Blog | AI and Data Science Articles

Makine öğreniminde örneklem karmaşıklığını ve belirli bir öğrenme hedefi için gereken veriyi belirlemek üzere bir öğrenme algoritmasının verimliliğinin nasıl değerlendirileceğini öğrenin.

Shell'in ne olduğunu ve onu öğrenmenin sizi nasıl daha verimli ve çok yönlü bir veri bilimci yapabileceğini keşfedin.

Sigma’nın veri ambarınıza nasıl bağlandığını, böylece verileri keşfedip panolar oluşturmanızı ve daha hızlı karar almanızı nasıl sağladığını görün.

Geleneksel denetimli öğrenme, girdilere dayalı olarak etiketleri tahmin etmeye odaklanırken; denetimsiz öğrenme verideki gizli yapıları bulmayı hedefler. Benzerlik öğrenimi ise bu ikisinin arasında yer alır.

SQL'in sektörlerde ve belirli işlerde nasıl kullanıldığını keşfedin. Ayrıca, SQL dilinin neden bu kadar çok yönlü ve talep gördüğünü öğrenin.

Sembolik Yapay Zekâ (AI), sayısal verilerden ziyade sembollerin veya kavramların işlenmesine ve üzerinde işlem yapılmasına odaklanan bir yapay zekâ alt alanıdır.

Sentetik veri, gerçek dünyadaki verilerin özelliklerini içlerinde gerçek bilgi barındırmadan taklit eden, yapay olarak üretilmiş verilerdir.

Metin gömmelerin nasıl çalıştığını, evrimini, başlıca kullanım alanlarını ve önde gelen modelleri keşfedin; hem hevesli hem de junior veri uzmanları için temel içgörüler sunar.

Metin üretimi, yapay zekanın doğal insan iletişimine benzeyen metin üretmesi sürecidir.

Transfer öğrenmeyi, ince ayarı ve bunların makine öğrenimi ile üretken yapay zekâdaki temel rollerini öğrenin.

Makine öğrenmesi evreninde, etiketlenmemiş veriler öncelikle gözetimsiz öğrenme modellerinde kullanılır.

Zero-ETL mimarisinin, ETL hatlarını ortadan kaldırarak veri işlemeyi nasıl dönüştürdüğünü ve veri analitiği ile yapay zekâ uygulamasını nasıl sadeleştirdiğini keşfedin.