Teknik

TEKNOLOJİ VE YAZILIM

Yapay Zeka, Veri Analitiği, Deep Learning, Kuantum Programlama, Web Tasarım. Teknoloji ve yaşam dengesinde faydalı yazılar.

YAPAY ZEKA

Tümü

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 →

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 →

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 →

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 →

POST_005

Vibe Coding’in Görünmez Tuzağı: Optimizasyon Paradoksu

SQL Indexing, Network Latency ve Sunucu Render Sorun Çözümü

OKU →

POST_006

Yapay Zeka & Biyoloji: Duymak İstemediğimiz Şeyler

YZ & Biyoloji: Bilimin Söylediği Ama Duymak İstemediğimiz Şeyler

OKU →

VERİ ANALİTİĞİ

Tümü

POST_001

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_002

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 →

POST_003

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 →

POST_004

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 →

POST_005

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 →

POST_006

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 →