Page 56 - bilgem-teknoloji-dergisi-9

Yapay Zekâ

Süleyman Muhammed Arıkan - Uzman Araştırmacı / BİLGEM SGE

eri tabanı, birbiri ile ilişkili bilgi veya verilerden olu-
şan düzenli bir yapı olarak tanımlanabilir. Veri ta- Yapılan çalışmalar incelendiğinde,
Vbanlarının daha kullanışlı olması ve etkin bir şekilde geleneksel veri tabanı yönetim
yönetilebilmesi amacıyla veri tabanı yönetim sistemleri sistemlerine nazaran yapay zekâ
kullanılır. Günümüzde sıklıkla veri tabanı olarak kısaltılan
veri tabanı sistemi ise; veri, veri tabanı yönetim sistemi ve teknolojilerinden faydalanan sistemlerin
bunlarla ilişkili uygulamaları bir bütün olarak ifade etmek- daha verimli oldukları görülmektedir.
tedir. Tüm bu bilgiler ışığında, veri tabanı sistemlerinde yapay
Veri Tabanı Yapay zekâ teknolojilerinin her geçen gün yaşamamıza zekâdan faydalanarak güvenlik, kapasite planlaması, iş

daha fazla nüfuz ettiği çağımızda, bilgi sistemleri bünye-
yükü optimizasyonu, performans artırımı gibi birçok amaç
sinde geniş uygulama alanlarında kullanılan ve bilgi yöne-
doğrultusunda verimliliğinin geliştirilebileceği görülmekte-
timinde kritik rol oynayan veri tabanı sistemlerinin, artık
dir. Bu bağlamda veri tabanı sistemlerinin mevcut teknolo-
yalnızca kayıt tutan veri deposu olarak kullanılamayacağı
jilerinin ilerleme kaydedebilmesi için yapay zekâ yöntemle-
Sistemleri aşikardır. Günümüz ihtiyaçları doğrultusunda veri tabanı rinden faydalanmaları büyük önem taşımaktadır.
sistemlerinin daha akıllı olması beklenmektedir. Bu kap-
samda ilgili sistemlerin, verilerin taşınmasında ve işlenme-
Zeki Veri Tabanı Sistemi
sinde karşılaşılan karmaşık ve zaman alan işlemleri daha
Yapay zekâ ile veri tabanı sistemlerinin entegrasyonu
kısa sürede ve kolayca yapabilmesi, kendi kendini yönete-
yaklaşımının temeli uzun yıllar öncesine dayanmaktadır.
bilmesi veya onarabilmesi için yeni yeteneklere sahip ol-
ve ması gerekmektedir. Günümüze kadar gelen süreçte zaman zaman farklı yak-
laşımların ortaya çıktığı görülmüştür. Bu yaklaşımlardan
bir tanesi zeki veri tabanı sistemi (intelligent database)
Veri tabanı ile yapay zekâ teknolojilerinin birleştirilmesi
kavramıdır. Bu yaklaşım ilk olarak, 1989 yılında Kamran
yaklaşımının ortaya çıkmasında, bahsi geçen beklentilere
Parsaye, Mark Chignell, Setrag Khoshafian ile Harry Wong
ek olarak verinin akıllı işlenmesi, efektif olarak yönetilmesi
tarafından yazılmış olan ‘Intelligent Database’ kitabında
Yapay Zekâ ve bilgi işleme (knowledge processing) sürecinde büyük tanıtılmıştır.
boyutlara ulaşsa dahi erişilebilir olması ihtiyaçlarının da
etkili olduğu söylenebilir. Son yıllarda geliştirilen akıllı çö-
Geleneksel veri tabanı sistemlerinin uzantısı olarak kabul
zümler ile veri tabanı sistemleri, ihtiyaç ve beklentileri kar-
edilen zeki veri tabanı sistemleri, şu üç unsuru şart koş-
şılayabilecek derecede gelişmeler göstermektedir.
kili örüntüleri otomatik olarak yapay zekâ tekniklerinden
Mevcut Çalışmalar maktadır: Veri kalitesini yönetebilen ve veride bulunan iliş-
faydalanarak keşfedebilen yüksek seviye araçlar, metin ve
Yapılan çalışmalar incelendiğinde geleneksel veri tabanı resim gibi verilerin yönetimi için kullanıcı arabirimi, nesne
yönetim sistemlerine nazaran yapay zekâ teknolojilerinden ilişkisel veri tabanı (object-relational database) altyapısı.
faydalanan sistemlerin daha verimli oldukları görülmüştür.
Veri tabanı ürünü sunan birçok firma da zaman içinde bu
değişime ayak uydurmuştur.
Microsoft, bulut üzerinden sunduğu veritabanı hizmetinin
iş yükünü, yapay zekâ tekniklerinden faydalanarak sürek-
li olarak izlemekte ve performansın geliştirilmesi için bir
fırsat yakaladığında ilgili çözümü otomatik olarak uygula-
Yapay zekâ teknolojilerinin her geçen gün hayata daha fazla maktadır.
nüfuz ettiği çağımızda, bilgi sistemleri bünyesinde geniş Oracle ise makine öğrenmesi tekniklerinden faydalanarak
uygulama alanlarında kullanılan ve bilgi yönetiminde kritik otomatik olarak sürüm yükseltme, yama yapma, hataları
teşhis etme ve yapılandırma faaliyetleri için kullanılabilen,
rol oynayan veri tabanı sistemlerinin, artık yalnızca kayıt tutan kendi kendini yöneten, koruyan, onaran ve bir bulut hizme-
veri deposu olarak kullanılamayacağı aşikardır. tini hayata geçirmiştir.

IBM, veri tabanı performansını korumak amacıyla yapılan-
dırma faaliyetlerini yürütebilecek makine öğrenmesine da-
yalı bir optimize edici üzerinde çalışmalarını sürdürmekte
ve bu özellik sayesinde en karmaşık sorgulardan veri yapı-
larına kadar birçok konuda otomatik olarak iyileştirmenin
sağlanmasını amaçlamıştır.

54 55