Devrim Niteliğinde İçgörüler: Veri Analizi için Kapsamlı Yapay Zeka Araçları Rehberi

# İçgörülerde Devrim: Veri Analizi için Kapsamlı Bir AI Araçları Rehberi Küresel olarak üretilen veri miktarı inanılmaz boyutlarda ve 2025 yılına kadar 181 zettabayta ulaşması bekleniyor. Veri analistleri ve araştırmacılar için bu veri seli hem muazzam bir fırsat hem de önemli bir zorluk sunuyor. Bu kadar geniş ve karmaşık veri kümelerinden verimli bir şekilde nasıl anlamlı, eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkarırsınız? Cevap giderek daha fazla Yapay Zeka (AI) araçlarının akıllıca uygulanmasında yatıyor. Bu sofistike platformlar artık geleceğe dair kavramlar değil; profesyonellerin örüntüleri ortaya çıkarmasına, eğilimleri tahmin etmesine ve süreçleri benzeri görülmemiş bir hız ve doğrulukla otomatikleştirmesine olanak tanıyarak veri analizi alanını dönüştüren temel araçlardır. Bu kapsamlı rehber, veri analizi için AI araçları dünyasını anlaşılır kılacak ve veri profesyonelleri için yetkili bir perspektif sunacak. Bu araçların ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve neden günümüzün veri odaklı dünyasında vazgeçilmez olduklarını öğreneceksiniz. Mevcut en iyi 10 AI aracını derinlemesine inceleyecek, özellikleri, fiyatlandırmaları, artıları ve eksileri hakkında detaylı içgörüler sağlayacağız. Ayrıca, özel ihtiyaçlarınız için doğru aracı seçmek için sağlam bir çerçeve sunacak, başlamanız için pratik ipuçları verecek ve üstün veri içgörüleri için AI'dan yararlanmaya tamamen hazır olmanızı sağlamak için sık sorulan soruları yanıtlayacağız. ## Veri Analizi için AI Araçları Nedir? Veri analizi için AI araçları, geleneksel yöntemlerden daha verimli ve etkili bir şekilde veriyi işlemek, analiz etmek, yorumlamak ve görselleştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) algoritmalarından yararlanan yazılım uygulamaları ve platformlarıdır. Geleneksel istatistiksel yazılımların aksine, bu araçlar veriden öğrenebilir, karmaşık örüntüleri tanımlayabilir, tahminler yapabilir ve hatta minimum insan müdahalesiyle tüm analitik iş akışlarını otomatikleştirebilir. Özünde, bu araçlar makine öğrenimi (örneğin, denetimli, denetimsiz, pekiştirmeli öğrenme), doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlı görü ve derin öğrenme gibi çeşitli AI tekniklerini entegre eder. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük miktarda veriyi alarak, anormallikleri tespit etmek, benzer veri noktalarını kümelemek, bilgiyi sınıflandırmak, tahmine dayalı modeller oluşturmak ve reçeteleyici öneriler üretmek için algoritmalar uygulayarak çalışırlar. Örneğin, bir AI aracı, müşteri kaybının temel nedenlerini otomatik olarak tanımlayabilir, geçmiş verilere ve dış faktörlere dayalı satış rakamlarını tahmin edebilir veya hatta optimal pazarlama stratejileri önerebilir. 2025'te veri analizi için AI araçlarının önemi abartılamaz. Veri hacim, hız ve çeşitlilik olarak katlanarak büyümeye devam ederken, insan analistleri tek başına bu hıza yetişemez. AI, analistlerin şunları yapmasını güçlendirir: 1. **Büyük veri kümelerini işlemek:** İnsan kapasitesinin çok ötesinde, dakikalar içinde petabaytlarca veriyi işlemek. 2. **Gizli içgörüleri ortaya çıkarmak:** Manuel analizden kaçabilecek ince korelasyonları ve örüntüleri tespit etmek. 3. **Tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek:** Analistleri veri temizleme ve özellik mühendisliği gibi sıradan görevlerden kurtararak stratejik düşünmeye odaklanmalarını sağlamak. 4. **Tahmin doğruluğunu artırmak:** Daha sağlam ve kesin tahmine dayalı modeller oluşturmak. 5. **Veri bilimini demokratikleştirmek:** Derin kodlama uzmanlığı olmayan iş analistleri de dahil olmak üzere daha geniş bir kullanıcı yelpazesine ileri analitik yetenekleri erişilebilir kılmak. 6. **Rekabet avantajı elde etmek:** Tüm sektörlerde daha hızlı, daha bilinçli karar vermeyi sağlamak. Özünde, AI araçları veri analizini emek yoğun, genellikle reaktif bir süreçten proaktif, akıllı ve oldukça ölçeklenebilir bir disipline dönüştürüyor. ## Veri Analizi için En İyi 10 AI Aracı Mevcut çok sayıda AI aracında gezinmek göz korkutucu olabilir. Aramanızı basitleştirmek için, farklı ihtiyaçlara uygun benzersiz güçlü yönler sunan en iyi 10 veri analizi AI aracının bir listesini derledik. Lütfen fiyatlandırma bilgilerinin yaklaşık olduğunu ve değişebileceğini unutmayın; en güncel detaylar için resmi web sitelerini kontrol etmeniz tavsiye edilir. Fiyatlar genellikle 2024 başı itibarıyla listelenmiştir. ### Tableau (Einstein Discovery ile) Tableau, Einstein Discovery entegrasyonu (Salesforce ekosisteminin bir parçası) ile AI ve makine öğrenimi yeteneklerini önemli ölçüde geliştiren önde gelen bir etkileşimli veri görselleştirme aracıdır. Kullanıcıların derin veri bilimi uzmanlığı gerektirmeden örüntüleri keşfetmesine, sonuçları tahmin etmesine ve iyileştirmeler önermesine olanak tanır. **Temel Özellikler:** * **Otomatik İçgörüler:** Einstein Discovery, verinizdeki ilgili örüntüleri otomatik olarak ortaya çıkarır, temel itici güçleri tanımlar ve açıklamalar sağlar. * **Tahmine Dayalı Modelleme:** Tableau panoları içinde doğrudan tahmine dayalı modeller oluşturun ve dağıtın. * **Reçeteleyici Öneriler:** İş sonuçlarını iyileştirmek için eyleme dönüştürülebilir öneriler alın. * **Doğal Dil Etkileşimi:** Anında cevaplar ve içgörüler almak için düz İngilizce ile sorular sorun. * **Akıllı Veri Hazırlama:** Veriyi temizlemek ve dönüştürmek için AI destekli öneriler. * **Entegre Panolar:** AI destekli tahminleri ve açıklamaları mevcut Tableau görselleştirmelerine sorunsuz bir şekilde gömün. * **"Eğer-Öyleyse" Senaryoları:** AI modeli içindeki değişkenleri ayarlayarak olası sonuçları keşfedin. **Fiyatlandırma:** * **Görüntüleyici:** $15/kullanıcı/ay (yıllık faturalandırma) * **Kaşif:** $42/kullanıcı/ay (yıllık faturalandırma) * **Oluşturucu:** $75/kullanıcı/ay (yıllık faturalandırma) * Einstein Discovery genellikle üst düzey Salesforce sürümleriyle birlikte gelir veya bir eklenti olarak mevcuttur. **Artıları:** * Olağanüstü veri görselleştirme yetenekleri. * Kullanım kolaylığı için sezgisel sürükle-bırak arayüzü. * Otomatik içgörüler ve tahminler için güçlü AI entegrasyonu. * Güçlü topluluk desteği ve kapsamlı öğrenme kaynakları. **Eksileri:** * Özellikle daha büyük ekipler için pahalı olabilir. * Tam Einstein Discovery yetenekleri için Salesforce ile entegrasyon gerektirir. * Uygun optimizasyon olmadan çok büyük veri kümelerinde performans etkilenebilir. **En İyi Olduğu Alan**: Stratejik karar verme için güçlü görselleştirme ile otomatik AI destekli içgörüler ve tahminlerin birleşimine ihtiyaç duyan iş analistleri ve veri profesyonelleri. ### Microsoft Power BI (AI Görselleri & Azure ML Entegrasyonu ile) Microsoft Power BI, özellikle AI görselleri, Azure Machine Learning entegrasyonu ve Bilişsel Hizmetler aracılığıyla AI yetenekleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olan sağlam bir iş zekası aracıdır. Kullanıcıların yüzlerce veri kaynağına bağlanmasına, veriyi dönüştürmesine, etkileşimli raporlar oluşturmasına ve daha derin içgörüler ortaya çıkarmak için AI'dan yararlanmasına olanak tanır. **Temel Özellikler:** * **AI Görselleri:** Anahtar Etkileyiciler, Ayrıştırma Ağacı ve Akıllı Anlatılar gibi yerleşik görseller, sonuçları etkileyen faktörleri açıklamak ve metinsel özetler oluşturmak için AI'dan yararlanır. * **Azure ML Entegrasyonu:** Gelişmiş tahmine dayalı analitik ve özel model dağıtımı için doğrudan Azure Machine Learning modellerine bağlanın. * **Bilişsel Hizmetler:** Metin analitiği, duygu analizi, görüntü tanıma ve daha fazlası için Azure Bilişsel Hizmetler ile entegrasyon. * **Veri Akışları (Power Query):** AI destekli veri dönüştürme ve temizleme önerileri. * **Soru-Cevap Özelliği:** Verileriniz hakkında doğal dilde sorular sorun ve grafikler ve çizelgeler şeklinde anında cevaplar alın. * **Otomatik İçgörüler:** Verilerinizdeki eğilimleri, aykırı değerleri ve örüntüleri otomatik olarak tespit edin. * **Veri Hassasiyet Etiketleri:** Veri yönetişimi için Microsoft Bilgi Koruması ile entegrasyon. **Fiyatlandırma:** * **Power BI Desktop:** Ücretsiz * **Power BI Pro:** $10/kullanıcı/ay * **Power BI Premium Kullanıcı Başına:** $20/kullanıcı/ay * **Power BI Premium Kapasite Başına:** $4,995/ay'dan başlar (daha büyük kuruluşlar için) **Artıları:** * Microsoft ekosistemi (Azure, Excel, Teams) ile mükemmel entegrasyon. * Özellikle Pro sürümüyle uygun maliyetli. * Büyüyen AI özellikleriyle güçlü self-servis BI yetenekleri. * Kapsamlı veri bağlantı seçenekleri. **Eksileri:** * Bazı rakiplere kıyasla gelişmiş özellikler için daha dik bir öğrenme eğrisi olabilir. * Premium kapasite olmadan son derece büyük veri kümelerinde performans düşebilir. * AI yetenekleri bağımsız araçlardan ziyade daha entegredir, tam potansiyel için daha geniş Microsoft yığını hakkında biraz bilgi gerektirir. **En İyi Olduğu Alan**: Gelişmiş raporlama ve analiz için entegre AI ile uygun fiyatlı, ölçeklenebilir bir BI çözümü arayan ve Microsoft ekosistemine yoğun yatırım yapmış kuruluşlar. ### DataRobot DataRobot, makine öğrenimi modellerini oluşturma, dağıtma ve yönetme sürecinin uçtan uca otomatikleştirilmesini sağlayan önde gelen bir kurumsal AI platformudur. Özellikle AutoML (Otomatik Makine Öğrenimi) konusunda güçlüdür ve gelişmiş tahmine dayalı analitiği hem veri bilimcilerine hem de iş analistlerine erişilebilir kılar. **Temel Özellikler:** * **Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML):** Veriyi otomatik olarak hazırlar, algoritmaları seçer, ML modellerini oluşturur, eğitir ve optimize eder. * **Model Dağıtımı ve Yönetimi:** Modellerin üretime sorunsuz dağıtımı ve performanslarının izlenmesi. * **Açıklanabilir AI (XAI):** Bir modelin neden belirli bir tahmin yaptığına dair içgörüler sağlayarak güven ve anlayışı artırır. * **Özellik Mühendisliği:** Model doğruluğunu artırmak için ham veriden yeni özellikler otomatik olarak oluşturur. * **Kodsuz/Düşük Kodlu Arayüz:** İş kullanıcılarını kapsamlı kodlama olmadan ML modelleri oluşturmaya ve dağıtmaya güçlendirir. * **Veri Sapması ve Anomali Tespiti:** Model performansını zaman içinde izler ve bozulma için uyarır. * **Zaman Serisi Tahmini:** Gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için özelleştirilmiş yetenekler. **Fiyatlandırma:** * DataRobot, dağıtıma (bulut, şirket içi, hibrit) ve kullanıma göre özelleştirilmiş kurumsal düzeyde fiyatlandırma sunar. Genellikle önemli yatırım içeren yıllık abonelikleri kapsar. * Genellikle talep üzerine ücretsiz deneme veya demo mevcuttur. **Artıları:** * ML model geliştirme yaşam döngüsünü önemli ölçüde hızlandırır. * Gelişmiş ML'yi erişilebilir kılarak veri bilimini demokratikleştirir. * Açıklanabilirlik ve model yönetişimine güçlü odaklanma. * Pazarlamadan risk yönetimine kadar geniş bir kullanım alanı yelpazesini destekler. **Eksileri:** * Yüksek maliyet, küçük işletmeler veya bireysel araştırmacılar için daha az erişilebilir kılar. * Altta yatan bazı ML karmaşıklıklarını soyutlayabilir, bu da saf veri bilimcileri için bir dezavantaj olabilir. * Otomasyonundan etkili bir şekilde yararlanmak için iş probleminin iyi anlaşılmasını gerektirir. **En İyi Olduğu Alan**: Tahmine dayalı ve reçeteleyici analitik için doğru makine öğrenimi modellerini hızla oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen kuruluşlar ve büyük organizasyonlar. ### H2O.ai (Driverless AI) H2O.ai, AI ve makine öğreniminde açık kaynaklı bir liderdir ve amiral gemisi kurumsal ürünü Driverless AI, otomatik makine öğrenimine odaklanır. Veri bilimcilerinin ve analistlerin minimum çabayla yüksek doğrulukta modeller hızlı bir şekilde geliştirmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır, hız ve yorumlanabilirliği vurgular. **Temel Özellikler:** * **Otomatik Özellik Mühendisliği:** Model performansını optimize etmek için yeni özellikleri akıllıca keşfeder ve oluşturur. * **Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML):** Model seçimini, hiperparametre ayarını ve topluluk oluşturmayı otomatikleştirir. * **Açıklanabilir AI (XAI):** Model kararlarını anlamak için K-LIME, SHAP ve Kısmi Bağımlılık Grafikleri gibi çeşitli yorumlanabilirlik yöntemleri sağlar. * **AutoViz:** Veri kümelerini ve ilişkileri keşfetmek için otomatik veri görselleştirme. * **Model Dağıtımı ve İzleme:** Modelleri üretime dağıtmak ve performanslarını izlemek için araçlar. * **GPU Hızlandırma:** Önemli ölçüde daha hızlı model eğitimi için GPU'lardan yararlanır. * **Zaman Serisi ve NLP Yetenekleri:** Gelişmiş zaman serisi tahmini ve doğal dil işleme için özelleştirilmiş bileşenler. **Fiyatlandırma:** * **H2O.ai Açık Kaynak:** Ücretsiz (örneğin, H2O-3, Sparkling Water). * **H2O Driverless AI:** Kurumsal fiyatlandırma, kullanım ve dağıtıma göre özel teklifler. Genellikle DataRobot'a benzer şekilde yıllık abonelik. * Ücretsiz denemeler ve demolar mevcuttur. **Artıları:** * GPU hızlandırma sayesinde son derece hızlı model eğitimi ve yineleme. * Karmaşık modelleri anlamak için mükemmel açıklanabilirlik özellikleri. * Açık kaynak teklifleri için güçlü topluluk desteği. * Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veri analizi için oldukça etkilidir. **Eksileri:** * Kurumsal sürüm pahalı olabilir. * Gelişmiş özelliklerinden tam olarak yararlanmak için biraz teknik uzmanlık gerektirir. * Kullanıcı arayüzü, iyileşmekle birlikte, bazı tamamen iş odaklı araçlar kadar sezgisel olmayabilir. **En İyi Olduğu Alan**: Özellikle büyük veri kümeleri ve karmaşık problemlerle çalışanlar olmak üzere, yüksek performanslı AI modellerini hızla oluşturmak, dağıtmak ve açıklamak isteyen veri bilimcileri, ML mühendisleri ve büyük kuruluşlar. ### KNIME Analytics Platform KNIME (Konstanz Information Miner), veri entegrasyonu, işleme, analiz ve keşif için açık kaynaklı bir platformdur. Kullanıcıların tek bir satır kod yazmadan karmaşık veri boru hatları ve analitik modeller oluşturmasına olanak tanıyan sezgisel görsel iş akışı arayüzüyle ünlüdür. Modüler tasarımı, çok çeşitli AI ve ML görevlerini destekler. **Temel Özellikler:** * **Görsel İş Akışı Tasarımcısı:** Veri analizi iş akışları oluşturmak için sürükle-bırak arayüzü. * **Kapsamlı Düğüm Deposu:** Veri manipülasyonu, makine öğrenimi, derin öğrenme, metin işleme, görüntü analizi ve daha fazlası için binlerce düğüm. * **Açık Kaynak ve Genişletilebilir:** Kullanımı ücretsiz, canlı bir topluluk ve çok sayıda eklenti. * **Entegrasyon Yetenekleri:** R, Python, Weka, H2O.ai ve çeşitli veritabanlarıyla bağlantı kurar. * **Veri Harmanlama ve Dönüştürme:** Çeşitli veri kaynaklarını birleştirmek ve temizlemek için güçlü yetenekler. * **Tahmine Dayalı Modelleme:** Sınıflandırma, regresyon, kümeleme vb. için geniş bir ML algoritması yelpazesini destekler. * **Etkileşimli Veri Keşfi:** İş akışının çeşitli aşamalarında veriyi görselleştirmek ve keşfetmek için araçlar. **Fiyatlandırma:** * **KNIME Analytics Platform:** Ücretsiz ve açık kaynak. * **KNIME Server:** İşbirliği, dağıtım ve otomasyon için kurumsal çözüm, ölçek ve özelliklere göre özel fiyatlandırma. **Artıları:** * Çekirdek analitik platformu tamamen ücretsiz. * Çok çeşitli analitik görevler için oldukça esnek ve genişletilebilir. * Görsel öğrenenler ve kodsuz/düşük kodlu bir yaklaşımı tercih edenler için mükemmel. * Güçlü topluluk ve aktif geliştirme. **Eksileri:** * Çok sayıda düğüm ve olasılık nedeniyle yeni başlayanlar için daha dik bir öğrenme eğrisi olabilir. * Son derece büyük veri kümelerinde performans, optimizasyon veya dağıtılmış bilgi işlemle entegrasyon gerektirebilir. * Gerçek işbirliği ve üretim dağıtımı için kurumsal sunucu bileşeni gereklidir. **En İyi Olduğu Alan**: Özellikle bütçeyle çalışanlar olmak üzere, karmaşık veri boru hatları ve AI modelleri oluşturmak için görsel, kodsuz/düşük kodlu bir yaklaşımı tercih eden veri analistleri, araştırmacılar ve veri bilimcileri. ### Alteryx Designer Alteryx Designer, veri hazırlama, harmanlama ve tahmine dayalı ve mekansal analiz de dahil olmak üzere gelişmiş analitik konusunda uzmanlaşmış sezgisel bir iş akışı otomasyon platformudur. Veri analistlerini kod yazmadan sofistike analitik uygulamalar oluşturmaya güçlendirerek gelişmiş içgörüleri erişilebilir kılar. **Temel Özellikler:** * **Self-Servis Veri Hazırlama:** Çeşitli kaynaklardan veriyi temizlemek, harmanlamak ve dönüştürmek için sürükle-bırak araçları. * **Tahmine Dayalı Analitik:** İstatistiksel raporlamalarla makine öğrenimi modelleri (regresyon, sınıflandırma, kümeleme, zaman serisi) için yerleşik araçlar. * **Mekansal Analitik:** Coğrafi-mekansal veri analizi ve haritalama yetenekleri. * **Otomatik İçgörüler:** Minimum çabayla içgörüler ve görselleştirmeler oluşturun. * **Kod-Dostu Entegrasyon:** Özel komut dosyası oluşturma ve gelişmiş model oluşturma için R ve Python'u destekler. * **Raporlama ve Görselleştirme:** Platform içinde doğrudan raporlar ve etkileşimli panolar oluşturun. * **Süreç Otomasyonu:** Veri alımından çıktıya kadar tüm analitik iş akışlarını otomatikleştirin. **Fiyatlandırma:** * **Alteryx Designer:** Genellikle kullanıcı başına yıllık yaklaşık $5,195 (örnek olarak, kesin fiyat bölge/pakete göre değişebilir). * **Alteryx Server/Cloud:** İşbirliği ve ölçeklendirme için ek kurumsal çözümler, özel fiyatlandırma. * Ücretsiz denemeler mevcuttur. **Artıları:** * Veri hazırlama ve harmanlama için olağanüstü, önemli zaman kazandırır. * Kullanıcı dostu sürükle-bırak arayüzü kodlama ihtiyacını azaltır. * Tahmine dayalı ve mekansal analiz için güçlü yetenekler. * Analitik iş akışlarının hızlı yinelemesini ve prototiplemesini kolaylaştırır. **Eksileri:** * Yüksek maliyet, bireyler veya küçük ekipler için engelleyici olabilir. * Optimize edilmezse çok büyük veri kümeleri için kaynak yoğun olabilir. * Güçlü olmasına rağmen, derin öğrenme yetenekleri özelleştirilmiş ML platformlarına kıyasla daha az belirgindir. **En İyi Olduğu Alan**: Kapsamlı kodlama olmadan tahmine dayalı modeller oluşturmak ve analitik süreçleri otomatikleştirmek için çeşitli veri kümelerini hızla hazırlamak, harmanlamak ve analiz etmeye ihtiyaç duyan iş analistleri, veri analistleri ve vatandaş veri bilimcileri. ### Google Cloud Vertex AI Google Cloud Vertex AI, veri bilimcilerinin ve ML mühendislerinin ML modellerini daha hızlı oluşturmasına, dağıtmasına ve ölçeklendirmesine olanak tanıyan birleşik bir makine öğrenimi platformudur. Google Cloud'un ML tekliflerini veri etiketlemeden model izlemeye kadar ML yaşam döngüsünün her aşaması için araçlar sağlayan tek bir ortamda birleştirir. **Temel Özellikler:** * **Birleşik ML Platformu:** Veri mühendisliği, MLOps ve model geliştirme araçlarını birleştirir. * **AutoML Yetenekleri:** Vertex AI AutoML, kullanıcıların minimum çabayla ve kod olmadan yüksek kaliteli modeller eğitmesine olanak tanır. * **Özel Eğitim:** TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn gibi popüler çerçevelerle özel model eğitimini destekler. * **Yönetilen Veri Kümeleri:** ML projeleri için veri kümelerini yönetmek ve etiketlemek için araçlar. * **Özellik Deposu:** ML özelliklerini paylaşmak, keşfetmek ve sunmak için merkezi depo. * **Model İzleme ve Açıklanabilirlik:** Model performansını izlemek, sapmayı tespit etmek ve model tahminlerini anlamak için araçlar. * **Ölçeklenebilir Altyapı:** Google Cloud'un sağlam ve ölçeklenebilir altyapısından yararlanır. **Fiyatlandırma:** * Vertex AI, işlem, depolama, veri etiketleme, AutoML eğitimi vb. için çeşitli fiyatlandırma bileşenleriyle kullandıkça öde modelini kullanır. * **AutoML Eğitimi:** Eğitim için saatte yaklaşık $3.00'dan başlar (örneğin, Tablo verisi). * **Özel Eğitim:** Makine türüne ve süreye göre önemli ölçüde değişir. * **Tahmin:** Çevrimiçi tahmin için 1.000 düğüm saati başına yaklaşık $0.002. * Belirli hizmetler için ücretsiz katman mevcuttur. **Artıları:** * Tüm yaşam döngüsü için kapsamlı, uçtan uca ML platformu. * Daha hızlı model geliştirme için güçlü AutoML yetenekleri. * Google'ın en son AI araştırması ve altyapısından yararlanır. * Büyük ölçekli, kurumsal düzeyde ML projeleri için mükemmel. **Eksileri:** * Yeni başlayanlar için karmaşık olabilir, bulut kavramlarına aşinalık gerektirir. * Kapsamlı kullanımla maliyet hızla artabilir, dikkatli yönetim gerektirir. * Öncelikle veri bilimcilerine ve ML mühendislerine yöneliktir, saf iş analistlerine daha az. **En İyi Olduğu Alan**: Google Cloud ile derinden entegre olan, karmaşık AI/ML modellerini geliştirmek, dağıtmak ve yönetmek için güçlü, ölçeklenebilir ve birleşik bir platforma ihtiyaç duyan veri bilimcileri, ML mühendisleri ve kuruluşlar. ### Amazon SageMaker Amazon SageMaker, veri bilimcilerinin ve geliştiricilerin makine öğrenimi modellerini hızlı bir şekilde oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına olanak tanıyan Amazon Web Services (AWS) tarafından sağlanan tamamen yönet