Yarı yapılandırılmış veri geleneksel yöntemlerle yakalanmayan veya biçimlendirilmeyen verilerdir. Yarı yapılandırılmış veriler tablo biçimindeki bir veri modelinin veya ilişkisel veri tabanlarının formatını izlemez çünkü sabit bir şemaya sahip değildir. Ancak, veri tamamen ham veya yapılandırılmamış değildir ve analiz edilmesini kolaylaştıracak etiketler ve organizasyonel üst veri gibi bazı yapısal öğelere sahiptir. Yarı yapılandırılmış verilerin avantajları yapılandırılmış veriler ile karşılaştırıldığında daha esnek ve ölçeklendirmesi daha basit olmalarıdır.
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.
Artırılmış analitik, yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve doğal dil işleme (NLP) gibi ileri teknolojiler kullanarak veri analizini otomatize eden ve geliştiren bir yaklaşımdır.
ELT, “çıkart (extract), yükle (load) ve dönüştür (transform)” kelimelerinin baş harflerinden oluşmaktadır. Bir veya daha fazla kaynaktan veri ambarı veya veri gölü gibi bir depoya verileri çıkartan, yükleyen ve dönüştüren bir veri entegrasyonu işlemini gösterir.
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.
