Sitemizi ve hizmetlerimizi sunmak için gerekli olan temel çerezleri ve benzer araçları kullanırız. Müşterilerin sitemizi nasıl kullandığını anlamamıza ve iyileştirmeler yapmamıza yardımcı olan anonim istatistikler toplamak üzere performans çerezlerini kullanırız. Temel çerezler devre dışı bırakılamaz ancak performans çerezlerini reddetmek için \"Özelleştir\" veya \"Reddet\" seçeneğine tıklayabilirsiniz.
Kabul ettiğiniz takdirde AWS ve onaylı üçüncü taraflar; yararlı site özellikleri sağlamak, tercihlerinizi hatırlamak ve alakalı reklamlar dahil olmak üzere alakalı içerikler göstermek amacıyla da çerez kullanacaktır. Temel olmayan tüm çerezleri kabul etmek veya reddetmek için \"Kabul et\" veya \"Reddet\" seçeneğine tıklayın. Daha ayrıntılı seçimler yapmak için \"Özelleştir\" seçeneğine tıklayın.
Temel çerezler, sitemizi ve hizmetlerimizi sunmak için gerekli olup devre dışı bırakılamaz. Bunlar genellikle sitede gizlilik tercihlerinizi ayarlama, oturum açma veya formları doldurma gibi eylemlerde bulunduğunuzda yerleştirilir.
Performans çerezleri, site deneyimini ve performansını iyileştirebilmemiz için müşterilerin sitemizde nasıl gezindiği hakkında anonim istatistikler sağlar. Onaylı üçüncü taraflar bizim adımıza analiz yapabilir ancak verileri kendi amaçları için kullanamazlar.
İşlevsellik çerezleri yararlı site özellikleri sunmamıza, tercihlerinizi hatırlamamıza ve alakalı içerikler göstermemize yardımcı olur. Onaylı üçüncü taraflar bu çerezleri belirli site özelliklerini sağlamak için yerleştirebilir. Bu çerezlere izin vermezseniz, bu hizmetlerin bir kısmı veya tamamı düzgün çalışmayabilir.
Reklam çerezleri, sitemiz aracılığıyla bizim tarafımızdan ya da reklam çözüm ortaklarımız tarafından yerleştirilebilir ve alakalı pazarlama içerikleri yayınlamamıza yardımcı olur. Bu çerezlere izin vermezseniz, daha az alakalı reklamlarla karşılaşırsınız.
Bazı çerez türlerini engellemek, sitelerimizle ilgili deneyiminizi etkileyebilir. Bu sitenin alt bilgisindeki Çerez tercihleri bağlantısına tıklayarak dilediğiniz zaman seçimlerinizi değiştirebilirsiniz. Bizim ve onaylı üçüncü tarafların, çerezleri sitelerimizde nasıl kullandığımız hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen AWS Çerez Bildirimimizi okuyun.
Bağlamlar arası davranışsal reklamcılık dahil olmak üzere AWS sitelerinde ve diğer özelliklerde ilgi alanlarınızla alakalı reklamlar gösteririz. Bağlamlar arası davranışsal reklamcılık, bir site veya uygulamanın verilerini, farklı bir şirket sitesinde ya da uygulamasında size reklam göstermek için kullanır.
Çerezlere veya benzer teknolojilere dayalı AWS bağlamlar arası davranışsal reklamcılığa izin vermemek için aşağıdaki \"İzin verme\" ve \"Gizlilik seçimlerini kaydet\" seçeneklerine tıklayın veya Genel Gizlilik Denetimi gibi yasal olarak tanınan izin vermeme sinyali etkinleştirilmiş bir AWS sitesini ziyaret edin. Çerezlerinizi silerseniz veya bu siteyi farklı bir tarayıcı kullanarak ziyaret ederseniz bu seçimi yeniden yapmanız gerekir. Çerezler ve bunları nasıl kullandığımız hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen AWS Çerez Bildirimimizi okuyun.
AWS'nin diğer tüm bağlamlar arası davranışsal reklamlarına izin vermemek için bu formu e-postayla doldurun.
AWS'nin bilgilerinizi nasıl işlediği hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen AWS Gizlilik Bildirimi'ni okuyun.
Çerez tercihlerinizi kaydedemediğimizden şimdilik yalnızca temel çerezleri saklayacağız.
Çerez tercihlerinizi değiştirmek istiyorsanız AWS konsolu alt bilgisindeki bağlantıyı kullanarak daha sonra tekrar deneyin veya sorunun devam etmesi durumunda destek ekibiyle iletişime geçin.
Learn how to utilize Amazon Bedrock and Amazon Textract to extract and process information from unstructured documents.
Learn how to deploy a sample containerized application on a Nginx server using AWS App Runner.
Learn how to build and deploy a React web application with user authentication, a database, and storage using AWS Amplify.
Learn how to use AWS Amplify to build a serverless web application powered by Generative AI using Amazon Bedrock and the Claude 3 Sonnet foundation model.
Learn how to build and host a full-stack React app with AWS Amplify, featuring authentication, data, and serverless functions.
Learn how to configure and connect to Amazon Aurora Serverless v2.
Learn how to use Amazon SageMaker Canvas to build machine learning (ML) models and generate accurate predictions without writing a single line of code.
Learn how to set up your AWS account and development environment. This will allow you to interact with your AWS account and provision any resources you need for building a system programmatically.
Learn to build a continuous delivery pipeline for a simple web application using AWS CodeBuild and AWS CodePipeline.
Learn how to replicate objects already existing in your buckets within the same AWS Region or across different AWS Regions with Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Batch Replication.
In this tutorial, you learn and experiment with machine learning using Amazon SageMaker Studio Lab, a no-setup, free development environment.
In this tutorial, you’ll learn how to use Amazon SageMaker to train, a machine learning (ML) model using the AWS Trainium instances.
Learn how to publish a .NET application on a Windows Server 2022 instance in Amazon Lightsail.
Learn how to use Amazon SageMaker geospatial capabilities to access readily available geospatial data, make ML predictions, and visualize the results.
Learn how to set up and use Amazon S3 Multi-Region Access Points and failover controls. You will then be able to access the data in these buckets via a single global endpoint, and test failover between any two active-passive Region pairs.