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.
Generative Adversarial Networks (GANs), iki sinir ağını (jeneratör ve ayırt edici) birbiriyle yarışan bir öğrenme mekanizmasında eğiterek gerçekçi veriler üreten yapay zeka modelleridir. Bu teknolojinin farklı kullanım alanlarına yönelik birçok türevi geliştirilmiştir
Gradient Descent (Gradyan İnişi) algoritmasıdır. Bu yöntem, optimizasyon problemlerinin çözülmesine yardımcı olur ve modellerin öğrenme sürecinde parametrelerin nasıl güncelleneceğini belirler.
Derin nöral öğrenme veya derin nöral ağ olarak da bilinen derin öğrenme, verileri işlemek ve karar verme sürecini kolaylaştıran örüntüler yaratmak için insan beyninin çalışma şeklini taklit eden bir yapay zeka (AI) fonksiyonudur.
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.
