Veri Gecikme Süresi, aynı anda sorgulama iş yüklerini desteklerken, verileri neredeyse gerçek zamanda yükleme ve güncelleme yeteneğidir.
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.
Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında, modellerin öğrendiği bilgileri kullanarak yeni veriler üretmesi için çeşitli sampling methods (örnekleme yöntemleri) kullanılır.
Cascading büyük veri uygulamalarını Hadoop üzerinde geliştirmek için kullanılan bir platformdur.
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.
