Temel modeller (FM'ler), geniş bir etiketlenmemiş ve genelleştirilmiş veri kümeleri yelpazesi üzerinde eğitilmiş büyük makine öğrenimi (ML) modelleridir. FM'ler, adından da anlaşılacağı üzere...
AWS'de çok hesaplı bir mimari, iş yüklerini izole ederek, ayrıntılı maliyet tahsisine olanak tanıyarak ve iş birliğini kolaylaştırarak güvenliği, uyumluluğu ve kaynak yönetimini geliştirmek için gereklidir...
Üretimin gelişen ortamında, yapay zeka ve makine öğreniminin (ML) dönüştürücü gücü açıkça görülüyor ve operasyonları kolaylaştıran dijital bir devrime yön veriyor...
Apache Flink, durum bilgisi içeren işlemler için birinci sınıf desteğin yanı sıra hem akış hem de toplu işleme için güçlü programlama arayüzleri sunan, açık kaynaklı bir dağıtılmış işleme motorudur.
Amazon Redshift, geniş ölçekte hızlı, basit ve güvenli analizlerle öngörülere ulaşma sürenizi kısaltan, tam olarak yönetilen, ölçeklenebilir bir bulut veri ambarıdır....
Bu iki bölümlü serinin 1. Bölümünde, düz metin veri niteliklerini bir takma isme veya yardımcı isme dönüştüren bir takma ad verme hizmetinin nasıl oluşturulacağı anlatılmıştır.
2022'nin sonlarına doğru AWS, Amazon Kinesis Data Streams ve Amazon için Amazon Redshift'e gerçek zamanlı akış alımının genel kullanıma sunulduğunu duyurdu...
Finansal hizmet müşterileri, gerçek zamanlı, toplu ve arşivlenmiş veri kümeleri dahil olmak üzere, farklı sıklıklardan gelen farklı kaynaklardan gelen verileri kullanıyor. Ayrıca, onlar...
Binlerce geliştirici, verileri gerçek zamanlı olarak dönüştürmek ve analiz etmek amacıyla akış uygulamaları oluşturmak için Apache Flink'i kullanıyor. Apache Flink açık kaynaktır...
Düşük gecikmeli veri akışı uygulamalarının sağladığı gerçek zamanlı veri ve öngörüler çağında yaşıyoruz. Bugün herkes her ortamda kişiselleştirilmiş bir deneyim bekliyor...
