MongoDB, geleneksel bir tabloya dayalı ilişkisel veri tabanı yapısından ziyade, belge odaklı bir veri modeli kullanan bir çapraz platformlu, açık kaynak veri tabanıdır. Bu model türü yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin entegrasyonunu kolaylaştırır ve hızlandırır.
MongoDB, opsiyonel şemalar ile birlikte JSON-benzeri belgeleri kullanarak büyük miktarlardaki veriyi depolayan bir NoSQL veri tabanıdır. Sadece kullanıcı için sorgulamayı kolaylaştırmakla kalmayıp aynı zamanda geliştiriciler için veri tabanı yönetimini kolaylaştıran esnek bir veri saklama modelidir.
Feature Engineering, makine öğrenmesi sürecinin en fazla emek ve yaratıcılık gerektiren aşamalarından biridir. Bu süreç, ham verilerin daha anlamlı ve işlenebilir özelliklere dönüştürülmesini kapsar. Feature Engineering'in temel prensipleri arasında domain bilgisini kullanma, veri keşfi yapma, verinin doğasını anlama ve problem odaklı düşünme yer alır.
MLOps, basit bir ifadeyle markanızın veri bilimi ve operasyonlarında çalışanlarınız arasındaki iletişimi ve iş birliğini geliştirmeye yönelik bir dizi uygulamadır. Makine öğrenimi, veri mühendisliği ve geliştirme etkinliklerinin bir birleşimi olarak da tanımlanır.
Attention mechanism, yapay zeka ve derin öğrenme dünyasında dil işleme, görüntü tanıma ve hatta ses analizi gibi alanlarda devrim yaratan bir tekniktir.
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.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
