Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
WrenAI'da Kalite ve Gözlemleme Giriş
- Neden gözlemleme AI-tabanlı analizlerde önemlidir?
- NL to SQL değerlendirme içindeki zorluklar
- Kalite izleme için çerçeveler
NL to SQL Doğruluğunu Değerlendirme
- Üretilen sorgular için başarı kriterlerini tanımlama
- Bağlantı noktalarını ve test veri kümelerini kurma
- Değerlendirme boru hattlarını otomatikleştirme
Anahtar Söz Tunlama Teknikleri
- Tepki verileri için doğruluk ve etkinlik optimizasyonu
- Özellik uyarlaması yoluyla alan adaptasyonu
- Kurumsal kullanım için anahtar söz kütüphanelerini yönetme
Düşey Yöneldiğini ve Sorgu Güvenilirliğini Izleme
- Üretimde sorgu düşey yöneldiğini anlama
- Sema ve veri evrimini izleme
- Kullanıcı sorgularındaki anomali tespiti
Sorgu Geçmişi için Araçlandırma
- Sorgu geçmişi kaydetme ve saklama
- Geçmiş izinizi denetimler ve sorun gidermeye kullanma
- Performans iyileştirmeleri için sorgu bilgilerini kullanma
Gözlemleme Çerçeveleri ile İzleme
- İzleme araçları ve panolarıyla tümleştirme
- Güvenilirlik ve doğruluk için ölçüm birimleri
- Bildirimler ve olay yanıt süreçleri
Kurumsal Uygulama Örüntüleri
- Takımlar arasında gözlemleme ölçeklendirilmesi
- Üretimde doğruluk ve performans dengesizliği
- Akış kanalları çıktıları için idari düzenleme ve hesap verebilirlik
WrenAI'da Kalite ve Gözlemleme Geleceği
- AI tabanlı kendi düzelme mekanizmaları
- Gelişmiş değerlendirme çerçeveleri
- Kurumsal gözlemleme için yaklaşan özellikler
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Veri kalitesi ve güvenilirlik uygulamaları hakkında bilgi
- SQL ve analiz akışları ile deneyim
- Öngörü veya izleme araçlarıyla tanışıklık
Kitle
- Veri güvenilirliği mühendisleri
- BI liderleri
- Analitikler için QA uzmanları
14 Saat