Üretime Aldığınız Modelin Sessizce Bozulması: Veri Kayması
Bir modelin doğruluğu üretimde neden zamanla düşer? Veri kayması (data drift) türleri ve erken uyarı sinyalleri.
Yazılım geliştirme, web teknolojileri, yapay zekâ, veritabanı, güvenlik ve DevOps üzerine uygulamalı teknik yazılar.
~/blog $ sort -r --okunma yazilar/ | head -5
# en çok okunan 5 yazı
Bir modelin doğruluğu üretimde neden zamanla düşer? Veri kayması (data drift) türleri ve erken uyarı sinyalleri.

Parolalar depoya girmiyor olabilir; ama kaç kişide kopyası var, en son ne zaman değişti?

Önbellek en hızlı çözümdür ve en sinsi hata kaynağıdır. Asıl zorluk saklamak değil, geçersiz kılmaktır.
Kapsam yüzdesi kodun çalıştırıldığını ölçer, doğrulandığını değil. Aradaki fark, güvendiğiniz testlerin neden yakalamadığını açıklar.

Sunucusuz mimari sunucuyu ortadan kaldırmaz; sorumluluğu taşır. Bu takas her iş için doğru değildir.

Sertifikanın süresi dolduğunda site çökmez — çok daha kötüsü olur: tarayıcı ziyaretçiyi uyarır ve geri çevirir.
E2E testlerinin kırılganlığının kök nedenleri: sabit bekleme, paylaşılan test verisi ve seçici belirsizliği. Kalıcı çözümler.

"Sunucuda bir şeyler yapmıştım ama hatırlamıyorum" cümlesi, bir altyapı sorunundan çok bir kayıt sorunudur.

Model eğitirken kullandığınız veri, bir gün geri istenebilir. Baştan kurulmayan izin yapısı sonradan kurulmuyor.
Sürüm atlamak kısa vadede zaman kazandırır, uzun vadede seçeneklerinizi yok eder. Yükseltmeyi rutine çevirmenin yolu.

Test kazandı diye erken durdurmak, çoğu şirkette var olmayan iyileşmeleri gerçek sanmanın bir numaralı sebebi.

Modeli eğitmek yerine doğru belgeyi bulup önüne koymak: RAG çoğu kurumsal senaryoda daha ucuz ve daha doğru.