• Buradasın

    Tinyml'de veri nasıl saklanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    TinyML'de veri, doğrudan cihazın üzerinde saklanır 13.
    TinyML, düşük güç ve bellek gereksinimlerine sahip makine öğrenimi modellerini kullanarak, verilerin buluta gönderilme zorunluluğunu ortadan kaldırır 123. Bu sayede, veriler cihaz üzerinde işlenir ve gizlilik artar, ağ bağımlılığı azalır 13.
    Ancak, TinyML modellerinin dağıtılması, yüksek bellek gereksinimleri nedeniyle zorluk yaratabilir 2. Ayrıca, donanım kısıtlamaları ve mevcut veri setlerinin desteklenmemesi de depolama sürecinde karşılaşılan diğer zorluklar arasındadır 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri saklama yöntemleri nelerdir?

    Veri saklama yöntemleri genel olarak beş ana kategoriye ayrılır: 1. Fiziksel Saklama: Belgelerin fiziksel olarak dosya dolapları, raflar veya arşiv odalarında saklanması. 2. Dijital Saklama: Belgelerin ve verilerin elektronik ortamda, bilgisayarlar ve sunucular aracılığıyla saklanması. 3. Bulut Tabanlı Saklama: Verilerin internet üzerinden sunuculara yüklenmesi ve saklanması. 4. Yerel Sunucu Tabanlı Saklama: Verilerin kurumsal sunucular üzerinde saklanması. 5. Hibrid Saklama: Fiziksel, dijital ve bulut tabanlı saklama yöntemlerinin bir kombinasyonunun kullanılması. Ek olarak, tarayıcıda veri saklama yöntemleri olarak localStorage, sessionStorage ve cookie de kullanılabilir.

    Kendi veri setimi nasıl kullanabilirim?

    Kendi veri setinizi kullanmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz: 1. Mevcut veriyi analiz edin ve eksik veya kullanılabilir veri noktalarını belirleyin. 2. Yeni veri üretme teknikleri uygulayın: Veri birleştirme: Farklı veri setlerini bir araya getirin. Türev veri oluşturma: Mevcut verilerden yeni değişkenler üretin. Korelasyon analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirleyin. Tahmin modelleri kullanma: Geçmiş verilere dayanarak gelecek tahminleri yapın. 3. Verileri görselleştirin: Grafikler, tablolar ve görseller kullanarak verileri daha kolay yorumlanabilir hale getirin. 4. Verilerin doğruluğunu test edin: Üretilen verilerin doğruluğunu doğrulayın. 5. Stratejik karar alma süreçlerinde kullanın: Yeni verileri iş süreçlerinde nasıl uygulayacağınızı belirleyin. Veri seti kullanımı için bazı platformlar: Kaggle: Veri setleri indirme, analiz ve modelleme yapma imkanı sunar. Ultralytics YOLO: Kendi veri setinizle sınıflandırma modelleri eğitme imkanı sağlar.

    Veri saklama süresi nasıl belirlenir?

    Veri saklama süresi şu şekilde belirlenir: 1. Mevzuatta Öngörülen Süreler: Kişisel veriler, ilgili mevzuatta öngörülen süre boyunca saklanır. 2. Veri İşleme Amacı: Verilerin işlenme amacı sona erdiğinde, saklama süresi de sona erer. 3. Kanuni Zamanaşımı Süreleri: Kanunda belirtilen zamanaşımı süreleri dikkate alınır. 4. Veri Sorumlusu Tarafından Belirlenen Süreler: Mevzuatta bir süre öngörülmemişse, veri sorumlusu tarafından her veri işleme amacına uygun olarak belirlenir. Saklama süresi dolan kişisel veriler, ilk periyodik imha işleminde imha edilir.

    Dijital veriler nasıl saklanır?

    Dijital veriler çeşitli yöntemlerle saklanabilir: Yerel depolama alanları: Dahili/harici diskler, optik diskler (CD, DVD, BluRay), manyetik diskler. Bulut tabanlı depolama: Google Drive, Dropbox, OneDrive gibi hizmetler aracılığıyla verilerin internet üzerinden sunuculara yüklenmesi ve saklanması. Kurumsal veri arşivleri ve veri depoları: Verilerin güvenli ve sürdürülebilir bir şekilde saklanması için kurumsal arşivler ve veri depoları. Fiziksel dosya saklama: Belgelerin dosya dolapları, raflar veya arşiv odalarında düzenli bir şekilde saklanması. Dijital dosya saklama: Belgelerin ve verilerin elektronik ortamda, bilgisayarlar ve sunucular aracılığıyla saklanması. Verilerin güvenliğini sağlamak için şifreleme, erişim kontrolü ve düzenli yedekleme gibi önlemler alınmalıdır.