Blog | AI and Data Science Articles

Veri bilimi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi ve içgörü çıkarmak için bilimsel yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan disiplinler arası bir alandır.

Bu blogda, veri biliminin ne olduğunu inceliyor ve veri biliminin çeşitli yönleriyle ilgili sıkça sorulan soruların yanıtlarını keşfediyoruz.

Veri görselleştirmenin ne olduğunu ve neden veri bilimciler için temel bir beceri olduğunu öğrenin. Verilerinizi görselleştirmenin sayısız yolunu keşfedin ve hikaye anlatma becerilerinizi geliştirin.

Karar biliminin ne olduğunu, kuruluşlardaki rollerini, kullandığı temel araç ve kavramları ve iş piyasasında son dönemdeki büyümesini öğrenin.

Geometri problemlerini çözmek için benzeri görülmemiş performansa sahip yenilikçi bir yapay zeka modeli AphaGeometry’yi keşfedin.

İşletmelerin operasyonlarını dönüştürmek, müşteri etkileşimini geliştirmek ve inovasyonu teşvik etmek için en yeni teknolojileri nasıl entegre ettiğini inceleyerek dijital dönüşümün özüne dalın.

Çift düşüşün önyargı-varyans ödünleşimini nasıl yeniden şekillendirdiğini ve derin ağlar gibi aşırı parametreli modellerin neden daha iyi genelleme yapabildiğini keşfedin.

Eager learning, sorgular yapılmadan önce eğitim aşamasında genelleştirilmiş bir modelin oluşturulduğu bir makine öğrenimi türüdür.

Bu yazıda, EC2’lerin başlıca işlevlerini, nasıl çalıştıklarını, EC2’leri nasıl ayıracağınızı ve diğer AWS hizmetleriyle nasıl entegre edeceğinizi anlatacağım.

ELT sürecini (Extract, Load, Transform) ve modern veri mimarisindeki rolünü keşfedin. ELT'nin veri entegrasyonu ve işlemeyi nasıl geliştirdiğini öğrenin.

Liderler için bu özet kılavuzda AB Yapay Zeka Yasası’nın temel unsurlarını anlayın.

Ham veriden desenleri belirleyip optimize ederek makine öğrenimi modellerinin performansını artırmasına yardımcı olan otomatik bir süreç olan özellik öğrenimini keşfedin.