İşletme Esnekliği bir işletmenin kesinti olması halinde çalışmaya devam edebilme yeteneğidir. İşletme Esnekliğine ilişkin Hususlar çok yönlüdür. Bunlarla sınırlı olmamakla birlikte süreçleri, kapasiteleri, davranışları ve sistemleri kapsar. Örneğin, İşletme Esnekliği bir şirketin tedarik zincirinde öngörülemeyen kesintilerin olması halinde ürünleri tedarik etmeye devam etme kapasitesidir. Eşit şekilde, bir şirketin ana bulut hizmeti tedarikçisi büyük bir kesintiyle karşılaştığında şirket içindeki verilerini taşıyabilmesi de o şirketin İşletme Esnekliği seviyesine katkıda bulunabilir.
Bayesian Networks (Bayes Ağları), olasılıksal grafik modellerinin en yaygın kullanılan türlerinden biridir. Belirsizlik altında karar verme ve çıkarım yapma konusunda etkili çözümler sunan bu ağlar, yapay zeka, makine öğrenimi ve veri analizi alanlarında kritik bir rol oynamaktadır.
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.
Self-supervised learning (kendinden gözetimli öğrenme), bu sorunu çözmeyi amaçlayan bir yaklaşımdır. Bu yöntem, etiketlenmemiş verilerden faydalanarak modellerin öğrenmesini sağlar ve veri etiketleme ihtiyacını büyük ölçüde azaltır.
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.
