T.UZUN_
← Ana sayfa

/ BLOG /

BLOG

Yapay Zeka, Müşteri Deneyimi ve Analitiği, Veri Bilimi, Teknoloji ve Yaşam İçerikleri

Tümü
intel-i9-14900-sogutma-rehberi.jpg
POST_001

Intel i9 14. Nesil Soğutma ve Undervolt Rehberi: Performans Kaybetmeden Sıcaklık Dizginleme

Intel i9 14. Nesil Soğutma ve Undervolt Rehberi: Performans Kaybetmeden Sıcaklık Dizginleme

OKU →
python-blog.webp
POST_002

Sorting ve Rating Algoritmaları: Sıralama ve Puanlama Matematiği

Wilson Lower Bound Score, Bayesyen Ortalama ve Zamana Göre Ağırlıklı modeller, oy sayısı ile zaman faktörünü hesaba katarak adil bir puanlama altyapısı sağlar. Bu tekniklerin hibrit bir skor altında birleştirilmesi, kullanıcı deneyimini ve dönüşüm oranlarını optimize eder.

OKU →
CRM Analitiği - RFM Analizi PSQL Kmeans.jpg
POST_003

RFM Analizi: SQL, PostgreSQL ve Python ile Müşteri Segmentasyonu

CRM ANALİTİĞİ: RFM Analizi. T-SQL, PostgreSQL pgvector ve Python ile adım adım ileri seviye RFM ve K-Means kullanarak müşteri segmentasyonu nasıl yapılır sorusunun yanıtı bu yazıda.

OKU →
senior-level-istatistik-metrikleri-ve-testleri.jpg
POST_004

İleri Düzey Model Diagnostiği ve Nedensel Çıkarım (Senior-Level)

Kıdemli veri bilimciler için İleri Düzey Model Diagnostiği ve Nedensel Çıkarım: DAG, Counterfactuals, XAI ve Do-Calculus ile güvenilir ML modelleri inşa edin.

OKU →
mid-level-istatistik-metrikleri-ve-testleri.jpg
POST_005

Regresyon Metrikleri, AUC ve Hipotez Testleri (Mid-Level)

Bu rehber, makine öğrenmesi ve istatistiksel modellerin başarısını dürüstçe ölçmek için kullanılan regresyon metriklerini, sıralama parametrelerini ve hipotez testlerini incelemektedir. MAE, RMSE, Adjusted R², ROC-AUC, PR-AUC ve MCC gibi ölçütlerin hangi veri yapılarında tercih edilmesi gerek..

OKU →
TEMEL-ISTATISTIK-TERIMLERI.jpg
POST_006

Temel İstatistik Terimleri ve Örnekleri (Junior-Level)

Bu rehber, makine öğrenmesi modellerinin başarısını belirleyen tanımlayıcı istatistik metriklerini (merkezi eğilim, yayılım, çarpıklık) ve sınıflandırma modellerinin performans değerlendirme aracı olan karışıklık matrisini incelemektedir.

OKU →
ab-testi.jpg
POST_007

A/B Testi: Parametrik ve Non-Parametrik Yöntemler

A/B testlerinde istatistiksel yöntem seçimi, verinin normallik dağılımı ve varyans homojenliğine bağlıdır. Veri normal dağılımda T-Testi ve ANOVA gibi parametrik testlerde başarı sunarken, aşırı çarpık ve aykırı değer içeren verilerde Mann-Whitney U ve Kruskal-Wallis gibi non-parametrik yöntemler...

OKU →
ab-testi.jpg
POST_008

A/B Testi: Veri Odaklı Örnekleme Stratejileri

A/B testlerinde doğru örnekleme stratejisi seçimi, veri yanlılığını önlemenin ve test sonuçlarının güvenilirliğini sağlamanın temel şartıdır. Rastgele, tabakalı, küme ve uygun örnekleme yöntemleri; veri yapısına, kullanıcı segmentasyonuna ve test ortamının gereksinimlerine göre avantajlar sunar.

OKU →
Tümü
Rag Blog Serisi.jpg
POST_001

RAG SERİSİ: HyDE ve EvidentialRAG ile Gelişmiş RAG Mimarileri — B3

HyDE tekniği ile arama doğruluğunu artırın, EvidentialRAG ile çelişkili verileri yönetin. RAG Stratejik Karar Matrisi ve Dev SSS bu rehberde.

OKU →
Rag Blog Serisi.jpg
POST_002

RAG SERİSİ : GraphRAG, VisGraphRAG ve Kurulumlar — B2

Geleneksel RAG'in Multi-hop kısıtlarını GraphRAG ile aşın. Dependency Parsing ile %94 ucuz GraphRAG kurulumu ve VisGraphRAG multimodal mimarisini keşfedin.

OKU →
Rag Blog Serisi.jpg
POST_003

RAG SERİSİ : RAG Mimarisinin Temelleri — B1

RAG mimarisi ile yapay zekaya açık kitap sınavı yaptırın. Chunking, Vector DB, Reranking ve EACL SIGTURK 2026 RAGTurk araştırmasına göre Türkçe RAG en iyi pratiklerini inceleyin.

OKU →
LLM-Output-Validation.jpg
POST_004

Gemma 4 26B JSON Güvenliği: Zod Validasyonu

Gemma 4 26B ve LLM'lerde JSON tool-call biçimlendirme hatalarını önleme. Zod şema doğrulaması, otomatik retry ve fallback prompt stratejileriyle güvenli AI mimarisi.

OKU →
bg-nbd modeli.jpg
POST_005

BG-NBD ile Müşteri Terkini ve Satın Almaları Öngörmek

Bu makale, e-ticaret ve perakende sektöründe müşteri satın alma sıklığı ve churn riskini tahmin etmek için kullanılan BG-NBD (Beta Geometric / Negative Binomial Distribution) modelini incelemektedir.

OKU →
shallow routing.jpg
POST_006

Vibe Coding’in Görünmez Tuzağı: Optimizasyon Paradoksu

SQL Indexing, Network Latency ve Sunucu Render Sorun Çözümü

OKU →
Tümü
Python Pip Komutlar.webp
POST_001

Python 50 Faydalı Pip Komutu

Python Pip Kullanımında İleri Seviye

OKU →
ces-2026-las-vegas-860x484.webp
POST_002

CES 2026: Yapay Zekanın “Beden Bulduğu” Yıl

CES 2026: Yapay Zekanın “Beden Bulduğu” Yıl

OKU →
NPU-Neural-Processing-Unit.webp
POST_003

NPU (Neural Processing Unit) Nedir?

NPU - GPU - CPU - TPU vb.

OKU →
67399.webp
POST_004

Yapay Zeka & Biyoloji: Duymak İstemediğimiz Şeyler

YZ & Biyoloji: Bilimin Söylediği Ama Duymak İstemediğimiz Şeyler

OKU →
1442.webp
POST_005

YZ ve İnsan Simülasyonları: Bioinformal Gelecek

Yapay Zeka ve İnsan Simülasyonları: Bioinformal Gelecek

OKU →
Gemma-4-Cikti.webp
POST_006

Gemma 4 Güçlü Geldi

Gemma 4 - 12B, 26A, 31B, E4B Modelleri

OKU →
158650.webp
POST_007

DNA Servislerinde Akraba mı Arıyorsunuz?

DNA Servislerinde Akraba mı Arıyorsunuz?

OKU →
flowise-dersleri.webp
POST_008

Flowise Tool Node Tanıtımı

API çağrıları, hesaplamalar, veri çekimi, fonksiyon çalıştırma gibi görevler

OKU →

MÜŞTERİ DENEYİMİ (CX)

musteri deneyimi sozlugu.jpg
ARTICLE

A’dan Z’ye Müşteri Deneyimi (CX) Sözlüğü: Tüm Terimler ve Anlamları

Modern CX uzmanları için hazırlanan gelişmiş Müşteri Deneyimi Sözlüğü. Tüm terimler, metrikler ve stratejik kavramlar tek bir rehberde!

OKU →
musteri deneyimi sozlugu.jpg

Müşteri Deneyimi (CX) Nedir?

Müşteri Deneyimi (CX) nedir? CX araştırmaları, ölçüm metrikleri (NPS, CES) ve uçtan uca deneyim tasarımıyla markanıza değer katmanın yollarını keşfedin.

musteri-deneyimi-analitik-cx-pdm.jpg

Vaatten Belleğe: Gelişmiş CX Analitiği ile PDM (Promise-Delivery-Memory)

Müşteriler, deneyimleri bir muhasebeci gibi tüm temas noktalarının ortalamasını alarak hatırlamazlar. İnsan beyni, retrospektif değerlendirmelerini tamamen farklı bir algoritmayla yapar.

anlam_ekonomisi.jpg

Anlam Ekonomisi: Markalar İçin Yeni Aidiyet Manifestosu

Bu makale, algoritmik tek tipleşme ve içerik yorgunluğu çağında markaların geleneksel Deneyim Ekonomisi modelinden, tüketicinin kimlik inşasına ve zihinsel esenliğine odaklanan Anlam Ekonomisi'ne geçişini incelemektedir.

musteri deneyimi sozlugu.jpg

Etik, Kültürel ve Regülasyonel Terimler

Müşteri odaklılık bir slogandan ibaret kalmasın. Kültür mimarisi, etik tasarım prensipleri, KVKK uyumu ve AI bias mitigation ile dijital süreçlerinize kurumsal bir vicdan kazandırın.

DİZİ & FİLM İNCELEME