+90 (216) 515 48 65

Machine Learning & BIG Data

Home Machine Learning & BIG Data

İletişim Bilgileri

Fornax Mühendislik ve Yazılım San. Tic. A.Ş
NO:100 B Blok D:36/A, 34873, Kartal/İSTANBUL

Telefon: + 90 (216) 515 48 65

E-Posta: info@fornaxsoftware.com

Machine Learning Nedir?

Makine öğrenimi (Machine Learning), sistemlere uzun vadeli deneyimler sonucunda, otomatik olarak öğrenme ve geliştirme yeteneği sağlayan yapay zekanın (AI) bir uygulamasıdır. Makine öğrenimi, verilere erişebilen ve öğrenmeyi kendileri için kullanabilen bilgisayar programlarının geliştirilmesine odaklanır.

Öğrenme süreci, verdiğimiz örneklere dayanarak verilerdeki kalıpları aramak ve gelecekte daha iyi kararlar vermek için şunları bulmak ile başlar: Örnekler, doğrudan deneyim, talimatlar ve gözlemler… Birincil amaç, bilgisayarların insan müdahalesi veya yardımı olmadan otomatik olarak bu unsurlardan yararlanmasını sağlamak, kısacası bilgisayara ya da makineye öğrenme işlevini kazandırmaktır. Makine öğrenimi adını verdiğimiz bu uygulama, şu algoritmaları kapsamasıyla bilinmektedir:

 

  • Denetimli makine öğrenme algoritmaları

  • Denetimsiz makine öğrenme algoritmaları

  • Yarı denetimli makine öğrenme algoritmaları

  • Takviye makinesi öğrenme algoritmaları
fornax software machine learning

Big Data Nedir?

Büyük verileri gerçekten anlamak için, geçmişlerini öğrenmek yararlı olacaktır. 2001 yılından beri süregelen Gartner’ın tanımına göre Big Data’yı yani büyük verileri 3V kanunu oluşturmaktadır. Basitçe söylemek gerekirse, büyük veri, özellikle yeni veri kaynaklarından daha büyük, daha karmaşık veri kümeleridir. Bu veri setleri o kadar hacimlidir ki, geleneksel veri işleme yazılımları bunları yönetemez. Bunların yanında bu devasa miktarda veri, daha önce karşılaşamayacağınız ticari sorunları ele almak için kullanılabilir.

 

fornax big data

Big Data’nın 3V Kanunu

Yukarıda bahsettiğimiz 3V tanımı aslında ingilizce kelimelere referans olsa da, bu tanımlamaları dilimizde aşağıdaki şekilde açıklayabilmekteyiz. İlgili kavramlar doğrudan Big Data (Büyük Veriler) olgusunun kimliğini açığa çıkartmaktadır.

Veri miktarı önemlidir. Büyük verilerle, yüksek hacimlerde düşük yoğunluklu, yapılandırılmamış verileri işlemeniz gerekir. Bu, Twitter veri feed’leri, bir web sayfasındaki veya mobil uygulamadaki tıklama akışları veya sensör özellikli ekipman gibi bilinmeyen değere sahip veriler olabilir. Bazı kuruluşlar için bu onlarca terabayt veri olabilir. Diğerleri için yüzlerce petabayt olabilir.

Hız, verinin alındığı ve (veya belki de) hareket edildiği hızlı orandır. Normalde, en yüksek veri hızı diske yazılmaya karşı doğrudan belleğe aktarılır. Bazı internet özellikli akıllı ürünler gerçek zamanlı veya gerçek zamanlıya yakın çalışır ve gerçek zamanlı değerlendirme ve eylem gerektirir.

Çeşitlilik, mevcut olan birçok veri türünü ifade eder. Geleneksel veri türleri yapılandırılmış ve ilişkisel bir veritabanına tam olarak oturmuştur. Büyük verilerin artmasıyla, veriler yeni yapılandırılmamış veri türlerinde gelir. Metin, ses ve video gibi yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri türleri, anlam elde etmek ve meta verileri desteklemek için ek önişleme gerektirir.

 

Machine Learning ve Big Data ile kapasitenizi arttırabilirsiniz.

Hemen bizi arayın, daha fazlasını öğrenin.

Bize Ulaşın

Büyük Veri ve Veri Analitiğinin Faydaları

Nesnelerin İnterneti’nin (IoT) gelişiyle, internete daha fazla nesne ve cihaz bağlanır ve müşteri kullanım modelleri ve ürün performansı hakkında veri toplanır. Makine öğrenmesinin ortaya çıkışı daha fazla veri üretti. Büyük veriler ortaya çıksa da, kullanışlılığı daha yeni başlıyor. Bulut bilişim, büyük veri olasılıklarını daha da genişletti. Bulut, geliştiricilerin bir veri alt kümesini test etmek için geçici kümeleri kolayca döndürebildikleri gerçekten esnek ölçeklenebilirlik sunar.

  • Büyük veri, daha fazla bilgiye sahip olduğunuz için daha eksiksiz cevaplar almanızı sağlar.
  • Daha eksiksiz cevaplar verilere daha fazla güven anlamına gelir – bu da sorunların çözümünde tamamen farklı bir yaklaşım anlamına gelir.

Search