AI Veri Hazırlığı ve Yönetimi
Veriniz ne kadar hazırsa, yapay zeka projeleriniz o kadar başarılı olur.
Veri Keşfi ve Envanter Çıkartma
Tüm veri kaynaklarınızı haritalar, hangi verinin nerede tutulduğunu ve kim tarafından yönetildiğini belirleriz. Böylece projeye eksiksiz bir görünürlükle başlarsınız.
Veri Kalite Analizi
Veri setlerinizin doğruluğunu, eksiksizliğini ve tutarlılığını test eder, kapsamlı bir kalite raporu hazırlarız.
Veri Temizleme ve Standardizasyon
Eksik, hatalı veya uyumsuz verileri düzeltir; tarih, sayı ve metin formatlarını standart hâle getiririz. Model eğitimi için güvenilir veri setleri üretiriz.
Hemen Bilgi Alın!
Veri Standartları ve Kalite
KVKK Uyumlandırma
Hassas verileri maskeleyerek veya anonimleştirerek KVKK yükümlülüklerinize tam uyum sağlar, veri ihlali riskini en aza indiririz.
Veri Etiketleme
Görsel, metin, ses gibi veri tiplerini uzman ekiplerle veya etiketleme yazılımlarıyla etiketler, denetimli öğrenme modelleriniz için kaliteli eğitim verisi oluştururuz.
Veri Zenginleştirme
Verilerinizi harici kaynaklarla zenginleştirir, anlamlı özellikler çıkarır ve model başarınızı artıracak dönüşümler gerçekleştiririz.
AI Veri Hazırlığı - Sık Sorulan Sorular
AI veri hazırlığı, yapay zeka modellerinde kullanılacak verilerin keşfedilmesi, temizlenmesi, düzenlenmesi, etiketlenmesi ve uyumlu hâle getirilmesi sürecidir. Bu süreç sayesinde veriler model eğitimi için güvenilir ve etkili bir forma kavuşur.
Veri kalitesi düşük olduğunda yapay zeka modelleri hatalı sonuçlar üretir. Veri hazırlığı hizmeti alarak proje başarısızlığı riskini minimize eder, KVKK uyumunu garanti altına alır ve sürecinizi hızlandırırsınız.
Önce veri envanteri çıkarılır ve kişisel veriler belirlenir. Ardından maskeleme, anonimleştirme ve erişim kontrolü uygulanır. Tüm adımlar mevzuata uygun şekilde raporlanır.
KVKK ile ilgili detaylı bilgi almak için Kişisel Verileri Koruma Kurumu’nun resmi web sitesini ziyaret edebilirsiniz.
Evet. Dağınık, silo hâlinde veya farklı formatlardaki veri kaynaklarını birleştirmek, bu hizmetin temel amacıdır. Tüm veriler merkezi bir yapıda toplanır ve standart hâle getirilir.
Eğer denetimli öğrenme (supervised learning) kullanıyorsanız, modelin doğru öğrenebilmesi için verilerin etiketlenmiş olması şarttır. Örneğin bir müşteri e-postasını “şikayet” veya “talep” gibi sınıflara ayırmak istiyorsanız etiketleme yapılır.
Üretime hazır, temizlenmiş, standardize edilmiş ve etiketlenmiş veri setlerini teslim ediyoruz. Ayrıca KVKK uyum raporu, veri kalitesi raporu ve proje dokümantasyonunu da sağlıyoruz.
Veritabanlarınızı doğrudan değiştirmiyoruz. Tüm çalışmalar kopya veri setleri üzerinde yapılır. Orijinal verileriniz korunur ve isterseniz yeni veri setlerini manuel olarak entegre edersiniz.
Diğer Yapay Zeka Hizmetlerimiz
YZ Stratejisi ve Kullanım Senaryoları Analizi
Yapay zekâ kullanım senaryolarının belirlenme süreci Çevik dönüşümde değer akışına göre önceliklendirme
LLM (Large Language Model) Kurulumu
Sizi tanıyan, anlayan modellerin eğitim adımı Yapay zeka danışmanıyla birlikte model fine-tunning
