Pdata.ai dünyasına hoş geldiniz!

Pdata Platformu

Yapay Zekanın Tüm Potansiyelinden Yararlanın Operasyonlarınız.
Pdata.Ai'yi Keşfedin
Görselde birtakım regresyon ve tahminleme analiz sonuçları grafik olarak raporlandı
Kolay Kullanım
Daha fazlasını keşfet
Yüksek Verimlilik
Daha fazlasını keşfet
Belgelendirme ve Destek
Daha fazlasını keşfet

Veriyle Yol Al, Başarıya Ulaş!

Pdata.ai Platformu

Pdata.ai, veri yükleme ve analiz, veri işleme, özellik mühendisliği, model eğitimi, model karşılaştırması ve en iyi model seçimi gibi birçok süreci otomatikleştirerek geliştiricilerin zaman ve çaba tasarruf etmesini sağlar. Bu sayede, makine öğrenimi uygulamaları daha hızlı ve verimli bir şekilde geliştirilebilir. Pdata Platformu, kurumsal veya bireysel gereksinimlere uygun olarak kullanılabilir.
Görselde tahmin analizi sonuçları için grafik bulunmaktadır

Çözümler

Pdata Academy projelere kapsamlı akademik destek sağlıyor Tübitak ve Avrupa Birliği gibi uzman veri bilimiyle yardım. Kodsuz veri analizi araçları sunarak ve kişiselleştirilmiş danışmanlık, akademisyenlerin bilgi sahibi olmalarına yardımcı olur Karar verme ve gelecekteki eğilimleri tahmin etme. Aynı zamanda akademik gelişimi de teşvik ediyor İşbirliğini kolaylaştırır ve hızlı karar almayı kolaylaştırır.

Farklı Kaynaklardan Veri Yükleme ve Analiz

Çeşitli dosya formatlarını destekleyen bir yazılım aracılığıyla, bir veri setine ait istatistiksel bilgileri elde etmek oldukça kolaydır. Bu araç, kullanıcıların CSV,

Veri İşleme ve Öznitelik Mühendisliği

Veri analizi sürecinde, tamamı eşsiz veya tek tipe sahip olan öznitelikler çıkarılarak veri setinin sadeleştirilmesi sağlanır. Sonrasında, var olan özniteliklerden türet

Yapay Zeka Modelinin Eğitimi ve Model Kaydı

Pdata.ai, regresyon, sınıflandırma, zaman serisi ve kümeleme gibi çeşitli eğitim tiplerini destekler. Bu sistem, otomatik ve manuel olmak üzere iki farklı

Modelleri Karşılaştırma ve En İyi Model Belirleme

Kullanıcıya, eğitim sürecinde oluşturulan tüm modellerin ayrıntıları ve elde edilen sonuçların sunulması sağlanmaktadır. Her bir model için kullanılan özniteli

Deployment - API

Kullanıcı, tercih ettiği modeli dağıtmak için uygun bir dağıtım hizmeti kullanarak bir API oluşturur. API'yi kullanabilme

Auto Retrain Modülü

Kullanıcılar belirli eşik değerleri belirleyerek, bu değerlerin aşıldığında veya belirli periyotlarda otomatik yeniden eğitim işlemi gerçekleştirilir. Bu işlem için dışarıdan Spark
görselde tahmin analiz sonuçları ve json, excell ve csv ikonları bulunmaktadır

Farklı Kaynaklardan Veri Yükleme ve Analiz

Çeşitli dosya formatlarını destekleyen bir yazılım aracılığıyla, bir veri setine ait istatistiksel bilgileri elde etmek oldukça kolaydır. Bu araç, kullanıcıların CSV, Excel, JSON ve diğer yaygın formatlardaki verileri yüklemesine ve ardından veri setinin özet istatistiklerini hızlı bir şekilde almasına olanak tanır. Bu istatistikler arasında ortalama, medyan, standart sapma ve dağılım gibi önemli ölçütler yer alır.
Görselde veri kümelerinin bulunduğu bir analiz vardır

Veri İşleme ve Öznitelik Mühendisliği

Veri analizi sürecinde, tamamı eşsiz veya tek tipe sahip olan öznitelikler çıkarılarak veri setinin sadeleştirilmesi sağlanır. Sonrasında, var olan özniteliklerden türetilmiş yeni öznitelikler oluşturularak veri setinin bilgi içeriği artırılır. Son olarak, kategorik tipte bulunan öznitelikler encode edilerek numerikleştirilir, böylece makine öğrenmesi algoritmaları tarafından işlenebilir hale getirilir.
görselde pdatanın eğitim modülü bulunmaktadır.

Yapay Zeka Modelinin Eğitimi ve Model Kaydı

Pdata.ai, regresyon, sınıflandırma, zaman serisi ve kümeleme gibi çeşitli eğitim tiplerini destekler. Bu sistem, otomatik ve manuel olmak üzere iki farklı eğitim modu sunar. Eğitim tamamlandıktan sonra, kullanıcıya modellerin sonuçlarını liste halinde sunma imkanı sağlar ve istenilen modelin kaydedilmesi mümkündür.
Resim, iki farklı modelin analizinin karşılaştırmasını göstermektedir

Modelleri Karşılaştırma ve En İyi Model Belirleme

Kullanıcıya, eğitim sürecinde oluşturulan tüm modellerin ayrıntıları ve elde edilen sonuçların sunulması sağlanmaktadır. Her bir model için kullanılan özniteliklerin etkileri hesaplanır ve model detaylarında görüntülenir. Kullanıcılar eğitim sonucunda elde edilen modelleri kullanarak harici veriler yükleyerek tahminler yapabilirler. Bu sayede, eğitim sürecinde elde edilen bilgilerin analizi ve kullanımı kolaylıkla gerçekleştirilebilir.
Görselde tahmin analizleme sonuçları ve api paylaşım özelliğini anlatmaktadır

Deployment - API

Kullanıcı, tercih ettiği modeli dağıtmak için uygun bir dağıtım hizmeti kullanarak bir API oluşturur. API'yi kullanabilmek için kullanıcıya bir token ve gizli anahtar sağlanır. Kullanıcı, dağıtım hizmetinin arayüzü üzerinden hizmet durumunu, haftalık tahmin sayısını ve tahmin sürelerini görebilir. Bu sayede, kullanıcı modelini etkin bir şekilde yönetebilir ve API'yi gereksinimlerine uygun şekilde kullanabilir.
Görselde veri analiz sonuçları ve Spark, MongoDB, PostgreSQL logoları bulunmaktadır

Auto Retrain Modülü

Kullanıcılar belirli eşik değerleri belirleyerek, bu değerlerin aşıldığında veya belirli periyotlarda otomatik yeniden eğitim işlemi gerçekleştirilir. Bu işlem için dışarıdan Spark, MongoDB, PostgreSQL gibi veri kaynaklarına erişim sağlanabilir. AirFlow veya CRON gibi yazılımlar kullanılarak belirlenen periyotlarda veri çekme, eğitim gerçekleştirme ve sonuçların kullanıcıya mail olarak gönderilmesi gibi işlemler otomatik olarak gerçekleştirilir.

Avantajları

Pdata Academy, özel veri bilimi danışmanlığı sağlıyor kolay veri için kodsuz bir platformla akademik amaçlara yönelik işleme ve makine öğrenimi. Pdata.ai'nin Anında Arama Aracılığıyla Formu kullanın, kullanıcılar oluşturmak için anında veri girebilir doğru tahminler, hızlı karar almayı kolaylaştırır eğitilmiş modeller üzerinde

Kolay Kullanım

Pdata.ai kullanıcı dostu arayüzler sunar ve kod yazma gereksinimini azaltır. Bu sayede, makine öğrenimi modeli geliştirme sürecini daha erişilebilir hale getirir.
Devamını oku

Yüksek Verimlilik

Pdata.ai, model seçimi, hiperparametre ayarlama ve model eğitimi gibi karmaşık süreçleri otomatikleştirerek, geliştirme sürecini hızlandırır ve verimliliği arttırır.
Devamını oku

Ölçeklenebilirlik

Pdata.ai, büyük ölçekli veri kümeleriyle başa çıkabilir ve birden fazla işlemci veya hatta dağıtılmış hesaplama kullanarak eğitim süreçlerini hızlandırabilir.

Çeşitlilik Sunma

Pdata.ai, farklı makine öğrenimi algoritmalarını, model türlerini ve optimizasyon tekniklerini bir araya getirerek kullanıcılara geniş bir seçenek yelpazesi sunar.

Optimizasyon ve Ayarlama

Pdata.ai, kullanıcıların model performansını artırmak için hiperparametreleri otomatik olarak ayarlamasına veya en iyi modeli seçmesine yardımcı olabilir.

Güncelleme ve Bakım Kolaylığı

Pdata.ai, model güncellemelerini ve bakımını kolaylaştırır, böylece sistemlerin sürekli olarak iyileştirilmesini ve güncellenmesini sağlar.

Düşük Maliyet

Pdata.ai, bulut tabanlı hizmetler veya açık kaynak çözümler olarak sunulduğundan, kullanıcılar için maliyet etkin bir seçenek olabilir.

Belgeleme ve Destek

Pdata.ai, kullanıcıların sorunlarını çözmelerine yardımcı olacak kapsamlı belgelendirme ve teknik destek sunar.