Veri Bilimi
Veri bilimi, istatistiksel analiz, makine öğrenimi ve tahmine dayalı modelleme yoluyla kuruluşların verilerden eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmelerini sağlar. Veriye dayalı karar verme ve dijital dönüşüm çabalarını desteklemek için araçları, teknikleri, gerçek dünya uygulamalarını ve en iyi uygulamaları inceliyoruz.
Yapay Zeka Veri Kalitesi: Zorluklar & En İyi Uygulamalar
Kötü veri kalitesi, yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinin başarılı bir şekilde uygulanmasını geciktirir. 1 Temel verinin kalitesi düşükse, en gelişmiş yapay zeka algoritmaları bile kusurlu sonuçlar üretebilir. Yapay zekada veri kalitesinin önemini, organizasyonların karşılaştığı zorlukları ve yüksek kaliteli veri sağlama için en iyi uygulamaları keşfedin: Veri kalitesi, yapay zeka için esastır; çünkü doğrudan yapay…
Graph Veritabanı Benchmark: Neo4j vs FalkorDB vs Memgraph
Neo4j, FalkorDB ve Memgraph'ı, 120.000 Amazon ürün incelemesinden türetilen sentetik bir grafikte (381K düğüm, 804K kenar) benchmarkladık. Her biri 1.000 ölçüm içeren 12 sorgu şablonu çalıştırdık, 6 farklı yığın boyutunda veri yükleme (ingestion) test ettik, 32 iş parçacığına kadar 60 saniye boyunca sürekli eşzamanlı yük altında test ettik ve bellek, soğuk başlangıç, karma yük ve…
Federe Öğrenme: 7 Kullanım Alanı ve Örnek
Federe öğrenme (FL), modellerin hassas bilgileri gizli tutarken ve veri yerelleştirme ile gizlilik yasalarına uyumu sağlarken merkezi olmayan verilerden öğrenmesini sağlar. Federe öğrenmenin ne olduğunu, nasıl çalıştığını, gerçek hayattan örneklerle yaygın kullanım alanlarını, potansiyel zorlukları ve alternatiflerini keşfedin. Federe öğrenme, veri hassasiyeti, merkezsizlik ve gerçek zamanlı uyarlamanın kritik olduğu çok çeşitli AI sistemlerini destekler. İş…
Tekrarlanabilir Yapay Zeka: Neden Önemli ve Nasıl Geliştirilir
Tekrarlanabilirlik bilimsel araştırmanın temel bir parçasıdır. Araştırmacıların ve yapay zeka ekiplerinin, açıkça tanımlanmış koşullar altında bir sonucun tekrar elde edilip edilemeyeceğini kontrol etmelerini sağlar. OECD'nin bilimde yapay zeka üzerine hazırladığı bir rapor, yapay zeka araştırmalarının daha geniş tekrarlanabilirlik krizinden kaçamadığını savunuyor. Görüntü tanıma, doğal dil işleme, pekiştirmeli öğrenme, öneri sistemleri, tıp ve sosyal bilimler genelinde…
45'ten Fazla MLOps Aracını Karşılaştırın
Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps), model dağıtımından bakıma kadar makine öğrenimine DevOps ilkelerini getirerek eğitim ve dağıtım hatları arasındaki geçişleri otomatikleştirir. Aşağıdaki gibi ML yaşam döngüsünün farklı bileşenleri için 45'ten fazla MLOps aracını keşfedin: Farklı sektörlerden kuruluşların 63%'si ve teknoloji sektöründe 72%'si açık kaynaklı AI araçlarını kullandığını bildirirken, katılımcıların dörtte üçünden fazlası (76%) önümüzdeki yıl açık…
ML ve AI Modelleri İçin 57 Veri Seti
Veri, konuşma tabanlı AI çözümlerini kullanmak veya oluşturmak için gereklidir. Piyasada mevcut olan mevcut veri setlerini kullanabilir veya bir veri toplama hizmeti kiralayabilirsiniz. Machine learning ve AI modellerini eğitmek ve değerlendirmek için 57 veri seti belirledik. Bu kategori, gelişmiş eğitim ve değerlendirmesi için tasarlanmış veri setlerini ve benchmark'ları içerir dil ve çok modlu modeller. Bu…