{"id":30897,"date":"2025-10-03T06:31:13","date_gmt":"2025-10-03T03:31:13","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/"},"modified":"2025-10-03T06:31:13","modified_gmt":"2025-10-03T03:31:13","slug":"aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/","title":{"rendered":"AWS Neptune Graf Veritaban\u0131 ve Yapay Zeka: Derinlemesine Bir K\u0131lavuz"},"content":{"rendered":"<style>\n    \/* Basit mobil uyumlu stil \u00f6rne\u011fi *\/\n    body {\n        font-family: Arial, sans-serif;\n        line-height: 1.6;\n        color: #333;\n        margin: 0 auto;\n        padding: 20px;\n        max-width: 960px;\n    }\n    h2, h3 {\n        color: #2c3e50;\n        margin-top: 30px;\n        margin-bottom: 15px;\n    }\n    p {\n        margin-bottom: 1em;\n    }\n    pre {\n        background-color: #f4f4f4;\n        padding: 15px;\n        border-radius: 5px;\n        overflow-x: auto;\n        margin-bottom: 1em;\n    }\n    code {\n        font-family: 'Courier New', monospace;\n        color: #c7254e;\n    }\n    pre code {\n        color: #333;\n    }\n    ul, ol {\n        margin-bottom: 1em;\n        padding-left: 20px;\n    }\n    li {\n        margin-bottom: 0.5em;\n    }\n    table {\n        width: 100%;\n        border-collapse: collapse;\n        margin-bottom: 1em;\n    }\n    th, td {\n        border: 1px solid #ddd;\n        padding: 8px;\n        text-align: left;\n    }\n    th {\n        background-color: #f2f2f2;\n    }\n    .interactive-tip {\n        background-color: #e8f5e9;\n        border-left: 5px solid #4CAF50;\n        padding: 15px;\n        margin: 20px 0;\n        font-style: italic;\n        color: #388e3c;\n    }\n    .code-block {\n        background-color: #2d2d2d;\n        color: #f8f8f2;\n        padding: 15px;\n        border-radius: 5px;\n        overflow-x: auto;\n        margin-bottom: 1em;\n    }\n    .code-block pre {\n        background: none;\n        padding: 0;\n        margin: 0;\n        overflow: visible;\n        border: none;\n    }\n    .code-block code {\n        color: #f8f8f2;\n    }<\/p>\n<p>    \/* Mobil uyumluluk i\u00e7in media query *\/\n    @media (max-width: 768px) {\n        body {\n            padding: 15px;\n        }\n        table, thead, tbody, th, td, tr {\n            display: block;\n        }\n        thead tr {\n            position: absolute;\n            top: -9999px;\n            left: -9999px;\n        }\n        tr {\n            border: 1px solid #ccc;\n            margin-bottom: 10px;\n        }\n        td {\n            border: none;\n            border-bottom: 1px solid #eee;\n            position: relative;\n            padding-left: 50%;\n            text-align: right;\n        }\n        td:before {\n            position: absolute;\n            top: 6px;\n            left: 6px;\n            width: 45%;\n            padding-right: 10px;\n            white-space: nowrap;\n            text-align: left;\n            font-weight: bold;\n        }\n        td:nth-of-type(1):before { content: \"Veritaban\u0131 T\u00fcr\u00fc\"; }\n        td:nth-of-type(2):before { content: \"Temel Kullan\u0131m Alan\u0131\"; }\n        td:nth-of-type(3):before { content: \"\u00d6l\u00e7eklenebilirlik\"; }\n    }\n<\/style>\n<p>G\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda veriler, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin ve yapay zeka modellerinin kalbinde yer al\u0131yor. Ancak, geleneksel veritabanlar\u0131 karma\u015f\u0131k, ba\u011flant\u0131l\u0131 verileri etkili bir \u015fekilde depolamak ve sorgulamak konusunda \u00e7o\u011fu zaman yetersiz kalabiliyor. \u0130\u015fte tam bu noktada, AWS Neptune gibi graf veritabanlar\u0131 ve yapay zeka entegrasyonu devreye girerek, veriler aras\u0131ndaki derin ili\u015fkileri ke\u015ffetme ve anlamland\u0131rma potansiyelimizi art\u0131r\u0131yor.<\/p>\n<p>Verilerin sadece depoland\u0131\u011f\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda aralar\u0131ndaki ili\u015fkilerin de birinci s\u0131n\u0131f vatanda\u015f oldu\u011fu bir d\u00fcnyaya ad\u0131m at\u0131yoruz. Geleneksel ili\u015fkisel veritabanlar\u0131 (RDBMS), verileri tablolar halinde d\u00fczenler ve bu tablolar aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131lar\u0131 foreign key&#8217;ler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla kurar. Ancak, ili\u015fkilerin say\u0131s\u0131 artt\u0131k\u00e7a ve derinle\u015ftik\u00e7e, bu yap\u0131lar karma\u015f\u0131k JOIN i\u015flemleri gerektirir ki bu da performans d\u00fc\u015f\u00fc\u015flerine yol a\u00e7abilir. \u00d6rne\u011fin, sosyal a\u011flarda &#8220;arkada\u015f\u0131m\u0131n arkada\u015f\u0131n\u0131n arkada\u015f\u0131 kimdir?&#8221; gibi bir sorgu, ili\u015fkisel veritabanlar\u0131nda \u00e7ok say\u0131da ve maliyetli birle\u015ftirme i\u015flemi gerektirirken, graf veritabanlar\u0131 bu t\u00fcr sorgular\u0131 saniyeler i\u00e7inde \u00e7\u00f6zebilir.<\/p>\n<p>Graf veritabanlar\u0131, verileri d\u00fc\u011f\u00fcmler (nodes) ve kenarlar (edges) olarak modeller. D\u00fc\u011f\u00fcmler, ki\u015fi, \u00fcr\u00fcn, konum gibi varl\u0131klar\u0131 temsil ederken; kenarlar, bu varl\u0131klar aras\u0131ndaki ili\u015fkileri (\u00f6rne\u011fin, &#8220;arkada\u015f&#8221;, &#8220;sat\u0131n ald\u0131&#8221;, &#8220;yer al\u0131yor&#8221;) ifade eder. Hem d\u00fc\u011f\u00fcmlerin hem de kenarlar\u0131n kendi \u00f6zellikleri (properties) olabilir. Bu yap\u0131, veriler aras\u0131ndaki do\u011fal ili\u015fkileri do\u011frudan yans\u0131tarak, karma\u015f\u0131k ili\u015fki sorgular\u0131n\u0131 son derece verimli hale getirir. Bu yakla\u015f\u0131m, \u00f6zellikle sosyal a\u011flar, doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k tespiti, \u00f6neri sistemleri ve bilgi grafikleri gibi alanlarda kritik bir \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n<p>AWS Neptune ise, Amazon Web Services taraf\u0131ndan sunulan tam y\u00f6netilen, y\u00fcksek performansl\u0131 bir graf veritaban\u0131 servisidir. Gremlin ve openCypher gibi pop\u00fcler graf sorgu dillerini destekler. Neptune&#8217;un en b\u00fcy\u00fck avantajlar\u0131ndan biri, \u00f6l\u00e7eklenebilirli\u011fi ve y\u00fcksek eri\u015filebilirli\u011fi otomatik olarak sa\u011flamas\u0131d\u0131r. Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n veritaban\u0131 altyap\u0131s\u0131n\u0131 y\u00f6netme y\u00fck\u00fcn\u00fc ortadan kald\u0131rarak, yaln\u0131zca verilerini modellemeye ve sorgulamaya odaklanmalar\u0131na olanak tan\u0131r. Ayr\u0131ca, milyarlarca d\u00fc\u011f\u00fcm ve trilyonlarca kenar\u0131 bar\u0131nd\u0131rabilme kapasitesiyle, b\u00fcy\u00fck veri setleri i\u00e7in ideal bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr. G\u00fcvenlik, otomatik yedeklemeler ve felaket kurtarma gibi \u00f6zellikler de AWS Neptune&#8217;u kurumsal uygulamalar i\u00e7in cazip k\u0131lar. \u00d6zetle, verileriniz aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131lar, tek ba\u015f\u0131na veri kadar de\u011ferliyse ve bu ba\u011flant\u0131lardan anlaml\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131mlar yapmak istiyorsan\u0131z, AWS Neptune g\u00fc\u00e7l\u00fc bir alternatiftir.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Veritaban\u0131 T\u00fcr\u00fc<\/th>\n<th>Temel Kullan\u0131m Alan\u0131<\/th>\n<th>\u00d6l\u00e7eklenebilirlik<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0130li\u015fkisel (SQL)<\/td>\n<td>Yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veriler, g\u00fc\u00e7l\u00fc tutarl\u0131l\u0131k gerektiren i\u015flemler<\/td>\n<td>Dikey (genellikle daha zor ve maliyetli)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>NoSQL (Key-Value, Document)<\/td>\n<td>Esnek \u015fema, y\u00fcksek hacimli veri okuma\/yazma<\/td>\n<td>Yatay (genellikle daha kolay)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Graf Veritaban\u0131 (Neptune)<\/td>\n<td>Karma\u015f\u0131k ili\u015fkiler, ba\u011flant\u0131l\u0131 veri analizi, a\u011f modellemesi<\/td>\n<td>Yatay (AWS Neptune ile kolay)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Yapay Zeka ve Graf Veritabanlar\u0131 Aras\u0131ndaki Sinerji Nas\u0131l \u0130\u015fler?<\/h2>\n<p>Yapay zeka (YZ) modelleri, \u00f6zellikle makine \u00f6\u011frenimi ve derin \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131, genellikle yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veriler \u00fczerinde e\u011fitilir. Ancak, graf veritabanlar\u0131 sadece veriyi de\u011fil, ayn\u0131 zamanda veriler aras\u0131ndaki ili\u015fkileri de birincil seviyede ele ald\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in, YZ modellerine e\u015fsiz bir derinlik ve ba\u011flam sunar. Bu sinerji, geleneksel y\u00f6ntemlerle elde edilemeyecek yeni i\u00e7g\u00f6r\u00fclerin kap\u0131s\u0131n\u0131 aralar. Graf verileri, \u00f6zellikle Graph Neural Networks (GNN&#8217;ler) gibi geli\u015fmi\u015f derin \u00f6\u011frenme modelleri i\u00e7in do\u011fal bir besin kayna\u011f\u0131d\u0131r. GNN&#8217;ler, d\u00fc\u011f\u00fcmlerin ve onlar\u0131n kom\u015fular\u0131n\u0131n \u00f6zelliklerini kullanarak bir d\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcn temsilini (embedding) \u00f6\u011frenir, bu da d\u00fc\u011f\u00fcm s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131, ba\u011flant\u0131 tahmini veya graf s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131 gibi g\u00f6revlerde kullan\u0131labilir.<\/p>\n<p>Peki, bu sinerji pratikte nas\u0131l bir de\u011fer yarat\u0131r? Bir d\u00fc\u015f\u00fcnelim: Bir e-ticaret sitesinde, bir m\u00fc\u015fterinin sat\u0131n ald\u0131\u011f\u0131 \u00fcr\u00fcnler, bu \u00fcr\u00fcnlerin kategorileri, di\u011fer m\u00fc\u015fterilerin bu \u00fcr\u00fcnlerle olan etkile\u015fimleri gibi bilgiler bir graf olarak modellendi\u011finde, YZ algoritmalar\u0131 bu zengin ili\u015fki a\u011f\u0131 \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015farak \u00e7ok daha do\u011fru ve ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6neriler sunabilir. Geleneksel bir yakla\u015f\u0131mla, bu kadar derinlemesine ili\u015fkisel \u00f6zellikleri modellemek olduk\u00e7a zahmetli ve performans a\u00e7\u0131s\u0131ndan verimsiz olacakt\u0131r. AWS Neptune, bu t\u00fcr graf verilerini depolamak, y\u00f6netmek ve sorgulamak i\u00e7in sa\u011flam bir temel sa\u011flarken, YZ algoritmalar\u0131 bu verilerden g\u00fc\u00e7 alarak daha ak\u0131ll\u0131 sistemler in\u015fa etmemize olanak tan\u0131r. Bu sayede, YZ modellerinin &#8220;ba\u011flam\u0131 anlama&#8221; yetene\u011fi \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde artar, ki bu da daha do\u011fru tahminler ve daha bilin\u00e7li karar verme s\u00fcre\u00e7leri anlam\u0131na gelir.<\/p>\n<p>Verileri Neptune&#8217;dan \u00e7ekip YZ modellerine uygun hale getirme s\u00fcreci, genellikle Gremlin veya OpenCypher sorgular\u0131yla ba\u015flar. Bu sorgular, belirli d\u00fc\u011f\u00fcmlerin ve kenarlar\u0131n \u00f6zelliklerini, yollar\u0131n\u0131 veya k\u00fcmelerini \u00e7\u0131kararak bir veri k\u00fcmesi olu\u015fturur. Daha sonra bu veri k\u00fcmesi, Python gibi bir programlama dili ve SciPy, Pandas, scikit-learn gibi k\u00fct\u00fcphaneler kullan\u0131larak \u00f6n i\u015flenir, \u00f6zellik m\u00fchendisli\u011fi yap\u0131l\u0131r ve model e\u011fitimi i\u00e7in haz\u0131rlan\u0131r. AWS SageMaker gibi servisler, bu s\u00fcreci entegre bir \u015fekilde y\u00f6netmek i\u00e7in ideal bir platform sunar. Bu entegrasyon, karma\u015f\u0131k YZ i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131 basitle\u015ftirir ve geli\u015ftiricilerin modellerini daha h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde da\u011f\u0131tmalar\u0131na olanak tan\u0131r. K\u0131sacas\u0131, graf veritabanlar\u0131, YZ&#8217;nin sadece veri noktalar\u0131n\u0131 de\u011fil, bu noktalar aras\u0131ndaki &#8220;hikayeyi&#8221; de anlamas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olarak, yapay zekan\u0131n ger\u00e7ek potansiyelini a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131kar\u0131r.<\/p>\n<h3>AWS Neptune ile Veri Modellemeyi Ad\u0131m Ad\u0131m \u00d6\u011frenin<\/h3>\n<p>Graf veritabanlar\u0131nda veri modelleme, ili\u015fkisel veritabanlar\u0131ndaki tablo tasar\u0131m\u0131ndan farkl\u0131d\u0131r. Burada odak noktas\u0131 varl\u0131klar (d\u00fc\u011f\u00fcmler) ve aralar\u0131ndaki ili\u015fkilerdir (kenarlar). Ad\u0131m ad\u0131m bir \u00f6rnek \u00fczerinden ilerleyelim. Bir sosyal medya platformunda kullan\u0131c\u0131lar, g\u00f6nderiler ve yorumlar aras\u0131ndaki ili\u015fkileri modelleyelim.<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Varl\u0131klar\u0131 (D\u00fc\u011f\u00fcmleri) Tan\u0131mlama:<\/strong>\n<ul>\n<li><code>Kullan\u0131c\u0131<\/code> (<code>User<\/code>): \u00d6zellikleri: <code>userID<\/code>, <code>username<\/code>, <code>email<\/code>.<\/li>\n<li><code>G\u00f6nderi<\/code> (<code>Post<\/code>): \u00d6zellikleri: <code>postID<\/code>, <code>content<\/code>, <code>timestamp<\/code>.<\/li>\n<li><code>Yorum<\/code> (<code>Comment<\/code>): \u00d6zellikleri: <code>commentID<\/code>, <code>text<\/code>, <code>timestamp<\/code>.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>\u0130li\u015fkileri (Kenarlar\u0131) Tan\u0131mlama:<\/strong>\n<ul>\n<li><code>Kullan\u0131c\u0131<\/code> -[<code>YAYINLADI<\/code>]-> <code>G\u00f6nderi<\/code><\/li>\n<li><code>Kullan\u0131c\u0131<\/code> -[<code>YORUM_YAPTI<\/code>]-> <code>Yorum<\/code><\/li>\n<li><code>Yorum<\/code> -[<code>YORUM_YAPTI\u011eI_G\u00d6NDER\u0130<\/code>]-> <code>G\u00f6nderi<\/code> (veya <code>Yorum<\/code> -[<code>YANITLADI<\/code>]-> <code>Yorum<\/code>)<\/li>\n<li><code>Kullan\u0131c\u0131<\/code> -[<code>TAK\u0130P_ED\u0130YOR<\/code>]-> <code>Kullan\u0131c\u0131<\/code><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u015eimdi bu modeli Gremlin sorgu diliyle AWS Neptune&#8217;a nas\u0131l ekleyebilece\u011fimizi g\u00f6relim. Neptune Workbench veya bir Gremlin konsolu kullanarak bu i\u015flemleri ger\u00e7ekle\u015ftirebilirsiniz.<\/p>\n<div class=\"code-block\">\n<pre><code>\n\/\/ 1. Kullan\u0131c\u0131 D\u00fc\u011f\u00fcmleri Ekleyelim\ng.addV('User').property('userID', 'u1').property('username', 'Alice').property('email', 'alice@example.com').as('alice')\n .addV('User').property('userID', 'u2').property('username', 'Bob').property('email', 'bob@example.com').as('bob')\n .addV('User').property('userID', 'u3').property('username', 'Charlie').property('email', 'charlie@example.com').as('charlie')\n .addV('User').property('userID', 'u4').property('username', 'Diana').property('email', 'diana@example.com').as('diana')\n .iterate();\n\n\/\/ 2. G\u00f6nderi D\u00fc\u011f\u00fcmleri Ekleyelim\ng.addV('Post').property('postID', 'p1').property('content', 'Merhaba d\u00fcnya!').property('timestamp', '2023-10-26T10:00:00Z').as('post1')\n .addV('Post').property('postID', 'p2').property('content', 'AWS Neptune harika!').property('timestamp', '2023-10-26T11:00:00Z').as('post2')\n .iterate();\n\n\/\/ 3. Yorum D\u00fc\u011f\u00fcmleri Ekleyelim\ng.addV('Comment').property('commentID', 'c1').property('text', 'Kat\u0131l\u0131yorum!').property('timestamp', '2023-10-26T10:30:00Z').as('comment1')\n .addV('Comment').property('commentID', 'c2').property('text', '\u00c7ok bilgilendirici.').property('timestamp', '2023-10-26T11:45:00Z').as('comment2')\n .iterate();\n\n\/\/ 4. Kenarlar\u0131 (\u0130li\u015fkileri) Ekleyelim\ng.V().has('userID', 'u1').as('alice')\n .V().has('postID', 'p1').as('post1')\n .addE('YAYINLADI').from('alice').to('post1').iterate();\n\ng.V().has('userID', 'u2').as('bob')\n .V().has('postID', 'p2').as('post2')\n .addE('YAYINLADI').from('bob').to('post2').iterate();\n\ng.V().has('userID', 'u1').as('alice')\n .V().has('commentID', 'c1').as('comment1')\n .V().has('postID', 'p2').as('post2') \/\/ Bob'un g\u00f6nderisine yorum yap\u0131yor\n .addE('YORUM_YAPTI').from('alice').to('comment1')\n .addE('YORUM_YAPTI\u011eI_G\u00d6NDER\u0130').from('comment1').to('post2').iterate();\n\ng.V().has('userID', 'u3').as('charlie')\n .V().has('commentID', 'c2').as('comment2')\n .V().has('postID', 'p2').as('post2') \/\/ Bob'un g\u00f6nderisine yorum yap\u0131yor\n .addE('YORUM_YAPTI').from('charlie').to('comment2')\n .addE('YORUM_YAPTI\u011eI_G\u00d6NDER\u0130').from('comment2').to('post2').iterate();\n\ng.V().has('userID', 'u1').as('alice')\n .V().has('userID', 'u2').as('bob')\n .addE('TAK\u0130P_ED\u0130YOR').from('alice').to('bob').iterate(); \/\/ Alice, Bob'u takip ediyor\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/div>\n<p>Bu kod blo\u011fu, sosyal medya grafi\u011finiz i\u00e7in temel bir veri yap\u0131s\u0131 olu\u015fturur. Art\u0131k \"Alice'in yay\u0131nlad\u0131\u011f\u0131 g\u00f6nderilere kimler yorum yapt\u0131?\" gibi karma\u015f\u0131k sorular\u0131 kolayca yan\u0131tlayabiliriz: <code>g.V().has('userID', 'u1').out('YAYINLADI').in('YORUM_YAPTI\u011eI_G\u00d6NDER\u0130').out('YORUM_YAPTI').hasLabel('User').values('username')<\/code>. G\u00f6rselle\u015ftirme ara\u00e7lar\u0131 olarak AWS Neptune Workbench'in entegre g\u00f6rselle\u015ftirme \u00f6zelliklerini veya Graph Explorer gibi \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraf ara\u00e7lar\u0131 kullanarak bu graf\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirebilirsiniz. Bu, modelleme a\u015famas\u0131nda ve veri analizi s\u0131ras\u0131nda b\u00fcy\u00fck kolayl\u0131k sa\u011flar.<\/p>\n<div class=\"interactive-tip\">\n  Uzman \u0130pucu: Graf modellemesi yaparken, \"do\u011fru\" veya \"yanl\u0131\u015f\" bir yol yoktur, ancak en verimli sorgular\u0131 sa\u011flayacak ve i\u015f mant\u0131\u011f\u0131n\u0131z\u0131 en iyi yans\u0131tacak yap\u0131y\u0131 se\u00e7mek \u00f6nemlidir. \u0130li\u015fki t\u00fcrlerini ve \u00f6zelliklerini dikkatlice tan\u0131mlamak, gelecekteki analitik ve YZ entegrasyonu i\u00e7in sa\u011flam bir temel olu\u015fturur.\n<\/div>\n<h2>Yapay Zeka Modellerini AWS Neptune Verileriyle Beslemek: Pratik Yakla\u015f\u0131mlar<\/h2>\n<p>AWS Neptune'da depolanan zengin, ili\u015fkisel verileri yapay zeka modelleriyle birle\u015ftirmek, geleneksel veri setlerinin sa\u011flayamayaca\u011f\u0131 derinlikte i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar. Bu entegrasyon s\u00fcreci genellikle \u00fc\u00e7 ana a\u015famadan olu\u015fur: veri \u00e7\u0131karma, veri \u00f6n i\u015fleme ve model e\u011fitimi\/\u00e7\u0131kar\u0131m. \u0130lk olarak, graf veritaban\u0131m\u0131zdan ilgili d\u00fc\u011f\u00fcmleri ve kenarlar\u0131 \u00e7ekmemiz gerekir. Bu ad\u0131m i\u00e7in Gremlin veya OpenCypher gibi sorgu dilleri kullan\u0131l\u0131r. \u00d6rne\u011fin, belirli bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n etkile\u015fimde bulundu\u011fu di\u011fer kullan\u0131c\u0131lar\u0131 ve bu etkile\u015fimlerin do\u011fas\u0131n\u0131 \u00e7\u0131karmak isteyebiliriz. Bu, bir \u00f6neri sistemi i\u00e7in kullan\u0131c\u0131 benzerliklerini belirlemede veya doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k tespiti i\u00e7in anormal etkile\u015fim kal\u0131plar\u0131n\u0131 bulmada temel olu\u015fturur.<\/p>\n<div class=\"code-block\">\n<pre><code>\n\/\/ \u00d6rnek Gremlin sorgusu: Belirli bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n takip etti\u011fi ki\u015filerin g\u00f6nderilerini ve bu g\u00f6nderilere yap\u0131lan yorumlar\u0131 \u00e7ekme\ng.V().has('userID', 'u1').out('TAK\u0130P_ED\u0130YOR').as('followedUser') \/\/ u1'in takip etti\u011fi kullan\u0131c\u0131lar\n .out('YAYINLADI').as('followedPost') \/\/ Takip edilen kullan\u0131c\u0131n\u0131n g\u00f6nderileri\n .union(\n    select('followedUser').by('username').as('takipEdenKullanici'),\n    select('followedPost').by('content').as('gonderiIcerigi'),\n    select('followedPost').in('YORUM_YAPTI\u011eI_G\u00d6NDER\u0130').out('YORUM_YAPTI').hasLabel('User').values('username').fold().as('yorumYapanlar') \/\/ Bu g\u00f6nderiye yorum yapan kullan\u0131c\u0131lar\n )\n .cap('takipEdenKullanici', 'gonderiIcerigi', 'yorumYapanlar')\n .unfold()\n .map(\n    project('Takip Eden Kullan\u0131c\u0131', 'G\u00f6nderi \u0130\u00e7eri\u011fi', 'Yorum Yapanlar')\n    .by(select('takipEdenKullanici'))\n    .by(select('gonderiIcerigi'))\n    .by(select('yorumYapanlar'))\n );\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/div>\n<p>Bu sorgu, sadece ilgili verileri de\u011fil, ayn\u0131 zamanda veriler aras\u0131ndaki ili\u015fkisel ba\u011flam\u0131 da \u00e7ekmemizi sa\u011flar. \u00c7\u0131kar\u0131lan bu veriler genellikle JSON veya CSV format\u0131nda olur. \u0130kinci a\u015fama, veri \u00f6n i\u015fleme, bu ham veriyi yapay zeka modelinin anlayaca\u011f\u0131 ve i\u015fleyece\u011fi bir formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmeyi i\u00e7erir. Bu, eksik verileri doldurma, kategorik verileri say\u0131sal formatlara d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme (\u00f6rne\u011fin one-hot encoding), \u00f6zellik \u00f6l\u00e7ekleme ve hatta daha karma\u015f\u0131k \u00f6zellik m\u00fchendisli\u011fi ad\u0131mlar\u0131n\u0131 i\u00e7erebilir. \u00d6zellikle GNN'ler i\u00e7in, graf verisini kom\u015fuluk matrisleri veya \u00f6zellik matrisleri gibi yap\u0131lara d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek gerekebilir. Python'daki Pandas k\u00fct\u00fcphanesi bu ad\u0131mlar i\u00e7in \u00e7ok g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lar sunar. \u00d6rne\u011fin, \u00e7ekilen veriler bir Pandas DataFrame'e d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclerek kolayca manip\u00fcle edilebilir.<\/p>\n<p>Son olarak, \u00f6n i\u015flenmi\u015f verilerle yapay zeka modelini e\u011fitme veya \u00e7\u0131kar\u0131m yapma a\u015famas\u0131na ge\u00e7ilir. Bu ad\u0131mda, AWS SageMaker gibi entegre bir makine \u00f6\u011frenimi platformu, s\u00fcreci b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde basitle\u015ftirebilir. SageMaker, \u00e7e\u015fitli pop\u00fcler ML \u00e7er\u00e7eveleri (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn vb.) i\u00e7in destek sunar ve model e\u011fitimi, da\u011f\u0131t\u0131m\u0131 ve izlenmesi i\u00e7in y\u00f6netilen hizmetler sa\u011flar. Neptune'dan \u00e7ekilen ve SageMaker'da i\u015flenen verilerle bir GNN modeli e\u011fiterek, \u00f6rne\u011fin, bir doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k a\u011f\u0131ndaki \u015f\u00fcpheli d\u00fc\u011f\u00fcmleri tespit edebilir veya bir sosyal a\u011fdaki yeni etkile\u015fimleri tahmin edebiliriz. Bu pratik yakla\u015f\u0131m, graf verilerinin YZ modellerine nas\u0131l entegre edilece\u011fini ve ger\u00e7ek d\u00fcnya problemlerini \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in nas\u0131l kullan\u0131labilece\u011fini g\u00f6sterir. Bu entegrasyon, YZ uygulamalar\u0131m\u0131za sadece daha fazla veri de\u011fil, ayn\u0131 zamanda daha zengin ve anlaml\u0131 bir veri ba\u011flam\u0131 da katarak, onlar\u0131n genel performans\u0131n\u0131 ve do\u011frulu\u011funu art\u0131r\u0131r.<\/p>\n<h3>Ger\u00e7ek D\u00fcnya Uygulamalar\u0131: AWS Neptune ve AI ile \u00c7\u00f6z\u00fclen Problemler<\/h3>\n<p>AWS Neptune ve yapay zeka entegrasyonu, \u00e7e\u015fitli sekt\u00f6rlerde karma\u015f\u0131k sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7\u0131c\u0131 f\u0131rsatlar sunar. Bu kombinasyonun g\u00fcc\u00fc, \u00f6zellikle veriler aras\u0131ndaki derin ili\u015fkilerin kritik oldu\u011fu durumlarda kendini g\u00f6sterir. \u0130\u015fte birka\u00e7 ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryosu:<\/p>\n<ol>\n<li>\n        <strong>Doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k Tespiti ve \u00d6nlenmesi:<\/strong> Bankac\u0131l\u0131k ve finans sekt\u00f6rlerinde doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k, milyarlarca dolarl\u0131k zarara yol a\u00e7an ciddi bir problemdir. Geleneksel y\u00f6ntemler genellikle bireysel i\u015flemleri incelerken, doland\u0131r\u0131c\u0131lar aras\u0131ndaki karma\u015f\u0131k a\u011flar\u0131 veya \"para kat\u0131rlar\u0131n\u0131\" tespit etmekte zorlan\u0131r. AWS Neptune, hesaplar, i\u015flemler, IP adresleri, cihazlar ve kullan\u0131c\u0131lar aras\u0131ndaki ili\u015fkileri bir graf olarak modelleyerek bu soruna \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar. \u00d6rne\u011fin, ayn\u0131 IP adresini kullanan ancak farkl\u0131 isimlere kay\u0131tl\u0131 bir\u00e7ok hesab\u0131n k\u0131sa s\u00fcrede y\u00fcksek mebla\u011flarda i\u015flem yapmas\u0131 gibi anormal davran\u0131\u015f kal\u0131plar\u0131, graf sorgular\u0131 ve YZ (\u00f6zellikle GNN'ler) ile h\u0131zla tespit edilebilir. YZ modelleri, bu graf verileri \u00fczerinde e\u011fitilerek, daha \u00f6nce bilinmeyen doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k a\u011flar\u0131n\u0131 ve riskli i\u015flem gruplar\u0131n\u0131 proaktif olarak belirleyebilir. Bu, sahte kimlik tespiti veya kredi kart\u0131 doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131 gibi durumlarda kritik bir avantaj sa\u011flar.\n    <\/li>\n<li>\n        <strong>Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00d6neri Sistemleri:<\/strong> E-ticaret, medya ve e\u011flence platformlar\u0131, kullan\u0131c\u0131 deneyimini art\u0131rmak ve sat\u0131\u015flar\u0131 maksimize etmek i\u00e7in ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6nerilere b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde g\u00fcvenir. Neptune, kullan\u0131c\u0131lar, \u00fcr\u00fcnler, kategoriler, sanat\u00e7\u0131lar, filmler ve bu varl\u0131klar aras\u0131ndaki \"sat\u0131n ald\u0131\", \"izledi\", \"be\u011fendi\", \"birlikte g\u00f6r\u00fcnt\u00fclendi\" gibi ili\u015fkileri depolamak i\u00e7in ideal bir ortamd\u0131r. YZ algoritmalar\u0131, bu graf verilerini kullanarak bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n ge\u00e7mi\u015f davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131, benzer kullan\u0131c\u0131lar\u0131n tercihlerini ve \u00fcr\u00fcnler aras\u0131ndaki ili\u015fkisel benzerlikleri analiz eder. \u00d6rne\u011fin, bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n arkada\u015flar\u0131 belirli bir t\u00fcr filmi be\u011feniyorsa, YZ modeli bu bilgiyi kullanarak o kullan\u0131c\u0131ya da benzer filmleri \u00f6nerebilir. Bu t\u00fcr bir \"kom\u015fuluk tabanl\u0131\" \u00f6neri sistemi, geleneksel matris \u00e7arpanlara ay\u0131rma y\u00f6ntemlerinden \u00e7ok daha zengin ba\u011flamsal bilgiler sa\u011flayarak \u00f6nerilerin do\u011frulu\u011funu ve alaka d\u00fczeyini art\u0131r\u0131r.\n    <\/li>\n<li>\n        <strong>Bilgi Grafikleri ve Semantik Arama:<\/strong> B\u00fcy\u00fck kurumlar, genellikle da\u011f\u0131n\u0131k ve silolanm\u0131\u015f bilgi setlerine sahiptir. Bilgi grafikleri, bu da\u011f\u0131n\u0131k bilgileri yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir \u015fekilde birle\u015ftirerek, farkl\u0131 veri kaynaklar\u0131 aras\u0131ndaki ili\u015fkileri ortaya \u00e7\u0131kar\u0131r. AWS Neptune, \u015firket i\u00e7i belgeler, \u00fcr\u00fcn kataloglar\u0131, m\u00fc\u015fteri etkile\u015fimleri ve d\u0131\u015f kaynaklardan elde edilen veriler aras\u0131ndaki semantik ili\u015fkileri modellemek i\u00e7in kullan\u0131labilir. Yapay zeka, bu bilgi grafi\u011fi \u00fczerinde do\u011fal dil i\u015fleme (NLP) teknikleriyle birle\u015ferek, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n \"kim\", \"ne\", \"nerede\" gibi sorular\u0131na sadece do\u011frudan e\u015fle\u015fmelerle de\u011fil, ayn\u0131 zamanda ili\u015fkisel ba\u011flam\u0131 da dikkate alarak daha ak\u0131ll\u0131 ve anlaml\u0131 yan\u0131tlar vermesini sa\u011flar. Bu, kurumsal arama motorlar\u0131n\u0131, ak\u0131ll\u0131 asistanlar\u0131 ve karar destek sistemlerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde geli\u015ftirebilir.\n    <\/li>\n<\/ol>\n<p>Bu \u00f6rnekler, AWS Neptune ve yapay zekan\u0131n sadece teorik bir potansiyel olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131, ayn\u0131 zamanda g\u00fcnl\u00fck i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinde kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan ciddi problemleri \u00e7\u00f6zmede somut faydalar sa\u011flad\u0131\u011f\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131k\u00e7a g\u00f6stermektedir. \u0130li\u015fkisel verilerin g\u00fcc\u00fcn\u00fc a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131kararak, YZ modellerinin daha ak\u0131ll\u0131 ve etkili \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n<h2>Performans ve \u00d6l\u00e7eklenebilirlik: AWS Neptune ve Yapay Zeka \u00c7\u00f6z\u00fcmlerinde Optimizasyon<\/h2>\n<p>AWS Neptune, b\u00fcy\u00fck veri setleriyle \u00e7al\u0131\u015fmak \u00fczere tasarlanm\u0131\u015f, tam y\u00f6netilen bir servistir; bu da performans ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik konusunda \u00f6nemli avantajlar sunar. Ancak, yapay zeka modelleriyle entegrasyon yaparken ve karma\u015f\u0131k graf sorgular\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131rken en iyi performans\u0131 elde etmek i\u00e7in baz\u0131 optimizasyon stratejileri uygulamak \u00f6nemlidir. \u00d6ncelikle, <strong>sorgu optimizasyonu<\/strong> b\u00fcy\u00fck bir fark yarat\u0131r. Gremlin veya OpenCypher sorgular\u0131n\u0131z\u0131 yazarken, olabildi\u011fince az say\u0131da ad\u0131m kullanmaya ve filtrelere erken ba\u015flamaya \u00f6zen g\u00f6sterin. \u00d6rne\u011fin, <code>has()<\/code> filtresini <code>V()<\/code> veya <code>E()<\/code> ad\u0131mlar\u0131ndan hemen sonra kullanarak taranacak d\u00fc\u011f\u00fcm ve kenar say\u0131s\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azaltabilirsiniz. Ayr\u0131ca, indeks kullan\u0131m\u0131, \u00f6zellikle s\u0131k sorgulanan \u00f6zellikler i\u00e7in (\u00f6rne\u011fin, <code>userID<\/code>, <code>postID<\/code>), sorgu performans\u0131n\u0131 katbekat art\u0131r\u0131r. AWS Neptune, otomatik indeksleme sunsa da, \u00f6zel gereksinimleriniz i\u00e7in ek indeksler olu\u015fturmay\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz.<\/p>\n<p><strong>Neptune k\u00fcme yap\u0131land\u0131rmas\u0131<\/strong> da \u00f6l\u00e7eklenebilirlik ve performans i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. \u0130\u015f y\u00fck\u00fcn\u00fcze ba\u011fl\u0131 olarak uygun \u00f6rnek tipini se\u00e7mek ve okuma kopyalar\u0131 (read replicas) eklemek, \u00f6zellikle y\u00fcksek okuma yo\u011funluklu YZ \u00e7\u0131kar\u0131m i\u015f y\u00fckleri i\u00e7in performans\u0131 art\u0131rabilir. Neptune k\u00fcmeniz otomatik olarak yatayda \u00f6l\u00e7eklenebilir, bu da talebiniz artt\u0131\u011f\u0131nda ek kaynaklar\u0131n kolayca eklenebilece\u011fi anlam\u0131na gelir. B\u00fcy\u00fck veri y\u00fcklemeleri i\u00e7in Neptune'un toplu y\u00fckleme (bulk load) \u00f6zelli\u011fini kullanmak, verileri h\u0131zl\u0131 ve verimli bir \u015fekilde graf veritaban\u0131na aktarman\u0131n en iyi yoludur. Bu, genellikle Amazon S3'teki CSV dosyalar\u0131ndan do\u011frudan y\u00fckleme yaparak ger\u00e7ekle\u015fir ve YZ modelinizin e\u011fitimi i\u00e7in gereken veri setini haz\u0131rlarken zaman kazand\u0131r\u0131r.<\/p>\n<p>Yapay zeka modellerinin kendileri de \u00f6l\u00e7eklenebilirlik gerektirir. E\u011fer model e\u011fitimini veya \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 AWS SageMaker \u00fczerinde yap\u0131yorsan\u0131z, SageMaker'\u0131n otomatik \u00f6l\u00e7eklendirme \u00f6zelliklerinden faydalanabilirsiniz. E\u011fitim i\u015fleriniz i\u00e7in daha b\u00fcy\u00fck \u00f6rnekler se\u00e7ebilir veya da\u011f\u0131t\u0131k e\u011fitim stratejileri uygulayabilirsiniz. \u00c7\u0131kar\u0131m (inference) i\u00e7in, SageMaker Endpoint'leri veya Batch Transform i\u015fleri, modelinizin y\u00fcksek hacimli istekleri veya b\u00fcy\u00fck veri setlerini i\u015fleyebilmesi i\u00e7in \u00f6l\u00e7eklenebilir \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunar. Son olarak, <strong>\u00f6nbelle\u011fe alma (caching) stratejileri<\/strong> de performans\u0131 art\u0131rabilir. S\u0131k sorgulanan graf par\u00e7alar\u0131n\u0131 veya YZ model \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 \u00f6nbelle\u011fe alarak, veritaban\u0131 \u00fczerindeki y\u00fck\u00fc azaltabilir ve yan\u0131t s\u00fcrelerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde iyile\u015ftirebilirsiniz. Bu optimizasyonlar, AWS Neptune ve yapay zeka entegrasyonundan en y\u00fcksek verimi alman\u0131z\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<h2>Gelece\u011fe Y\u00f6nelik Bak\u0131\u015f: AWS Neptune ve Yapay Zeka Entegrasyonunun Potansiyeli<\/h2>\n<p>AWS Neptune ve yapay zeka aras\u0131ndaki sinerji, hen\u00fcz potansiyelinin sadece k\u00fc\u00e7\u00fck bir k\u0131sm\u0131n\u0131 g\u00f6stermi\u015f durumda. Gelecekte, bu entegrasyonun daha da derinle\u015fece\u011fini ve bir\u00e7ok yenili\u011fe yol a\u00e7aca\u011f\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6rmek m\u00fcmk\u00fcn. \u00d6zellikle Graph Neural Networks (GNN'ler) alan\u0131ndaki h\u0131zl\u0131 geli\u015fmeler, graf veritabanlar\u0131ndaki karma\u015f\u0131k ili\u015fkilerden daha fazla anlam \u00e7\u0131karma yetene\u011fimizi art\u0131racak. GNN'ler, d\u00fc\u011f\u00fcmlerin ve kenarlar\u0131n \u00f6zelliklerinin yan\u0131 s\u0131ra, kom\u015fuluk yap\u0131s\u0131n\u0131 da \u00f6\u011frenerek, daha sofistike desenleri tespit edebilir ve tahminler yapabilir. Bu, \u00f6rne\u011fin, hastal\u0131klar\u0131n yay\u0131lma modellerini anlama, yeni ila\u00e7 ke\u015fifleri veya daha dinamik siber g\u00fcvenlik tehdit tespiti gibi alanlarda devrim niteli\u011finde uygulamalara yol a\u00e7abilir.<\/p>\n<p>Ayr\u0131ca, otomatikle\u015ftirilmi\u015f makine \u00f6\u011frenimi (AutoML) ve d\u00fc\u015f\u00fck kodlu\/kodsuz (low-code\/no-code) platformlar\u0131n y\u00fckseli\u015fi, graf veritabanlar\u0131ndan elde edilen bilgileri kullanan YZ modelleri geli\u015ftirmeyi daha da kolayla\u015ft\u0131racak. Bu sayede, domain uzmanlar\u0131 dahi, teknik YZ bilgisine derinlemesine sahip olmadan, Neptune'daki verilerden i\u00e7g\u00f6r\u00fcler \u00e7\u0131karabilecek modeller olu\u015fturabilecekler. Etik yapay zeka ve veri gizlili\u011fi konular\u0131 da bu entegrasyonun gelece\u011finde \u00f6nemli bir yer tutacak. Graf verileri, ki\u015fisel veriler aras\u0131ndaki karma\u015f\u0131k ili\u015fkileri ortaya \u00e7\u0131karabildi\u011fi i\u00e7in, bu bilgilerin sorumlu bir \u015fekilde kullan\u0131lmas\u0131 ve gizlilik standartlar\u0131na tam uyum sa\u011flanmas\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6nem ta\u015f\u0131yacak. AWS Neptune, g\u00fc\u00e7l\u00fc g\u00fcvenlik ve eri\u015fim kontrol mekanizmalar\u0131yla bu konuda sa\u011flam bir temel sunarken, YZ modellerinin \u015feffafl\u0131\u011f\u0131 ve a\u00e7\u0131klanabilirli\u011fi \u00fczerine yap\u0131lan \u00e7al\u0131\u015fmalar da bu alanda g\u00fcveni art\u0131racak. \u00d6zetle, AWS Neptune ve yapay zeka birlikteli\u011fi, verilerimizdeki g\u00f6r\u00fcnmeyen ba\u011flant\u0131lar\u0131 ke\u015ffetme ve daha ak\u0131ll\u0131, daha ba\u011flant\u0131l\u0131 bir gelece\u011fi in\u015fa etme yolunda bize rehberlik etmeye devam edecek.<\/p>\n<h2>Sonu\u00e7<\/h2>\n<p>Bu makalede, AWS Neptune graf veritabanlar\u0131n\u0131n ve yapay zekan\u0131n (\u00f6zellikle makine \u00f6\u011frenimi ve derin \u00f6\u011frenme) birle\u015fiminin, karma\u015f\u0131k veri ili\u015fkilerini anlama ve bu ili\u015fkilerden de\u011fer yaratma potansiyelini derinlemesine inceledik. Geleneksel veritabanlar\u0131n\u0131n yetersiz kald\u0131\u011f\u0131 durumlarda, graf veritabanlar\u0131n\u0131n verileri d\u00fc\u011f\u00fcmler ve kenarlar olarak modelleyerek nas\u0131l \u00fcst\u00fcn bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sundu\u011funu g\u00f6rd\u00fck. AWS Neptune'un sundu\u011fu \u00f6l\u00e7eklenebilirlik, performans ve y\u00f6netilen hizmet avantajlar\u0131 sayesinde, geli\u015ftiriciler ve veri bilimciler, veri altyap\u0131s\u0131 yerine i\u015f problemlerine odaklanabiliyor. Ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131, bu entegrasyonun doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k tespiti, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6neri sistemleri ve bilgi grafikleri gibi alanlarda somut faydalar sa\u011flad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterdi. Yapay zeka modellerini Neptune verileriyle beslemek i\u00e7in ad\u0131m ad\u0131m yakla\u015f\u0131mlar\u0131, Gremlin sorgu \u00f6rneklerini ve performans optimizasyon ipu\u00e7lar\u0131n\u0131 ele ald\u0131k. Gelecekte, GNN'lerin geli\u015fimi ve daha kolay YZ geli\u015ftirme ara\u00e7lar\u0131n\u0131n ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131yla bu entegrasyonun \u00e7ok daha g\u00fc\u00e7l\u00fc hale gelece\u011fi a\u015fikard\u0131r. AWS Neptune ve yapay zeka, i\u015fletmelerin verilerindeki gizli hazineleri ke\u015ffetmeleri ve rekabet avantaj\u0131 elde etmeleri i\u00e7in vazge\u00e7ilmez bir kombinasyon sunuyor.<\/p>\n<h3>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (SSS)<\/h3>\n<ol>\n<li>\n        <strong>AWS Neptune hangi sorgu dillerini destekler?<\/strong><\/p>\n<p>AWS Neptune, Apache TinkerPop Gremlin ve OpenCypher olmak \u00fczere iki pop\u00fcler graf sorgu dilini destekler. Gremlin, graf \u00fczerinde gezinmeyi ve desen e\u015fle\u015ftirmeyi sa\u011flayan bir dil iken, OpenCypher daha deklaratif bir yap\u0131 sunar ve SQL benzeri bir s\u00f6zdizimine sahiptir.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n        <strong>AWS Neptune verileriyle bir yapay zeka modelini nas\u0131l e\u011fitebilirim?<\/strong><\/p>\n<p>Neptune verileriyle bir YZ modeli e\u011fitmek i\u00e7in \u00f6ncelikle Gremlin veya OpenCypher sorgular\u0131yla ilgili graf verilerini (d\u00fc\u011f\u00fcmler, kenarlar ve \u00f6zellikleri) \u00e7ekmeniz gerekir. \u00c7ekilen bu verileri daha sonra Python gibi bir dilde Pandas, NumPy gibi k\u00fct\u00fcphaneler kullanarak \u00f6n i\u015flersiniz. Son olarak, \u00f6n i\u015flenmi\u015f verileri kullanarak TensorFlow, PyTorch gibi \u00e7er\u00e7evelerde YZ modelinizi e\u011fitebilirsiniz. AWS SageMaker, bu e\u011fitim ve model da\u011f\u0131t\u0131m s\u00fcrecini basitle\u015ftiren y\u00f6netilen bir hizmet sunar.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n        <strong>Graf veritabanlar\u0131 ne zaman geleneksel ili\u015fkisel veritabanlar\u0131na tercih edilmelidir?<\/strong><\/p>\n<p>Graf veritabanlar\u0131, veriler aras\u0131ndaki karma\u015f\u0131k ve \u00e7oklu ili\u015fkilerin sorgulanmas\u0131n\u0131n ve analiz edilmesinin kritik oldu\u011fu durumlarda tercih edilmelidir. Sosyal a\u011flar, doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k tespiti, \u00f6neri sistemleri, bilgi grafikleri ve a\u011f altyap\u0131s\u0131 y\u00f6netimi gibi alanlar, graf veritabanlar\u0131n\u0131n do\u011fal avantajlar\u0131n\u0131 sergiledi\u011fi tipik kullan\u0131m senaryolar\u0131d\u0131r. \u0130li\u015fkisel veritabanlar\u0131, y\u00fcksek oranda yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veriler ve g\u00fc\u00e7l\u00fc ACID i\u015flem garantileri gerektiren durumlar i\u00e7in daha uygundur.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n        <strong>AWS Neptune'da performans optimizasyonu i\u00e7in neler yapabilirim?<\/strong><\/p>\n<p>Performans\u0131 optimize etmek i\u00e7in sorgular\u0131n\u0131z\u0131 (Gremlin\/OpenCypher) verimli yazmaya \u00f6zen g\u00f6sterin, filtrelere erken ba\u015flay\u0131n ve gereksiz ad\u0131mlardan ka\u00e7\u0131n\u0131n. S\u0131k kullan\u0131lan \u00f6zellikler i\u00e7in manuel indeksler olu\u015fturmay\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz. K\u00fcme yap\u0131land\u0131rman\u0131zda i\u015f y\u00fck\u00fcn\u00fcze uygun \u00f6rnek tiplerini se\u00e7in ve okuma yo\u011funlu\u011fu fazla ise okuma kopyalar\u0131 ekleyin. B\u00fcy\u00fck veri y\u00fcklemeleri i\u00e7in Neptune'un toplu y\u00fckleme \u00f6zelli\u011fini kullan\u0131n. Ayr\u0131ca, s\u0131k eri\u015filen veriler veya YZ \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 i\u00e7in \u00f6nbelle\u011fe alma stratejileri uygulamak da performans\u0131 art\u0131rabilir.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n        <strong>AWS Neptune ve AWS SageMaker entegrasyonu nas\u0131l yap\u0131l\u0131r?<\/strong><\/p>\n<p>Neptune ve SageMaker entegrasyonu genellikle \u015f\u00f6yledir: \u0130lk olarak, Neptune k\u00fcmenizin bir endpoint'ine ba\u011flanarak Gremlin veya OpenCypher ile graf verilerini \u00e7ekersiniz. Bu verileri SageMaker Notebooks'ta Python kodu kullanarak i\u015fleyebilir ve YZ modelinizin e\u011fitimi i\u00e7in uygun formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilirsiniz. SageMaker'\u0131n e\u011fitim i\u015flerini kullanarak modelinizi e\u011fitebilir ve daha sonra SageMaker Endpoint'leri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla da\u011f\u0131tabilirsiniz. Bu sayede modeliniz, ger\u00e7ek zamanl\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131m i\u00e7in Neptune'dan gelen yeni verileri i\u015fleyebilir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"G\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda veriler, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin ve yapay zeka modellerinin kalbinde yer al\u0131yor. Ancak, geleneksel veritabanlar\u0131 karma\u015f\u0131k, ba\u011flant\u0131l\u0131 verileri&hellip;","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1406],"tags":[],"class_list":{"0":"post-30897","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-aws","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v25.3.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>AWS Neptune Graf Veritaban\u0131 ve Yapay Zeka: Derinlemesine Bir K\u0131lavuz<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"G\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda veriler, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin ve yapay zeka modellerinin kalbinde yer al\u0131yor. Ancak, geleneksel veritabanlar\u0131 karma\u015f\u0131k, ba\u011flant\u0131l\u0131 verileri etkili bir \u015fekilde depolamak ve sorgulamak konusunda \u00e7o\u011fu zaman yetersiz kalabiliyor. \u0130\u015fte tam bu noktada, AWS Neptune gibi graf veritabanlar\u0131 ve yapay zeka entegrasyonu devreye girerek, veriler aras\u0131ndaki derin ili\u015fkileri ke\u015ffetme ve anlamland\u0131rma potansiyelimizi art\u0131r\u0131yor.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"AWS Neptune Graf Veritaban\u0131 ve Yapay Zeka: Derinlemesine Bir K\u0131lavuz\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"G\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda veriler, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin ve yapay zeka modellerinin kalbinde yer al\u0131yor. Ancak, geleneksel veritabanlar\u0131 karma\u015f\u0131k, ba\u011flant\u0131l\u0131 verileri etkili bir \u015fekilde depolamak ve sorgulamak konusunda \u00e7o\u011fu zaman yetersiz kalabiliyor. \u0130\u015fte tam bu noktada, AWS Neptune gibi graf veritabanlar\u0131 ve yapay zeka entegrasyonu devreye girerek, veriler aras\u0131ndaki derin ili\u015fkileri ke\u015ffetme ve anlamland\u0131rma potansiyelimizi art\u0131r\u0131yor.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-10-03T03:31:13+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"21 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"AWS Neptune Graf Veritaban\u0131 ve Yapay Zeka: Derinlemesine Bir K\u0131lavuz\",\"datePublished\":\"2025-10-03T03:31:13+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/\"},\"wordCount\":3681,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"articleSection\":[\"AWS\"],\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/\",\"name\":\"AWS Neptune Graf Veritaban\u0131 ve Yapay Zeka: Derinlemesine Bir K\u0131lavuz\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-10-03T03:31:13+00:00\",\"description\":\"G\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda veriler, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin ve yapay zeka modellerinin kalbinde yer al\u0131yor. Ancak, geleneksel veritabanlar\u0131 karma\u015f\u0131k, ba\u011flant\u0131l\u0131 verileri etkili bir \u015fekilde depolamak ve sorgulamak konusunda \u00e7o\u011fu zaman yetersiz kalabiliyor. \u0130\u015fte tam bu noktada, AWS Neptune gibi graf veritabanlar\u0131 ve yapay zeka entegrasyonu devreye girerek, veriler aras\u0131ndaki derin ili\u015fkileri ke\u015ffetme ve anlamland\u0131rma potansiyelimizi art\u0131r\u0131yor.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"AWS Neptune Graf Veritaban\u0131 ve Yapay Zeka: Derinlemesine Bir K\u0131lavuz\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"AWS Neptune Graf Veritaban\u0131 ve Yapay Zeka: Derinlemesine Bir K\u0131lavuz","description":"G\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda veriler, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin ve yapay zeka modellerinin kalbinde yer al\u0131yor. Ancak, geleneksel veritabanlar\u0131 karma\u015f\u0131k, ba\u011flant\u0131l\u0131 verileri etkili bir \u015fekilde depolamak ve sorgulamak konusunda \u00e7o\u011fu zaman yetersiz kalabiliyor. \u0130\u015fte tam bu noktada, AWS Neptune gibi graf veritabanlar\u0131 ve yapay zeka entegrasyonu devreye girerek, veriler aras\u0131ndaki derin ili\u015fkileri ke\u015ffetme ve anlamland\u0131rma potansiyelimizi art\u0131r\u0131yor.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"AWS Neptune Graf Veritaban\u0131 ve Yapay Zeka: Derinlemesine Bir K\u0131lavuz","og_description":"G\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda veriler, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin ve yapay zeka modellerinin kalbinde yer al\u0131yor. Ancak, geleneksel veritabanlar\u0131 karma\u015f\u0131k, ba\u011flant\u0131l\u0131 verileri etkili bir \u015fekilde depolamak ve sorgulamak konusunda \u00e7o\u011fu zaman yetersiz kalabiliyor. \u0130\u015fte tam bu noktada, AWS Neptune gibi graf veritabanlar\u0131 ve yapay zeka entegrasyonu devreye girerek, veriler aras\u0131ndaki derin ili\u015fkileri ke\u015ffetme ve anlamland\u0131rma potansiyelimizi art\u0131r\u0131yor.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-10-03T03:31:13+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"21 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"AWS Neptune Graf Veritaban\u0131 ve Yapay Zeka: Derinlemesine Bir K\u0131lavuz","datePublished":"2025-10-03T03:31:13+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/"},"wordCount":3681,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"articleSection":["AWS"],"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/","name":"AWS Neptune Graf Veritaban\u0131 ve Yapay Zeka: Derinlemesine Bir K\u0131lavuz","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-10-03T03:31:13+00:00","description":"G\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda veriler, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin ve yapay zeka modellerinin kalbinde yer al\u0131yor. Ancak, geleneksel veritabanlar\u0131 karma\u015f\u0131k, ba\u011flant\u0131l\u0131 verileri etkili bir \u015fekilde depolamak ve sorgulamak konusunda \u00e7o\u011fu zaman yetersiz kalabiliyor. \u0130\u015fte tam bu noktada, AWS Neptune gibi graf veritabanlar\u0131 ve yapay zeka entegrasyonu devreye girerek, veriler aras\u0131ndaki derin ili\u015fkileri ke\u015ffetme ve anlamland\u0131rma potansiyelimizi art\u0131r\u0131yor.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-neptune-graf-veritabani-ve-yapay-zeka-derinlemesine-bir-kilavuz\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"AWS Neptune Graf Veritaban\u0131 ve Yapay Zeka: Derinlemesine Bir K\u0131lavuz"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30897","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30897"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30897\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30897"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30897"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30897"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}