BigML

BigML, öngörüsel modelleme, iş akışı otomasyonu ve gerçek zamanlı içgörüler için erişilebilir bir platform ile makine öğrenimini kolaylaştırır.

BigML, öngörüsel modellerin oluşturulmasını ve dağıtımını kolaylaştırmak için tasarlanmış bir makine öğrenimi platformudur. 2011 yılında kurulan BigML’nin misyonu, makine öğrenimini bireylerden büyük organizasyonlara kadar herkes için erişilebilir, anlaşılır ve ekonomik hale getirmektir. Platform, kullanıcı dostu bir arayüz ve makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmek için güçlü araçlar sunarak, verileri etkin bir şekilde uygulanabilir içgörülere dönüştürmeyi sağlar.

Temel Özellikler

  1. Kapsamlı Platform:

    • BigML, gözetimli ve gözetimsiz öğrenme görevleri için geniş bir makine öğrenimi algoritması yelpazesi sunar.
    • Sınıflandırma, regresyon, zaman serisi tahmini, küme analizi, anomali tespiti, ilişki keşfi ve konu modellemesi içerir.
    • Gerçek dünya problemlerini çözmek için standartlaştırılmış bir çerçeve ile sektörler arası makine öğrenimi çözümleri sunar.
  2. Anında Erişim:

    • BigML’ye bulut üzerinden veya şirket içinde anında erişim.
    • Basit web arayüzü ve REST API.
    • Temel özelliklere sahip ücretsiz hesaplar ve gelişmiş işlevler için Prime hesaplar sunar.
  3. Yorumlanabilir & Dışa Aktarılabilir Modeller:

    • Etkileşimli görselleştirmeler ve açıklanabilirlik özellikleri.
    • Modeller, JSON PML veya PMML formatlarında yorumlanabilir ve dışa aktarılabilir.
    • Web, mobil veya IoT servislerine kolay entegrasyon.
  4. İşbirliği:

    • Ekip ve proje yönetimini destekler.
    • Birden fazla kullanıcı, belirli rol ve izinlerle işbirliği yapabilir.
    • Verimli ekip çalışması için sürüm kontrolü.
  5. Programlanabilir & Tekrarlanabilir:

    • API-öncelikli yaklaşım: tüm özelliklere REST API üzerinden erişim.
    • Düzenleyici uyumluluk ve yinelemeli geliştirme için tekrarlanabilirlik ve izlenebilirliği destekler.
  6. Otomasyon:

    • Model optimizasyonu ve iş akışı otomasyonu için OptiML ve WhizzML gibi otomasyon araçları.
    • Makine öğrenimi süreçlerini kolaylaştırır ve dağıtımı hızlandırır.
  7. Esnek Dağıtımlar:

    • Bulut veya şirket içi, tek kiracılı veya çok kiracılı ortamlar gibi esnek seçenekler.
  8. Güvenlik & Gizlilik:

    • Özel paneller ve güvenli HTTPS bağlantıları.
    • Sıkı veri gereksinimleri olan kuruluşlar için özel dağıtım seçenekleri.

Kullanım Alanları

  1. İş Analitiği:
    Firmalar, müşteri davranışını analiz etmek, pazarlamayı optimize etmek ve öngörüsel analizlerle müşteri tutumunu iyileştirmek için BigML kullanır.

  2. Sağlık:
    Sağlık hizmeti sağlayıcıları, teşhis, hasta bakımı, sonuç tahmini ve tedavi önerileri için BigML’den faydalanır.

  3. Finans:
    Finansal kurumlar, karar alma süreçlerini geliştirmek için risk değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti ve kredi onayında BigML’yi kullanır.

  4. Perakende:
    Talep tahmini, envanter yönetimi ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri için kullanılır.

  5. IoT ve Akıllı Cihazlar:
    BigML modelleri, gerçek zamanlı veri işleme ve karar alma için IoT cihazlarına entegre edilir.

Sektörel Uygulamalar

BigML aşağıdaki sektörlerde kullanılır:

  • Havacılık
  • Otomotiv
  • Enerji
  • Eğlence
  • Finansal hizmetler
  • Gıda
  • Sağlık
  • İlaç
  • Telekomünikasyon
  • Ulaşım

Hem küçük hem büyük veri kümeleriyle çalışabildiği için çok sayıda uygulama alanında esneklik sunar.

BigML Kullanım Örnekleri

  1. Statik Özellikli Görseller:
    Görüntü işleme alanında, görüntülerdeki desenleri sınıflandırabilen ve tanıyabilen modellerin eğitilmesinde kullanılır.

  2. Özel Dağıtımlar:
    Sıkı güvenlik gereksinimleri olan kuruluşlar, veri ve model kontrolü için BigML’yi özel bulut ortamlarında dağıtır.

  3. Eğitim:
    BigML’nin eğitim programları, 850’den fazla üniversitede makine öğrenimi öğretimi için araçlar sağlar.

  4. Gerçek Zamanlı Tahminler:
    Hisse senedi ticareti, acil müdahale ve müşteri hizmetleri otomasyonu gibi uygulamalar için gerçek zamanlı tahmin modelleri sunar.

Entegrasyon ve Otomasyon

  • BigML’nin REST API’si, mevcut sistemlerle sorunsuz entegrasyon sağlar.
  • Karmaşık makine öğrenimi görevlerinin otomasyonunu destekler.
  • Geliştiricilerin esnekliği için çeşitli programlama dilleriyle uyumlu bağlayıcılara sahiptir.

Sertifikalar ve Eğitim

  • BigML, sertifika ve eğitim programları sunar.
  • Konular, temel makine öğrenimi prensiplerinden ileri düzey model dağıtımı tekniklerine kadar uzanır.

Sıkça sorulan sorular

BigML ne için kullanılır?

BigML; sınıflandırma, regresyon, tahmin, kümeleme, anomali tespiti gibi görevler için makine öğrenimi modelleri oluşturmak, dağıtmak ve otomatikleştirmek amacıyla; iş, sağlık, finans ve perakende gibi sektörlerde kullanılır.

BigML’nin temel özellikleri nelerdir?

Temel özellikler arasında geniş bir ML algoritma yelpazesi, kullanıcı dostu arayüz, REST API, model yorumlanabilirliği ve dışa aktarımı, ekip işbirliği, iş akışı otomasyonu, esnek dağıtım seçenekleri ve güçlü güvenlik ile gizlilik kontrolleri yer alır.

BigML’yi kimler kullanabilir?

BigML, bireyler, işletmeler ve her ölçekten kurumlar için tasarlanmıştır; eğitimciler ve öğrenciler dahil olmak üzere hem makine öğreniminde yeni başlayanlara hem de uzmanlara erişilebilir araçlar sunar.

BigML eğitim veya sertifikasyon sunuyor mu?

Evet, BigML; temel ve ileri düzey makine öğrenimi konularını kapsayan sertifika ve eğitim programları sunar, kullanıcıların platformda yetkinleşmelerine yardımcı olur.

FlowHunt’ı Deneyin ve Kendi AI Çözümlerinizi Oluşturun

BigML gibi güçlü araçlarla kendi AI çözümlerinizi oluşturmaya başlayın. İş akışlarını otomatikleştirin, uygulanabilir içgörüler edinin ve inovasyonu hızlandırın.

Daha fazla bilgi

DataRobot

DataRobot

DataRobot, makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasını, dağıtımını ve yönetimini basitleştiren kapsamlı bir yapay zeka platformudur; öngörücü ve üretken yapay ...

2 dakika okuma
AI Machine Learning +3
Amazon SageMaker

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker, AWS tarafından sunulan tamamen yönetilen bir makine öğrenimi (ML) hizmetidir ve veri bilimciler ile geliştiricilerin, entegre araçlar, framewo...

4 dakika okuma
Amazon SageMaker Machine Learning +5
Makine Öğrenimi

Makine Öğrenimi

Makine Öğrenimi (ML), makinelerin verilerden öğrenmesini, kalıpları tanımlamasını, tahminlerde bulunmasını ve zamanla açıkça programlanmadan karar verme süreçle...

3 dakika okuma
Machine Learning AI +4