örneğin bir güç kesintisi nedeniyle: Gönderen, 250 Ok yanıtını alana kadar mesajın teslim edilmediğini varsaymalıdır. Öte yandan, alıcı mesajı kabul etmeye karar verdiğinde, mesajın kendisine teslim edildiğini varsaymalıdır. Bu nedenle, bu süre boyunca, her iki aracın da teslim etmeye çalışacakları aktif kopyaları vardır. İletinin gövdesinde yaptığı filtreleme miktarıyla doğru orantılı olarak, bir iletişim hatası bu adımda tam olarak oluşma olasılığı, genellikle istenmeyen e-postaların engellenmesi için yapılacak filtreleme işlemiyle ilgilidir. Sınırlayıcı zaman aşımı 10 dakika olarak belirlenmiştir. QUIT komutu oturumu sonlandırır. Eğer e-postanın başka alıcıları farklı bir yerde bulunuyorsa, müşteri mevcut hedefler için kuyruğa alındıktan sonra QUIT yapacak ve sonraki alıcılar için uygun bir SMTP sunucusuna bağlanacaktır. Müşterinin HELO ve MAIL FROM komutlarında gönderdiği bilgiler, alıcı sunucu tarafından ek header alanları olarak mesaja eklenir. Sırasıyla, Received ve Return-Path header alanları eklenir. Bazı istemciler, mesaj kabul edildikten sonra bağlantıyı kapatarak uygulanır (250 Ok: queued as 12345), bu nedenle son iki satır aslında atlanabilir. Bu, sunucunun 221 Bye yanıtını göndermeye çalışırken bir hata oluşmasına neden olur. SMTP Uzantıları[değiştir | kaynağı değiştir] Uzantı Bulma Mekanizması(Extension Discovery Mechanism)[değiştir | kaynağı değiştir] Aşağıdaki örnekte görüldüğü gibi, istemciler orijinal HELO yerine EHLO selamı kullanarak sunucunun desteklediği seçenekleri öğrenirler. Sunucu EHLO selamını desteklemiyorsa, istemciler HELO'ya geri dönerler. Modern istemciler, ESMTP uzantı anahtar kelimesi SIZE'ı kullanarak sunucudan kabul edilebilecek maksimum mesaj boyutunu sorgulayabilirler. Daha eski istemciler ve sunucular, dakika başına ödenen ağ bağlantılarına bağlanarak ağ kaynaklarını tüketen ve reddedilecek aşırı boyutlu mesajları aktarmaya çalışabilirler. Kullanıcılar, ESMTP sunucularının kabul ettiği maksimum boyutu önceden manuel olarak belirleyebilirler. İstemci, HELO komutunu EHLO komutuyla değiştirir. S: 220 smtp2.example.com ESMTP Postfix C: EHLO bob.example.org S: 250-smtp2.example.com Hello bob.example.org [192.0.2.201] S: 250-SIZE 14680064 S: 250-PIPELINING S: 250 HELP Bu şekilde, smtp2.example.com'un, 14.680.064 oktet (8-bit bayt) büyüklüğünde sabit bir maksimum mesaj boyutunu kabul edebileceği belirtilir. En basit durumda, bir ESMTP sunucusu, EHLO aldıktan hemen sonra maksimum boyutunu belirtir. Ancak RFC 1870 6 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'e göre, EHLO yanıtındaki SIZE uzantısının sayısal parametresi isteğe bağlıdır. İstemciler, bir MAIL FROM komutu verirken, aktardıkları mesajın boyutu için sayısal bir tahmin dahil edebilirler, böylece sunucu aşırı büyük mesajların alınmasını reddedebilir. İkili Veri Aktarımı(Binary Data Transfer)[değiştir | kaynağı değiştir] Orijinal SMTP yalnızca tek bir ASCII metin gövdesini desteklediğinden, herhangi bir ikili veri, mesaj gövdesine aktarım öncesinde metin olarak kodlanmalı ve ardından alıcı tarafından çözülmelidir. Genellikle uuencode ve BinHex gibi ikili-veriye-metin kodlamaları kullanılırdı. Bu sorunu çözmek için 8BITMIME komutu geliştirilmiştir. 1994 yılında RFC 1652 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. olarak standartlaştırılmıştır. Bu, MIME içerik bölümleri olarak kodlanarak, genellikle Base64 ile kodlanan yedi bitlik ASCII karakter kümesi dışındaki octetler içeren e-posta mesajlarının şeffaf bir şekilde değiş tokuşunu kolaylaştırır. E-posta Teslimat Mekanizması Eklentileri (Mail Delivery Mechanism Extensions)[değiştir | kaynağı değiştir] İsteğe Bağlı Posta Aktarımı (On - Demand Mail Relay)[değiştir | kaynağı değiştir] Ana madde: On-Demand Mail Relay On-Demand Mail Relay (ODMR), yani İsteğe Bağlı Posta Aktarımı, RFC 2645 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'te standartlaştırılmış bir SMTP uzantısıdır ve aralıklı olarak bağlantı sağlayan bir SMTP sunucusunun, bağlandığında sıraya alınmış e-postaları almasına olanak tanır. Uluslararasılaştırma Eklentisi (Internationalization Extension)[değiştir | kaynağı değiştir] Uluslararası karakter setlerini ve ASCII karakter setinde olmayan diakritik işaretleri kullanan kullanıcılar için ASCII karakterleriyle oluşan e-posta adreslerinin kullanımı zor olduğundan, orijinal SMTP'ye UTF-8'ın adres adlarında kullanımını sağlayan uzantılar eklendi. RFC 5336 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., deneysel UTF8SMTP komutunu tanıttı ve daha sonra SMTPUTF8 komutunu tanıtan RFC 6531 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. tarafından yerini aldı. Bu uzantılar, diakritik işaretler ve Yunanca ve Çince gibi diğer dil karakterleri gibi çok baytlı ve ASCII olmayan karakterlerin e-posta adreslerinde kullanımına olanak sağlar. Mevcut destek sınırlı olsa da, özellikle Latin (ASCII) karakterlerinin yabancı bir karakter seti olduğu büyük bir kullanıcı tabanına sahip olan Çin gibi ülkelerde RFC 6531 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ve ilgili RFC'lerin yaygın olarak benimsenmesi için yoğun ilgi vardır. Uzantılar (Extensions)[değiştir | kaynağı değiştir] ESMTP, İnternet postasını taşımak için kullanılan bir protokoldür. Hem bir sunucu arasında taşıma protokolü olarak hem de (kısıtlı davranışlarla zorunlu) bir posta gönderme protokolü olarak kullanılır. ESMTP istemcileri için ana tanımlama özelliği, orijinal RFC 821 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. standardı olan HELO yerine genişletilmiş bir "HELLO" komutu olan EHLO ile iletişim kurmaktır. Bir sunucu, yapılandırmasına bağlı olarak başarılı (kod 250), başarısız (kod 550) veya hata (kod 500, 501, 502, 504 veya 421) yanıtı verir. ESMTP sunucusu, desteklenen uzantıları göstermek için alan adı ve anahtar kelime listesi ile bir çoklu satır yanıtında kod 250 OK döndürür. RFC 821 uyumlu bir sunucu, hata kodu 500 döndürür, böylece ESMTP istemcileri HELO veya QUIT deneyebilirler. Her hizmet uzantısı, IANA (Internet Assigned Numbers Authority) tarafından kaydedilen sonraki RFC'lerde onaylanmış bir formatta tanımlanır. İlk tanımlar RFC 821 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. isteğe bağlı hizmetleridir: SEND, SOML (Send or Mail), SAML (Send and Mail), EXPN, HELP ve TURN. Ek SMTP fiillerinin biçimi ve MAIL ve RCPT'teki yeni parametreler için tanımlanmıştır. Bugün kullanılan nispeten yaygın bazı anahtar kelimeler (hepsi komutlara karşılık gelmez) şunlardır: 8BITMIME – 8 bit veri iletimi, RFC 6152 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ATRN – İsteğe Bağlı Posta Geçişi için Kimliği Doğrulanmış TURN, RFC 2645 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. AUTH – Doğrulanmış SMTP, RFC 4954[ölü/kırık bağlantı] CHUNKING – Parçalama, RFC 3030 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. DSN – Teslimat durumu bildirimi,, RFC 3461 6 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ETRN – Uzak ileti sırası başlatma komutu TURN'un genişletilmiş sürümü, RFC 1985 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. HELP –Yararlı bilgiler sağlayın,, RFC 821 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. PIPELINING – Komut ardışık düzen oluşturma, RFC 2920 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. SIZE – Mesaj boyutu bildirimi, RFC 1870 6 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. STARTTLS – Aktarım Katmanı Güvenliği, RFC 3207 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. (2002) SMTPUTF8 – Posta kutusu adlarında ve başlık alanlarında UTF-8 kodlamasına izin ver, RFC 6531 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. UTF8SMTP – Posta kutusu adlarında ve başlık alanlarında UTF-8 kodlamasına izin ver, RFC 5336 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. (deprecated) ESMTP formatı RFC 2821 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'de (RFC 821 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'in yerine geçen) yeniden belirtildi ve en son tanımı 2008'de RFC 5321 30 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'de güncellendi. Sunucularda EHLO komutuna destek zorunlu hale geldi ve HELO bir zorunlu yedek olarak belirlendi. Kayıtlı olmayan standart dışı hizmet uzantıları karşılıklı anlaşmayla kullanılabilir. Bu hizmetler, "X" ile başlayan bir EHLO mesajı anahtar kelimesiyle ve benzer şekilde işaretlenmiş herhangi bir ek parametre veya fiil ile belirtilir. SMTP komutları büyük-küçük harf duyarsızdır. Burada vurgu yapmak için büyük harfle sunulmuşlardır. Belirli bir büyük harfleme yöntemi gerektiren bir SMTP sunucusu, standartların ihlalidir. 8BITMIME[değiştir | kaynağı değiştir] En azından aşağıdaki sunucular 8BITMIME uzantısını tanıtmaktadır: Apache James (since 2.3.0a1) Citadel (since 7.30) Courier Mail Server Gmail IceWarp IIS SMTP Service Kerio Connect Lotus Domino Microsoft Exchange Server (as of Exchange Server 2000) Novell GroupWise OpenSMTPD Oracle Communications Messaging Server Postfix Sendmail (since 6.57) Aşağıdaki sunucular, 8BITMIME'i duyurmak için yapılandırılabilir, ancak 8 bitlik verileri 7 bitlik olmayan bir relaya bağlanırken dönüştürmezler: Exim ve qmail, RFC tarafından gerektirilen şekilde, 8 bitlik verileri 7 bitlik verilere dönüştürmeden, 8 bitlik veri iletimi yapmaya çalışırken 7 bitlik veri alıcılarına iletim yapmazlar. Bu, pratikte her şeyin 8 bit temiz olması nedeniyle sorun yaratmaz. Microsoft Exchange Server 2003, varsayılan olarak 8BITMIME'i duyurur, ancak 8BITMIME desteği olmayan bir alıcıya iletim yapıldığında bir atışla sonuçlanır. Bu, RFC 6152 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. bölüm 3 tarafından izin verilir. SMTP-AUTH[değiştir | kaynağı değiştir] SMTP-AUTH uzantısı bir erişim kontrol mekanizması sağlar. Gönderme işlemi sırasında istemcinin posta sunucusuna gerçekten giriş yaptığı bir kimlik doğrulama adımından oluşur. SMTP-AUTH'ı destekleyen sunucular genellikle istemcilerin bu uzantıyı kullanmasını gerektirecek şekilde yapılandırılabilir, böylece gönderenin gerçek kimliği bilinir. SMTP-AUTH uzantısı RFC 4954 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'te tanımlanmıştır. SMTP-AUTH, yasal kullanıcılara posta iletmesine izin verirken spam göndericileri gibi izinsiz kullanıcılara iletme hizmeti sağlamayı engellemek için kullanılabilir. Bu, SMTP zarf göndereninin veya RFC 2822 31 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. "From:" başlığının otantikliğini kesin olarak garanti etmez. Örneğin, sahtekarlık, bir göndericinin bir başkası gibi davranması, SMTP-AUTH ile mümkündür, AUTH kullanıcısı için yetkilendirilmiş adreslere sınırlandırılmış olmadığı sürece. SMTP-AUTH uzantısı ayrıca bir posta sunucusunun, posta iletirken gönderenin doğrulandığını başka bir sunucuya bildirmesine olanak tanır. Genel olarak, bu, alıcı sunucunun gönderen sunucuya güvenmesini gerektirir, bu nedenle SMTP-AUTH'ın bu yönü İnternet'te nadiren kullanılır. SMTPUTF8[değiştir | kaynağı değiştir] Desteklenen sunucular şunları içerir: Postfix (version 3.0 and later) Momentum (versions 4.1 and 3.6.5, and later) Sendmail (experimental support in 8.17.1) Exim (experimental as of the 4.86 release, quite mature in 4.96) CommuniGate Pro as of version 6.2.2 Courier-MTA as of version 1.0 Halon as of version 4.0 Microsoft Exchange Server as of protocol revision 14.0 Haraka and other servers. Oracle Communications Messaging Server as of release 8.0.2. Güvenlik Uzantıları[değiştir | kaynağı değiştir] Posta teslimi, hem düz metin hem de şifreli bağlantılar üzerinden gerçekleşebilir. Ancak iletişim kuran taraflar, diğer tarafın güvenli kanal kullanma yeteneğinden önceden haberdar olmayabilir. STARTTLS veya "Fırsatçı TLS"[değiştir | kaynağı değiştir] STARTTLS uzantısı, destekleyen SMTP sunucularının, TLS şifreli iletişimi desteklediğini bildirerek bağlanan istemcilere, bağlantılarını yükseltme fırsatı sunan STARTTLS komutunu göndermesine olanak tanır. Uzantıyı destekleyen sunucular, bağlantıyı yükseltmek isteyen istemcilerin bu seçeneği kullanmaya karar vermesine bağlı olduğu için, yalnız başına herhangi bir güvenlik avantajı elde etmezler, bu nedenle fırsatçı TLS terimi kullanılır. STARTTLS, yalnızca pasif gözlem saldırılarına karşı etkilidir, çünkü STARTTLS müzakeresi açık metinde gerçekleşir ve bir aktif saldırgan, STARTTLS komutlarını kolayca kaldırabilir. Bu tür bir man-in-the-middle saldırısı bazen STRIPTLS olarak adlandırılır, çünkü bir uçtan gönderilen şifreleme müzakeresi bilgileri diğerine asla ulaşmaz. Bu senaryoda, her iki taraf da geçersiz veya beklenmeyen yanıtları, diğerinin STARTTLS'yi doğru bir şekilde desteklemediği şeklinde bir işaret olarak alır ve geleneksel açık metinli e-posta transferine varsayılan olarak geçerler. STARTTLS ayrıca başka RFC'lerde IMAP ve POP3 için tanımlanmış olsa da, bu protokoller, SMTP mesaj transfer ajanları arasındaki iletişim için kullanılırken, IMAP ve POP3, son istemciler ve mesaj transfer ajanları içindir. 2014 yılında Elektronik Özgürlükler Derneği, "HTTPS Everywhere" listesi gibi, iletişim öncesi başka birinin güvenli iletişim desteğini keşfetmesine olanak tanıyan "STARTTLS Everywhere" projesini başlattı. Proje 29 Nisan 2021'de başvuruları kabul etmeyi durdurdu ve EFF, bilgileri keşfetmek için DANE ve MTA-STS'ye geçilmesini önerdi. RFC 8314 6 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., açık metnin artık modası geçtiğini ve posta gönderimi ve erişimi için her zaman TLS kullanılmasını, açık TLS bağlantı noktalarının eklenmesini önererek resmi olarak ilan etti. SMTP MTA Sıkı Taşıma Güvenliği[değiştir | kaynağı değiştir] 2018 yılında yayınlanan daha yeni bir RFC 8461 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. olan "SMTP MTA Strict Transport Security (MTA-STS)", aktif saldırgan sorununu ele almayı amaçlayarak posta sunucularının belirli dosyalarda ve özel DNS TXT kayıtlarında güvenli kanalları kullanma yeteneklerini bildiren bir protokol tanımlamaktadır. Güvenen taraf, böyle bir kaydın varlığını düzenli olarak kontrol eder ve kayıtta belirtilen süre boyunca önbellekte tutar ve kayıt süresi dolana kadar güvensiz kanallar üzerinden iletişim kurmaz. MTA-STS kayıtları, kullanıcının istemci ve posta sunucusu arasındaki iletişimi SMTP / MSA, IMAP, POP3 veya HTTPS ile birleştirerek koruyan Taşıma Katmanı Güvenliği ile birlikte bir kurumsal veya teknik politikayla birlikte üçüncü taraflara böyle bir politikayı genişletmek için bir araçtır. Nisan 2019'da Google Mail, MTA-STS'yi destekleyeceğini duyurdu. SMTP TLS Raporlaması[değiştir | kaynağı değiştir] Güvenli mesaj teslim etmek için tasarlanan protokoller, yanlış yapılandırmalar veya kasıtlı aktif müdahale nedeniyle teslim edilemeyen mesajlara veya şifrelenmemiş veya kimlik doğrulamasız kanallar üzerinden teslim edilmesine neden olabilir. RFC 8460 29 Mart 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. "SMTP TLS Raporlama", alıcı alanlarla potansiyel saldırıları tespit etmek ve istenmeyen yapılandırmaları teşhis etmek için istatistikler ve belirli bilgiler paylaşmak için bir raporlama mekanizması ve formatı tanımlar. Nisan 2019'da Google Mail, SMTP TLS Raporlama'yı destekleyeceğini duyurdu. Adres Sahteciliği Ve Spam (Spoofing And Spamming)[değiştir | kaynağı değiştir] Ana maddeler: List of mail server software ve Comparison of mail servers SMTP'nin orijinal tasarımı, gönderenleri kimlik doğrulamak veya sunucuların adına gönderme izni olup olmadığını kontrol etmek için herhangi bir araç sağlamamıştır, bu nedenle e-posta sahteciliği mümkün olmuştur ve e-posta spam ve dolandırıcılığında yaygın olarak kullanılmaktadır. SMTP'yi geniş kapsamlı olarak değiştirme veya tamamen değiştirme önerileri ara sıra yapılır. Bu örneklerden biri Internet Mail 2000'dir, ancak ne bu ne de diğerleri, klasik SMTP'nin büyük kurulu tabanının ağ etkisi karşısında çok ilerleme kaydetmemiştir. Bunun yerine, e-posta sunucuları artık RFC 5322 5 Ağustos 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. gibi standartların daha sıkı uygulanması, DomainKeys Identified Mail, Gönderen Politika Çerçevesi ve DMARC, DNSBL'ler ve gri liste gibi teknikleri kullanarak şüpheli e-postaları reddetmek veya karantinaya almak için bir dizi teknik kullanmaktadır. Uygulamalar[değiştir | kaynağı değiştir] Ana maddeler: List of mail server software(Posta sunucusu yazılımları listesi) ve Comparison of mail servers (Posta sunucularının karşılaştırılması.) Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Hughes, L (1998). Internet E-mail: Protocols, Standards and Implementation. Artech House Publishers. ISBN 978-0-89006-939-4.[3] Hunt, C (2003). sendmail Cookbook. O'Reilly Media. ISBN 978-0-596-00471-2.[4] Johnson, K (2000). Internet Email Protocols: A Developer's Guide. Addison-Wesley Professional. ISBN 978-0-201-43288-6.[5] Loshin, P (1999). Essential Email Standards: RFCs and Protocols Made Practical. John Wiley & Sons. ISBN 978-0-471-34597-8.[6] Rhoton, J (1999). Programmer's Guide to Internet Mail: SMTP, POP, IMAP, and LDAP. Elsevier. ISBN 978-1-55558-212-8.[7] Wood, D (1999). Programming Internet Mail. O'Reilly. ISBN 978-1-56592-479-6.[8] TTNet IRC Lord[değiştir | kaynağı değiştir] RFC2821 SMTP 19 Şubat 2006 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Arşivlenmiş kopya". 17 Şubat 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Şubat 2015. "Arşivlenmiş kopya". 17 Şubat 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Şubat 2015. Hughes, Lawrence E. (1998). Internet E-mail : protocols, standards, and implementation. Boston: Artech House. ISBN 0-89006-939-5. OCLC 39024704. Hunt, Craig (2003). Sendmail cookbook. 1st ed. Sebastopol, CA: O'Reilly. ISBN 9780596004712. OCLC 54368895. Johnson, Kevin (2000). Internet email protocols : a developer's guide. Reading, MA: Addison-Wesley. ISBN 0-201-43288-9. OCLC 42579429. 23 Mayıs 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Mart 2023. Loshin, Peter (2000). Essential email standards : RFCs and protocols made practical. New York: Wiley. ISBN 0-471-34597-0. OCLC 41659377. Rhoton, John (2000). Programmer's guide to Internet mail : SMTP, POP, IMAP, and LDAP. Boston: Digital Press. ISBN 1-55558-212-5. OCLC 41606325. Wood, Dave (1999). Programming Internet email. Pekin: O'Reilly. ISBN 1-56592-923-3. OCLC 44958298. İnternet ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. Bilgisayar ağları ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=SMTP&oldid=32098628" sayfasından alınmıştır |
Vikipedi'nin kalite standartlarına ulaşabilmesi için, bu maddenin veya bir bölümündeki ansiklopedik olmayan içeriğin temizlenmesi gerekmektedir.Görüşlerinizi lütfen tartışma sayfasında belirtiniz. (Ocak 2017) Gazetecilik Haber Yazı stili Etik etik kurallar Objektiflik Haber değeri İlişkilendirme Hakaret Sansasyonellik Editoryal bağımsızlık Gazetecilik okulu Gazetecilik makaleleri dizini Alanlar Askerî Sanat İş dünyası Veri Eğlence Çevre Moda Tıp Müzik Politika Bilim Spor Teknoloji Ticaret Trafik Hava durumu Dünya Türler Savunuculuk Analitik Blogging Yayın Churnalism Vatandaş Sivil İşbirlikçi Çizgi roman tabanlı Topluluk Veri Veritabanı Dijital/Çevrimiçi Açıklayıcı Doğruluk kontrolü Gonzo Immersion Yorumsal İliştirilmiş Araştırmacı Aptallık Multimedya Anlatı Yeni Gazetecilik Kar amacı gütmeyen Görüş Barış Savaş muhabiri Fotoğraf gazeteciliği Basın bülteni Bilimsel Sensör Yeraltı Video Görsel İzleyici köpeği Sosyal etki Sahte haber Dördüncü kuvvet Beşinci Mülk Basın özgürlüğü Bilgi-eğlence Taraflı medya Halkla ilişkiler Propaganda modeli Sarı gazetecilik Haber medyası Gazeteler Dergiler TV ve radyo İnternet Haber ajansları Alternatif medya Roller Gazeteciler (muhabirler) Köşe yazarı Blogger Düzenleyici Kopya düzenleyici Meteorolog Haber sunucusu Fotoğrafçı Pundit / yorumcu Kategori:Gazetecilikgtd Blog (Türkçe: ağ günlüğü, günce) veya Weblog (Türkçe: Ağ kütüğü) teknik bilgi gerektirmeden, kendi istedikleri şeyleri, kendi istedikleri şekilde yazan insanların oluşturabildikleri, günlüğe benzeyen web siteleridir. Genellikle güncelden eskiye doğru sıralanmış yazı ve yorumların yayınlandığı, web tabanlı bir yayını belirtir. Çoğunlukla her gönderinin sonunda yazarın adı ve gönderi zamanı belirtilir. Yayıncının seçimine göre okuyucular yazılara yorum yapılabilir. Yorumlar, blog kültürünün çok önemli bir dinamiğidir; bu sayede yazar ve okuyucular arasında iletişim sağlanır. Bunun dışında, geri izleme (trackback) mekanizmasıyla, belirli bir yazı hakkında yazılan diğer yazıların belirlenebilmesi de mümkündür.[1] Gönderiler genellikle ters kronolojik sırada görüntülenir, böylece en son gönderi web sayfasının en üstünde ilk olarak görünür. 2009 yılına kadar, bloglar genellikle tek bir kişinin, ara sıra küçük bir grubun çalışmasıydı ve genellikle tek bir konuyu kapsıyordu. 2010'larda, birden çok yazarın yazılarını içeren ve bazen profesyonelce düzenlenen "çok yazarlı bloglar" (MAB'ler) ortaya çıktı. Gazetelerden, diğer medya kuruluşlarından, üniversitelerden, düşünce kuruluşlarından, savunuculuk gruplarından ve benzer kurumlardan gelen MAB'ler, artan miktarda blog trafiğinden sorumludur. Twitter ve diğer "mikroblog" sistemlerinin yükselişi, MAB'lerin ve tek yazarlı blogların haber medyasına entegre edilmesine yardımcı olur. 2010 yıllarından sonra özellikle mobil blog'lar popüler oldu.[2] Sosyal medya ve sosyal ağ'ların yaygınlaşması ile bloglar bunlarla artık gevşek bir şekilde kullanılmaktadır. İlk bloglar elle yazılıp güncellenirken, bugün bu iş için özel yazılmış yazılımlar kullanılmaktadır. Bu yazılımlardan bazıları bir blog servisi sağlayıcı sitenin alt alan adları olarak yaratılabilen, bazıları ise kullanıcının kendi sunucusuna kurup çalıştırması gereken Blogger, Blogcu.com, WordPress, SpinMedia, joomla, Drupal gibi yazılımlardır.[3] Pek çok blog, felsefe, din ve sanattan bilim, siyaset ve spora kadar belirli bir konular hakkında yorumlar sağlar. Diğerleri, daha kişisel çevrimiçi günlükler veya belirli bir kişi veya şirketin çevrimiçi marka reklamı işlevi görür. Tipik bir blog, metni, dijital görüntüleri ve diğer bloglara, web sayfalarına ve konusuyla ilgili diğer medyaya bağlantıları birleştirir. Bazıları kişisel (kişisel blog), haber (haber blogu), bilim (bilim blogu), sanat (sanat blogu), moda (moda blogu), felsefe (felsefe blogu), işletme (işletme blogu), fitness (fitness blogu), teknoloji (teknoloji blogu), kitap (kitap blogu), tasarım (tasarım blogu), yemek (yemek blogu), savaş (savaş blogu), teknoloji (teknoloji blogu), siyaset (siyasi blog), ekonomi (ekonomi blogu), hukuk (hukuk blogu), kurumsal (kurumsal blog), feminist (feminist blog), fotoğraflar (fotoblog), videolar (video blogları veya "vlog'lar"), müzik (MP3 blogu) ve ses (podcast'ler) konularına odaklansa da, çoğu blog esas olarak metinseldir.[4] Eğitimde, bloglar öğretim kaynakları olarak kullanılabilir; bunlara edublog'lar denir. Edebi blog'lar edebiyatla ilgili bloglardır. Mikroblog, çok kısa gönderiler içeren başka bir blog türüdür. 2022'ye ait bir tahmin, 1,9 milyardan fazla web sitesinden 600 milyondan fazla genel blog olduğunu öne sürdü. Blog oluşturanlara blogcu veya bloger denir. Bunlar çoğunlukla kamusal figür, internet ünlüsü ve diğer sosyal etki'si olan kişilerdir. İngilizcedeki "web" ve "log" kelimelerinin birleşmesinden oluşan weblog kavramının zamanla yaygınlaşmış adıdır. Tarihçe[değiştir | kaynağı değiştir] Blogların içeriği geleneksel internet içeriğinden farklılık gösterdiği için sadece bloglar için kurulmuş özel indeksleme mekanizmaları ve arama motorları bulunmaktadır. Technorati en başarılı blog teknolojilerinden biridir. Ayrıca Google Blog Search adında bir blog arama motoru işletmektedir. 2005 yılında Verisign tarafından satın alınan Weblogs.com, dünyanın en büyük blog ping servisi olarak tüm internet indeksleme mekanizmalarına veri sağlamaktadır.[5] İnternet ile ilgili ciddi bir araştırma kurumu olan Jupiter Research'ün 2005 yılında yaptığı bir araştırmasına göre, blog sitesi sahiplerinin yarısının yıllık geliri 60.000 doların üstünde; blog okuyanların %60'ı erkek ve blog okuma alışkanlığı olanların %73'ü 5 yıldan uzun süredir internet bağlantısına sahip. Blog okuyanların %28'i blog okumak için RSS kullanıyor. 2005 sonunda yapılan başka bir araştırmaya göre de internet kullanıcılarının %38'i blog kelimesinin anlamını bildiklerini, %27'si ise blog okuduklarını belirtmiştir. Blogosferin nabzını tutma misyonundaki Technorati'nin istatistiklerine göre, günde 50.000'den fazla yeni blog sitesi yaratılıyor. Blogların kullanımı 1999 yılında Blogger'ın bu hizmeti vermeye başlaması ve kısa süre sonra bunu ücretsiz hale getirmesi ile yaygınlaşmıştır. 2003 yılı Şubat ayında Google, Blogger'ı satın aldı ve Google araç çubuğuna, ziyaret edilen sayfanın adresini doğrudan bloğa girmeyi sağlayan 'Blog This!' tuşu yerleştirdi. İngilizce bilen çoğu kişi ilk defa bu düğme sayesinde bloglar ile tanışmıştır.[6] Blogger ile aynı zamanlarda kurulan LiveJournal, sadece belirli kişilerin okumasına izin verilebilen blog sayfaları sağlayarak popüler olmuş bir blog sitesidir. Hâlen en çok blog yaratılan sistemlerden biri olan LiveJournal, yazdıklarını herkesle paylaşmak istemeyen ve grup bağlarına önem veren kişiler tarafından tercih ediliyor. Microsoft'un Windows Live Spaces adlı blog sistemi de, MSN üyelerine sunulan Windows Live Messenger hizmetine ilişkilendirilince ciddi bir yayılma göstermiştir. Üyelerin fotoğraf albümü oluşturmasına izin veren sistem, blogların güncellendiği anda paylaşılmasını sağlayan dahili bir yapıya da sahiptir. Daha çok amatör kullanıcılar yönelik bir hizmet olan Windows Live Spaces, görünüş ve yapı olarak değişikliğe pek açık değildir. Ayrıca, Windows Live Messenger daha çok sohbet amacıyla kullanılan bir servis olduğundan, Space'lerde yer alan bloglar da daha çok resim yükleme alanı olarak kullanılmaktadır. Microsoft, 27 Eylül 2010'da, Windows Live Spaces servisini durduracağını açıklamış ve kullanıcılarına blog'larını ücretsiz olarak WordPress.com'a taşıma olanağı sunmuştur. Hızla büyüyen ve ciddi bir akım haline gelen blog dünyasında, İnternetin devlerinden Yahoo! da 2005 yılının Mart ayında kendi blog sistemi Yahoo! 360'ı açtığını ilan etmiş, ancak 2012 yılında ise Yahoo!'nun verdiği bu hizmet Yahoo! tarafından sonlandırılmıştır. Son olarak 2007 yılında da, Tim O'Reilly Blogger's Code of Conduct fikrini ortaya atmıştır. Blog türleri[değiştir | kaynağı değiştir] Kişisel[değiştir | kaynağı değiştir] İnternet üzerinde bireysel olarak oluşturulan, genel veya belli bir odak noktası olan blog çeşididir. Büyük oranda blog yazarının ismini veya takma adını alırlar. Yazarın bireysel günlüğü olmak dışında gündemi kendi kalemi ile yansıttığı ortamdır. Bu tür bloglar çok fazla deneyimi olmayan kişilerin bile kullanabileceği ve sayfalarını düzenleyebileceği yapıdadır ve daha çok günlük olarak kullanılırlar. Kişilerin günlük yaşamda yaşadıkları olayları, karşılaştıkları durumları okurlarıyla paylaşmasını sağlar. Bloglarda en fazla rastlanan türdür. Kişisel bloglar özellikle de son dönemde oldukça büyük yaygınlaşma göstermiştir. Temasal[değiştir | kaynağı değiştir] Sadece belirli bir alanda yazılan gönderilerin yer aldığı, belirli bir konuda uzman kişilerin yazdığı ve düzenlediği bloglardır. Politika, pazarlama, yemek, internet, ekonomi, tasarım, fotoğraf, programlama dillerive benzeri konularda odaklanmış bloglar bulunmaktadır. Türkçe olarak yayınlanan bloglarda en fazla ilgiyi yemek ve moda konulu bloglar çekmekte, sayı olarak ise bilgisayar blogları göze çarpmaktadır. Topluluk[değiştir | kaynağı değiştir] Üyelik sistemine sahip olan ve bu üyelerin yazdıkları gönderilerden meydana gelen bloglardır. Komünite olarak da adlandırılan bu türdeki blogların çoğu kendi sunucularındaki blog yazılımını kullanmaktadır. Tarihsel olarak ise, LiveJournal'da oluşan bir kültür mirasını devam ettirmektedirler. Kurumsal[değiştir | kaynağı değiştir] Şirketlerin kendileri ile ilgili haber ve duyurularını daha samimi bir şekilde halka açtıkları bloglardır. Dünyada ve iş hayatında giderek önem kazanmaktadır. Türkiye'de az sayıda olsa da bazı şirketler şirket bloglarını hizmete sunmaya başlamıştır. Aslında yeryüzündeki akım, şirketin doğrudan değil, samimi karakterdeki bazı çalışanların desteklenmesi yoluyla bloglamaktır. Hatta en ünlü şirket bloglarını tutan Microsoft çalışanları, samimiyetlerine inandırmak için ara sıra rakip firmaların ürünlerini de övmekte, reklamını yapmaktadır. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] .blog Blogosfer Blog haberciliği Blog ödülleri Blog Konferansı Altın Örümcek Web Ödülleri Wikipediocracy Yeni medya Günlük Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Arşivlenmiş kopya". 8 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Mayıs 2023. "Arşivlenmiş kopya". 8 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Mayıs 2023. "Arşivlenmiş kopya". 8 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Mayıs 2023. "Arşivlenmiş kopya". 8 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Mayıs 2023. "Arşivlenmiş kopya". 18 Eylül 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Mayıs 2023. "Arşivlenmiş kopya". 8 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Mayıs 2023. gtdWeb sendikasyonu Blog yazma · Vlog · Podcasting · Web sendikasyon teknolojisiTürler Sanat Bloggernacle Klasik müzik Kurumsal Rüya günlüğü Eğitim Elektronik günlük Sahte Aile Moda Yiyecek Sağlık Hukuk Hayat günlüğü Litblog MP3 Haberler Fotoblog Polis Politika Proje Ters Seyahat Savaş blogu teknolojiGenel BitTorrent Besleme URI şeması Özellikler Linkback Permalink Ping Pingback Yeniden bloglama Geri bildirim Geri alma Geri izleme mekanizma Konuşma dizisi Geotagging RSS eki Senkronizasyon Memetikler Atom beslemesi Veri akışı Fotoğraf besleme Ürün beslemesi RDF beslemesi Web sayfası bildirimcisi RSS GeoRSS MRSS RSS TV Sosyal Mesajlaşma sistemi Canlı İşaret Karma Referans RSS editörü RSS takibi Gerçek zamanlı veri akışı Standart OML OPML RSS Danışma Kurulu Usenet World Wide Web XBEL XOXO Formlar Ses podcast'leri Geliştirilmiş podcast Mobil yayın Dar yayın Peercasting Screencast Slayt yayın Video yayını Çevrimiçi çizgi roman Webtoon İnternet dizisi Anonim blog İşbirlikçi blog Köşe yazarı Anlık mesajlaşma Canlı blog Mikroblog Mobil blog AIBO Spam blogu Video blog Motovlog MedyaAlternatif medya Karnavallar Kurgu Gazetecilik Vatandaş Veritabanı Çevrimiçi günlük Arama motorları Yan blog Yazılım Web dizini Özellikler Toplama Haberler Anket İnceleme Arama Video Atom AtomPub Yayıncılık Başlık etiketi NewsML 1 G2 Sosyal iletişim Sosyal yazılım Web Dilim İlgili Blogosfer Eskribitionist Bloglama sözlüğü Tıklama başına ödeme Gönderme stili Slashdot etkisi Bloglarda spam Pod yayını kullanımları gtdİnternet argosuİstismar Tüyler ürpertici ağaç ev Siber zorbalık Israrlı siber takip Doxing Edgelord Alevli Griefer Güvenlik korsanı Klavye dinleme sistemi Küçük Pembe Malware Mühürleme Yemleme Script kiddie Boktan paylaşım Gölge yasağı Spam Tanki Trol SMS dili Emoticon uwu Emoji Hodl Leet Sahipli Pr0n Pwn Teh w00t Fap LOL NSFW Padonkaffsky jargonu Seksting Görüntü tahtası 4chan Anonim -chan CP Clop keçi.cx Lolcat Lurker Newbie O RLY? OP Pedobear Rickrolling İnternetin 34 numaralı kuralı Kural 63 Açma kodu Weeaboo Yiff Memeler Reklam ve ürünler Animasyon ve çizgi roman Zorluklar E-posta Film Oyun Resimler Müzik Politika Videolar Çeşitli Usenet Eternal September PKB gtdBilgisayar aracılı iletişim Çevrimiçi sohbet · çevrimiçi tartışma · İletişim yazılımı · İletişim ve işbirliği sistemi · Sosyal ağ hizmetleri · Canlı Sınıf · Eşzamansız konferans E-posta Posta listesi FidoNet Usenet İnternet forumu Yazı tahtası Görüntü tahtası Ses kutusu Monochrome BBS Çevrimiçi ziyaretçi defteri Eşzamanlı konferans Veri konferansı Anlık mesajlaşma Internet Relay Chat LAN Messenger Talker Videotelefon VoIP Sesli sohbet Webchat Webinar Yayıncılık Blog Mikroblog Viki Otorite kontrolü BNF: cb13601021t (data) LCCN: sh2003004628 LNB: 000101188 NDL: 00959882 NKC: ph346538 NLI: 987007547068705171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Blog&oldid=32097772" sayfasından alınmıştır |
Bir blog yayın biçimi olarak sınıflandırılabilir. Bir microblog, geleneksel blog'dan içeriğinin ve dosya büyüklüğünün küçüklüğü bakımından farklılık arz eder. Mikrobloglar kullanıcılara kısa cümleler, anlık gfotograflar veya video linkleri gibi küçük içerik parçalarını paylaşmak için ortam sağlar.[1] Mikroblog yayıncıları, "şimdi ne yapıyorum?", "şu anda ne gördüm?" veya "bu çok güzelmiş." gibi anlık ve günlük hayatta o an içinde yayıncıyı çok etkileyen, gün sonunda pek anlam taşımayabilen içerikler yayınlayabildikleri gibi, geleneksel blog yayıncılığında olduğu gibi tematik konuları da yayınlayabilirler. Bazı mikroblog servisleri, hangi kullanıcıların yazdıklarınızı okuyabileceğiniz veya web tabanlı arayüz dışında API'ler veya başka uygulamalar yolu ile gönderilerinizi yayınlamanızı ve gönderi okumanızı sağlayan güvenlik seçenekleri de sunarlar. Bu gönderi imkanları bazen e-posta, kısa mesaj, sesli mesaj gibi seçenekler olarak da genişleyebilir.Bu açıdan bakıldığında bir blog yayınında olmayan bir ihtiyacı (!) karşıladığı da düşünülebilir. Normal bir blogda daha çok teknik ve zaman gerektiğinden gündelik hayattaki önemli küçük anları yayınlamak daha zordur.[2] Servisler[değiştir | kaynağı değiştir] İlk mikroblog tumblelogs olarak bilinir. Asıl gelişme ise, 2006 ve 2007 yıllarında mikroblog Tumblr ve Twitter servisleri ile oldu. Mayıs 2007 senesinde ise, 111 adet uluslararası microblog sitesi vardır. En yaygın olarak kullanılanları ise Twitter, Tumblr, Cif2.net, Plurk, Jaiku, identi.ca ve sipesifik'dir. Servislerin ve yazılımın farklılık arz etmesinin yanında bu servisler sürekli devinim halindedir. Plurk servisinde zaman çizgisi görünümü videolarla ve fotograf paylaşımı ile entegre halde sunulmaktadır. Flipter servisi ise insanların makale paylaşabileceği ve izleyicilerin görüşlerini alabileceği bir servis olarak çalışmaktadır.[3] Emote.in izlenimlerin paylaşıldığı bir konsept üzerine oturur ve zaman çizelgesini içinde taşır.[kaynak belirtilmeli] PingGadget ise mekan tabanlı bir mikroblog sitesidir. Pownce, Digg tarafından geliştirişmiş ve kurucusu Kevin Rose ve arkadaşlarıdır. Microblog mantığına dosya paylaşımı nı eklemiştir. Ve etkinlik davetleri de yapılan bir yapsısı vardır.[kaynak belirtilmeli] Pownce, SixApart bünyesine Aralık 2008 dahil olmuştur.[4] spesifik[5] Ertuğrul Fındık tarafından kurulan fakat moderasyon içermeyen yapısı ile daha çok anonsların yapıldığı, gündemdekilerin ve gündemde konuların olduğu bir paylaşım, tartışma platformudur. Diğer lider sosyal ağlar Facebook, MySpace, LinkedIn, Diaspora*, JudgIt, Yahoo Pulse, Google Buzz, Google+ ve XING, kendi içinde mikrobloging yapısını taşımaktadırlar. Bunları daha çok "durum güncellemeleri" olarak tanımlamak doğru olacaktır. Lifestream ve Profilactic gibi servisler mikroblogları ve birçok sosyal networkü tek bir list halinde ile birleştirme özelliğine sahiptirler. Ping.fm ise mikroblog girdilerinizi birçok sosyal networke gönderme özelliğine sahiptir.[kaynak belirtilmeli] Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] Blauk Blog Mikroblog karşılaştırması Jeososyal ağ Sosyal ağ Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] Kaplan Andreas M., Haenlein Michael (2011) The early bird catches the news: Nine things you should know about micro-blogging, Business Horizons, 54(2). "Dr. Mustafa CAN blog". 21 Şubat 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Şubat 2012. "Pownce website". 8 Ocak 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Şubat 2012. "Pownce". 8 Ocak 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Şubat 2012. "Spesifik websitesi". 30 Mart 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 31 Mart 2012. Otorite kontrolü LCCN: sh2011000813 NDL: 01187038 NLI: 987007593068805171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Mikroblog&oldid=31031837" sayfasından alınmıştır |
bir e-posta hesabının gelenler kutusu Kuyruklu a: @ e-posta ya da e-mail, İnternet üzerinden gönderilen dijital mektup. Elektronik posta kavramının kısma adıdır. Görsel olarak kâğıt bir mektup ile aralarında büyük bir ayrım yoktur. e-postalara resim, müzik, video gibi her türlü dosya türü eklenebilir ve diğer alıcının bilgisayarına aktarılabilir. Her gün dünyada milyarlarca e-posta gönderilmektedir.[1] Ucuzluğu ve kolaylığı nedeniyle kâğıt mektuplardan daha yaygın olarak kullanılmaktadır ancak güvenilirliğinin yetersizliği nedeniyle resmî işlerde kullanımı oldukça kısıtlıdır. e-posta hesapları, bu hizmeti veren çeşitli sitelerden ücretsiz veya belirli bir ücret karşılığında açılabilir. e-posta adresleri; kullanıcı adı, adres imi, hesabın oluşturulduğu sitenin e-posta sunucusunun adı, nokta (.) ve site uzantısının aralık bırakılmadan yazılması ile oluşur. Örneğin: vikipedist@vikipedi.org. "@" işareti (kuyruklu a) ise "vikipedi.org adlı yerde" demektir. Örneğin vikipedi.org'da olan birisi Ağ sayfasıyla ve özel ileti programları (Microsoft Outlook, Thunderbird, vs.) ile çeşitli protokollerle (IMAP, POP3, vs.) iletiye ulaşılır. Bileşenleri[değiştir | kaynağı değiştir] Bir örnekle iletinin İnternetteki akışı Gönderen ya da Kimden (İng. İngilizce: From): İletiyi gönderenin adresi (İng. İngilizce: adress) ve adı. Burada otomatik olarak kişinin adı olarak gözükse de başka kişinin adı ile de gönderim yapmak mümkündür. Alıcı ya da kime (İng. İngilizce: To): İletiyi alanın adresi ve adı. İletinin kime yolladığını gösterir. İleti adresinin arasına "," virgül koyarak birden fazla kişiye yollamak olanaklıdır. Eğer adresiniz gozükmüyorsa, Bcc ile gizlenmiş olabilir. Konu (İng. İngilizce: Subject): İletiyi özetleyen başlık, genelde daha sonradan anımsanmakta ve iletileri ayırmakta yardımcı olur. Etik olarak yazılması önerilir. Tarih (İng. İngilizce: Date): İleti gönderildiğindeki yerel tarih ve saat. Genelde yollayan sunucu veya ileti programı bu saati otomatik olarak ekler. Bazen saat ve gün ayarı bozuk olarak yeni bir ileti, eskiymiş gibi gözükebilir. İleti gövdesi (İng. İngilizce: Body): Burada iletinin kendisi ve genel olarak kullanıcı imzası yer alır. Karbon kopya "Kk" (İng. İngilizce: Cc, İngilizce: carbon copy, yani eskiden daktilolarda karbon kâğıdıyla yapılan çoğaltmaya atfen): Aslen gönderilen kişiye ek olarak iletinin başka alıcılara gönderilmesini sağlar. İleti buraya yazılan kişilere doğrudan hitap etmemektedir, ileti bu kişilere bilgilendirme amacı ile yollanmıştır. Gizli karbon kopya "Gkk" (İng. İngilizce: Bcc, İngilizce: blind carbon copy): Kapalı Karbon Kopya olarak da bilinir. Buraya yazılan alıcılar iletide gözükmez. Etik olarak birçok kişiye gönderilen gayriresmî iletiler için bu alanın kullanılması uygun düşer. Bu tür alıcı gizleme yığın iletiye (İng. İngilizce: spam) karşı da koruma sağlar. Yanıtla (İng. İngilizce: reply): Belli bir adresten gelen iletiyi yanıtlamak icin kullanılır. Alıcı kısmına otomatik olarak ileti yollayanın adresi alınır. En çok kullanılan fonksiyonlardan biridir. Herkesi yanıtla (İng. İngilizce: reply all): Yanıtlanan iletiyi, gelen iletinin İngilizce: To ve İngilizce: Cc kısmında yazılmış olan tüm adreslere yollamak için kullanılır. En çok suistimal edilen fonksiyonlardan biridir. Genelde tüm adreslere açık olarak ve gereksiz adresler gider. Bilgisayara giren virüslerin kullandığı düzeneklerdendir. Yönlendirme (İng. İngilizce: forward (İngilizce: fwd)): Gelen bir iletinin bir başka adrese yönlendirilmesini sağlar. Ek (İng. İngilizce: attachment): Yazıya ek olarak yollanan dosyalardır. Dosyalar eklenmeden önce Base64 yöntemiyle kodlanırlar. Ses, resim, video, yazı başta olmak üzere birçok değişik formatta dosya eklenebilir. Virüslerin başlıca yayılma yollarından biridir. Bilinmeyen dosya eklerinin açılması önerilmez. Sorunlar[değiştir | kaynağı değiştir] e-posta ile iletişimde karşılaşılan en büyük sorunlardan biri istenmeyen toplu e-postalar yani yığın iletilerdir. Bunun dışında zararlı programcıkların (virüs vs.) yayılması ve kişisel bilgilerin çalınması tehlikesi de vardır. Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir] e-posta programı Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir] "Bir günde 294 milyar e-mail gönderiliyor". hurriyet.com.tr. 15 Şubat 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Ocak 2015. Otorite kontrolü BNE: XX536497 BNF: cb11985415v (data) GND: 4191427-2 LCCN: sh85042347 NARA: 10636085 NDL: 00576450 NKC: ph114447 NLI: 987007540863705171 "https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=E-posta&oldid=32037211" sayfasından alınmıştır |