Makine öğrenimi alanı yıllar içinde hızla büyümekte olup çeşitli sorunları çözmek için karmaşık algoritmalar ve modeller geliştirilmektedir. Bununla birlikte, bu modellerin gerçek dünya senaryolarında dağıtılması ve izlenmesi kuruluşlar için büyük bir zorluk olmuştur. İşte burada SAS Visual Machine Learning devreye girer. Bulut tabanlı bir çözüm olan SAS Visual Machine Learning, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi, dağıtılması ve izlenmesi için kapsamlı bir platform sağlar. SAS Visual Machine Learning sayesinde kuruluşlar, altyapının kurulması ve bakımıyla ilgili karmaşıklıklardan endişelenmeden ileri düzey analitik gücünden yararlanabilirler. Platform, modellerin geliştirilmesi ve ha

SAS Visual Machine Learning Hakkında En Sık Sorulan Sorular

1. SAS Visual Machine Learning Nedir?

SAS Visual Machine Learning, SAS yazılımını kullanarak makine öğrenimi, model dağıtımı, skorlama ve izleme işlemlerini gerçekleştirmek için bulut tabanlı bir çözümdür.

2. SAS Visual Machine Learning' in faydaları nelerdir?

SAS Visual Machine Learning' in bazı faydaları hızlı pazarlama süresi, model doğruluğunun artması, artan üretkenlik ve azalan maliyetlerdir.

3. SAS Visual Machine Learning ile makine öğrenme modellerimi dağıtabilir miyim?

Evet, SAS Visual Machine Learning kullanarak makine öğrenme modellerinizi dağıtabilirsiniz. Modelleri dağıtmak ve iş süreçlerinize entegre etmek için sorunsuz bir yol sunar.

4. SAS Visual Machine Learning, makine öğrenmeye yeni başlayanlar için uygun mudur?

Evet, SAS Visual Machine Learning, hızlı bir başlangıç yapmak için kullanıcı dostu bir arayüz ve önceden oluşturulmuş şablonlar sunar, bu nedenle makine öğrenmeye yeni başlayanlar için uygun bir seçenektir.

5. SAS Visual Machine Learning model izlemede nasıl yardımcı olur?

SAS Visual Machine Learning, makine öğrenimi modellerinin gerçek zamanlı izlemesini sağlar, bu da potansiyel sorunları belirlemeye ve model performansını iyileştirmek için gerekli değişiklikleri yapmaya yardımcı olur.

6. SAS Visual Machine Learning derin öğrenmeyi destekliyor mu?

Evet, SAS Visual Machine Learning TensorFlow ve Keras gibi derin öğrenme algoritmalarını ve çerçevelerini desteklemektedir.

7. SAS Visual Machine Learning ile hangi tür veri kaynakları kullanılabilir?

SAS Visual Machine Learning, Hadoop, Amazon S3 ve Microsoft Azure gibi geniş bir veri kaynakları yelpazesini desteklemektedir.

8. SAS Visual Machine Learning diğer SAS ürünleriyle entegre edilebilir mi?

Evet, SAS Visual Machine Learning SAS Viya, SAS Enterprise Miner ve SAS Data Science Studio gibi diğer SAS ürünleriyle entegre edilebilir.

9. SAS Visual Machine Learning, otomatik özellik mühendisliği sunar mı?

Evet, SAS Visual Machine Learning, özellik seçimi için gereken zaman ve çabayı azaltmaya yardımcı olan otomatik özellik mühendisliği sunar.

10. SAS Görsel Makine Öğrenimi ölçeklenebilir mi?

Evet, SAS Görsel Makine Öğrenimi ölçeklenebilir ve büyük veri setlerini ve karmaşık modelleri kolaylıkla yönetebilir. Ayrıca, iş gereksinimlerine bağlı olarak ölçeklendirme esnekliği sunar.

11. SAS Visual Machine Learning'a alternatifler var mı?

Rakip	Açıklama	Temel Özellikler	Fiyatlandırma
Amazon SageMaker	Amazon'un bulut tabanlı makine öğrenimi platformu, makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için araçlar sunar.	- Entegre algoritmalar ve çerçeveler - AWS hizmetleriyle kolay entegrasyon - Otomatik model ayarlama	Başlangıç fiyatı 0.10 saat başı notebook kullanımı için
Microsoft Azure Machine Learning	Microsoft'un bulut tabanlı makine öğrenimi hizmeti, çeşitli araçlar ve çerçeveler kullanarak modeller oluşturmanıza ve dağıtmanıza olanak tanır.	- Model oluşturma için sürükle ve bırak arayüzü - Azure hizmetleriyle entegrasyon - Otomatik makine öğrenimi	Başlangıç fiyatı 0.01 saat başı hesaplama kullanımı için
IBM Watson Studio	IBM'in bulut tabanlı makine öğrenimi modelleri oluşturma, eğitme ve dağıtma platformu.	- Görsel model oluşturucu - İşbirlikçi ortam - IBM hizmetleriyle entegrasyon	Başlangıç fiyatı 0.50 saat başı hesaplama kullanımı için
Google Cloud AI Platform	Google'ın bulut tabanlı makine öğrenimi platformu, modeller oluşturma, eğitme ve dağıtma için araçlar sağlar.	- Önceden oluşturulmuş modeller ve API'lar - Google Cloud hizmetleriyle entegrasyon - Otomatik makine öğrenimi	Başlangıç fiyatı 0.49 saat başı eğitim kullanımı için

SAS Visual Machine Learning'in Artıları ve Eksileri

Avantajlar

• Bulut üzerinden güçlü makine öğrenimi araçlarına kolay erişim sağlar.
• Modellerin oluşturulması, dağıtılması ve izlenmesi için tek bir platformda olanak sağlar.
• SAS analitik yazılımları ile sorunsuz veri yönetimi ve analizi entegrasyonu sağlar.
• Büyük veri kümeleri ve karmaşık modellerle başa çıkabilme yeteneği.
• Takım tabanlı projeler için işbirliği özellikleri.
• Model performansının kolay izlenmesi için özelleştirilebilir panolar ve görselleştirmeler.
• Optimal performans ve güvenlik için otomatik güncelleme ve bakım.
• Kurumsal makine öğrenimi altyapısı kurma ve bakımına göre maliyet tasarrufu sağlar.

Eksiler

• Kullanım için internet erişimi gerektirir
• Önceden kurulu çözümlere göre sınırlı özelleştirme seçenekleri olabilir
• Bulut tabanlı bir çözüm kullanırken veri gizlilik ve güvenlik endişeleri olabilir
• Uzun vadede önceden kurulu çözümlere göre maliyet daha yüksek olabilir
• Diğer yazılım veya araçlarla sınırlı entegrasyon seçenekleri vardır
• Güncellemeler ve destek için SAS yazılım ekosistemine bağımlılık vardır
• İnternet bağlantısı sorunları nedeniyle yanıt süresi daha yavaş olabilir

SAS Görsel Makine Öğrenimi Hakkında Bilmediğiniz Şeyler

SAS Görsel Makine Öğrenimi (VLM), makine öğrenimi, model dağıtımı, skorlama ve izleme için güçlü ve ölçeklenebilir bir ortam sağlayan bulut tabanlı bir çözümdür. Kuruluşların geniş programlama becerilerine veya BT kaynaklarına ihtiyaç duymadan hızlı ve kolay bir şekilde makine öğrenimi modelleri oluşturmasına ve dağıtmasına yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır.

VLM'nin önemli avantajlarından biri büyük veri miktarlarını işleyebilme yeteneğidir. Platform, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleyebilir, bu da organizasyonların manuel olarak tespit etmenin zor veya imkansız olacağı desenleri ve trendleri hızlı bir şekilde belirlemesine olanak sağlar. Bu özellik özellikle finansal hizmetler, sağlık ve perakende gibi karmaşık veri kümeleriyle uğraşan işletmeler için değerli bir avantajdır.

VLM'nin bir diğer avantajı kullanıcı dostu arayüzüdür. Platform, teknik olmayan kullanıcılar için bile sezgisel ve kolay kullanım için tasarlanmıştır. Bu, veri bilimcileri ekibine sahip olmayan şirketlerin makine öğrenimi gücünden faydalanmak isteyenler için ideal bir çözüm yapar.

VLM ayrıca özel iş gereksinimlerine uyacak şekilde özelleştirilebilen bir dizi yerleşik algoritma ve model sunar. Bunlar arasında regresyon, kümeleme, karar ağaçları ve sinir ağları gibi örnekler bulunmaktadır. Kullanıcılar ayrıca kendi modellerini platforma aktarabilir, bu da çeşitli kullanım senaryoları için esnek ve adapte edilebilir bir çözüm haline getirir.

Modelleme yeteneklerinin yanı sıra, VLM aynı zamanda model dağıtımı, skorlama ve izleme için araçlar da sunmaktadır. Bu, yeni veriler sisteme tanıtıldığında bile modellerin doğru ve güncel kalmasını sağlar. Platform ayrıca detaylı raporlama ve görselleştirme özellikleri sunar, böylece kullanıcılar performans metriklerini takip edebilir ve iyileştirme alanlarını belirleyebilir.

Genel olarak, SAS Görsel Makine Öğrenimi, işletmenin faaliyetlerinde makine öğrenimi gücünden faydalanmak isteyen kuruluşlar için güçlü ve çok yönlü bir araçtır. Bulut tabanlı mimarisi, kullanıcı dostu arayüzü ve sağlam özellik setiyle VLM, bugünün veri odaklı pazarında rekabetçi kalmak isteyen her şirket için değerli bir varlıktır.