Bütün hafta pazar günü gelsin diye bekliyoruz, çok kıymetli bilgiler edinmemize yardımcı oluyorsun. Eline emeğine sağlık abi :) Haftaya pazar bir kupa çay ile videonun yolunu gözlüyor olacağım :)
Aklımdaki sorunu hayali bir senaryoyla sorayım. Uzaylı bir insansı profesörle 30 yıl boyunca sohbetler ettik ekip halinde. Din-bilim ve hayatın her alanı ile bunun felsefesi üzerine. EvrenLER tarihi ve geleceği üzerine. Ve eşsiz bir devasa kuram oluşturduk. Bilinen ve keşfedilecek bilim türlerini idrak ettik. 25 milyon kelime, 90 milyon karakterden oluşan bir data seti oluştu. Bunu önyargısız analiz edebilmemize yardımcı olacak bir platform/yapay zeka önerebilir misiniz. Notebooklm'den çok daha profesyonel olmalı. Metin analizi, kavram haritası, konu başlıkları oluşturma vs yapmasını isteyeceğiz. Çok abzürt bir senaryo oldu ama olsun 😂
1. Google Cloud Natural Language API ve BigQuery ile Birleştirme Google'ın Cloud Natural Language API'si, sentiment analizi, entite çıkarımı, metin sınıflandırma gibi özellikler sunuyor. Fakat 25 milyon kelimelik devasa veri setiniz için Google’ın BigQuery altyapısı ile entegre edilmesi ideal olur. BigQuery, bu kadar büyük bir veri setini sorgulamak ve analiz etmek için hızlı, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir çözüm sunar. Kavram haritaları, konu başlıkları ve ilişkisel analizler için özelleştirilebilir. 2. IBM Watson Discovery & NLU (Natural Language Understanding) IBM Watson Discovery, metin madenciliği, konu çıkarımı ve önyargısız analizler için güçlü bir platform. Watson’ın Natural Language Understanding (NLU) modülü de metinlerin semantik yapısını analiz etmek, bağlamsal anlamlar çıkarmak ve konuları otomatik gruplandırmak için ideal. Ek olarak, IBM Watson Knowledge Studio ile model eğitimi yapabilir, analiz derinliğinizi artırabilirsiniz. 3. OpenAI GPT-4 ve Azure Cognitive Services ile Custom Modeller GPT-4’ün API versiyonu ile Microsoft Azure Cognitive Services’i birleştirerek daha derin analizlere ulaşabilirsiniz. Bu API, metinlerin çok boyutlu analizlerini yapabilir ve özelleştirilebilir. Özellikle Azure’un Text Analytics ve Knowledge Mining özellikleri sayesinde kavram haritaları, konular arası bağlantılar ve içerik sınıflandırma gibi işlemleri ileri seviyede gerçekleştirirsiniz. 4. Roam Research veya Obsidian ile Linked Notlar ve Kavram Haritaları Oluşturma Bu iki araç da büyük veriyi kavramsal haritalara dönüştürmekte başarılıdır. Roam Research, bağlantılı düşünce haritaları oluşturmanıza olanak tanır, ancak bu kadar büyük veri setine direkt entegre etmek için bir API veya dış analiz platformu ile birlikte çalışmak gerekecektir. Obsidian ise grafik ve bağlantı analizleri için güçlü bir altyapıya sahip. 5. Knowledge Graph veya Graph Database Platformları (Neo4j, Amazon Neptune) Bilgi haritaları ve veri bağlantılarını analiz etmek için Neo4j gibi bir grafik veritabanı kullanmak mükemmel bir tercih. Bu tarz platformlar, özellikle veri kümelerinin nasıl ilişkilendirileceği ve kavramların nasıl bir araya getirileceği konusunda özelleştirilebilir çözümler sunar.
Teşekkürler
İlginize ben çok teşekkür ederim.
Bütün hafta pazar günü gelsin diye bekliyoruz, çok kıymetli bilgiler edinmemize yardımcı oluyorsun. Eline emeğine sağlık abi :) Haftaya pazar bir kupa çay ile videonun yolunu gözlüyor olacağım :)
Eyvallah, çok teşekkür ederim. Bu hafta son dakikalarda kargaların azizliğine uğradım, umarım çok gelmemiştir sesleri :) Afiyet bal şeker olsun :)
faydalı içerikler için teşekkür ederiz.
@@enesyilmaz34 İlginize ben çok teşekkür ederim 🙏
Aklımdaki sorunu hayali bir senaryoyla sorayım. Uzaylı bir insansı profesörle 30 yıl boyunca sohbetler ettik ekip halinde. Din-bilim ve hayatın her alanı ile bunun felsefesi üzerine. EvrenLER tarihi ve geleceği üzerine. Ve eşsiz bir devasa kuram oluşturduk. Bilinen ve keşfedilecek bilim türlerini idrak ettik. 25 milyon kelime, 90 milyon karakterden oluşan bir data seti oluştu. Bunu önyargısız analiz edebilmemize yardımcı olacak bir platform/yapay zeka önerebilir misiniz. Notebooklm'den çok daha profesyonel olmalı. Metin analizi, kavram haritası, konu başlıkları oluşturma vs yapmasını isteyeceğiz. Çok abzürt bir senaryo oldu ama olsun 😂
1. Google Cloud Natural Language API ve BigQuery ile Birleştirme
Google'ın Cloud Natural Language API'si, sentiment analizi, entite çıkarımı, metin sınıflandırma gibi özellikler sunuyor. Fakat 25 milyon kelimelik devasa veri setiniz için Google’ın BigQuery altyapısı ile entegre edilmesi ideal olur. BigQuery, bu kadar büyük bir veri setini sorgulamak ve analiz etmek için hızlı, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir çözüm sunar. Kavram haritaları, konu başlıkları ve ilişkisel analizler için özelleştirilebilir.
2. IBM Watson Discovery & NLU (Natural Language Understanding)
IBM Watson Discovery, metin madenciliği, konu çıkarımı ve önyargısız analizler için güçlü bir platform. Watson’ın Natural Language Understanding (NLU) modülü de metinlerin semantik yapısını analiz etmek, bağlamsal anlamlar çıkarmak ve konuları otomatik gruplandırmak için ideal. Ek olarak, IBM Watson Knowledge Studio ile model eğitimi yapabilir, analiz derinliğinizi artırabilirsiniz.
3. OpenAI GPT-4 ve Azure Cognitive Services ile Custom Modeller
GPT-4’ün API versiyonu ile Microsoft Azure Cognitive Services’i birleştirerek daha derin analizlere ulaşabilirsiniz. Bu API, metinlerin çok boyutlu analizlerini yapabilir ve özelleştirilebilir. Özellikle Azure’un Text Analytics ve Knowledge Mining özellikleri sayesinde kavram haritaları, konular arası bağlantılar ve içerik sınıflandırma gibi işlemleri ileri seviyede gerçekleştirirsiniz.
4. Roam Research veya Obsidian ile Linked Notlar ve Kavram Haritaları Oluşturma
Bu iki araç da büyük veriyi kavramsal haritalara dönüştürmekte başarılıdır. Roam Research, bağlantılı düşünce haritaları oluşturmanıza olanak tanır, ancak bu kadar büyük veri setine direkt entegre etmek için bir API veya dış analiz platformu ile birlikte çalışmak gerekecektir. Obsidian ise grafik ve bağlantı analizleri için güçlü bir altyapıya sahip.
5. Knowledge Graph veya Graph Database Platformları (Neo4j, Amazon Neptune)
Bilgi haritaları ve veri bağlantılarını analiz etmek için Neo4j gibi bir grafik veritabanı kullanmak mükemmel bir tercih. Bu tarz platformlar, özellikle veri kümelerinin nasıl ilişkilendirileceği ve kavramların nasıl bir araya getirileceği konusunda özelleştirilebilir çözümler sunar.
@@Stradiji teşekkürler 🥰 sabırla cevapladığınız için