stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
1860'lar

1860'lar, 1 Ocak 1860'ta başlayan ve 31 Aralık 1869'da sona eren Gregoryen takviminin on yılıydı.
Özellikle Amerika kıtası büyük toplumsal gelişmeler gördü. Amerika Birleşik Devletleri'nde köleliğin kaldırılması, 1820'lerin sonlarında ve 1830'larda Avrupa'nın çoğunda köleliğin kaldırılmasından zaten muzdarip olan Atlantik köle ticaretinin çökmesine yol açtı. Amerika Birleşik Devletleri'nde, Amerika Konfedere Devletleri ile Birlik eyaletleri arasındaki iç savaş kitlesel ölümlere ve Chambersburg, Pennsylvania gibi şehirlerin yıkılmasına yol açtı; Richmond, Virginia; ve Atlanta, Georgia. Sherman'ın Denize Yürüyüşü, Amerika'nın topyekun savaşı deneyimlediği ilk zamanlardan biriydi ve demir ve çelik savaş gemileri gibi askeri teknolojideki gelişmeler ve erken makineli tüfeklerin geliştirilmesi ve ilk konuşlandırılması yıkıma eklenmişti. Amerikan İç Savaşı'ndan sonra, Ku Klux Klan gibi beyaz üstünlükçü örgütlerin yükselişi ve Özgürleşmişlere Sivil Haklar verilmesi meselesiyle Yeniden Yapılanma döneminde kargaşa devam etti.
| --- | --- |
Otorite kontrolü :  KulturNav: c9f29796-ef7a-4abb-97e9-725e0dfa92b1
Şili Ulusal Stadyumu

| Şili Ulusal Stadyumu Estadio Nacional de Chile |
| --- | --- |


Yer: Santiago, Şili
Koordinatlar: 33°27′52″G 70°36′38″B﻿ / ﻿33.46444°G 70.61056°B﻿ / -33.46444; -70.61056
Açılış: 3 Aralık 1938 (85 yıl önce) (1938-12-03)
Zemin: Çim saha
Maliyet: 18 milyon dolar
Mimar: Francisco Romero
Ev sahibi: Universidad
Kapasite: 76.500
Boyutlar: 105 m x 68 m


Estadio Nacional de Chile, Şili'nin başkenti Santiago'nun Ñuñoa semtinde bulunan bir stadyumdur. İçerisinde futbol, tenis gibi birkaç saha ve bir veledromun bulunduğu kapsamlı bir spor tesisi olan Estadio Nacional de Chile, 64 hektar alanı kapsar. Ana stadyum 76.500 seyirci kapasitelidir ve 1937-38 yıllarında, Berlin Olimpiyat Stadyumu örnek alınarak inşa edilmiştir. Stad, 1962 yılındaki Dünya Kupası finaline ev sahipliği yapmıştır.
1973 Darbesi'nde tesis, üç aydan uzun süre siyasi tutuklular için toplama kampı olarak kullanıldı.
Bugün Universidad futbol takımı maçlarını bu stadyumda oynar.
Toplama kampı

Askerî darbe sonrasında, önceki hükûmet sempatizanları, sol partiler ve sendika üyeleri toplu halde tutuklanınca stadyumlar, konferans salonları ve okullar gibi resmi binalar toplama kampına dönüştürüldü. Bu şekilde sadece Estadio Nacional'de 40.000'den fazla tutuklu bir araya getirilmiştir. Ana stadyum erkek tutuklular için kullanılırken, yüzme havuzu bölümüne kadın tutuklular alındı. Soyunma odaları, tuvaletler ve veledrom sorgulama ve işkenceler için kullanıldı.
1973 Ekiminde alıkonan bir erkek tutuklu, Estadio Nacional'deki sorgusunu şu şekilde anlatır.
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| “ | Estadio Nacional'un veledromunun soyunma odasında üç kez sorgulandım ve işkence gördüm. Gözlerimi bağladılar, bütün vücuduma vurdular ve bana karımla çocuklarımı bir daha görmeyeceğimi, onlara karşı şiddet uyguladıklarını söylediler. En küçük çocuğum 3 yaşındaydı. Ayaktaydım, bana vuruyorlardı, görünüşe göre ellerinin tersiyle nefesimi kestiler, beni kusacak hale getirdiler. Ben oturmak zorundayken, bana  elektrik vererek işkence yapacaklarını söyledikleri organlarıma dokunuyorlardı. Elleriyle korkunç şekilde kulaklarımın üzerine vuruyorlardı. | „ |

1973 Eylülünde alıkonan bir kadın tutuklu ise Estadio Nacional'deki sorgusunu şu şekilde anlatıyor.
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| “ | Hamileydim ve bir grup asker tarafından işkence gördüm, tecavüze ve cinsel tacize uğradım. | „ |

Ünlü Şilili gitarist-şarkıcı Víctor Jara bu stadyumda öldürülmüştür.
Çekişmeli üretici ağ

Çekişmeli üretici ağ (generative adversarial network ; GAN), Ian Goodfellow ve meslektaşları tarafından 2014 yılında tasarlanan bir makine öğrenimi framework sınıfıdır. Bir oyunda iki sinir ağı birbiriyle yarışmaktadır (Bir ajanın kazancının diğer bir ajanın kaybının olduğu sıfır toplamlı bir oyun şeklinde bir oyundur.).
Bir eğitim seti verildiğinde, bu teknik ile eğitim seti aynı istatistiklerle yeni veriler oluşturmayı öğrenmektedir. Örneğin, fotoğraflar üzerinden eğitilmiş bir GAN, insan gözlemi için bile birçok gerçekçi özelliğe sahip ve yüzeysel olarak özgün görünen yeni fotoğraflar oluşturabilmektedir. Başlangıçta denetimsiz öğrenme için üretken bir model olarak önerilmiş olsa da, çekişmeli üretici ağların yarı denetimli öğrenme, tam denetimli öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme için de yararlı olduğu kanıtlanmıştır.
Bir GAN'ın temel fikri, kendisi de dinamik olarak güncellenen ayrıştırıcı aracılığıyla "dolaylı" eğitime dayanmaktadır. Bu temelde, üreticinin belirli bir görüntüye olan mesafeyi en aza indirecek şekilde eğitilmediği, bunun yerine ayrıştırıcıyı kandırmak için eğitildiği anlamına gelmektedir. Bu, modelin denetimsiz bir şekilde öğrenmesini sağlamaktadır.
Yöntem

Üretken ağ, adayları üretirken; ayrıştırıcı ağ onları değerlendirmektedir. Rekabet, veri dağılımları açısından işlemektedir. Genel olarak üretici ağ, gizli bir alandan ilgilenilen bir veri dağılımına haritalamayı öğrenirken; ayrıştırıcı ağ, üretici tarafından üretilen adayları gerçek veri dağıtımından ayırmaktadır. Üretken ağın eğitim amacı, ayrıştırıcı ağın hata oranını artırmaktır (yani, ayrımcının sentezlenmediğini düşündüğü yeni adaylar üreterek ayrımcı ağını "kandırmak" (gerçek veri dağıtımının bir parçasıdır)).
Bilinen bir veri kümesi, ayrıştırıcı için ilk eğitim verisi görevi görmektedir. Eğitim, kabul edilebilir doğruluk elde edene kadar eğitim veri setinden örneklerle sunulmasını içermektedir. Üretici, ayrıştırıcıyı kandırmayı başarıp başaramadığına göre eğitilmektedir. Tipik olarak üretici, önceden tanımlanmış bir gizli uzaydan (örneğin, çok değişkenli normal dağılım) örneklenen rastgele girdi ile tohumlanmaktadır. Daha sonra üretici tarafından sentezlenen adaylar, ayrıştırıcı tarafından değerlendirilmektedir. Bağımsız geri çoğaltma prosedürleri, her iki ağa da uygulanır, böylece üretici daha iyi örnekler üretirken, ayrıştırıcı sentetik örnekleri işaretlemede daha yetenekli hale gelmektedir. Görüntü oluşturma için kullanıldığında, üretici tipik olarak bir ters evrişimsel sinir ağıdır ve ayrıştırıcı ise evrişimli sinir ağıdır.
GAN'lar genellikle düzgün bir şekilde genelleştiremedikleri ve giriş verilerinden tüm usulleri kaçırdıkları bir "usul çöküşünden" yakınmaktadır. Örneğin, her basamağın birçok örneğini içeren MNIST veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir GAN, yine de, basamakların bir alt kümesinin çıktısından çekinerek atlayabilmektedir. Bazı araştırmacılar, kök problemini ihmal modelini fark edemeyen zayıf bir ayrıştırıcı ağ olarak algılarken, diğerleri suçu kötü bir objektif işlev seçimine atamaktadır. Birçok çözüm önerilmiştir.
GAN'lar örtük üretici modellerdir; bu, olabilirlik fonksiyonunu açıkça modellemediklerini göstermektedir. Ayrıca akış tabanlı üretici model gibi alternatiflerin aksine belirli bir örneğe karşılık gelen gizli değişkeni bulmak için araçlar sağlamadıkları anlamına gelmektedir.
Uygulamalar

GAN uygulamaları hızla artmaktadır.
Uygulamalar > Moda, sanat ve reklamcılık

GAN'lar sanat üretmek için kullanılabilmektedir; The Verge, Mart 2019'da "GAN'lar tarafından oluşturulan görüntüler, çağdaş yapay zeka sanatının belirleyici görünümü haline geldi" diye yazmıştır.  GAN'lar ayrıca bir model, fotoğrafçı veya makyaj sanatçısı tutmaya veya bir stüdyo ve ulaşım için ödeme yapmaya gerek kalmadan fotoğrafları boyamak veya hayali moda modellerinin fotoğraflarını oluşturmak için kullanılabilmektedir.
Uygulamalar > Bilim

GAN'lar astronomik görüntüleri iyileştirebilmektedir. Ayrıca karanlık madde araştırmaları için kütle çekimsel merceklemeyi simüle edebilmektedir. 2019'da karanlık maddenin uzayda belirli bir yönde dağılımını başarılı bir şekilde modellemek ve meydana gelecek kütle çekimsel merceklenmeyi tahmin etmek için kullanılmıştır. GAN'lar, yüksek enerjili jet oluşumunu modellemenin ve yüksek enerjili fizik deneylerinin kalorimetreleri aracılığıyla kısa süreli yağmurlar modellemenin hızlı ve doğru bir yolu olarak önerilmiştir. GAN'lar ayrıca, parçacık fiziği deneylerinin hesaplama açısından pahalı simülasyonlarındaki darboğazları doğru bir şekilde tahmin etmek için eğitilmiştir. Mevcut ve önerilen CERN deneyleri bağlamındaki uygulamalar, simülasyonu hızlandırmak veya simülasyon doğruluğunu geliştirmek için bu yöntemlerin potansiyelini göstermiştir.
Uygulamalar > Video oyunları

2018'de GAN'lar video oyunu modlama topluluğuna ulaştı, eski video oyunlarındaki düşük çözünürlüklü 2D dokuları görüntü eğitimi yoluyla 4k veya daha yüksek çözünürlüklerde yeniden oluşturarak ve ardından oyunun doğal çözünürlüğüne uyacak şekilde aşağı örnekleyerek yükseltme yöntemi olarak kullanıldı. Uygun eğitim ile GAN'lar, orijinalin ayrıntı düzeyini, renklerini ve benzeri örnekleri tamamen korurken, orijinalden daha yüksek kalitede daha net ve keskin 2D doku görüntüsü sağlamaktadır. Kapsamlı GAN kullanımının bilinen örnekleri arasında Final Fantasy VIII, Final Fantasy IX, Resident Evil Remake HD Remaster ve Max Payne sayılabilmektedir.
Uygulamalar > Kötü amaçlı uygulamalarla ilgili endişeler

GAN tabanlı insan görüntü sentezinin, örneğin sahte, muhtemelen suçlayıcı fotoğraflar ve videolar üretmek gibi uygunsuz amaçlarla potansiyel kullanımı hakkında endişeler dile getirilmiştir. GAN'lar, sahte sosyal medya profillerinin oluşturulmasını otomatikleştirmek için var olmayan kişilerin benzersiz, gerçekçi profil fotoğraflarını oluşturmak için kullanılabilmektedir.
2019'da Kaliforniya eyaleti, tasvir edilen kişilerin rızası olmadan sahte pornografi yapmak için insan görüntü sentezi teknolojilerinin kullanılmasını yasaklayan AB-602 yasasını 3 Ekim 2019'da değerlendirdi ve kabul etmiştir. Ayrıca bir siyasi adayın manipüle edilmiş videolarının seçimden sonraki 60 gün içinde dağıtımını yasaklayan yasa tasarısı AB-730 da aynı tarihte kabul edilmiştir.
DARPA'nın Medya Adli Tıp programı, GAN'lar kullanılarak üretilen sahte medya da dahil olmak üzere sahte medyaya karşı koyma yollarını araştırmaktadır.
Uygulamalar > Transfer öğrenimi

Son teknoloji transfer öğrenme araştırması, derin pekiştirmeli öğrenmede olduğu gibi, gizli özellik uzayının hizalanmasını sağlamak için GAN'ları kullanılmaktadır. Bu, bağlamı tahmin etmeye çalışan ayrıştırıcıyı kaynak ve hedef görevin yerleştirmelerini besleyerek çalışmaktadır. Ortaya çıkan kayıp daha sonra (ters olarak) kodlayıcı aracılığıyla geri gönderilmektedir.
Uygulamalar > Çeşitli uygulamalar

GAN, kısmi veya tam görme kaybını önlemek için gerekli olan erken tanıya yardımcı olan glokomatöz görüntüleri tespit etmek için kullanılabilmektedir.
Fotogerçekçi görüntüler üreten GAN'lar, iç tasarımı, endüstriyel tasarımı, ayakkabıları, çantaları ve giyim eşyalarını veya bilgisayar oyunları sahneleri için öğeleri görselleştirmek için kullanılabilmektedir. Bu tür ağların Facebook tarafından kullanıldığı bildirilmiştir.
GAN'lar, görüntülerden nesnelerin 3D modellerini yeniden oluşturabilmektedir ve videodaki hareket modellerini modelleyebilmektedir.
GAN'lar, bir bireyin görünümünün yaşla birlikte nasıl değişebileceğini göstermek için yüz fotoğraflarını yaşlandırmak için kullanılabilmektedir.
GAN'lar, harita stillerini haritacılıkta aktarmak veya sokak görünümü görüntülerini artırmak için de kullanılabilmektedir.
GAN'larla ilgili ilişki düzeyi geri bildirimi, görüntü oluşturmak ve görüntü arama sistemlerini değiştirmek için kullanılabilmektedir.
GAN'ların bir varyasyonu, doğrusal olmayan dinamik sistemlere optimal kontrol girdileri üretmek için bir ağın eğitiminde kullanılmaktadır. Ayrıştırıcı ağın, çözümün en iyiliğini kontrol eden bir eleştirmen olarak bilindiği ve üretici ağ, optimal kontrolü üreten bir uyarlanabilir ağ olarak bilinmektedir. Kritik ve uyarlanabilir ağ, doğrusal olmayan bir optimal kontrole yaklaşmak için birbirini eğitmektedir.
GAN'lar, iklim değişikliğinin belirli evler üzerindeki etkisini görselleştirmek için kullanılmıştır.
Speech2Face adlı bir GAN modeli, bir kişinin sesini dinledikten sonra yüzünün görüntüsünü yeniden oluşturabilmektedir.
2016'da GAN'lar, kanser, iltihaplanma ve fibroz ile ilişkili çeşitli protein hedefleri için yeni moleküller oluşturmak üzere kullanılmıştır. 2019'da GAN tarafından üretilen moleküller, deneysel olarak farelere uygulanıp doğrulanmıştır.
GAN uygulamalarının çoğu görüntü işlemedeyken, çalışma zaman serisi verileriyle de yapılmıştır. Örneğin, tekrarlayan GAN'lar (R-GAN'lar), makine öğrenimi için enerji verileri oluşturmak üzere kullanılmıştır.
Tarihçe

GAN'lar için en doğrudan ilham kaynağı, GAN'larla aynı kayıp işlevini kullanan ve Ian Goodfellow'un 2010-2014'te doktorası sırasında çalıştığı gürültü-kontrastlı tahmindi.
Başkalarının da benzer fikirleri vardı ama onları benzer şekilde geliştirmediler. Çekişmeli ağları içeren bir fikir Olli Niemitalo tarafından 2010 blog yazısında yayınlanmıştır. Bu fikir hiçbir zaman uygulanmadı ve üreticide rastgeleliği içermedi, dolayısıyla üretken bir model değildi. Artık koşullu GAN veya cGAN olarak biliniyordu.  GAN'lara benzer bir fikir, 2013 yılında Li, Gauci ve Gross tarafından hayvan davranışlarını modellemek için kullanılmıştır.
Çekişmeli makine öğrenimi, üretici modellemenin yanı sıra başka kullanımlara da sahiptir ve sinir ağları dışındaki modellere uygulanabilmektedir. Kontrol teorisinde, sinir ağlarına dayalı çekişmeli öğrenme, 2006 yılında; bir küçültme politikası, kontrolör ve bir maksimize etme politikası, rahatsızlık arasındaki yinelemeleri değiştirerek aynı zamanda oyun teorik anlamda sağlam kontrolörleri eğitmek için kullanılmıştır.
2017'de, piksel doğruluğu yerine gerçekçi dokulara odaklanan görüntü iyileştirme için bir GAN kullanıldı ve yüksek büyütmede daha yüksek görüntü kalitesi üretmiştir. 2017 yılında ilk yüzler üretildi. Bunlar Şubat 2018'de Grand Palais'de sergilendi. StyleGAN tarafından 2019'da oluşturulan yüzler, deepfake'lerle karşılaştırmalar yapmıştır.
2017 yılından itibaren GAN teknolojisi, yeni geliştirilen ve benzersiz ve çekici soyut resimler üretebilme eşiğini aştığı söylenen ve bu nedenle yaratıcı rekabet ağ için “CAN (creative adversarial network)” olarak adlandırılan yeni bir uygulamanın ortaya çıkmasıyla güzel sanatlar arenasında varlığını hissettirmeye başlamıştır.
Mayıs 2019'da Samsung araştırmacıları, konuşan bir kişinin yalnızca tek bir fotoğrafının verildiği videolarını üreten GAN tabanlı bir sistem gösterdi.
Mayıs 2020'de Nvidia araştırmacıları, Pac-Man oyununu sadece oynanışını izleyerek, oyunu yeniden yaratmak için bir yapay zeka sistemi ("GameGAN" olarak adlandırılır) kurmuştur.
Sınıflandırma > Çift yönlü GAN

Standart GAN modeli, gizli bir alandan veri dağıtımına bir eşleme öğrenirken, Çift Yönlü GAN (Bidirectional GAN ;BiGAN) ve Karşıt Otomatik Kodlayıcılar gibi ters modeller de verilerden gizli alana bir eşleme öğrenmektedir. Bu ters eşleme, gerçek veya oluşturulmuş veri örneklerinin, bir değişken otomatik kodlayıcının kodlayıcısına benzer şekilde, gizli alana geri yansıtılmasına izin vermektedir. Çift yönlü modellerin uygulamaları arasında yarı denetimli öğrenme, yorumlanabilir makine öğrenimi ve sinirsel makine çevirisi yer almaktadır.
Bir StyleGAN tarafından oluşturulan ve aldatıcı bir şekilde gerçek bir kişinin fotoğrafına benzeyen bir görüntü. Bu görüntü, portrelerin analizine dayalı olarak bir StyleGAN tarafından oluşturulmuştur.
İstanbul Uluslararası Çağdaş Dans ve Performans Festivali

iDANS logosu. NOT: Logonun formatı aynı olmakla beraber farklı renk kombinasyonları ile de kullanılmaktadır.
İstanbul Uluslararası Çağdaş Dans ve Performans Festivali (iDANS), ilki 2007 yılında düzenlenen uluslararası bir dans ve müzik festivali. iDANS'ta, dans gösterilerinin yanı sıra video çalışmaları, konserler ve enstalasyonlar ile ünlü dans yazarları ve akademisyenlerin katıldığı konferanslar da gerçekleştirilmektedir.
iDANS

"Solo" temalı birinci iDANS festivali 20 Eylül - 20 Ekim 2007 tarihleri arasında İstanbul'da gerçekleşti. Bu festival, Türkiye, Fransa, Belçika, Pakistan, ABD, Portekiz, İsrail, Hollanda, Filistin, Almanya, Norveç, Lübnan, Hırvatistan, Macaristan ve Tayland’dan gelen katılımcıların gösterilerini içerdi.
Gösteri ve etkinlikler, Garajistanbul, Kenter Tiyatrosu, Lütfi Kırdar Kongre ve Sergi Sarayı, Boğaziçi Üniversitesi Güney Kampüsü, Boğaziçi Üniversitesi Demir Demirgil Salonu ve Garanti Kültür Merkezi’nde gerçekleştirildi.
iDANS 2

Festivalin ikincisi (iDANS 2), 6 Mayıs - 3 Haziran 2009 tarihleri arasında İstanbul'da gerçekleşti. Festivale Türkiye, Fransa, Belçika, ABD, Hollanda, Almanya, Lübnan, Hırvatistan, İspanya, İran, İsviçre, Bulgaristan, Mısır, Sırbistan, Slovenya, Kamboçya, Birleşik Krallık, İtalya, Rusya ve Singapur'dan sanatçılar katıldı.
"Zamanın Dansı/Dansın Zamanı" temasının işlendiği ve "zaman" kavramını sorgulayan yapıtların sunulduğu festivalde, 20 ülkeden 83 sanatçı, 40 performans gerçekleştirecek.
Festivalin konukları arasında Jonathan Burrows & Matteo Fargion, Thierry de Mey, Michèle-Anne de Mey, Olga de Soto, deufert + plischke, Ivana Müller, Virgilio Sieni, Theatre Works/Ong Keng Sen, Trio Cérès, Palma Kunkel, Juan Dominguez, Iguan Dance Theater, Walid Raad, Eléonore Didier, Andrea Bozić, Yann Marussich, Lydia Schulze Heuling ve Koosil-Ja yer alıyor.
22-24 Mayıs arasında ‘zaman’ kavramı çerçevesinde yeni eserlerini sergileyen Türk sanatçılara özel bir program gerçekleşti. "Yerel Saat" bünyesinde Hareket Atölyesi, Taldans, Mehmet Sander gibi koreograflar yer aldı.
Sunum ve sunum/performanslar içeren konferans, 16-17 Mayıs 2009 tarihlerinde İstanbul Modern Sanat Müzesi’nde gerçekleşti. Konferansa katılan uluslararası araştırmacı, sanatçı, yazar, dramaturg ve akademisyenler arasında Rudi Laermans, Myriam van Imschoot, Velimir Abramovic, Christophe Wavelet, Geisha Fontaine, Adrien Heathfield, Ivan Pravdic, Teoman Turgut, Hilmi Yavuz, Boyan Manchev ve Janez Janša sayılabilir.
iDANS 2 > Mekân

Gösteriler Fransız Kültür Merkezi, Garajistanbul, Notre Dame de Sion Lisesi, Pera Müzesi, ÇATI Dans Stüdyosu, Roxy Müzik Kulübü ve Tütün Deposu gibi mekanlarda gerçekleştirildi.
Gelecek iDANS'lar

"Gülmek ve ağlamak" temalı iDANS 3, 2009 Ekim ayı boyunca gerçekleşecek. "Kozmopolitizm" temalı iDANS 4 ise, İstanbul'un Avrupa Kültür Başkenti olacağı 2010 yılında özel bir programla gerçekleştirilecek.
İstanbul Türk İdman Birliği Ligi

| --- | --- |
Ülke:  Türkiye
Kuruluş: 1919-20
Lağvediliş: 1920-21
Son şampiyon: Beşiktaş
En çok şampiyon olan: Beşiktaş (2)
İstanbul Türk İdman Birliği Ligi, 1919'da Beşiktaş ve bazı kulüpler Cuma Ligi'ne katılma talebiyle Lig Tertip Komitesi'ne başvurdular. Bu istekleri uzun bir bekleme süresinden sonra reddedildi. Şeref Bey, Beşiktaş gibi Cuma Ligi'ne alınmak istemeyen kulüplerin yöneticileriyle birlikte İstanbul Türk İdman Birliği Ligi'ni kurdu.
İlk sezonda çekilen kurada gruplar şöyle oluştu:
A Grubu: Beşiktaş, Hilâl, Kumkapı, Altınörs, Türkgücü
B Grubu: Darüşşafaka, Vefa, Üsküdar, Beylerbeyi, Haliç
Beşiktaş, B Grubu lideri Darüşşafaka'yı 23 Temmuz 1920 tarihinde 2-1 yendi ve tarihindeki ilk şampiyonluğunu kazandı.
İkinci sezonda yer alan takımlar; Beşiktaş, Hilal, Kumkapı, Bakırköy, Türkgücü, Topkapı, Darüşşafaka, Vefa, Üsküdar, Beylerbeyi, Haliç ve Nişantaşı'ydı. 1920-21 sezonunda da Beşiktaş şampiyon oldu.
Tarihçe > 1919-20 sezonu

Bu sezon lig 2 gruba ayrılmıştır A. Grubu'nda 12 puanla Beşiktaş B.Grubunda ise 12 puanla Darüşşafaka lider oldu. Daha sonra bu iki takım 23 Temmuz 1920 tarihinde finalde karşı karşıya geldi. Maçı 2-1 kazanan Beşiktaş tarihindeki ilk şampiyonluğunu elde etti.
A GRUBU
| Poz>  | Takım | O | G | B | M | A | Y | Puan |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1. | Beşiktaş |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? | 12 |
| 2. | Hilal |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
| 3. | Kumkapı |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
| 4. | Altınörs |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
| 5. | Türkgücü |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |

B GRUBU
| Poz>  | Takım | O | G | B | M | A | Y | Puan |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1. | Darüşşafaka |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? | 12 |
| 2. | Vefa |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
| 3. | Üsküdar |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
| 4. | Beylerbeyi |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
| 5. | Haliç |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
Tarihçe > 1920-21 sezonu

Beşiktaş geçen sezon olduğu gibi bu sezonu da şampiyon olarak noktalamıştır. Bu ligde Beşikaş, Darüşşafaka, Vefa, Hilal, Kumkapı, Beylerbeyi, Üsküdar, Haliç, Türkgücü, Altınörs, Bakırköy, Topkapı, Nişantaşı takımları mücadele etmişlerdir.
| Poz>  | Takım | O | G | B | M | A | Y | Puan |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1. | Beşiktaş |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? | 12 |
|  ?. | Hilal |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
|  ?. | Kumkapı |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
|  ?. | Altınörs |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
|  ?. | Türkgücü |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
|  ?. | Darüşşafaka |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
|  ?. | Üsküdar |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
|  ?. | Beylerbeyi |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
|  ?. | Topkapı |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
|  ?. | Nişantaşı |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
|  ?. | Bakırköy |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
|  ?. | Haliç |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
|  ?. | Vefa |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |  ? |
Kupayı kazananlar

| --- | --- |
Takım: Kupa
Beşiktaş: 2
İsrail güvenlik güçleri

İsrail güvenlik güçleri hazır bekliyor.
İsrail güvenlik güçleri, İsrail de İsrail güvenlik kuruluşundan olarak bilinen (Hebrew, Ma'arechet ha'Bitachon ) kolluk kuvvetleri, askeri, paramiliter, hükümet ve istihbarat kurumları dahil olmak üzere çeşitli organizasyonları içerir.
Askeri

İsrail Savunma Kuvvetleri: İsrail'in Kara Kuvvetleri, Hava Kuvvetleri ve Donanmadan oluşan Savunma kuvvetleri.
Polis

İsrail Polisi: sivil bir güç. Dünyadaki diğer polis güçlerinin çoğunda olduğu gibi, görevleri arasında suçla mücadele, trafik kontrolü ve kamu güvenliğini sağlamak yer alır .
Sivil Koruma (Mishmar Ezrahi): Günlük polis çalışmalarına yardımcı olan İsrail vatandaşlarından oluşan gönüllü bir organizasyon. İsrail Polisinin bir alt bölümüdür.
Sınır Polisi (Magav): İsrail Polisinin askeri şubesi (jandarma).
İstihbarat

Şin Bet (İsrail Güvenlik Ajansı) Sherut HaBitahon HaKlali (Hebrew, "Genel Güvenlik Ajansı"): İsrail işgali altındaki topraklar dahil, iç güvenlikten sorumlu kuruluş.
Mossad (Enstitüsü) HaMosad LeModi'in VLeTafkidim Meyuhadim (Hebrew, "İstihbarat ve Özel Görevler Enstitüsü"): yabancı istihbarattan sorumlu kurum.
Aman (Askeri İstihbarat Müdürlüğü) Agaf HaModi'in : Askeri istihbarat veya Aman, başbakan ve kabine için kapsamlı ulusal istihbarat tahminleri, günlük istihbarat raporları, savaş riski tahminleri, yakın ülkelerle ilgili hedef çalışmaları ve iletişim kesişmeleri sağlar. Aman ayrıca sınır ötesi ajan operasyonları da yürütüyor. Aman, ordu, deniz kuvvetleri ve hava kuvvetleri ile eşit olan bağımsız bir hizmettir. Aman'ın tahmini 7.000 personeli var.