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.
SaaS (Software as a Service), yazılımın bir hizmet olarak internet üzerinden sunulmasını ifade eden bir bulut bilişim modelidir.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ise, insan geri bildirimlerini bu sürece dahil ederek daha rafine ve doğru sonuçlar elde etmeyi hedefler. Bu yazıda, RLHF'nin nasıl çalıştığını, neden önemli olduğunu ve farklı kullanım alanlarını inceleyeceğiz.
Federe Öğrenme, kullanıcı verilerinin merkezi bir sunucuya gönderilmeden, birden fazla cihaz üzerinde dağıtık olarak makine öğrenimi modellerinin eğitilmesini sağlayan işbirlikçi bir öğrenme yöntemidir.
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.
LC Waikiki ihtiyaçlarına özel olarak geliştirilen bu proje ile veri işleme hızını ortalama 13 kat, maksimumda ise 30 kat arttırmayı başardık
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
