Eğitim İçeriği

WrenAI'de Kalite ve Gözlemcilik'e Giriş

  • AI destekli analitik işlemlerde gözlemcilik neden önemli?
  • NL to SQL değerlendirme processindeki zorluklar
  • Kalite izleme çerçeveleri

NL to SQL Doğruluğunu Değerlendirme

  • Oluşturulan sorgular için başarı kriterlerini tanımlama
  • Karşılaştırma ölçütlerini ve test veri setlerini oluşturma
  • Değerlendirme hattını otomatikleştirme

İpucu Ayarlama Teknikleri

  • Doğruluk ve verimlilik için ipuçları optimizasyonu
  • Tuning aracılığıyla alan uyarlama
  • Kurumsal kullanım için ipucu kütüphanelerinin yönetimi

Sapmayı ve Sorgu Güvenilirliğini Takip Etme

  • Üretimde sorgu sapması anlama
  • Şema ve veri evrimini izleme
  • Kullanıcı sorgularında anomali tespiti

Sorgu Tarihçesini Donatma

  • Sorgu tarihçesini günlüğe kaydetme ve depolama
  • Tarihçeyi denetim ve sorun giderme için kullanma
  • Performans iyileştirmeleri için sorgu içgörülerini değerlendirma

İzleme ve Gözlemcilik Çerçeveleri

  • İzleme araçlarıyla entegrasyon ve konsolların kullanımı
  • Güvenilirlik ve doğruluk için metrikler
  • Uyarılar ve olay yanıt süreçleri

Kurumsal Uygulama Desenleri

  • Takımlar arasında gözlemcilik ölçeklendirme
  • Üretimde doğruluk ve performans arasındaki denge
  • AI çıktıları için yönetim ve hesap verebilirlik

WrenAI'de Kalite ve Gözlemcilik'in Geleceği

  • AI destekli öz-koreksiyon mekanizmaları
  • Gelişmiş değerlendirme çerçeveleri
  • Kurumsal gözlemcilik için gelecek özellikler

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Veri kalitesi ve güvenilirlik uygulamaları hakkında bir anlayış
  • SQL ve analitik akışları ile deneyim
  • İzleme veya gözlemcilik araçlarıyla tanıamiliarite

Hedef Kitle

  • Veri güvenilirliği mühendisleri
  • BI yöneticileri
  • Analitik için QA profesyonelleri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler