Yapay zeka ve makine öğrenimindeki (AI/ML) hızlı gelişmeler, bu teknolojileri endüstriler arasında dönüştürücü bir güç haline getirdi. McKinsey'in araştırmasına göre...
Yazılım tedarik zinciri güvenliği sorununun bugün yeterince zor olduğunu düşünüyorsanız kemerlerinizi bağlayın. Yapay zeka (AI) kullanımındaki patlayıcı büyüme...
Ölçeklenebilir ve verimli makine öğrenimi (ML) işlem hatları oluşturmak, ML modellerinin geliştirilmesini, dağıtımını ve yönetimini kolaylaştırmak için çok önemlidir. Bu yazımızda...
Yapay zekanın büyük kuruluşlarda artan etkisi, yapay zeka platformlarının yönetilmesinde önemli zorlukları da beraberinde getiriyor. Bunlar arasında ölçeklenebilir ve operasyonel açıdan verimli bir platform geliştirme yer alıyor...
Amazon SageMaker Özellik Mağazası, makine öğrenimi (ML) modellerine yönelik özellikleri depolamak, paylaşmak ve yönetmek için tam olarak yönetilen, amaca yönelik olarak oluşturulmuş bir depodur. Özellikler girişlerdir...
Büyük dil modelleri (LLM'ler) etrafında oluşturulan üretken yapay zeka (AI) uygulamaları, işletmeler için ekonomik değer yaratma ve hızlandırma potansiyelini ortaya koydu. Örnekler...
Makine öğrenimi (ML) modelleri tek başına çalışmaz. Değer sunmak için mevcut üretim sistemlerine ve altyapıya entegre olmaları gerekir; bu da aşağıdaki hususların dikkate alınmasını gerektirir:
2019'da piyasaya sürülen Amazon SageMaker Studio, veri hazırlama, oluşturma ve deneme, eğitim, barındırma ve... gibi tüm uçtan uca makine öğrenimi (ML) iş akışları için tek bir yer sağlar.
Üretken yapay zekayla ilişkili riskler iyi duyuruldu. Toksisite, önyargı, kaçan PII ve halüsinasyonlar bir kuruluşun itibarını olumsuz yönde etkiler ve müşteri güvenine zarar verir....
