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.
Veri görselleştirme, format, tür veya kaynaktan bağımsız olarak verileri görselleştirerek hızlı bir şekilde bilgi edinmeyi mümkün kılar. Ayrıca, verilerin ne anlama geldiği konusunda ilk bakışta görülemeyen bilgilerin açık ve net biçimde sunulmasına olanak tanır.
Few-shot learning, makine öğrenimi modellerinin çok az sayıda örnekle eğitilerek etkili sonuçlar üretmesini sağlayan bir tekniktir. Geleneksel makine öğrenimi yöntemleri, başarıya ulaşmak için büyük miktarda veri gerektirirken, few-shot learning bu gereksinimi ortadan kaldırır ve az veriyle yüksek performans sağlar.
Penetrasyon, genellikle bir şeyin içine nüfuz etme ya da giriş yapma anlamında kullanılan bir terimdir.
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.
