Derin Öğrenme Nedir? Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka İle Arasındaki Farklar Nelerdir?

Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme hakkında çok fazla konuşulsa da, bu 3 teknoloji genellikle birbirinin yerine kullanılmaktadır. Ancak her biri farklı bir kapsama sahiptir ve belirli işlevleri yerine getirir. Bu terimlerin tam olarak ne anlama geldiğini ve birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu öğrenmek istiyorsanız, aşağıda derin öğrenmenin tüm detaylarını, yapay zeka ve makine öğrenimi arasındaki farkları sizlerle paylaşıyor olacağız.

Derin Öğrenme Nedir? 

Derin öğrenme yani deep learning, büyük miktarda veriyi işlemek ve analiz etmek için yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt kümesidir. İnsan beyninin kalıpları tanıyarak ve tahminlerde bulunarak nasıl öğrendiğini taklit eder.

Derin öğrenme, bilgisayarlı görü, doğal dil işleme (NLP), konuşma tanıma ve otonom sistemlerdeki gelişmeleri destekleyerek yapay zekayı daha verimli ve yetenekli hale getirir.

Derin Öğrenmenin Temel Kavramları

• Sinir Ağları – Verileri işleyen birbirine bağlı düğümlerden (nöronlar) oluşan katmanlar sağlar.
• Aktivasyon Fonksiyonları – Ağların hangi bilgiyi saklayacaklarına karar vermelerine yardımcı olur (örn. ReLU, Sigmoid).
• Büyük Veri ile Eğitim – Doğruluğu artırmak için büyük veri kümeleri gerektirir.
• Geriye Yayılım ve Optimizasyon – Hataları en aza indirmek için ağ ağırlıklarını ayarlar.
• Donanım Hızlandırma – Karmaşık hesaplamaları verimli bir şekilde işlemek için GPU’ları ve TPU’ları kullanır.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Derin öğrenme, insan beynine benzeyecek şekilde yapılandırılmış yapay sinir ağları aracılığıyla çalışır. Bu ağlar, veri girdilerini işleyen ve analiz eden düğüm katmanlarından veya nöronlardan oluşur. Süreç, ham verilerin bir giriş katmanından geçmesiyle başlar, ardından gerçek öğrenmenin gerçekleştiği çoklu gizli katmanlar gelir. Çıktı katmanı bu işleme dayalı sonuçlar veya tahminler üretir. Düğümler arasındaki her bağlantı, model öğrendikçe ayarlanan ve zaman içinde doğruluğunu artıran bir ağırlığa sahiptir.

Sinir ağları ve katmanlar

Sinir ağlarının yapısı derin öğrenme için temeldir. Giriş katmanları görüntü, ses veya metin gibi verileri alır. Sayıları genellikle yüzlerce veya binlerce olan gizli katmanlar, karmaşık hesaplamalar gerçekleştirerek verileri kalıplara ayırır. Örneğin, bir görüntüyü analiz ederken, ilk katmanlar kenarlar gibi basit özellikleri tespit ederken, daha derin katmanlar karmaşık nesneleri tanıyabilir. Bu katmanlar, geri yayılım adı verilen bir süreç aracılığıyla çıktıyı iyileştirerek iletişim kurar.

Eğitim ve veri kümeleri

Derin öğrenme modelleri, büyük veri kümeleri kullanarak kapsamlı eğitim gerektirir. Eğitim sırasında model, hatalardan etkili bir şekilde öğrenerek tahminlerdeki hatalara göre ağırlıklarını ayarlar. Bu yinelemeli süreç, model optimum performansa ulaşana kadar devam eder. Veri kümesi ne kadar büyük ve çeşitli olursa, model anlayışını yeni ve görülmemiş verilere o kadar iyi genelleştirebilir.

Anahtar teknikler

Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi teknikler eğitimde verilerin nasıl kullanıldığını tanımlar. Denetimli öğrenme etiketli veri kümelerini kullanırken, denetimsiz öğrenme etiketsiz verilerdeki kalıpları tanımlar. Takviyeli öğrenme, modelleri ödül tabanlı bir sistem aracılığıyla eğiterek onlara zaman içinde karar vermeyi öğretir.

Bu katmanlı yaklaşım, sağlam eğitim süreçleri ile birleştiğinde, derin öğrenme sistemlerinin hassasiyet ve uyarlanabilirlik gerektiren uygulamalarda mükemmel olmasını sağlar.

Derin Öğrenme ve Sinir Ağları Arasındaki Fark Nedir?

Klasik makine öğrenimi algoritmaları, kural tabanlı programların zorlandığı pek çok sorunu çözse de görüntüler, videolar, ses dosyaları ve yapılandırılmamış metinler gibi yumuşak verilerle başa çıkma konusunda yetersiz kalmaktadır.

Bu noktada devreye sinir ağları ve derin öğrenme girer. Sinir ağları, insan beyninden ilham alan ve birden fazla düğüm (nöron) katmanından oluşan matematiksel modellerdir. Tek veya birkaç katmandan oluşan sinir ağları, temel örüntü tanıma ve sınıflandırma görevlerinde kullanılır.

Derin öğrenme ise çok katmanlı sinir ağları ile büyük veri kümelerinden daha karmaşık ilişkileri öğrenen bir makine öğrenimi tekniğidir. Derin öğrenme sistemleri, sinir ağlarının daha fazla katman eklenerek derinleştirilmesi ile ortaya çıkar ve ham veriden otomatik olarak anlamlı özellikler çıkarabilir.

Sonuç olarak her derin öğrenme modeli bir sinir ağı içerir, ancak her sinir ağı derin öğrenme modeli değildir. Sinir ağları daha geniş bir kavramken, derin öğrenme çok katmanlı sinir ağlarını kullanarak daha ileri düzeyde öğrenme gerçekleştirir.

Derin Öğrenme ve Yapay Zeka Farkları Nelerdir?

Aşağıdaki tabloda derin öğrenme ve yapay zeka arasındaki farklara dair genel bir bakış bulabilirsiniz:

Derin öğrenme, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi işleme kabiliyetiyle öne çıkmaktadır ve bu da onu görüntü ve ses tanıma gibi görevler için ideal hale getirmektedir. Buna karşılık, geleneksel makine öğrenimi genellikle yorumlanabilirliğin önemli olduğu daha basit problemler için tercih edilir. Yapay zeka, akıllı sistemlere ulaşmak için araçlar olarak hem makine öğrenimini hem de derin öğrenmeyi içeren kapsayıcı bir çerçeve olmaya devam etmektedir. Her biri farklı rollere hizmet eder ve doğru yaklaşımın seçilmesi, eldeki sorunun karmaşıklığına ve doğasına bağlıdır.

Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi Farkları Nelerdir?

Aşağıdaki tabloda derin öğrenme ve makine öğrenimi arasındaki farklara dair genel bir bakış bulabilirsiniz:

Derin öğrenme ve makine öğrenmesi arasındaki temel farklar, öğrenme yaklaşımları ve görev karmaşıklığıdır. Derin öğrenme, geniş verilerden öğrenme yoluyla bilgisayarlı görü, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi görevlerde üstünlük sağlar.

Makine öğrenimi, güçlü olmasına rağmen özellik geliştirme için daha fazla insan çabasına ihtiyaç duyabilir ve daha basit verilere ve sorunlara uygundur.

Derin öğrenme ve makine öğrenmesi arasında karar vermek soruna, veriye ve kaynaklara bağlıdır. Derin öğrenme karmaşık, yapılandırılmamış verilere uygunken, geleneksel yöntemler daha küçük, yapılandırılmış veri kümeleri için daha iyi çalışır.

Derin Öğrenme Ne Zaman Ortaya Çıktı?

Derin öğrenme, makine öğrenimi ve yapay zekanın tarihi, Warren McCulloch ve Walter Pits’in sinir ağları için eşik mantığı adı verilen algoritmalara dayanan bir bilgisayar modeli oluşturdukları 1940’lı yıllara kadar uzanmaktadır. Bu, insan sinir ağlarını bir makine ile kopyalamaya yönelik ilk girişimdir. 1958 yılında Frank Rosenblatt, örüntü tanımaya odaklanan ve iki katmanlı sinir ağlarını kullanan bir algoritma yarattı ve ek katmanların kullanılabileceğini önerdi. 1980 yılında Kenihiko Fukishima, el yazısı ve diğer örüntü tanıma işlemleri için kullanılabilecek hiyerarşik ve çok katmanlı bir yapay sinir ağı önerdi. 1989’da bilim insanları bu derin sinir ağlarını kullanan algoritmalar oluşturmayı başardılar, ancak sistemlerin eğitilmesi için günler gerekiyordu ve bu da kullanım için pratik değildi.

2000’li yıllarda yapay zeka ve makine öğrenimi dünyanın dört bir yanındaki program ve uygulamalarda gerçek bir şekil almaya başladıktan sonra derin öğrenme terimi, araştırmaların çok katmanlı bir sinir ağının her seferinde tek bir katmanla nasıl eğitilebileceğini göstermesinin ardından popülerlik kazanmaya başladı. 2009 yılında, yeterince büyük bir veri setiyle ağların önceden eğitilmesine gerek olmadığı ve hata oranlarının düştüğü keşfedildi. 2012 yılına gelindiğinde, belirli derin öğrenme görevlerinde insan düzeyinde performans elde edildi ve büyük işletmeler derin öğrenme yeteneklerini geliştirmek için milyonlarca dolar yatırım yapmaya başladı.

2000’li yıllardan bu yana işletmeler, müşterileri ve alışkanlıkları hakkında genellikle büyük veri olarak adlandırılan devasa miktarlarda veri toplamaya başladı. Bu miktarda veri daha önce hiç görülmemişti ve işletmelerin tüm bu bilgilerden bir şey öğrenmesi imkansızdı. Derin öğrenme ve yapay zeka uygulamaları, işletmelerin verilerini ayrıştırabilmeleri, aykırı değerleri bulmak için hesaplama yapabilmeleri, kalıpları tanımlayabilmeleri ve bağlantılar kurabilmeleri, nihayetinde soruları yanıtlayabilmeleri ve büyük verilerini sindirilebilir parçalar haline getirebilmeleri için önemli bir yol haline geldi. Günümüzde işletmeler, müşterilerinin istediği ve ihtiyaç duyduğu ürün ve hizmetleri nasıl pazarlayacaklarını ve üreteceklerini öğrenerek büyük veri ve analiziyle gelişmektedir. Büyük veri olmadan işletmeler, hedef kitleleriyle nasıl bağlantı kuracakları ve onlara ihtiyaç duydukları hizmetleri nasıl sunacakları konusunda bilinçsiz kararlar verebilir. Yapay zeka uygulamaları olmadan, işletmeler büyük verilerini anlamlandıramaz.

Derin Öğrenme Neden Önemli?

Derin öğrenme 1980’lerden beri kullanılmaktadır, ancak son yıllara kadar yüksek performanslı işlemciler ve donanım gelişmeleri hesaplama hızını ve verimliliğini önemli ölçüde artırarak büyük ve karmaşık verilerin derin öğrenme yoluyla analiz edilmesini mümkün kılmıştır. Bu teknoloji sürekli olarak gelişmektedir ve araştırmacılar ve veri bilimciler, günlük hayatımızda gördüğümüz çeşitli yapay zeka uygulamalarını dolaylı olarak yönlendirmek için konuşma, görüntü ve metin tanıma için derin öğrenme programlarını kullanmaktadır.

Derin öğrenme, sistemlerin aşağıdakileri yapmasını sağlayarak yapay zeka yeteneklerini geliştirir:

• Görüntüleri ve Konuşmayı Tanıma – Yüz tanıma, sesli asistanlar ve tıbbi görüntülemede kullanılır.
• Doğal Dili İşleme – Sohbet robotlarına, dil çevirisine ve duygu analizine güç verir.
• Karar Verme Sürecini Otomatikleştirin – Veri analizi ve tahminlerde insan müdahalesini azaltır.
• Kişiselleştirmeyi Geliştirme – E-ticaret ve eğlence için öneri motorlarını geliştirir.
• Advance Autonomous Systems – Sürücüsüz araçları, robotları ve yapay zeka asistanlarını destekler.

Derin Öğrenme Uygulamaları

Derin öğrenme birçok farklı alanda büyük bir başarıyla kullanılmaktadır. Derin öğrenmenin bazı kullanım örnekleri aşağıdakileri içermektedir:

• Görüntü tanıma: Çeşitli uygulamalarda görüntü tanıma için kullanılmaktadır. Örneğin, sosyal medyadaki fotoğrafları otomatik olarak etiketlemek ve sürücüsüz araçlardaki nesneleri tanımlamak için kullanılabilir.
• Doğal dil işleme: Doğal dil işleme, dili konuşmanın ve anlamanın bir parçası olan gramer ve sözdiziminin tüm nüanslarını anlamaya yardımcı olmak için derin öğrenme modellerini kullanır. Derin ağlar, nasıl anlayacaklarını ve uygun yanıtları nasıl bulacaklarını öğrenmek için dili okur ve dinler. Bu yazılım halihazırda milyonlarca cihazda çeviri hizmetlerinde kullanılmaktadır.
• Kestirimci bakım: Sensörlerden gelen verileri analiz ederek ekipmanın ne zaman onarılması gerekeceğini tahmin etmek için kullanılır.
• Dolandırıcılık tespiti: İşlem geçmişi ve kredi kartı kullanımı gibi verileri analiz ederek dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için kullanılmaktadır.
• Müşteri segmentasyonu: İşletmelerin pazarlamalarını daha iyi hedefleyebilmeleri için müşterileri davranışlarına göre gruplandırmak için kullanılır.
• Sürücüsüz araçlar: Derin öğrenme modelleri, araçların her gün yollara çıkan milyonlarca senaryoya hazırlıklı olmalarına yardımcı olmak için sürücüsüz araç teknolojisinde kilit öneme sahiptir. Bu uygulama, araçların yoldayken nasıl davranacaklarını bilmelerine ve içinde bulundukları durumlardan öğrenmelerine yardımcı olur.
• Sanal asistanlar: Siri veya Google ile konuştuğunuzda, derin öğrenen bir sinir ağıyla konuşmuş olursunuz. Sanal asistan uygulamanız, ne istediğinizi anlamak, sesinizi tanımak ve aradığınız şeyi size nasıl vereceğini bulmak için konuşma tanıma için bu ağları kullanır. Etkinliğini artırmaya yardımcı olmak için her zaman öğrenir ve hesaplama yapar. Bir soruya yanıt, çevrimiçi alışverişe bağlantı ve daha fazlası sanal asistanınızdan gelen çıktı yanıtlarıdır.
• Eğlence: Netflix size izlemeniz için yeni bir video sunduğunda, sizi ve tercihlerinizi öğrenmek için derin ağlara bakar ve ardından size yeni film seçenekleri sunar. Derin öğrenme, izleyicilerin daha kişiselleştirilmiş bir eğlence deneyimi elde etmelerini sağlar. Algılama ve öğrenme özelliği size benzersiz bir deneyim sunmaya yardımcı olur.
• Sosyal medya: Facebook, Twitter ve diğer sosyal medya platformları derin öğrenmeyi yüzlerce ve binlerce şekilde kullanmaktadır. Akışınızı beğeneceğinizi düşündükleri içeriklerle kişiselleştirmekten, hakkınızda bildiklerine dayalı reklamlar sunmaya kadar, bu programlar size benzersiz bir deneyim sunmak için her zaman hakkınızda daha fazla şey öğrenir. Bu programlar, akıcı ve basit bir deneyim yaşamanıza yardımcı olmak için görüntüler ve girişler için yüz tanıma özelliğini bile kullanır. Tüm bunlar derin öğrenme sayesinde mümkün olur.

Derin Öğrenme Modelleri

Derin öğrenme sistemleri, belirli görevlere ve hedeflere ulaşmak için farklı yapı ve çerçeveleri ele alır. Tek bir ağ mükemmel olarak kabul edilmemekle birlikte, bazı modeller belirli görevleri yerine getirmek için daha uygundur. Doğru derin öğrenme modelini seçmek için bu modeller hakkında sağlam bir bilgi edinmeniz gerekir.

1. Convolutional Neural Networks (CNNs) – Evrişimli Sinir Ağları 

Evrişimli sinir ağları, görüntüler gibi yapılandırılmış ızgara verilerini işleyen DLM’lerdir. Görüntü sınıflandırma, yüz tanıma görevleri ve nesne tespitinde başarılıdırlar. Bu model aşağıdaki şekilde çalışır:

• Evrişimsel Katman – Bu katman, giriş görüntüsüne yönelik bir dizi filtredir ve her filtre bir özellik haritası oluşturmak için görüntü boyunca kayar. Bu, kenarlar, desenler ve dokular gibi farklı özellikleri algılar.
• Birleştirme Katmanı – Bu katman, en önemli bilgileri korurken özellik haritalarının boyutluluğunu azaltır. Yaygın türler arasında maksimum birleştirme ve ortalama birleştirme bulunur.
• Tamamen Bağlı Katman – Çoklu evrişim ve havuzlama katmanlarından sonra çıktı düzleştirilir ve bir veya daha fazla tam yoğun katmana beslenir. Çıktı katmanı nihai sınıflandırmayı/tahmini yapar.

2. Recurrent Neural Networks (RNNs) – Tekrarlayan Sinir Ağları 

RNN’ler zaman serisi veya doğal dil gibi veri dizilerindeki kalıpları tanır. Önceki girdiler hakkında bilgi yakalayan gizli bir durumu yönetirler. Bu model aşağıdaki şekilde çalışır:

• Gizli Durum – Gizli durum, her adımda mevcut girdiye ve önceki gizli duruma göre güncellenir. Ağ, geçmiş girdilerin bir hafızasını tutabilir.
• Çıktı – Gizli durum her adımda bir çıktı üretir. Ağ, zaman içinde geri yayılım (BPTT) yoluyla tahmin hatasını en aza indirmek için eğitilir.

3. Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) – Uzun Kısa Dönemli Bellek Ağları

Bu modeller, uzun vadeli bağımlılıkları öğrenebilen özel bir RNN türüdür. LSTM’ler, zaman serisi tahmini ve konuşma tanıma gibi görevlerde daha etkili olmalarını sağlamak için uzun vadeli bağımlılık sorunundan kaçınır. Bu derin öğrenme modeli aşağıdaki şekilde çalışır:

• Hücre Durumu – Tüm dizi boyunca çalışan ve birçok adımda bilgi taşıyabilen bir hücre durumuna sahiptirler.
• Kapılar – Üç kapı (giriş, unutma ve çıkış) bilgi akışını kontrol eder.
• Giriş Kapısı – Mevcut girdiden hangi bilginin hücre durumunda güncellenmesi gerektiğini gösterir.
• Çıkış Kapısı – Hücre durumuna göre çıkış verilmesi gereken bilgileri kontrol eder.

4. Generative Adversarial Networks (GANs) – Çekişmeli Üretken Ağlar (GAN’lar)

GAN’lar, iki sinir ağını rekabetçi bir ortamda eğiterek gerçekçi veriler üretir. Gerçekçi videolar, görüntüler ve sesler oluşturabilirler. Bu model aşağıdaki şekilde çalışır:

• Üreteç Ağı – Rastgele gürültüden sahte veriler oluşturur.
• Ayırıcı Ağ – Sahte ve gerçek veriler arasında ayrım yaparak verilerin gerçekliğini değerlendirir.
• Eğitim Süreci – Ayırıcı ve üretici aynı anda eğitilir. Üreteç daha iyi sahte veriler üreterek ayrıştırıcıyı kandırmaya çalışırken, ayrıştırıcı da sahte verileri tespit etmede daha iyi olmaya çalışır. Bu süreç, üretecin giderek daha gerçekçi veriler üretmesine yol açar.

5. Otomatik kodlayıcılar

Otomatik kodlayıcılar, veri sıkıştırma, denoising ve özellik öğrenme gibi görevler için denetimsiz öğrenme modelleridir. Otomatik kodlayıcılar verileri daha düşük boyutlu temsillere kodlamayı ve orijinal verilere geri çözmeyi öğrenir. Bu model aşağıdaki şekilde çalışır:

• Kodlayıcı – Giriş verilerini daha düşük boyutlu gizli alan gösterimine eşler.
• Gizli Alan – Giriş verisinin sıkıştırılmış versiyonunu gösterir.
• Kod Çözücü – Giriş verilerini gizli gösterimden yeniden yapılandırır.
• Eğitim – Ağ, girdi ve yeniden yapılandırılmış çıktı arasındaki farkı azaltır.

Derin Öğrenme için Donanım Gereksinimleri

Derin öğrenme modellerinin eğitimi karmaşık algoritmalar ve büyük miktarda veri içerdiğinden, derin öğrenme için donanım gereksinimleri önemlidir.

Grafik işlem birimleri (GPU’lar) paralel işlemlerde üstün oldukları için derin öğrenme için tercih edilmektedir. Bu, özellikle matris ve vektör hesaplamaları için geleneksel CPU’lardan daha hızlı işlem yapılmasını sağlar.

GPU sunucuları, derin öğrenme modelleri için eğitim süresini önemli ölçüde azaltarak derin öğrenme becerilerine sahip profesyonellere avantajlar sağlayabilir. Derin öğrenme modellerini verimli bir şekilde çalıştırmak için doğru donanımı seçmek kritik önem taşır. Dikkate alınması gereken faktörler arasında modelin boyutu ve karmaşıklığı, veri hacmi ve beklenen eğitim süresi yer alır.

Bulut tabanlı GPU sunucuları esnek ve ölçeklenebilir bir çözüm sunarak kullanıcıların fiziksel donanıma ön yatırım yapmadan yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına erişmesine olanak tanır.

Derin Öğrenme Kullanmanın Avantajları ve Dezavantajları

Derin öğrenme bir dizi avantaj sunsa da, derin öğrenmeyi kullanmanın avantajlarını ve dezavantajlarını göz önünde bulundurmanız çok önemlidir. Bu dengeli bakış açısı, profesyonellerin işlerinde derin öğrenme tekniklerini ne zaman ve nasıl uygulayacakları konusunda bilinçli kararlar alabilmelerini sağlar.

Derin öğrenme, karmaşık modeller için büyük miktarda veriyi analiz etmek gibi insanlar için gerçekleştirilmesi zor veya imkansız olan görevleri otomatikleştirme yeteneğini içerir.

Derin öğrenme modelleri ayrıca daha fazla veriye maruz kaldıkça zaman içinde gelişebilir ve bu da yüz tanıma ve bilgisayar görüşü gibi görevlerde doğruluğun artmasına neden olur.

Güçlü yönlerine rağmen, derin öğrenmenin dezavantajları da vardır. Başlıca dezavantajlardan biri, derin öğrenme modellerini eğitmek için büyük miktarlarda etiketli veriye ihtiyaç duyulmasıdır. Ayrıca, eğitim için gereken bilgi işlem gücü de önemlidir, bu da enerji tüketimi nedeniyle daha yüksek maliyetlere ve potansiyel çevresel etkilere yol açabilir.

Derin Öğrenmede Karşılaşılan Zorluklar

Derin öğrenme, gücüne rağmen bazı zorluklarla karşı karşıyadır. Bu zorluklar aşağıdakileri içermektedir:

• Yüksek Hesaplama Maliyetleri – Derin modelleri eğitmek için güçlü GPU’lar ve büyük veri kümeleri gerekir.
• Veri Bağımlılığı – Etkili öğrenme için çok miktarda etiketlenmiş veriye ihtiyaç duyar.
• Yorumlanabilirlik Sorunları – Derin öğrenme modelleri sınırlı açıklanabilirliğe sahip ”kara kutular” olarak işlev görür.
• Etik Endişeler – Yapay zekanın önyargıları ve deepfake teknolojisi etik ve güvenlik endişelerini artırmaktadır.

Derin Öğrenmede Gelecek Trendleri

• Yapay Zeka Etiğindeki Gelişmeler – Yapay zeka kararlarında adalet ve şeffaflığın artırılması
• Uç Yapay Zeka ve Gerçek Zamanlı İşleme – Gerçek zamanlı uygulamalar için düşük güçlü cihazlarda yapay zeka modellerinin çalıştırılması
• Üretken Yapay Zeka – Görüntülerden metinlere içerik üretiminde yapay zeka yaratıcılığının geliştirilmesi
• Bilimsel Araştırmalar için Yapay Zeka – Fizik, biyoloji ve iklim modellemesinde karmaşık problemleri çözme