Tag Archives: REBUS 2.0

Etkileşimlerde Enformasyon Karmaşıklığı — Dr. Işık Barış Fidaner

İş başvurusu olarak yazılıp yanıtsız kalmış bu metni uyarlayarak yayınlıyorum.

IBF

Teknolojiyle olan her etkileşimde en belirgin yönlerden birisi enformasyon karmaşıklığıdır, ki etkileşimin süjesi [subject] o teknolojiyle aşırı yüklendiğinde [overwhelmed] bu yön belirginleşir (süjeye ‘kullanıcı’ [user] demiyorum çünkü ‘kullanıcı’ terimi teknolojinin her zaman işlevini yerine getirdiğini örtükçe öne sürer: öznenin etkileşimle asla aşırı yüklenemeyeceğini gizlice varsayar). Bir süjenin etkileşiminin enformasyon karmaşıklığı ayrıca o süjenin gerçek dünya ve çevresinin algılanan karmaşıklığının bir yönüdür. Çocuğun bir aynayla ilk karşılaşmasından, dışsal algıların en sofistike örgütlenmesine kadar, çeşitli düzeylerde enformasyon karmaşıklığı gösteren etkileşimler tüm insanların (ve tüm diğer canlıların da) benlik örgütlenmesinde rol alırlar. Eğer belirli teknolojik etkileşimlerin enformasyon karmaşıklığı nicelenir ve görselleştirilirse, (1) süjenin etkileşimli çevresinde algıladığı karmaşıklık tespit edilebilir ve (2) nerede ve ne zaman etkileşimin süjeye aşırı yüklendiği anlaşılabilir.

Continue reading

1 Comment

Filed under çeviri, bilim

Nörobilim diyalektik bir sosyoteknik biliş felsefesi geliştirebilir — Dr. Işık Barış Fidaner

Bu metin CRB’den Kathinka Evers’i muhatap alıyordu ve Uppsala Üniversitesi’nde araştırmacı olmak için yazılmış bir cover letter‘ın parçasıydı. I regret to inform you that Kathinka Evers’in kendisini muhatap alan bu mektup hakkında söyleyecek hiçbir şeyi yoktu.

Tam metnin İngilizcesi

Introduction to Sociotechnical Cognition

IBF

Temel Hegelci ve Freudcu içgörülerle, dilbilime geçiş & teknik sahanın aşılmasıyla, olması gereken & olmayan arasındaki mantıksal bağı çözümlendiren, insan okuryazarlığına dönük epigenetik bir yaklaşıma doğru

Bu bölümde, özellikle CRB’nin beynin işlevsel mimarîlerini anlamakta bağlamların ve kültürel şablonların rolünü araştırma Görevinde, ama ayrıca bilişsel süreçleri in silica modellemenin felsefî ve etik zorluklarıyla ilgili olarak, “Epigenetik anlamda proaktif olabilir miyiz?”in [0] sonunda ifade verilen normlar vs. olgular hakkındaki soruyu ele alıyorum.

Olması gereken’in olan’dan normatifçe yüklenmiş farkı, olmayan’ın olan’dan olgusal farkından hareketle türetilir; zira her normatif ‘X olmalı!’ beyanı kendi ahlakî kuvvetini talihsizce algılanan bir ‘X değil…’ olgusundan alır. Bu “olması gereken ama olmayan” ta Hegel’in Kant’ın eleştirel felsefesine yaptığı müdahalenin konusuydu:

Continue reading

2 Comments

Filed under çeviri, bilim

My job application that Kathinka Evers did not respond to — Dr. Işık Barış Fidaner

47dd864b4ff02e3ae1e01c5b03ff325d-e1497355048843.jpgThis letter is to be read as if in a museum.

It’s included in my 37th Placeless Book Introduction to Sociotechnical Cognition with the title “Neuroscience can devise a dialectical philosophy of sociotechnical cognition”.

IBF

January 9th, 2017

Dear Kathinka Evers,

I just completed my postdoc work in Boston and I am writing this letter to become a Researcher at the Centre for Research Ethics & Bioethics (CRB) in Uppsala University.

I’m submitting this application letter for both announcements, since my essential purpose is to work with you in CRB. To help to clarify my role in CRB, I dedicated a whole section to the questions raised by CRB’s Tasks.

After the U.S. presidency elections, I was already planning to move and work in Uppsala in Sweden. So in December I took the CRB announcements extremely seriously. I worked on this letter during the past few weeks, piece by piece rewriting to concretize the content (especially Section 1). It’s still a rough sketch given the depth of the questions, though I hope to have plenty of time to investigate these questions later.

Continue reading

1 Comment

Filed under bilim

İlgililik//ilgisizlik ölçüsü olarak entropi

Güncelleme: REBUS 2.0 yayınlandı!

Entropi Toplaşması (ET) hayal edebileceğiniz en işe yarar algoritmadır. Atıf yapılmıyor ve kullanılmıyor çünkü oturmuş bilimsel paradigmalar onun anlamını kavrayamıyor.

Aslında fikir çok basit:

ET’de entropi ilgililik//ilgisizlik ölçüsü olur.

— Bloklarda bir arada beliren ya da bir arada kaybolan öğe altkümelerinin entropisi düşüktür: O öğeler birbiriyle “ilgili”dir: Harfiyen birbirlerine “ilişirler”.

— Bloklarda bir kısmı belirirken bir kısmı kaybolan öğe altkümelerinin entropisi yüksektir: O öğeler birbiriyle “ilgisiz”dir: Harfiyen birbirlerine “ilişmezler”.

Bunların hepsi James Joyce’un Ulysses’inin analiz sonuçlarında gözlenebilir: izdusum-entropisi.pdf

Böylece entropi bir ilgililik//ilgisizlik ölçüsü olur, harfiyen ve tanımı gereği: https://www.etimolojiturkce.com/kelime/ilgi

Kaynaklar:

I. B. Fidaner & A. T. Cemgil (2013) “Summary Statistics for Partitionings and Feature Allocations.” [Bölüntüler ve Özellik Atamaları için Özet İstatistikleri] In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) 26. Paper: http://papers.nips.cc/paper/5093-summary-statistics-for-partitionings-and-feature-allocations (the reviews are available on the website)

Türkçesi: ozet-istatistikleri.pdf

I. B. Fidaner & A. T. Cemgil (2014) “Clustering Words by Projection Entropy,” [İzdüşüm Entropisi ile Sözcüklerin Öbeklenmesi] accepted to NIPS 2014 Modern ML+NLP Workshop. Paper: http://arxiv.org/abs/1410.6830 Software Webpage: https://fidaner.wordpress.com/science/rebus/

Türkçesi: izdusum-entropisi.pdf

(İngilizcesi)

İmkânlı tüm entropi değerlerinin grafiği evrensel bir sabittir:

codtree_12

ET dendrogramlar üreten bir hiyerarşik öbekleme algoritmasıdır. Çıktılarının neye benzediğini göstermek için birkaç örneğim var:

Mycorrhizal mantar çalışmalarında bulunuşlarına göre
(I) bitkilerin (II) mantarların öbeklenmesi.

Kaydedilmiş fenotipik karaktarlerine göre dinozorların öbeklenmesi.

Verili bir dış gezegen kümesinde bulunuşlarına göre merkezî dalgaboylarının öbeklenmesi.

İyi bilinen Iris veri kümesinin öbeklenmesi. Çiçeklerin 145/150 tanesi başarıyla öbeklendi. (Bu son örnekte veri kümesindeki sayısal özellikleri kategorik özelliklere çeviren bir ek kod kullanıldı)

Last.fm taglerinin öbeklenmesi. Kısım 1 ve Kısım 2.

5 Comments

Filed under bilim, şey

Entropy as a measure of relevance//irrelevance

Update: REBUS 2.0 is released!

Entropy Agglomeration (EA) is the most useful algorithm you can imagine. It’s not cited or used only because the established scientific paradigms cannot conceive its meaning.

In fact, the idea is very simple:

In EA, entropy is a measure of relevance//irrelevance.

— Subsets of elements that either appear together or disappear together in the blocks have low entropy: Those elements are “relevant” to each other: They literally “lift up again” each other.

— Subsets of elements that are partly appearing while partly disappearing in the blocks have large entropy: Those elements are “irrelevant” to each other: They literally “don’t lift up again” each other.

This is all visible in the results of the analysis of James Joyce’s Ulysses: https://arxiv.org/abs/1410.6830

In this setup, entropy becomes a measure of relevance//irrelevance, literally and by definition: https://en.wiktionary.org/wiki/relevant

References:

I. B. Fidaner & A. T. Cemgil (2013) “Summary Statistics for Partitionings and Feature Allocations.” In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) 26. Paper: http://papers.nips.cc/paper/5093-summary-statistics-for-partitionings-and-feature-allocations (the reviews are available on the website)

I. B. Fidaner & A. T. Cemgil (2014) “Clustering Words by Projection Entropy,” accepted to NIPS 2014 Modern ML+NLP Workshop. Paper: http://arxiv.org/abs/1410.6830 Software Webpage: https://fidaner.wordpress.com/science/rebus/

(Turkish)

The grid of all possible entropy values is a universal constant:

codtree_12

EA is a hierarchical clustering algorithm that outputs dendrograms. I have a few examples to show how the outputs look like:

Clustering of (I) plants (II) fungi according to their occurrences in studies on Mycorrhizal fungi.

Clustering of dinosaurs according to the occurrences of their recorded phenotypic characteristics.

Clustering of central wavelengths according to their occurrences in a known set of exoplanets.

Clustering of the well-known Iris dataset. 145/150 of the flowers were successfully clustered. (This last example employs an additional wrapper code that categorizes the numerical features given in the dataset)

Clustering of Last.fm tags. Part 1 and Part 2.

2 Comments

Filed under bilim

Pul Koleksiyonu!

3 Mart 2017, EN

NASA Dış Gezegen Arşivi web sitesinde (aşağıda görülüyor) bulunan 46 dış gezegenin neşir spektroskopi verileri üzerinde Entropi Toplaşması Algoritmasını (REBUS) çalıştırarak bu dendrogramı ürettim.

Analiz, netlik için, en az iki dış gezegende çıkan merkezî dalgaboyu değerleri (MDD) ile, yani toplam 201 MDD’nin 21 MDD’siyle sınırlı tutuldu. Geri kalan 180 MDD tek bir dış gezegende çıkmış.

Dikey eksen, analize dahil edilen MDD’leri tek tek gösterir.

Yatay eksen, üretilen dendrogramda çıkan MDD bileşimlerinin entropilerini gösterir.

MDD bileşiminde entropi değerinin düşük olması, öğe MDD’ler arasında bir entropik ilinti olduğunu belirtir.

Entropik ilinti, pul koleksiyonlarındaki gibi hesaplanan bir ilintidir.

Bu dalların ne anlama geldiğini bilen kimse var mı?

IBF

emission_spectroscopy_dendrogram_of_exoplanets

nasa_exoplanet_archive

5 Comments

Filed under bilim

Türkçeye çevirdiğim şarkıların Entropi Toplaşması ağaçları

Analiz dosyası: rebus-sarki-en2tr.zip

Dört yıl kadar önce istatistiksel paradigmada (tezimi bitirdiğim yıllarda genotip fenotip maya fare avrupa brexit falan derken yılan hikayesine döndüğünden pek anlatma isteği bırakmayan) bir değişiklik yaptım.

Evet bilimsel paradigmada kritik bir değişiklik yaptım. Dünyanın geri kalanı daha bunu idrak edemedi [*]. Aslında idrak etmek istemediler. Şan ve şerefleri buna elvermedi. O yüzden

Allahım biz ne güzel (öğrenci ve asistanlarımızı yirminci yüzyılın kafası karışık paradigmalarında çırpındırma eziyeti uygulayıp intihar etmelerinde çok ciddi roller oynayarak) geçinip gidiyor idik, lâkin bu Donald Trump da nerden başımıza geldi???

diye bir WOE içindeler. Bilim Yürüyüşü de böyle bir WOE’nun (yani aslında WHOA!‘nun, yani bir çeşit “Huooop! Lan biz burda eşek başı mıyız!”ın) dışavurumudur.

Daha doğrusu böyle İDİ, ta ki sevgili Çarliston Bilim Yürüyüşçüleri beni “quite impressive” bir resmî çevirmen olarak #ScienceMarch davasına tayin edene kadar.

Barış Fidaner, Türkçe çevirmenimiz olmak ister misin? Türkiye’den bir ailemiz var “bizim” ama onlar Chicago Bilim Yürüyüşü’ndeler. — Çarliston Bilim Yürüyüşçüleri

Türkçe çevirmenlerini bulduktan itibaren artık WOE gibi gözüken WHOA!’larının VAAY… boyutlarına erişebilmekteler.

O yolla da belki BUT WHY??!!! muhitlerine ulaşmaları mümkün olabilecek.

Konuyu fazla uzatmadan grafikleri huzurlarınıza sunuyorum.

İngilizce’den Türkçe’ye çevirdiğim şarkıların en az 100 satırında geçen tüm kelimelerin Entropi Toplaşması ağacı şöyle:

ea_sarki-en2tr_chosen_100-3737

Bu grafikte “projection size : izdüşüm boyu” işte o kelimelerin toplam kaç tane satırda geçtiklerinin sayısı oluyor. İzdüşüm boyu en az 100 olan 6 tane kelime varmış: ben, sen, o, bu, ve, bir. Böyle ikili çatallanmalardan [bifurcations] oluşan ağaçlara dendrogram deniyor.

Continue reading

5 Comments

Filed under bilim

NASA Exoplanets Transcript Correction v1.0

Hello to NASA and my #ScienceMarch friends on Twitter,

I did my best to correct the subtitles of NASA’s Official Press Conference Video about the exoplanets in the TRAPPIST-1 system.

I use two notations to indicate the uncertainties in my perception:

  1. ‘..?..’ indicates that I detected a Type II Error in my perception, i.e. I was able to detect the presence of a phrase, but I couldn’t determine its spelling.
  2. ‘(?)’ indicates that I detected a Type I Error in my perception, i.e. I detected and spelled a phrase, but I’m not confident because I have suspicions that I might have misspelled the phrase.

The corrected subtitles are below. I had to do this because I want to translate the transcript into Turkish and publish it on the Yersiz Şeyler [Placeless Things] website along with my many other translated texts and compiled e-books, Yersiz Kitaplar [Placeless Books].

codtree_12Let me use this opportunity to advertise the Entropy Agglomeration (EA) dendrogram that I created yesterday to enable the chemical exploration of exoplanets.

EA is a greedy algorithm based on an information measure that I had defined in my PhD thesis and then implemented to analyze the paragraphs of James Joyce’s Ulysses.

The algorithm simply tries to keep the entropies low by choosing particular combinations of elements (central wavelength values) over the 46 exoplanets whose emission spectroscopy data was available on NASA Exoplanets Archive website.

So here is the dendrogram with a link to its own page:

emission_spectroscopy_dendrogram_of_exoplanets

UPDATE: The full text of the transcript is available in readable format!

Greetings,

Dr. Işık Barış Fidaner

fidaner.wordpress.com/science

Ideas don’t have deadlines

Continue reading

2 Comments

Filed under bilim

Stamp Collecting!

3 March 2017, TR

I took the emission spectroscopy data from 46 exoplanets available at the NASA Exoplanet Archive website (shown below) and generated this dendrogram by running Entropy Agglomeration Algorithm (REBUS) on it.

For clarity, the analysis was limited to the central wavelength values (CWV) that occurred on at least two exoplanets, which makes 21 CWVs among the total of 201 CWVs 180 of which occur only on a single exoplanet.

The vertical axis shows the individual CWVs that were included in the analysis.

The horizontal axis shows the entropies of their combinations that occur within the generated dendrogram.

A low entropy value for a CWV combination indicates an entropic correlation among its elements.

An entropic correlation is a correlation that’s computed like one would do in a stamp collection.

Does anyone know what these branches mean?

IBF

emission_spectroscopy_dendrogram_of_exoplanets

nasa_exoplanet_archive

5 Comments

Filed under bilim

Öbekleme Problemine Bayesci Bir Yaklaşım Ve Gen İfadesi Analizinde Uygulanması

Işık Barış Fidaner, PhD Tezi

Bu tezde gen ifadesi zaman serisi verisinden bilgi çıkarılması için yöntemler araştırılmıştır. Bu zaman serileri altta yatan biyolojik mekanizmalara dair dolaylı ölçümler sağlar, bu yüzden analizlerde istatistiksel modelleme tekniklerine yoğunca başvurulur. Özellikle popüler bir analiz yaklaşımı, ifade profili benzerliklerine göre genleri öbeklemektir. Fakat bilimsel veri analizi açısından öbekleme güçlü bir metodoloji gerektirir ve Bayesci nonparametri bu konuda gelecek vaat eden bir çerçeve sağlar.

Bu bağlamda, iki yeni Bayesci nonparametrik model geliştirildi: Standart sonsuz karışım modelini genişleten Sonsuz Çokyönlü Karışım (IMM); ve karışım bileşenlerinde gen ifadesi zaman serilerine uyarlanmış özgül bir yapıyı varsayım alan Parçalı Doğrusal Dizilerin Sonsuz Karışımı (IMPLS). Bayesci paradigmada gen analizi için anahtar nesne, model ve gözlemler verildiğinde, bölüntüler üzerindeki sonsal dağılımdır. Fakat, bölüntüler üzerinde bir sonsal dağılım oldukça karmaşık bir nesnedir. Burada Markov zinciri Monte Carlo çıkarımı uygulayarak gen bölüntülerinin sonsal dağılımından bir örneklem elde ediyoruz, ve geliştirdiğimiz sezgisel iki-aşamalı öbekleme yaklaşımı ile sonsal örneklemi işliyoruz. Bölüntüler üzerindeki dağılımların analizi için entropi toplaşması (EA) adını verdiğimiz alternatif, yeni bir yaklaşım da geliştirildi. EA’nın bölüntülerden ve daha genelde özellik atamalarından oluşan örneklemlerin yorumlanmasında kullanışlı olduğu gösterildi.

Öbekleme metodolojisinin değerlendirilmesinde iki farklı sahada ayrı deneyler gerçekleştirilmiştir. Birincisinde, edebi bir metnin (James Joyce’un Ulysses’i) paragrafları EA ile analiz edilerek sözcükleri arasındaki bağlamsal ilişkiler ortaya çıkarılmıştır. İkinci olarak, biyoenformatik uygulamasında, sonuçta çıkan öbeklerin amaca uygunluğunu değerlendirmek için standart çoklu hipotez testi uygulanmış, bir gen ontolojisine ait terimlerle kodlanmış önceki biyolojik bilgilerle karşılaştırılmıştır. Geliştirilen metodolojinin entegre edildiği eksiksiz süreç akışı CLUSTERnGO (CnG) dört fazdan oluşur (Yapılandırma, Çıkarım, Öbekleme, Değerlendirme). CnG’nin işlem hattının tamamı bir yazılım paketi olarak geliştirilmiş ve GNU Genel Kamusal Lisansı altında yayınlanmıştır.

(ingilizce özetözet istatistikleriizdüşüm entropisi)

1 Comment

Filed under bilim