/ TEKNİK /
Teknik Yazılar
Yapay zeka, veri analitiği, deep learning, kuantum programlama ve müşteri deneyimi üzerine özgün yazılar.
Haber ve aktarım içerikleri için Blog bölümüne göz at.
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 →
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 →
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 →
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 →
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 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 →
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 →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 →
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 →Müşteri Deneyimi (CX) Nedir?
Müşteri Deneyimi (CX) nedir? CX araştırmaları, ölçüm metrikleri (NPS, CES) ve uçtan uca deneyim tasarımıyla markanıza değer katmanın yollarını keşfedin.
OKU →
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.
OKU →
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 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 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 →
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 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 →
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.
OKU →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.
OKU →Müşteri Deneyiminde Duygu, Beklenti ve Temaslar
Bu bölümde; ekranların tamamen ortadan kalktığı görünmez etkileşimlerden (Zero UI), olumsuzluğu bir bağlılık hikayesine dönüştüren kapalı döngü mekanizmalarına (Closed-Loop) kadar deneyimin kalbini oluşturan Duygu, Beklenti ve Temas Anı kavramlarını inceliyoruz.
OKU →Yapay Zeka ve Veri Teknolojileri Terimleri
Bu bölümde; üretken yapay zekanın (Generative CX) ve karar alabilen AI Agent'ların, deneyim ekosistemini katı yazılım kurallarından dinamik ve canlı birer organizmaya nasıl dönüştürdüğünü, en ileri Yapay Zeka ve Veri Teknolojileri Terimleri ile inceliyoruz.
OKU →Müşteri Deneyim Metrikleri ve Ölçümleme Terimleri
Bu bölümde, deneyimi sadece anket sorularından ibaret görmeyen; duyguyu, çabayı, sadakati ve operasyonel verimliliği matematiksel birer başarı kriterine dönüştüren en kritik Deneyim Metriklerini ve Ölçümleme Sistemlerini inceliyoruz.
OKU →Davranışsal Bilim ve Nörobilim Terimleri
Müşteri deneyimini pürüzsüzleştirmek, sadece ekran tasarımlarını veya süreç adımlarını optimize etmek demek değildir.
OKU →CX Tasarım ve Yolculuk Araçları
Teoriyi pratiğe döken, yeni fikirleri risk almadan test etmemizi sağlayan temel tasarım ve yolculuk araçlarına yakından bakalım.
OKU →CX Stratejik ve Yapısal Terimler
CX’i geçici bir trend olmaktan çıkarıp şirketin ana işletim sistemine entegre etmek istiyorsak, teoriden pratiğe uzanan bu yapı taşlarını çok iyi tanımlamamız gerekiyor.
OKU →Temel Deneyim Kavramları
Mutsuz bir çalışanın (EX), hantal sistemlerle boğuşan bir müşteri temsilcisinin (AX) veya entegrasyon süreçlerinde tıkanan bir iş ortağının (PX) olduğu bir denklemden kusursuz bir müşteri deneyimi (CX) çıkaramazsınız.
OKU →
Vibe Coding’in Görünmez Tuzağı: Optimizasyon Paradoksu
SQL Indexing, Network Latency ve Sunucu Render Sorun Çözümü
OKU →
Python 50 Faydalı Pip Komutu
Python Pip Kullanımında İleri Seviye
OKU →
CES 2026: Yapay Zekanın “Beden Bulduğu” Yıl
CES 2026: Yapay Zekanın “Beden Bulduğu” Yıl
OKU →
NPU (Neural Processing Unit) Nedir?
NPU - GPU - CPU - TPU vb.
OKU →
Yapay Zeka & Biyoloji: Duymak İstemediğimiz Şeyler
YZ & Biyoloji: Bilimin Söylediği Ama Duymak İstemediğimiz Şeyler
OKU →
YZ ve İnsan Simülasyonları: Bioinformal Gelecek
Yapay Zeka ve İnsan Simülasyonları: Bioinformal Gelecek
OKU →
Gemma 4 Güçlü Geldi
Gemma 4 - 12B, 26A, 31B, E4B Modelleri
OKU →
DNA Servislerinde Akraba mı Arıyorsunuz?
DNA Servislerinde Akraba mı Arıyorsunuz?
OKU →
Flowise Tool Node Tanıtımı
API çağrıları, hesaplamalar, veri çekimi, fonksiyon çalıştırma gibi görevler
OKU →
LangChain Tool Seti
LangChain Tool Tanıtımı (Kategorik)
OKU →
En İyi Ücretsiz Veri Seti Kaynakları
Ücretsiz Veri Seti Kaynakları ve Kullanım İpuçları
OKU →
Ücretsiz Akademik Araştırma Asistanı
ArXiv ve LangChain ile Akademik Araştırma Asistanı
OKU →
Google Review, Maps Yorumları Veri Analiz Botu
Google Business Review, Google Maps Yorumları Veri Analiz Botu
OKU →Sınıflandırma Modelleri Karşılaştırma
Python Sınıflandırma Modelleri: Hangi Model?
OKU →Matris Hızlandırma Algoritmaları
Python Veri İşleme: Matris Hızlandırma
OKU →Temel İstatistik Dersleri
Temel İstatistik Terimleri ve Açıklamaları
OKU →
Pandas 3.0 Gelişmeleri
PyArrow Kütüphanesi İnceleme
OKU →Veri Depolama Formatları Karşılaştırması
Python Veri Depolama Formatları Karşılaştırması: Excel vs. CSV vs. HDF5 vs. JSON vs. Parquet vs. Pickle
OKU →En Çok Kullanılan Pandas Özellikleri
Python Blog: En Çok Kullanılan Pandas Özellikleri
OKU →Weibull Dağılımı ve Log-Normal Dağılımı Python İle Anlamak
Weibull Dağılımı ve Log-Normal Dağılımı Python İle Anlamak
OKU →
NumPy’de Az Bilinen Etkili Fonksiyonlar
Python Blog: NumPy’de Az Bilinen Etkili Fonksiyonlar
OKU →
Steganografi: Mesajınızı Resminize Gizleyin!
Python ile Metin Steganografi: Mesajınızı Resminize Gizleyin!
OKU →
Karşılaştırmalı Analiz: Xformers, Flash Attention, DeepSpeed, Apex ve Megatron
LLM: Dikkat Mekanizması Hızlandırma Kütüphaneleri Karşılaştırmalı Analiz: Xformers, Flash Attention, DeepSpeed, Apex ve Megatron
OKU →
Mobil Bankacılık Deneyimi Türkiye: “Part1 – IOS”
Türkiye’deki Mobil Bankacılık Deneyiminde Neler Gizli: “Part1 – IOS”
OKU →
CatBoost ve NumPy 2.x Sorunu
Sorun: CatBoost ve NumPy 2.x Anlaşamıyorlar
OKU →
Büyük Dil Modellerinde Yanıt Süresi Optimizasyonu: Ollama ve Langchain
Büyük Dil Modellerinde Yanıt Süresi Optimizasyonu: Ollama ve Langchain
OKU →Veri Analizi Aşamaları 09 – Feature Engineering
Veri Analizi Aşamaları 09 – Özellik Mühendisliği
OKU →Veri Analizi Aşamaları 08 – Dengesiz Veri Kümeleri
Veri Analizi Aşamaları 08 – Dengesiz Veri Kümeleri
OKU →Veri Analizi Aşamaları 07 – Anomali Tespiti
Veri Analizi Aşamaları 07 – Anomali Tespiti
OKU →Veri Analizi Aşamaları 06 – Date Formatları
Veri Analizi Aşamaları 06 – Tarih ve Saat Formatları
OKU →Veri Analizi Aşamaları 05 – Normalizasyon
Veri Analizi Aşamaları 05 – Normalizasyon ve Standartlaştırma
OKU →Veri Analizi Aşamaları 04 – Outlier Kontrolü
Veri Analizi Aşamaları 04 – Outlier Kontrolü
OKU →Veri Analiz Aşamaları 03 – Missed Values
Veri Analiz Aşamaları 03 – Eksik, Hatalı ve Tutarsız Verilerin İşlenmesi
OKU →Veri Analizi Aşamaları 02 – Kategorik Değerlerin Keşfi
Veri Analizi Aşamaları 02 – Kategorik Değerlerin Keşfi
OKU →Veri Analiz Aşamaları 01 – Veri Setini Tanıma
Veri Analiz Aşamaları 01 – Veri Setini Tanıma
OKU →![yapay_zeka_yemek_tarifleri[1].jpg](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.turkeruzun.com.tr%2Fyapay_zeka_yemek_tarifleri%5B1%5D.webp&w=1920&q=75)
Yemek Tarif Önerisi ve Zorluk Tahmini
Yemek Yapmayı Kolaylaştıran Gizli Güç: Yapay Zeka ile Tarif Önerisi ve Zorluk Tahmini
OKU →
Apple WWDC 2026: “Bağlam Kimdeyse Güç Ondadır”
Apple, donanım gücünü ve veri sahipliğini merkeze alan çok katmanlı bir hamle yapmış gibi görünüyor.
OKU →
Haziran 2026 AI Gündemi
Haziran 2026, AI sektörünün donanımda, çalışan ilişkilerinde, siber güvenlikte ve erişilebilirlikte de aynı anda hareketlendiği bir ay oldu. 3 şirket halka açıldı, bir hükümet bir gecede bir AI şirketinin en güçlü modelini kapattırdı..
OKU →
LLM Benchmark 2026 (Yeni Kriterler)
Statik benchmark testleri Haziran 2026 itibarıyla doygunluk ve veri kirlenmesiyle işlevsizleşti. MMLU-Pro, ARC-AGI-3, SWE-bench Pro, RAG Üçlemesi ve daha fazlasıyla yeni nesil değerlendirme kriterleri rehberi.
OKU →Mikro Etkileşimlerle Akışkan Deneyim
Mikro Etkileşimlerle Akışkan Deneyim — bu yazıda konuyu derinlemesine ele alıyoruz; örnekler, çıkarımlar ve pratik notlarla.
OKU →HUD Estetiği: Arayüzde Sinematik Derinlik
HUD Estetiği: Arayüzde Sinematik Derinlik — bu yazıda konuyu derinlemesine ele alıyoruz; örnekler, çıkarımlar ve pratik notlarla.
OKU →Transformer Sonrası: Yeni Nesil Mimariler
Transformer Sonrası: Yeni Nesil Mimariler — bu yazıda konuyu derinlemesine ele alıyoruz; örnekler, çıkarımlar ve pratik notlarla.
OKU →Ajan Mimarileri: Araç Kullanımı ve Planlama
Ajan Mimarileri: Araç Kullanımı ve Planlama — bu yazıda konuyu derinlemesine ele alıyoruz; örnekler, çıkarımlar ve pratik notlarla.
OKU →Büyük Dil Modellerinde Bağlam Penceresi Yarışı
Büyük Dil Modellerinde Bağlam Penceresi Yarışı — bu yazıda konuyu derinlemesine ele alıyoruz; örnekler, çıkarımlar ve pratik notlarla.
OKU →
Kuantum Hesaplama (FTQC) ve Mantıksal Kübit Dönüşümü
Kuantum hesaplamanın önündeki en büyük engel, fiziksel kübitlerin çevresel gürültü, sıcaklık dalgalanmaları ve elektromanyetik parazitler nedeniyle yaşadığı dekoherans sürecidir. Klasik işlemcilerde bir bitin hata yapma ihtimali trilyonda bir seviyelerindeyken, Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ
OKU →