The IDP İyi Tasarlanmış Özel Lens Akıllı belge işleme (IDP) çözümlerini çalıştırmak için AWS'yi kullanan ve AWS'de güvenli, verimli ve güvenilir bir IDP çözümünün nasıl oluşturulacağı konusunda rehberlik arayan tüm AWS müşterilerine yöneliktir.
Bulutta üretime hazır bir çözüm oluşturmak, kaynaklar, zaman, müşteri beklentisi ve iş sonuçları arasında bir dizi ödünleşimi içerir. AWS İyi Mimari Çerçeve AWS'de iş yükleri oluştururken aldığınız kararların avantajlarını ve risklerini anlamanıza yardımcı olur. Çerçeveyi kullanarak bulutta güvenilir, emniyetli, verimli, uygun maliyetli ve sürdürülebilir iş yüklerini tasarlamaya ve çalıştırmaya yönelik operasyonel ve mimari en iyi uygulamaları öğreneceksiniz.
Bir IDP projesi genellikle bir belgeyi okuyup anlamak ve belirli terimleri veya kelimeleri çıkarmak için optik karakter tanıma (OCR) ile doğal dil işlemeyi (NLP) birleştirir. IDP Well-Architected Custom Lens, IDP iş yüklerinizin teknik risklerini değerlendirmenize ve tanımlamanıza olanak tanıyan bir AWS Well-Architected incelemesi gerçekleştirme adımlarını özetlemektedir. Bu alanda karşılaştığımız ortak zorlukların üstesinden gelmek için rehberlik sağlar ve IDP iş yüklerinizi en iyi uygulamalara göre tasarlamanıza destek olur.
Bu yazı, IDP çözümünün Güvenilirlik ayağına odaklanmaktadır. Güvenilirlik sütununun ve tasarım ilkelerinin tanıtımından başlayarak, üç odak alanıyla çözüm tasarımı ve uygulamasına derinlemesine dalıyoruz: temeller, değişiklik yönetimi ve hata yönetimi. Bu yazıyı okuyarak, IDP örnek olay incelemesi ile İyi Mimari Çerçevenin Güvenilirlik sütununu öğreneceksiniz.
Tasarım ilkeleri
Güvenilirlik sütunu, bir IDP çözümünün belge işlemeyi beklendiği anda ve tanımlanmış iş kurallarına göre doğru ve tutarlı bir şekilde gerçekleştirme yeteneğini kapsar. Buna IDP iş akışının tamamını ve toplam yaşam döngüsünü çalıştırma ve test etme yeteneği de dahildir.
Güvenilirliği artırmanıza yardımcı olabilecek bir dizi ilke vardır. En iyi uygulamaları tartışırken bunları aklınızda bulundurun:
- Arızadan otomatik olarak kurtar – Temel performans göstergeleri (KPI'ler) için IDP iş akışınızı izleyerek, bir eşik aşıldığında otomasyonu çalıştırabilirsiniz. Bu, herhangi bir arıza meydana geldiğinde izlemenize ve otomatik olarak bilgilendirilmenize ve arızayı gideren veya arızayı onaran otomatik kurtarma süreçlerini tetiklemenize olanak tanır. KPI ölçümlerine dayanarak, arızaları önceden tahmin edebilir ve bunlar meydana gelmeden önce iyileştirme eylemlerini uygulayabilirsiniz.
- Test kurtarma prosedürleri – IDP iş akışınızın nasıl başarısız olduğunu test edin ve kurtarma prosedürlerini doğrulayın. Farklı senaryoları simüle etmek veya daha önce başarısızlığa yol açan senaryoları yeniden oluşturmak için otomasyonu kullanın.
- Hizmet kapasitesini ölçeklendirin ve ayarlayın – IDP iş akışı talebini ve kullanımını izleyin ve aşırı veya eksik provizyon olmadan talebi karşılamak için en uygun seviyeyi korumak amacıyla AWS hizmet kapasitesini otomatik olarak ayarlayın. IDP bileşen hizmetlerinizin hizmet kotalarını, sınırlarını ve kısıtlamalarını kontrol edin ve bunlardan haberdar olun: Amazon Metin Yazısı ve Amazon Kavramak.
- Değişiklikleri otomatikleştirin – IDP iş akışı altyapınızda değişiklik uygularken otomasyonu kullanın. Değişiklikleri otomasyon yoluyla yönetin; bunlar daha sonra takip edilebilir ve incelenebilir.
Odak bölgeleri
Güvenilirlik sütununun tasarım ilkeleri ve en iyi uygulamaları, müşterilerimizden ve IDP teknik uzman topluluklarımızdan toplanan görüşlere dayanmaktadır. Bunları tasarım kararlarınız için rehberlik ve destek olarak kullanın ve bunları IDP çözümünüzün iş gereksinimleriyle uyumlu hale getirin. IDP Well-Architected Lens'i uygulamak, IDP çözüm tasarımınızın dayanıklılığını ve verimliliğini doğrulamanıza yardımcı olur ve tanımlayabileceğiniz boşlukları gidermeye yönelik öneriler sunar.
Buluttaki bir IDP çözümünün güvenilirliğine yönelik en iyi uygulama alanları şunlardır:
- Temeller – Amazon Textract ve Amazon Comprehend gibi AWS AI hizmetleri, farklı kullanım boyutları için bir dizi yumuşak ve katı sınırlama sağlar. Bu sınırları gözden geçirmeniz ve IDP çözümünüzün herhangi bir katı sınırı aşmadan tüm yumuşak sınırlara uymasını sağlamak önemlidir.
- Değişim yönetimi – IDP çözümünüzü kod gibi altyapı (IaC) olarak değerlendirerek izleme ve değişiklik yönetimini otomatikleştirmenize olanak tanır. Altyapı ve Amazon Comprehend özel modelleri gibi bileşenler genelinde sürüm kontrolünü kullanın ve değişiklikleri belirli bir noktaya kadar izleyin.
- Arıza yönetimi – IDP iş akışı olay odaklı bir çözüm olduğundan uygulamanızın bilinen ve bilinmeyen hatalara karşı dayanıklı olması gerekir. İyi tasarlanmış bir IDP çözümü, günlüğe kaydetme ve yeniden deneme mekanizmalarını kullanarak arızaları önleme ve arızalar meydana geldiğinde bunlara dayanma yeteneğine sahiptir. IDP iş akışı mimarinizde dayanıklılık tasarlamak ve olağanüstü durum kurtarma planı yapmak önemlidir.
Temeller
AWS AI hizmetleri, Amazon Textract, Amazon Comprehend ve kullanarak otomatik veri çıkarma ve analiz gibi hazır zekalar sağlar. Amazon Artırılmış AI (Amazon A2I), IDP iş akışlarınız için. Aşırı provizyonun önlenmesi ve API operasyonlarındaki istek oranlarının sınırlanması, böylece hizmetlerin kötüye kullanılmasına karşı bu hizmetlere yönelik hizmet sınırları (veya kotalar) bulunmaktadır.
IDP çözüm mimarinizi planlarken ve tasarlarken aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:
- Değiştirilemez Amazon Textract ve Amazon Comprehend hizmet kotalarının, sınırlarının ve kısıtlamalarının farkında olun – Kabul edilen dosya formatları, boyut ve sayfa sayısı, diller, belge rotasyonları ve görsel boyutu, Amazon Textract için değiştirilemeyen bu katı sınırlara örnek olarak verilebilir.
- Kabul edilen dosya formatları JPEG, PNG, PDF ve TIFF dosyalarını içerir. (PDF'ler içindeki JPEG 2000 kodlu görüntüler desteklenir). Dosya biçimi desteklenmiyorsa (örneğin, Microsoft Word veya Excel) Amazon Textract'ı kullanmadan önce belgenin ön işlenmesi gerekir. Bu durumda desteklenmeyen belge formatlarını PDF veya resim formatına dönüştürmelisiniz.
- Amazon Comprehend'in yerleşik modeller, özel modeller ve volanlar için farklı kotaları vardır. Kullanım senaryonuzun Amazon Comprehend kotalarıyla uyumlu olduğundan emin olun.
- Amazon Textract ve Amazon Comprehend hizmet kotalarını ihtiyaçlarınızı karşılayacak şekilde ayarlayın – Amazon Textract Hizmeti Kota Hesaplayıcısı, kullanım durumunuzu kapsayacak kota değerlerini tahmin etmenize yardımcı olabilir. Çözümünüz için hesaplar veya Bölgeler arasında olağanüstü durum kurtarma yük devretmeyi planlıyorsanız, hizmet kotalarınızı hesaplar veya Bölgeler genelinde yönetmelisiniz. Amazon Textract kotalarının artırılmasını talep ederken şu önerilere uyduğunuzdan emin olun:
- Optimum kota değerinizi tahmin etmek için Amazon Textract Hizmeti Kota Hesaplayıcı'yı kullanın.
- İsteklerdeki değişiklikler ağ trafiğinde artışa neden olarak verimi etkileyebilir. Trafiği kolaylaştırmak ve saniye başına tahsis edilen işlemlerinizden (TPS) en iyi şekilde yararlanmak için sıraya alma sunucusuz mimarisini veya başka bir mekanizmayı kullanın.
- Kısıtlanan çağrıları ve kesilen bağlantıları yönetmek için yeniden deneme mantığını uygulayın.
- Verimi artırmak için üstel gerilemeyi ve titreşimi yapılandırın.
Değişim yönetimi
Çözümün daha yüksek güvenilirliğine ulaşmak için IDP iş akışınızda veya ortamında talepteki ani artışlar veya bozuk belge dosyası gibi değişiklikler öngörülmeli ve bunlara uyum sağlanmalıdır. Bu değişikliklerden bazıları, önceki bölümde açıklanan temel en iyi uygulamalar kapsamındadır ancak bunlar tek başına değişiklikleri karşılamak için yeterli değildir. Aşağıdaki en iyi uygulamalar da dikkate alınmalıdır:
- kullanım Amazon Bulut İzleme Amazon Textract ve Amazon Comprehend gibi IDP iş akışı bileşenlerinizi izlemek için. IDP iş akışından ölçümler toplayın, alarmlara verilen yanıtları otomatikleştirin ve iş akışınızın ve iş hedeflerinizin gerektirdiği şekilde bildirimler gönderin.
- IaC kullanarak IDP iş akışı çözümünüzü ve tüm altyapı değişikliklerini otomasyonla dağıtın. AWS Bulut Geliştirme Kiti (AWS CDK) ve önceden oluşturulmuş IDP AWS CDK yapıları. Bu, insan hatası olasılığını ortadan kaldırır ve üretim ortamınıza geçmeden önce test yapmanıza olanak tanır.
- Kullanım durumunuz bir Amazon Comprehend özel modeli gerektiriyorsa özel modeli zaman içinde iyileştirme sürecini basitleştirmek için bir volan kullanmayı düşünün. Volan, yeni bir özel model sürümünün eğitimi ve değerlendirilmesiyle ilgili görevleri düzenler.
- Kullanım durumunuz bunu gerektiriyorsa Amazon Textract temel modeli için eğitim vererek ve bir bağdaştırıcı kullanarak Amazon Textract önceden eğitilmiş Sorgular özelliğinin çıktısını özelleştirin. Bağdaştırıcılarınız için sorgular oluştururken aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:
- Bağdaştırıcı kotaları, bağdaştırıcı eğitimine ilişkin önceki sınırları tanımlar. Bu sınırları göz önünde bulundurun ve gerekirse hizmet kotası artış talebinde bulunun:
- Maksimum adaptör sayısı – İzin verilen adaptör sayısı (tek bir adaptör altında birden fazla adaptör sürümüne sahip olabilirsiniz).
- Aylık oluşturulan maksimum adaptör sürümü – AWS hesabı başına aylık olarak oluşturulabilecek başarılı bağdaştırıcı sürümlerinin sayısı.
- Maksimum devam eden adaptör sürümleri – Hesap başına devam eden bağdaştırıcı sürümlerinin (bağdaştırıcı eğitimi) sayısı.
- Kullanım durumunuzu temsil eden bir dizi belge kullandığınızdan emin olun (en az beş eğitim belgesi ve beş test belgesi).
- Eğitim için mümkün olduğu kadar çok belge sağlayın (2,500 sayfaya kadar eğitim belgesi ve 1,000 sayfaya kadar test belgesi).
- Çeşitli yanıtları kullanarak sorgulara açıklama ekleyin. Örneğin, bir sorgunun yanıtı "Evet" veya "Hayır" ise açıklamalı örneklerde hem "Evet" hem de "Hayır" bulunmalıdır.
- Ek açıklama stilinde ve boşluk içeren alanlara açıklama eklerken tutarlılığı koruyun.
- Çıkarım için eğitimde kullanılan sorgunun aynısını kullanın.
- Her adaptör eğitimi turundan sonra, hedeflerinize ulaşmak için adaptörünüzü daha da geliştirmeniz gerekip gerekmediğini belirlemek için performans ölçümlerini inceleyin. Bağdaştırıcının geliştirilmiş bir sürümünü oluşturmak için yeni bir eğitime başlamadan önce eğitim için yeni bir belge kümesi yükleyin veya düşük doğruluk puanlarına sahip belge ek açıklamalarını inceleyin.
- Kullan
AutoUpdate
özel adaptörler için özellik. Bu özellik, aşağıdaki durumlarda otomatik yeniden eğitimi dener:AutoUpdate
bayrak bir bağdaştırıcıda etkindir.
- Bağdaştırıcı kotaları, bağdaştırıcı eğitimine ilişkin önceki sınırları tanımlar. Bu sınırları göz önünde bulundurun ve gerekirse hizmet kotası artış talebinde bulunun:
Arıza yönetimi
Bir IDP çözümü tasarlarken göz önünde bulundurulması gereken önemli hususlardan biri, esnekliği ve meydana gelebilecek bilinen ve bilinmeyen hataların nasıl ele alınacağıdır. IDP çözümü, IDP iş akışının farklı aşamalarında hataları günlüğe kaydetme ve başarısız işlemleri yeniden deneme özelliklerine sahip olmalıdır. Bu bölümde, IDP iş akışınızı arızalarla başa çıkacak şekilde nasıl tasarlayacağınızla ilgili ayrıntıları tartışıyoruz.
Arızaları yönetmek ve bunlara dayanmak için IDP iş akışınızı hazırlayın
AWS CTO'su Werner Vogels'in ünlü bir sözü "Her şey her zaman başarısız olur". IDP çözümünüz, diğer her şey gibi, eninde sonunda başarısız olacaktır. Sorun, IDP çözümü kullanıcılarınızı etkilemeden arızalara nasıl dayanabileceğidir. IDP mimari tasarımınız, ortaya çıktıkça hataların farkında olmalı ve kullanılabilirlik üzerindeki etkiyi önlemek için harekete geçmelidir. Bunun otomatik olarak ve kullanıcının etkisi olmadan yapılması gerekir. Aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:
- kullanım Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) IDP iş akışı belgelerinin işlenmesi için ölçeklenebilir veri deponuz olarak. Amazon S3, görev açısından kritik ve birincil veri depolama için tasarlanmış son derece dayanıklı bir depolama altyapısı sağlar.
- Tüm IDP iş akışı verilerinizi iş gereksinimlerinize göre yedekleyin. Veri kaybı durumunda verileri kurtarmak veya yeniden oluşturmak için bir strateji uygulayın. Bu stratejiyi, iş gereksinimlerinizi karşılayan tanımlanmış bir Kurtarma Noktası Hedefi (RPO) ve Kurtarma Süresi Hedefi (RTO) ile uyumlu hale getirin.
- Gerekirse AWS hesapları ve Bölgeler genelinde IDP çözümünüzün olağanüstü durum kurtarma yük devretme stratejisini planlayın ve uygulayın.
- Amazon Texttract'ı kullanın
OutputConfig
özellik ve Amazon ComprehendOutputDataConfig
Eşzamansız işlemenin sonuçlarını Amazon Textract veya Amazon Comprehend'den belirlenmiş bir S3 klasörüne depolama özelliği. Bu, Amazon Textract veya Amazon Comprehend çağrısını tekrarlamak yerine iş akışının bu noktadan devam etmesine olanak tanır. Aşağıdaki kod, bir belgeyi analiz etmek ve şifrelenmiş çıkarım çıktısını tanımlanmış bir S3 klasöründe depolamak için Amazon Textract eşzamansız API işinin nasıl başlatılacağını gösterir. Ek bilgi için bkz. Amazon Text istemci belgeleri.
IDP iş akışınızı arızaları önleyecek şekilde tasarlayın
Bir iş yükünün güvenilirliği ön tasarım kararlarıyla başlar. Mimari seçimleri iş yükü davranışınızı ve esnekliğini etkileyecektir. IDP çözümünüzün güvenilirliğini artırmak için bu en iyi uygulamaları izleyin.
Öncelikle mimarinizi IDP iş akışını takip ederek tasarlayın. Bir IDP iş akışındaki aşamalar değişiklik gösterse ve kullanım senaryosundan ve iş gereksinimlerinden etkilenebilse de, veri yakalama, belge sınıflandırma, metin çıkarma, içerik zenginleştirme, inceleme ve doğrulama ve tüketim aşamaları genellikle IDP iş akışının parçalarıdır. Bu iyi tanımlanmış aşamalar, işlevsellikleri ayırmak ve arıza durumunda bunları izole etmek için kullanılabilir.
Sen kullanabilirsiniz Amazon Basit Kuyruk Hizmeti (Amazon SQS) IDP iş akışı aşamalarını ayırmak için. Ayrıştırma modeli, mimari bileşenlerin davranışını ona bağlı olan diğer bileşenlerden ayırmaya yardımcı olarak esnekliği ve çevikliği artırır.
İkinci olarak, yeniden deneme çağrılarını kontrol edin ve sınırlandırın. Amazon Textract gibi AWS hizmetleri, ayrılan maksimum TPS sayısının aşılması durumunda başarısız olabilir ve hizmetin uygulamanızı kısıtlamasına veya bağlantınızın kesilmesine neden olabilir.
İşlemi (hem senkronize hem de senkronize olmayan işlemler) otomatik olarak yeniden deneyerek kısıtlamayı ve bırakılan bağlantıları yönetmelisiniz. Ancak, sınırlı sayıda yeniden deneme de belirtmeniz gerekir; bu denemelerin ardından işlem başarısız olur ve bir özel durum oluşturur. Kısa süre içinde Amazon Textract'a çok fazla çağrı yaparsanız, çağrılarınızı kısıtlar ve bir mesaj gönderir. ProvisionedThroughputExceededExceptionerror
Operasyon yanıtında.
Ayrıca, kullanın üstel geri çekilme ve titreşim verimi artırmaya yönelik yeniden denemeler için. Örneğin, Amazon Textract'ı kullanarak yeniden deneme sayısını belirtin. config
Amazon Text istemcisini oluşturduğunuzda parametre. Yeniden deneme sayısının beş olmasını öneririz. Aşağıdaki örnek kodda şunu kullanıyoruz: config
Uyarlamalı modu ve maksimum beş yeniden denemeyi kullanarak bir işlemi otomatik olarak yeniden denemek için parametre:
AWS SDK'larından yararlanın: Python için AWS SDK (Boto3)yardımcı olmak için müşteri aramalarını yeniden deneme Amazon Textract ve Amazon Comprehend gibi AWS hizmetlerine. Üç vardır yeniden deneme modları mevcut:
- Eski mod – Yeniden denemeler, sınırlı sayıda hata ve istisna gerektirir ve 2 temel faktörüyle üstel bir geri çekilme içerir.
- Standart mod – Yeniden deneme mantığını ve davranışını diğer AWS SDK'larıyla tutarlı olarak standartlaştırır ve yeniden denemelerin işlevselliğini eski modda bulunanların üzerine genişletir. Herhangi bir yeniden deneme girişimi, maksimum 2 saniyelik geri çekilme süresi için 20 temel faktörüyle üstel bir geri çekilme içerecektir.
- Uyarlanabilir mod – Standart modun tüm özelliklerini içerir ve her yeniden deneme girişiminde dinamik olarak güncellenen bir belirteç grubu ve hız sınırı değişkenlerinin kullanımı yoluyla istemci tarafı hız sınırlaması sunar. Bir AWS hizmetinden gelen hata veya istisna durumu yanıtına uyum sağlayan, istemci tarafı yeniden denemelerde esneklik sunar. Uyarlamalı mod, her yeni yeniden deneme girişiminde, AWS hizmetinden gelen yanıtta sunulan hataya, istisnaya veya HTTP durum koduna göre hız sınırı değişkenlerini değiştirir. Bu ücret sınırı değişkenleri daha sonra müşteri için yeni bir çağrı ücretini hesaplamak için kullanılır. Bir AWS hizmetinden gelen her istisna, hata veya başarısız HTTP yanıtı, bir başarıya ulaşılana, belirteç kümesi tükenene veya yapılandırılan maksimum deneme değerine ulaşılana kadar yeniden denemeler gerçekleştikçe hız sınırı değişkenlerini günceller. İstisnalara, hatalara veya başarısız HTTP yanıtlarına örnekler:
Sonuç
Bu gönderide IDP çözümünüzde güvenilirliğe yönelik tasarım ilkelerini, odak alanlarını, temellerini ve en iyi uygulamaları paylaştık.
AWS, yaşayan bir araç olarak IDP Well-Architected Lens'e kendini adamıştır. IDP çözümleri ve ilgili AWS AI hizmetleri geliştikçe ve yeni AWS hizmetleri kullanıma sunuldukça, IDP Lens Well-Architected'ı buna uygun şekilde güncelleyeceğiz.
AWS Well-Architected Framework hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız bkz. AWS İyi Mimari.
Ek uzman rehberliğine ihtiyacınız varsa bir IDP Uzman Çözüm Mimarı ile iletişime geçmek için AWS hesap ekibinizle iletişime geçin.
Yazarlar Hakkında
Rui Cardoso Amazon Web Services'te (AWS) iş ortağı çözüm mimarıdır. AI/ML ve IoT'ye odaklanıyor. AWS Çözüm Ortaklarıyla birlikte çalışıyor ve onları AWS'de çözümler geliştirme konusunda destekliyor. Çalışmadığı zamanlarda bisiklete binmeyi, yürüyüş yapmayı ve yeni şeyler öğrenmeyi seviyor.
Brijesh Pati AWS'de Kurumsal Çözüm Mimarıdır. Öncelikli odak noktası, kurumsal müşterilerin iş yükleri için bulut teknolojilerini benimsemelerine yardımcı olmaktır. Uygulama geliştirme ve kurumsal mimari alanında geçmişi vardır ve spor, finans, enerji ve profesyonel hizmetler gibi çeşitli sektörlerden müşterilerle çalışmıştır. İlgi alanları arasında sunucusuz mimariler ve AI/ML yer alıyor.
Mia Chang Amazon Web Services'te ML Uzman Çözüm Mimarıdır. EMEA'daki müşterilerle çalışıyor ve uygulamalı matematik, bilgisayar bilimi ve AI/ML alanındaki geçmişiyle bulutta AI/ML iş yüklerini çalıştırmaya yönelik en iyi uygulamaları paylaşıyor. NLP'ye özgü iş yüklerine odaklanıyor ve konferans konuşmacısı ve kitap yazarı olarak deneyimini paylaşıyor. Boş zamanlarında yürüyüş yapmaktan, masa oyunlarından ve kahve yapmaktan hoşlanıyor.
Tim Condello Amazon Web Services'te (AWS) kıdemli yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) uzman çözümleri mimarıdır. Odaklandığı konu doğal dil işleme ve bilgisayarlı görmedir. Tim müşteri fikirlerini alıp bunları ölçeklenebilir çözümlere dönüştürmekten hoşlanıyor.
Şeri Ding Amazon Web Services'te (AWS) kıdemli yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) uzman çözümleri mimarıdır. Bilgisayar bilimleri alanında doktora derecesine sahip olup makine öğrenimi konusunda geniş deneyime sahiptir. Çoğunlukla kamu sektörü müşterileriyle AI/ML ile ilgili çeşitli iş zorlukları üzerinde çalışarak onların AWS Cloud'daki makine öğrenimi yolculuklarını hızlandırmalarına yardımcı oluyor. Müşterilere yardım etmediği zamanlarda açık hava aktivitelerinden hoşlanıyor.
Suyin Wang AWS'de AI/ML Uzman Çözüm Mimarıdır. Makine Öğrenimi, Finansal Bilgi Hizmeti ve Ekonomi alanlarında disiplinler arası bir eğitim geçmişinin yanı sıra, gerçek dünyadaki iş sorunlarını çözen Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi uygulamaları oluşturma konusunda uzun yıllara dayanan deneyime sahiptir. Müşterilerin doğru iş sorularını belirlemelerine ve doğru AI/ML çözümlerini oluşturmalarına yardımcı olmaktan hoşlanıyor. Boş zamanlarında şarkı söylemeyi ve yemek yapmayı seviyor.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-well-architected-idp-solutions-with-a-custom-lens-part-3-reliability/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- $UP
- 000
- 1
- 100
- İNDİRİM
- 17
- 20
- 500
- 7
- a
- kabiliyet
- Hakkımızda
- taciz
- hızlandırmak
- kabul edilen
- Karşılamak
- Göre
- göre
- Hesap
- Hesaplar
- doğruluk
- Başarmak
- karşısında
- Action
- eylemler
- faaliyetler
- adaptif
- uyarlar
- ilave
- Ek
- Ek Bilgi
- adres
- benimsemek
- avantaj
- etkileyen
- Sonra
- AI
- AI hizmetleri
- AI / ML
- hizalamak
- hizalı
- Türkiye
- tahsis
- izin
- Izin
- veriyor
- tek başına
- boyunca
- Ayrıca
- Rağmen
- Amazon
- Amazon Kavramak
- Amazon Metin Yazısı
- Amazon Web Servisleri
- Amazon Web Services (AWS)
- arasında
- an
- analiz
- çözümlemek
- ve
- cevap
- cevaplar
- tahmin
- beklenen
- herhangi
- api
- Uygulama
- Uygulama Geliştirme
- uygulamaları
- uygulamalı
- Tamam
- Uygulanması
- mimari
- mimari
- ARE
- alanlar
- etrafında
- yapay
- yapay zeka
- Yapay zeka (AI)
- AS
- boy
- belirlemek
- yardım
- ilişkili
- At
- girişim
- Denemeler
- augmented
- yazar
- otomatikleştirmek
- Otomatik
- otomatik olarak
- Otomasyon
- kullanılabilirliği
- mevcut
- önlemek
- farkında
- AWS
- Arka
- arka fon
- baz
- merkezli
- BE
- Çünkü
- müşterimiz
- önce
- davranış
- faydaları
- İYİ
- en iyi uygulamalar
- arasında
- yazı tahtası
- Masa Oyunları
- kitap
- her ikisi de
- inşa etmek
- bina
- yerleşik
- iş
- fakat
- by
- hesaplamak
- çağrı
- aramalar
- CAN
- yetenekleri
- Kapasite
- ele geçirmek
- dava
- örnek olay
- Sebeb olmak
- neden olan
- zorluklar
- değişiklik
- değişmiş
- değişiklikler
- değiştirme
- karakter
- karakter tanıma
- choices
- sınıflandırma
- müşteri
- bulut
- kod
- kodları
- Kahve
- toplamak
- biçerdöverler
- taahhüt
- ortak
- topluluklar
- bileşenler
- idrak
- bilgisayar
- Bilgisayar Bilimleri
- Bilgisayar görüşü
- Konferans
- yapılandırılmış
- bağ
- Bağlantılar
- Düşünmek
- kabul
- tutarlı
- sürekli
- kısıtlamaları
- yapılar
- tüketim
- UAF ile
- içerik
- devam etmek
- kontrol
- dönüştürmek
- doğru
- bozuk
- uygun maliyetli
- kapak
- kaplı
- yaratmak
- çevrimiçi kurslar düzenliyorlar.
- Oluşturma
- CTO
- görenek
- müşteri
- Müşteriler
- özelleştirmek
- veri
- Veri Kaybı
- veri bilimi
- veri saklama
- kararlar
- derin
- tanımlamak
- tanımlı
- derece
- Talep
- bağlı
- tarif edilen
- Dizayn
- tasarım ilkeleri
- belirlenen
- tasarlanmış
- tasarım
- ayrıntılar
- Belirlemek
- gelişen
- gelişme
- farklı
- boyutlar
- felaket
- tartışmak
- dalış
- belge
- evraklar
- yapılmış
- Damla
- düştü
- sırasında
- dinamik
- her
- ekonomi bilimi
- Eğitim
- verim
- verimli
- başka
- EMEA
- etkin
- sağlar
- kapsar
- şifreli
- enerji
- meşgul
- yeterli
- zenginleştirme
- sağlamak
- kuruluş
- çevre
- hata
- Hatalar
- tahmin
- değerlendirilmesi
- sonunda
- her şey
- gelişmek
- örnek
- örnekler
- aşıldı
- aşırı
- Excel
- istisna
- beklenti
- beklenen
- deneyim
- uzman
- üstel
- uzanır
- kapsamlı, geniş
- Kapsamlı Deneyim
- çıkarmak
- çıkarma
- faktör
- FAIL
- başarısız
- başarısız
- Başarısızlık
- hataları
- ünlü
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- Özellikler
- alan
- Alanlar
- fileto
- dosyalar
- maliye
- mali
- finansal bilgi
- beş
- Esneklik
- odak
- odaklanır
- odaklanma
- takip et
- takip etme
- İçin
- biçim
- formlar
- bulundu
- Temeller
- iskelet
- Ücretsiz
- itibaren
- tam
- işlevsellikleri
- işlevsellik
- daha fazla
- Games
- boşluklar
- toplanmış
- almak
- Goller
- rehberlik
- sap
- kullanma
- Zor
- Var
- he
- yardım et
- yardım
- yardımcı olur
- onu
- daha yüksek
- büyük ölçüde
- onun
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- Ancak
- HTML
- http
- HTTPS
- insan
- fikirler
- belirlemek
- if
- görüntü
- görüntüleri
- darbe
- etkileyen
- uygulamak
- uygulama
- ithalat
- önemli
- önemli yön
- iyileştirmek
- gelişmiş
- geliştirme
- in
- dahil
- içerir
- Dahil olmak üzere
- Artırmak
- artan
- göstergeler
- Endüstri
- etkilenmiş
- bilgi
- Altyapı
- anlayışlar
- İstihbarat
- Akıllı
- Akıllı belge işleme
- yönelik
- ilgi alanları
- içine
- Tanıtımlar
- tanıtım
- Giriş
- IOT
- IT
- ONUN
- İş
- seyahat
- jpg
- tutmak
- anahtar
- bilinen
- dil
- Diller
- Düzen
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- Led
- miras
- seviye
- yaşam döngüsü
- sevmek
- LİMİT
- Sınırlı
- sınırlayıcı
- sınırları
- yaşayan
- günlüğü
- mantık
- kayıp
- seviyor
- Düşük
- makine
- makine öğrenme
- ağırlıklı olarak
- korumak
- yapmak
- yönetmek
- yönetim
- çok
- matematik
- maksimum
- Mayıs..
- önlemler
- mekanizma
- mekanizmaları
- Neden
- Metrikleri
- Microsoft
- olabilir
- akla
- asgari
- ML
- Moda
- model
- modelleri
- modları
- izlemek
- izleme
- Ay
- Daha
- çoğu
- şart
- isim
- Doğal (Madenden)
- Doğal Dil İşleme
- gerek
- ağ
- ağ trafiği
- yeni
- nlp
- bildirimleri
- numara
- nesnel
- hedefleri
- OCR
- of
- Teklifler
- on
- ONE
- işletmek
- işletme
- operasyon
- işletme
- Operasyon
- optik karakter tanıma
- optimum
- or
- Diğer
- bizim
- dışarı
- Sonuç
- ana hatlar
- çıktı
- tekrar
- Kanal
- sayfaları
- parametre
- Bölüm
- Partner
- ortaklar
- parçalar
- model
- başına
- Yapmak
- performans
- icra
- dönem
- doktora
- Pillar
- plan
- planlama
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- Nokta
- mümkün
- Çivi
- potansiyel
- uygulama
- uygulamalar
- sundu
- önlemek
- önceki
- birincil
- ilkeler
- sorunlar
- prosedürler
- süreç
- Süreçler
- işleme
- üretim
- profesyonel
- proje
- koruyucu
- sağlamak
- sağlar
- halka açık
- Python
- sorgular
- soru
- Sorular
- alıntı yapmak
- yükseltmek
- oran
- oranlar
- daha doğrusu
- ulaştı
- Okumak
- Okuma
- Gerçek dünya
- tanıma
- tavsiye etmek
- tavsiyeler
- Kurtarmak
- kurtarma
- başvurmak
- bölgeler
- ilgili
- serbest
- güvenilirlik
- güvenilir
- kaldırır
- onarım
- tekrar et
- temsilci
- talep
- isteklerinizi
- gerektirir
- gereklidir
- Yer Alan Kurallar
- gerektirir
- esneklik
- esnek
- Kaynaklar
- yanıt
- yanıtları
- Sonuçlar
- yorum
- Yorumlar
- krallar gibi yaşamaya
- riskler
- yuvarlak
- kurallar
- koşmak
- koşu
- ölçeklenebilir
- senaryolar
- Bilim
- sdk
- SDK'lar
- arama
- İkinci
- saniye
- Bölüm
- sektör
- güvenli
- görmek
- göndermek
- gönderir
- kıdemli
- ayrı
- Dizi
- Serverless
- hizmet
- Hizmetler
- set
- birkaç
- Paylaşılan
- Paylar
- o
- kısa
- meli
- Gösteriler
- İmzalar
- Basit
- basitleştirmek
- tek
- beden
- Yavaşla
- pürüzsüz
- Yumuşak
- çözüm
- Çözümler
- biraz
- alanlarda
- konuşmacı
- uzman
- özel
- özellikle
- çiviler
- Spor
- aşamaları
- standart
- başlama
- XNUMX dakika içinde!
- başlar
- Eyalet
- Durum
- Basamaklar
- hafızası
- mağaza
- Stratejileri
- dizi
- Ders çalışma
- stil
- başarı
- başarılı
- böyle
- destek
- destekli
- Destek
- elbette
- sürdürülebilir
- ele almak
- Bizi daha iyi tanımak için
- alma
- görevleri
- takım
- Teknik
- Teknolojileri
- şartlar
- test
- Test yapmak
- metin
- göre
- o
- The
- ve bazı Asya
- Onları
- sonra
- Orada.
- Bunlar
- onlar
- işler
- Re-Tweet
- Bu
- üç
- eşik
- İçinden
- verim
- Tim
- zaman
- için
- simge
- çok
- araç
- Toplam
- tps
- iz
- trafik
- Eğitim
- işlemler
- tedavi etmek
- tetikleyebilir
- Dönüş
- tipik
- altında
- anlamak
- bilinmeyen
- kadar
- Güncelleme
- güncellenmiş
- Güncellemeler
- kullanım
- kullanım
- kullanım durumu
- Kullanılmış
- kullanıcı
- kullanıcılar
- kullanma
- genellikle
- DOĞRULA
- onaylama
- değer
- Değerler
- çeşitlilik
- çeşitli
- versiyon
- sürümler
- vizyonumuz
- istemek
- we
- ağ
- web hizmetleri
- iyi tanımlanmış
- ne zaman
- hangi
- süre
- DSÖ
- irade
- ile
- içinde
- olmadan
- Word
- sözler
- İş
- işlenmiş
- iş akışı
- iş akışları
- çalışma
- çalışır
- yıl
- Sen
- zefirnet