Farklı sistemlerde dağınık duran verilerinizi, karar alma sürecinizi desteklemek için konsolide bir şekilde Veri Ambarında tutabilirsiniz.
İş Zekası teknolojilerini kullanarak şirketiniz için önemli olan verileri analiz edebilir ve yorumlayabilirsiniz.
Popülasyonu ve çeşitliliği hızla artan verilerinizi büyük veri teknolojileri ile entegre edebilir ve depolayabilirsiniz.
Verilerinizin gizli gücünü ve değerini makina öğrenmesi, derin öğrenme, tahminleme, veri/metin madenciliği, örüntü bulma, grafik analizi, iletişim ağı ve sınıflama teknikleri ile keşfedebilirsiniz.
Makine öğrenmesi teknolojik alanlardaki bütün gelişmeler için çok önemli bir kavram. Makine öğrenmesi üzerine düzenlenen çeşitli konferanslar da bulunuyor ve bu konferanslar üretim teknolojisi, otomasyon, otomotiv ve telekomünikasyon gibi farklı endüstri sektörlerinden gelen kullanıcıların ve araştırmacıların tümüne hitap eder nitelikte. Bu alanda geçtiğimiz yılda (1-2 Ekim 2015 tarihlerinde) makine öğrenmesi üzerine düzenlenen ilk konferans olma özelliğini taşıyan ML4CPS 2015 (Machine Learning for Cyber Physical Systems) oldukça önemli bir örnek oldu. Katılımcıların bu konferansta aşağıdakilerle sınırlı olmamakla birlikte birçok konu hakkında bilgi edinme şansları olmuştur. Makine öğrenmesi üzerine düzenlenen ilk konferansta ele alınan konular aşağıdaki gibidir.
Kendi sektörlerinde aktif olarak çalışan büyük üretim firmaları 4. sanayi devrimine giden yolda karşılarına çıkan avantaj ve dezavantajlar konusunda çok dikkatli bir şekilde hareket etmek istiyor. Artık sistemler düşük bilgisayar ya da insan zekası yerine makine öğrenmesi, otonom sistemler veya robotik yapıları kullanıyor. Artık 4. sanayi devrimini yakalayabilmek için bilgisayar ve otomasyon sistemleri bilgisayar altyapılarıyla uzaktan bağlantılı bir şekilde donatılmış, verileri öğrenme ve buna göre sistemleri kontrol etme kabiliyetine sahip olan makine öğrenmesi algoritmalarıyla geliştirilmiş ve görevli operatör sayısını minimuma indirmeyi başarmış robotik sistemleriyle tamamen yeni bir şekilde yapılandırılacak. Görünen o ki sanayi sektöründeki değişim sürecinde makine öğrenmesi yönteminin oldukça yaygın bir şekilde kullanılacağı günler bizleri bekliyor.