Notlar
Ders notları, makale okumaları ve sahadan gözlemler; en yenisi en üstte.
- Veri Bilimi
Veri sızıntısı: model testte parlıyor, sahada neden çöküyor?
Test skoru şüphe uyandıracak kadar iyiyse sorun çoğu zaman modelde değil, verinin bölünme biçimindedir.
- Yapay Zekâ Mühendisliği
RAG mı, ince ayar mı? Karar vermeden önce sorulacak beş soru
İkisi aynı sorunu çözmez. Biri modele bilgi verir, diğeri davranışını değiştirir.
- Yapay Zekâ Stratejisi ve Dönüşümü
Yapay zekâ dönüşümü pilotla değil, süreçle başlar
Başarılı bir pilotun kalıcı bir değere dönüşmemesinin nedeni genellikle teknoloji değil, sahipsiz kalan süreçtir.
- Bilgisayarlı Görü
Sınıflandırma, tespit, segmentasyon: bilgisayarlı görüde doğru görevi seçmek
Aynı fotoğraf üç farklı soruya cevap olabilir. Hangi soruyu sorduğunuz, ihtiyacınız olan etiketin maliyetini belirler.
- Yapay Zekâ Gelişmeleri
Model kıyaslamalarını (benchmark) okurken nelere dikkat etmeli?
Yeni bir model duyurulduğunda tablodaki en yüksek sayı, sizin işinizdeki performans hakkında sandığınızdan az şey söyler.
- Veri Mühendisliği
Toplu mu, akış mı? Veri boru hattı için ilk karar
Gerçek zamanlı işleme cazip görünür ama her gecikme ihtiyacı bir akış mimarisini gerektirmez.