



Meta Data diğer verileri yapılandırılmış, tutarlı bir biçimde açıklayan veridir, böylece büyük miktarlardaki veriler zamanla toplanabilir, saklanabilir ve analiz edilebilir.
Meta data kolay geri alma ve yönetim için büyük verileri veri ambarlarına saklamak için kullanılır. Bir veri ambarı veri kaynaklarındaki standartlaştırılmış, temizlenmiş ve tutarlı olan yapılandırılmış verileri kullanır. Meta data bu verilerin toplanmasında ve saklanmasında tek biçimlilik sağlar, böylece iş sahipleri ve veri analistleri verilerden kolaylıkla içgörülere ulaşıp elde edebilir.
Meta data'nın etkin yönetimi sağlam ve esnek büyük veri “ekosistemlerinin” gerekli bir parçasını oluşturur, yani şirketlerin veri varlıklarını verimli bir biçimde yönetmelerine yardımcı olur ve bu verileri veri bilimcisi ve diğer analistlerin kullanımına açar.
DataOps (Data Operations), veri yönetimi süreçlerini hızlandırmak ve optimize etmek için geliştirilmiş bir metodolojidir. Yazılım geliştirme süreçlerinde kullanılan DevOps yaklaşımından esinlenerek oluşturulan DataOps, verinin toplandığı, işlendiği, analiz edildiği ve kullanıma sunulduğu tüm aşamaları kapsar.
Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir modelin, belirli bir görev için optimize edilmesi sürecidir. Bu yöntem, transfer learning olarak bilinen yaklaşımın önemli bir parçasıdır ve modern yapay zeka projelerinde yaygın olarak kullanılır.
Yapay zeka ve makine öğrenme alanında AutoML (Automated Machine Learning) olarak adlandırılan otomatik makine öğrenme, bir makine öğrenme modelinin oluşturulması, eğitilmesi ve optimize edilmesi için bütünleşik yazılım platformlarını tanımlar.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.