Dengesiz Veri Setinde Doğruluk (Accuracy) Neden Yanıltır?
Dolandırıcılığın binde bir görüldüğü bir veri setinde "hiç yok" diyen model %99,9 doğruluk alır. Doğru metrik nasıl seçilir?
Konu
Yapay Zekâ ve Veri
Büyük dil modelleri, RAG mimarisi, veri bilimi ve veri odaklı karar kültürü. Yapay zekâyı gösteri olmaktan çıkarıp üretime alan pratik yaklaşımlar.
- 17 yazı
- Tüm yazılar
Şirket İçi Veri Sözlüğü: Aynı Metriği Herkesin Aynı Anlaması
İki ekip "aktif kullanıcı" sayısını farklı raporluyorsa sorun veride değil, tanımın yazılı olmamasındadır.
Yerli Yapay Zekâ Modelleri: Hangisi Bugün Kullanılabilir?
Yerli etiketi üç ayrı şeyi anlatır: yurt içi altyapı, sıfırdan Türkçe eğitim ve açık bir modelin Türkçe ince ayarı. Trendyol'un iki modeli bile iki ayrı lisans taşıyor.
EVREN Yapay Zekâ Platformu Nedir? Modeller, Kota ve Sınırlar
11 Ekim 2026 listesindeki yedi sohbet modelinin hepsi yurt dışında geliştirilmiş açık ağırlıklı modeller. Türkçe ince ayarlı tek model ise metin üretmiyor, metni sınıflandırıyor.
LLM Çıktısını Şemaya Zorlamak: Serbest Metinden Güvenilir JSON’a
Model bazen JSON döndürür, bazen açıklama ekler. Üretimde ihtiyacınız olan şey umut değil, şema doğrulaması ve onarım döngüsü.
Çapraz Doğrulamada Zaman Sızıntısı: Neden Modeliniz Testte Parlıyor?
Rastgele katlara bölmek zaman serisinde geleceği geçmişe sızdırır. Model testte mükemmel, üretimde vasat olur.
Olay Günlüğü (Event Log) Tasarımı: Rapor Değil Ham Olay Saklayın
Sadece toplamları saklayan sistemler, yeni bir soru sorulduğunda cevapsız kalır. Ham olay saklamak geleceği açık tutar.
Vektör Veritabanı Seçimi: pgvector mı, Ayrı Servis mi?
RAG kuran çoğu ekip işe vektör veritabanı seçerek başlıyor. Halbuki ilk soru şu olmalı: mevcut PostgreSQL yetmez mi? Çoğu projede yetiyor — nerede yetmediğini rakamlarla anlatıyoruz.
LLM Uygulamalarında Halüsinasyonu Azaltmanın Pratik Yolları
Büyük dil modellerinin var olmayan bilgiyi güvenle uydurması sorununa karşı RAG, kaynak zorunluluğu ve yapılandırılmış çıktı teknikleri.
Özellik Mühendisliğinde Veri Sızıntısını (Data Leakage) Yakalama Kılavuzu
Test setinde mükemmel skor alıp üretimde başarısız olan modellerin en yaygın nedeni: fark edilmeyen veri sızıntısı.
Üretime Aldığınız Modelin Sessizce Bozulması: Veri Kayması
Bir modelin doğruluğu üretimde neden zamanla düşer? Veri kayması (data drift) türleri ve erken uyarı sinyalleri.
Yapay Zekâ Projelerinde Veriyi Sorumlu Kullanmak: KVKK ve Pratik Sınırlar
Model eğitirken kullandığınız veri, bir gün geri istenebilir. Baştan kurulmayan izin yapısı sonradan kurulmuyor.