AWS Türkçe Blog
Category: Amazon Machine Learning
Modeller üzerinde ince ayar yaparak ve ön eğitim kullanarak Amazon Bedrock’taki modelleri kendi verilerinizle özelleştirin
Orijinal makale: Link (Antje Barth) Bugün, kullanım alanınıza, kuruluşunuza ve uygulama örneğinize özel uygulamalar oluşturmak için artık Amazon Bedrock‘ta temel modelleri (foundation model – FM’ler) kendi verilerinizle özel ve güvenli bir şekilde özelleştirebileceğinizi paylaşmaktan heyecan duyuyorum. Özel modeller sayesinde şirketinizin çizgisini, sesini ve hizmetlerini yansıtan benzersiz kullanıcı deneyimleri oluşturabilirsiniz. İnce ayarlama (fine-tuning) ile, kendi işinize […]
Makine öğrenimi iş yükleriniz için GPU kapasitesi ayırmaya yönelik Amazon EC2 Capacity Blocks for ML’i duyuruyoruz
Orijinal Makale : Link (Channy Yun) Makine öğrenimi (ML) alanındaki son gelişmeler, her ölçekten ve sektörden kuruluşun müşterilerine yeni ürünleri yeniden keşfetme ve işlerini dönüştürme fırsatlarını ortaya çıkardı. Ancak bu makine öğrenimi modellerini eğitmek, ince ayar yapmak, deneylemek ve çıkarım yapmak için GPU kapasitesine olan talepteki artış, sektör genelindeki arzı geride bırakarak GPU’ları kısıtlı bir […]
Amazon Bedrock Artık Genel Olarak Kullanılabilir – Temel Modellerle Üretken Yapay Zeka Uygulamaları Oluşturun ve Ölçeklendirin
Orijinal makale: Link (Antje Barth) Bu Nisan ayında, AWS’te üretken yapay zeka ile oluşturmaya yönelik bir dizi yeni aracın bir parçası olarak Amazon Bedrock‘u duyurduk. Amazon Bedrock, AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Stability AI ve Amazon gibi önde gelen yapay zeka şirketlerinin yüksek performanslı temel modelleri (FM’ler) ile birlikte, üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak için geniş […]
Startup’ınız için üretken yapay zeka uygulamaları oluşturun, bölüm 2
Orijinal makale : Link (Hrushikesh Gangur) İki bölümden oluşan bu blog serisinde, yeni içerik üretebilen yapay zeka (artificial intelligence – AI) sistemlerinin nasıl oluşturulacağı ele alınmaktadır. İlk bölümde bir giriş sunulmakta, üretken AI uygulamaları oluşturmaya yönelik çeşitli yaklaşımlar açıklanmakta ve bunların temel bileşenleri gözden geçirilmektedir. İkinci bölüm, bu bileşenleri doğru AWS hizmetleriyle eşleştirerek, yeni başlayanların […]
Startup’ınız için üretken yapay zeka uygulamaları oluşturun, bölüm 1
Orijinal makale: Link İki bölümden oluşan bu blog serisinde, yeni içerik üretebilen yapay zeka (AI) sistemlerinin nasıl oluşturulacağı ele alınmaktadır. İlk bölümde konuya giriş yapılmakta, üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmaya yönelik çeşitli yaklaşımlar açıklanmakta ve bunların temel bileşenleri gözden geçirilmektedir. İkinci bölüm, bu bileşenleri doğru AWS hizmetleriyle eşleştirerek, startup’ların farklılaşmayan yoğun işlere harcanan zaman ve […]
AWS’te Üretken Yapay Zeka ile Geliştirmeye Yönelik Yeni Araçlar Duyuruyoruz
Orijinal makale: Link (Swami Sivasubramanian) Makine öğrenimi (ML) paradigma değişiminin tohumları onlarca yıldır mevcuttu, ancak ölçeklenebilir bilgi işlem kapasitesinin hazır olması, verilerin muazzam bir şekilde çoğalması ve ML teknolojilerinin hızla ilerlemesiyle, farklı sektörlerdeki müşteriler işlerini dönüştürüyor. Kısa bir süre önce ChatGPT gibi üretken yapay zeka uygulamaları geniş çapta ilgi ve hayal gücü oluşturdu. Makine öğreniminin […]
Amazon Lookout for Vision ve AWS Panorama kullanılarak görüntü işleme tabanlı anormallik algılama
Orijinal makale: Link (Audrey Timmerman, Farooq Sabir, James Wu, Elizabeth Samara Rubio ve Shreyas Subramanian) Bu, Tyson Foods Inc.’in et işleme tesislerinde endüstriyel süreçleri otomatikleştirmek için uçta görüntü işleme uygulamalarını nasıl kullandığına ilişkin iki bölümlük dizinin ikinci gönderisidir. 1. bölümde, Amazon SageMaker ve AWS Panorama ile oluşturulmuş paketleme hatlarında bir envanter sayımı uygulamasını ele aldık. […]
AWS Panorama ile Uçta Görüntü İşleme
Orijinal makale: Link (Sébastien Stormacq) Bugün, AWS Panorama Cihazı genel olarak hepinizin kullanımına sunulmuştur. AWS Panorama Cihazı, şirket içi kameralarınız tarafından sağlanan görüntüleri analiz etmek üzere ağınıza dağıtılacak şekilde tasarlanmış bir Görüntü İşleme (Computer Vision – CV) cihazıdır. Her hafta, Görüntü İşleme için yeni ve yaratıcı kullanım durumlarını okuyorum. Bazı müşteriler depolarda işçi güvenliğini sağlamak […]
Görüntü işleme, AWS Panorama ve Amazon SageMaker ile Tyson’da endüstriyel otomasyon
Orijinal makale: Link (Divya Bhargavi ve Dilip Subramaniam) Bu yazı, Tyson Foods, Inc.’in yapay zeka uygulamalarının faydalarını en uç noktaya getirerek et paketleme tesislerinde endüstriyel süreçleri otomatikleştirmek için makine öğrenimini nasıl kullandığına dair iki bölümlük bir blog serisinin ilkidir. Birinci bölümde, Amazon SageMaker ve AWS Panorama kullanılarak oluşturulan paketleme hatları için bir envanter sayımı uygulamasını […]
Arçelik 200’den fazla çalışanını makine öğrenimi konusunda eğitmek için yeni CANLI özelliğini kullanarak küresel AWS DeepRacer Ligi’ne ev sahipliği yapıyor
Orijinal makale: Link (Pınar Köse Kulacz ve Hasan Basri AKIRMAK) Bu yazı Arçelik İnovasyon Direktörü Pınar Köse Kulacz’ın konuk yazısıdır. Dünyanın önde gelen beyaz eşya üreticisi Arçelik, verimliliği artırmak ve yeni hizmetlerde inovasyon yapmak için 2019 yılından bu yana AWS ile iş birliği yapıyor. Arçelik olarak veri ve yapay zekanın küresel tüketim malları pazarındaki rakiplerine […]