Önceki yazımızda geleceğin veri analiz teknolojisi graph analitiğinden bahsetmiştik. Bu yazımızda ise bu yöntemin kullanım alanlarından daha detaylı bahsedeceğiz.
Son on yılda büyük veri kavramının hızlı yükselişiyle birlikte gündeme gelen teknolojilerden biri de graph (çizge) veri tabanları.
Yapay zekâ ve makine öğrenmesi, gerek gündelik yaşamımızda gerekse iş hayatımızda sıkça karşılaştığımız kavramlar. Bu kavramları çoğu zaman bir arada duyduğumuz için zaman zaman karıştırıldıklarına şahit olabiliyoruz.
GPT-3 teknolojisini anlattığımız yazımızda da sizlere bahsettiğimiz gibi, biz daha şiir yazıp tarihi karakterlerle röportaj yapabilen bir yapay zekâyı anlamaya çalışırken, OpenAI, GPT-3’ün farklı bir sanat dalında uzmanlaşmış bir varyasyonunu geliştirdi bile.
2020 birçok sektör için oldukça zorlu bir yıldı. İçinde bulunduğumuz bu zorlu dönemde gelecek için tahminleri ve beklentileri netleştirmek zor.
Kurumların veri odaklı stratejileri benimsemesi ile birlikte artık dijital çağın olmazsa olmazı olan veri analizi, katlanarak büyüyen veri dünyasını doğru anlayabilmek için sürekli kendini geliştirmek zorunda.
Yakın zamanda biz farkına bile varmadan yapa zekâ alanında çok büyük bir sıçrama gerçekleşti. Yapay zekâ uygulamalarında en son teknoloji olan bu ürün, alt modellerine göre çok daha yüksek veri işleme kapasitesine sahip.
“The greatest value of a picture is when it forces us to notice what we never expected to see.”
John W. Tukey
Rekabet ortamında dijitalin getirdiği avantajlardan yararlanmayan firmaların kalıcılığı ciddi tehlike altında. Özellikle pandemi sürecinde dijital dönüşüme ayak uyduramayan şirketlerin birçok yönden yaşadığı sıkıntılara şahit oluyoruz.
Sağlık sektörü, birçok yönden hâlâ belirsizliğini koruyan ve üzerine yoğun araştırmaların devam ettiği COVID-19 salgın sürecinde, virüsü ve yayılımını daha iyi anlamak için büyük veri ve veri analitiğini yoğun bir şekilde kullanmaya başladı.