Yapılandırılmamış veri sabit bir düzenleme ilkesinin uygulanmadığı filtrelenmemiş bilgidir. Genellikle ham veri olarak adlandırılır. Yaygın örnekleri internet günlükleri, XML, JSON, metin belgeleri, görüntüler, videolar ve ses dosyalarıdır. Yapılandırılmamış veriler faydalı gerçekleri çıkarmak için aranır ve çözümlenir. Kurumsal verilerin %80’ine kadarı yapılandırılmamıştır. Bu, birçok insan tarafından en çok görülebilir büyük veri türü olduğu anlamına gelir. Yapılandırılmamış verilerin büyüklüğü içgörüler oluşturmak için ölçeklenebilir analizler gerektirir. Yapılandırılmamış veriler, düşük saklama maliyeti sebebiyle veri göllerinin çoğunda bulunur ancak tamamında bulunmaz.
Veri madenciliği en nihayetinde maliyetleri azaltmak ve kazancı artırmak amacıyla verimli analiz, veri madenciliği algoritmaları, iş karar verme sürecini kolaylaştırmak ve diğer bilgi gereklilikleri için, toplanan ve veri ambarları gibi ortak alanlarda birleştirilen, faydalı bilgilere gruplamaya yönelik farklı perspektiflere göre gizli veri örüntülerini analiz etme işlemidir.
Self-attention, yapay zeka ve derin öğrenme modellerinde bilgi işleme yöntemlerini dönüştüren kilit teknolojilerden biridir.
Temel Modeller (Foundation Models - FMs), yapay zeka ve makine öğrenimi alanında büyük veri setleri üzerinde eğitilmiş, çok yönlü ve çeşitli uygulamalarda kullanılabilen yapıları ifade eder.
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.
