Business Intelligence Specialist
Merhabalar. Bugün; Büyük Dil Modellerinin (Large Language Model – LLM) kod üretme becerilerinden ziyade, bu becerinin gerçek bir yazılım projesinde nasıl güvenilir sonuçlara dönüştürüldüğünü ele almaya çalışacağız. Aynı modeli kullanan iki kodlama ajanından biri hatayı birkaç adımda bulurken diğeri neden yanlış dosyaları düzenliyor, testleri atlıyor veya bağlamını kaybediyor? Sorunun yanıtı çoğu zaman modelin kendisinde değil,
Bugün; yapay zeka ajanlarının yalnızca kod yazan veya soruları cevaplayan sistemler olmaktan çıkarak, uzun süreli plan yapabilen ve gerçek sistemlerde güvenlik açıklarını zincirleyebilen yapılara dönüşmesini gösteren sıra dışı bir olayı inceleyeceğiz. Olayın başrollerinde OpenAI’nin frontier — yani en-son-son-son — modeli GPT-5.6 Sol, henüz yayımlanmamış daha güçlü bir model, ExploitGym, Hugging Face ve savunma tarafında beklenmedik biçimde devreye giren GLM 5.2 bulunuyor. Kısacası yapay zekaya bir güvenlik sınavı veriliyor; yapay zeka soruları çözmek yerine cevap anahtarının bulunduğu sistemi hacklemeye yöneliyor. Teknik açıdan ürkütücü, benchmark mantığı açısından ise fazlasıyla yaratıcı bir çözüm.
Bugün, sentetik veri üretiminde yalnızca gerçeğe benzer örnekler oluşturmayı değil; aynı zamanda farklı senaryoları, nadir durumları ve veri çeşitliliğini dengeli biçimde kapsayabilmeyi hedefleyen oyun teorisi ve evrimsel algoritma yaklaşımını inceleyeceğiz. Buradaki amaç, sentetik veri üreten temel modeli tamamen değiştirmekten ziyade, modelin hangi üretim politikasını hangi yoğunlukta ve hangi koşullar altında kullanması gerektiğini evrimsel bir arama yöntemiyle optimize etmektir.
Bugün stratejik kararların yalnızca “doğru seçeneği bulmak” ile sınırlı olmadığını; her kararın başka oyuncuların beklentileri, karşı hamleleri ve teşvikleriyle birlikte şekillendiğini konuşacağız. Oyun teorisini John Forbes Nash’in denge yaklaşımından başlayarak matematiksel modeller, karar akışları, örnek oyunlar ve Python tabanlı bir çözüm algoritması üzerinden inceleyeceğiz.
Bugün; insan dilini bilgisayarların anlayıp işleyebileceği bir forma dönüştürerek metin analizi, dil modelleme ve duygu analizi gibi alanlarda hem karmaşık dil yapılarını çözümleyen; hem de kullanıcı deneyimini iyileştiren Doğal Dil İşleme (NLP – Natural Language Processing) teknolojisinin mimari yapı ve yaklaşımları üzerine notlarımın devamını [2] paylaşacağım. İlk bölümde; kural tabanlı sistemlerden derlem çalışmalarına uzanan tarihsel gelişimi, ayrıştırma yapılarını ve istatistiksel NLP’nin yükselişini incelemiştik. Bu bölümde ise; metni bir sınıfa atayan Naive Bayes yaklaşımını, gözlenemeyen dilsel durumları olasılıksal biçimde modelleyen Gizli Markov Modelini ve sözcük dizilerindeki yerel bağlamı sayısallaştıran N-Gram modellerini ele alacağız.
Bugün; bir siparişin oluşturulmasından müşteriye teslim edilmesine kadar geçen süreyi, yalnızca depo ile teslimat adresi arasındaki mesafe üzerinden değil; sipariş işleme, ürün toplama-paketleme, sevkiyat bekleme, rota, trafik, stok ve operasyon yoğunluğu gibi farklı değişkenlerle birlikte değerlendiren Son Kilometre Teslimat ETA Modeli üzerine hazırlamış olduğum çalışma ve mimari yaklaşıma yönelik notlarımı paylaşacağım. Çalışma kapsamında; depo operasyonlarından gelen verilerin tahmin motorunda nasıl işlenebileceğine, rota servisinden alınan sürenin makine öğrenmesi modeliyle nasıl düzeltilebileceğine, tahmin sonucunun tek bir dakika değeri yerine teslimat penceresi biçiminde nasıl sunulabileceğine ve model performansının hangi ölçümler üzerinden takip edilebileceğine değinmeye çalışacağım.
Bugün; insan dilini bilgisayarların anlayıp işleyebileceği bir forma dönüştürerek metin analizi, dil modelleme ve duygu analizi gibi alanlarda hem karmaşık dil yapılarını çözümleyen; hem de kullanıcı deneyimini iyileştiren Doğal Dil İşleme (NLP – Natural Language Processing) teknolojisinin mimari yapı ve yaklaşımları üzerine notlarımı paylaşacağım.
Bugün; insan dilini bilgisayarların anlayıp işleyebileceği bir forma dönüştürerek metin analizi, dil modelleme ve duygu analizi gibi alanlarda hem karmaşık dil yapılarını çözümleyen; hem de kullanıcı deneyimini iyileştiren Doğal Dil İşleme (NLP - Natural Language Processing) teknolojisinin temel prensip ve uygulamalarına yönelik notlarımı paylaşacağım.
Bugün, kullanıcıların algoritmaları hem tasarlayıp hem de görselleştirebileceği; özellikle algoritma mantığını sembolik ve görsel bir biçimde modelleyerek, karmaşık yapıların anlaşılmasını kolaylaştıran ve teknik süreçlerin sade bir şekilde ifade edilmesine olanak tanıyan akış diyagramı tabanlı bir programlama aracı olan Flowgorithm hakkında notlarımı paylaşacağım.
Bugün; bir yapay zeka modelinin performansını değerlendirmek için özellikle İki Sınıflı (Binary) sınıflandırma problemlerinde sıkça kullanılan, ancak Çok Sınıflı (Multi Class) problemler için de genişletilebilen hata değer ölçümü tablosu Confusion Matrix (Hata Matrisi) değerlendirme yöntemine yönelik notlarımı aktarıyor olacağım.