M2M Öğrenme – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Çeşitlilik
Büyük Verinin bir başka özelliği de, tipik olarak dağınık olması ve organize ilişkisel yapılara tam olarak uymayan ham sensör beslemeleri veya web hizmeti API’leri gibi çeşitli kaynaklardan gelmesi, dolayısıyla NoSQL veritabanlarına ihtiyaç duymasıdır. Büyük Veri işlemenin tipik bir kullanımı, bir uygulamaya yapısal veri olarak girilebilmesi için yapılandırılmamış verilerden anlam çıkarmaktır ve bunun için temizlenmesi gerekir. Sensör verileri, iletişimde genellikle zaman damgaları eksik veya kaybolduğundan ve bu nedenle işlenmeden önce önemli ölçüde toplama gerektirdiğinden, herkesin bildiği gibi kirlidir.
Sensör verilerinin Büyük Veri işlemesine ilişkin bu gerçek zamanlı içgörünün bir örneği Akıllı Şehir projelerinde bulunur. Örneğin, bir trafik izleme sistemi yol kenarındaki sensörlerinden bir tıkanıklık veya bir kaza tespit ederse, trafik ışıklarını değiştirmek için anında kontrol geri bildirimi gönderebilir, böylece sıkışıklığı azaltmak için trafik akışını kolaylaştırabilir.
Doğruluk
Büyük Veri ile ilgili sorunlar, büyük miktarda veri toplamanın ve depolamanın ötesine geçtiğimizde ve 3 V’leri kullanarak veri depolarını analiz ettiğimizde ve verilerin gerçekten doğru olduğunu düşündüğümüzde ortaya çıkıyor.
Sorun şu ki, veriler yalnızca kirli veya güvenilmez değil, tamamen yanlış olabilir. Örneğin, birden fazla aptal sensör kaynağından veri topladığınızı varsayalım. Bu verileri bir araya getirir ve onu bilgiye, verinin bilgiye götürdüğü temelinde bilgiye dönüştürürsünüz. Veriler başlangıçta değersizse, sonuçlar da olacaktır (dedikleri gibi çöp içeri, çöp dışarı).
Değer
Tüm veriler eşit olmadığından, hangi verilerin toplanıp analiz edileceğine karar vermek uygun hale gelir. Örneğin, endüstride ve işletmelerde her şeyi toplamak popüler bir uygulama haline geldi, aslında Büyük Veri fikri her şeyi depolamak ve hiçbir şeyi atmak değil!
Buradaki sorun, verilerin yalnızca iş değeriyle alaka düzeyini belirleyebilirseniz değerli olmasıdır. Sonuçta bir Büyük Veri değer kümesine sahip olmak, bilimsel veri analistleri değeri ondan almak için bir yazılım programlamadıkça hiçbir şey ifade etmez. Ne aradığınızı bilmelisiniz. Algoritmalar bu tür şeyleri aramak için programlanmadıkça Büyük Veri korelasyonlar ve eğilimler üretmeyecektir.
Görünürlük
Verileri görselleştirmek, insanların eğilimleri ve korelasyonları daha iyi anlamasını sağladığı için son derece önemlidir. Görselleştirme yazılımı, verileri panolar ve elektronik tablolar gibi birçok biçimde veya grafik raporlar aracılığıyla sunabilir. Her ne şekilde sunulursa sunulsun, verileri insan tarafından okunabilir bir biçimde görselleştirerek anlaşılmasını kolaylaştıracaktır.
Ancak bazen görünürlük, ortaklar ve ortak çalışanlar arasında veri paylaşımı anlamına gelir ve bu hem iyi bir şeydir hem de potansiyel olarak tehlikelidir. Endüstriyel İnternet bağlamında, diğerlerinin son derece hassas verileri çalmasına yol açabileceğinden, potansiyel rakiplere bilgi sunmak garip olurdu.
Örneğin bir fabrikadaki Torna tezgahı, belirli bir ürünün tasarımını ve üretimini belirleyen bir tasarım şablonu ile programlanacaktır. Bu bilgilerin internete sızmasına izin vermek şirket için felaket olabilir. Bir milyon gömlek üretmek için denizaşırı bir şirketle sözleşme yaptığınızı varsayalım. Artık şablona sahip olduklarına göre, onları karaborsada satmak için 2 milyon ekstradan kaçmaktan alıkoyan ne?
Büyük Veri ile ilgili en büyük nokta, ondan iş değerini damıtmak için çok büyük miktarda zeka gerektirmesidir. Veri gölleri oluşturmak, iş zekasını otomatik olarak kolaylaştırmaz. Verilerden sorulacak doğru soruyu bilmiyorsanız, nasıl mantıklı bir cevap bekleyebilirsiniz? Makinelerin nasıl düşündüğünü ve işbirliği yapıp yapmadığını anlamamız gereken yer burasıdır.
Makine öğrenmesi yöntemleri
Makine öğrenmesi Algoritmaları
Makine öğrenmesi aşamaları
100 sayfada Makine öğrenmesi pdf
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi pdf
Makine öğrenmesi Nedir
Neden Makine öğrenmesi
Yapay zeka ve makine öğrenmesi
M2M Öğrenme ve Yapay Zeka
Büyük Veri, M2M öğrenimini ve yapay zekayı güçlendirir, veri havuzu ne kadar büyük olursa, tahminler o kadar güvenilir olur ya da öyle görünür. M2M öğrenimi çok önemlidir ve bazen çok basittir, örneğin çoktan seçmeli bir sınav.
Diyelim ki sınav öğrencinin bilgi seviyesini belirlemek istiyor, bu yüzden rastgele bir soru sorabilir, zor, orta veya kolay olarak kategorize edilebilir. Öğrenci yanlış cevap verirse, program aynı konuda farklı bir düzeyde başka bir soru sorabilir. Amacı öğrenciyi başarısızlığa uğratmak değil, öğrencinin konuyu anladığını keşfetmektir. Bu, makine öğrenimi adı verilen basit terimlerle ifade edilir.
Google’a geniş bilgi işlem gücü dizileriyle – saçma sapan bir girdi aramak için sorsaydık, mantıklı bir cevap bekler miydik? Sonuç büyük ihtimalle hayır. Dahası, büyük miktarda veri toplayan ve toplayan ve yapılandırılmamış verilerden oluşan veri gölleri oluşturan şirketlere rağmen, sorun burada yatıyor, değerli bilgileri çıkarmak için bu verileri nasıl analiz ediyorlar?
Cevap, şu anda yapamadıkları, ancak büyük miktarlarda veri toplayıp bulut gibi dağıtılmış veri depolama tesislerinde depolayabildikleri ve hatta eğilimleri ve korelasyonu belirlemeye çalışmak için gelişmiş analitik yazılımlardan yararlanabildikleridir.
Ancak, verilerle ilgili sorulacak doğru soruları bilmediğimiz için şu anda bu başarıya gerçekten ulaşamıyoruz. Eninde sonunda değer sağlayacak kalıpları ayırt etmek için veri bilimcilere, anlam ve düzen arayışında büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi anlama ve bu veriler arasında gezinme becerisine sahip insanlara ihtiyacımız olacak.
Veri bilimcileri, M2M iletişiminin ve anlayışının özü olan verilerdeki kalıpları belirlemek için veri analizindeki becerilerini kullanabilir ve aynı zamanda iş stratejisini güçlendirecek verilerden gerçek değeri türeten ilgili soruları sorabilir.
Sonuçta, bir veri gölü, şirketin stratejik planına değer katan potansiyel bilgilerin gizli korelasyonlarını ortaya çıkarmak için bu geniş veri kaynağını sorgulamak için doğru soruları formüle etmedikçe, bir veri gölü hiçbir şey ifade etmez.
Sonuç olarak, veri bilimcileri iş dünyasında en çok aranan yetenekli profesyoneller haline geldi. Endüstriyel İnternet, Büyük Veri ve sunulan verilerin akıllı analizi olmadan var olamaz ve bu, verileri, algoritmaları ve işi anlayan yetenekli personel gerektirir.
100 sayfada Makine öğrenmesi pdf Makine öğrenmesi Algoritmaları Makine öğrenmesi aşamaları Makine öğrenmesi Nedir Makine öğrenmesi yöntemleri Neden Makine öğrenmesi Yapay zeka ve makine öğrenmesi Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi pdf