Bir ambardaki veri hacmi arttığında ve kullanım sayısı da arttığında veri yerçekimi ortaya çıkar. Bazı durumlarda, verileri kopyalamak veya taşımak zahmetli ve pahalı olabilir. Bu nedenle, veriler hizmetleri, uygulamaları ve diğer verileri kendi ambarına çekme eğilimi gösterirler. Veri yerçekiminin birincil örnekleri veri ambarları ve veri gölleridir. Bu sistemlerdeki veriler eylemsizdir. Ölçeklenebilir veri hacimleri genellikle mevcut altyapı ve işlemleri kırarlar, bu da riskli ve pahalı düzeltmeler gerektirir. Bu nedenle, en iyi uygulama tasarımı işlemeyi aksi yöne değil verilere taşımaktır.
Transfer Learning (Transfer Öğrenme), yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin eğitim süreçlerini hızlandırmak ve performanslarını artırmak için kullanılan güçlü bir tekniktir. Transfer learning, bir modelin önceki bir görevde öğrendiği bilgiyi başka bir görevde yeniden kullanmasını sağlar.
Hiperparametre ayarı (Hyperparameter Tuning), makine öğrenimi modellerinin performansını optimize etmek için kullanılan bir tekniktir. Hiperparametreler, modelin öğrenme süreci boyunca değişmeyen, önceden belirlenmiş parametrelerdir. Bu parametrelerin doğru bir şekilde seçilmesi, modelin doğruluğunu, genelleme yeteneğini ve hesaplama verimliliğini önemli ölçüde artırabilir.
PaaS (Platform as a Service), "Hizmet Olarak Platform" anlamına gelen bir bulut bilişim modelidir. PaaS, yazılım geliştiricilere uygulama geliştirmek, test etmek, dağıtmak ve yönetmek için gerekli olan bir platform sunar.
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.
