Veri Bilimi
- 141 Veri bilimi neden önemlidir?
- 142 Veri bilimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?
- 143 Big Data Nedir
- 144 Veri Madenciliği Nedir? Nasıl Yapılır?
- 145 Anayasa maddeleri kimler tarafından değiştirilebilir?
- 146 Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır?
- 147 Veri Nedir?
- 148 Veri bilimi projelerinde dokümantasyon ve raporlama şablonu
- 149 Metrik gardırobu: iş hedefi değiştiğinde metrikleri nasıl güncellersiniz?
- 150 Önyargı–varyans ayrışımı: hatayı bileşenlerine ayırma
- 151 Öğrenme eğrileri ile veri yeterliliği ve model kapasitesi teşhisi
- 152 Üretimde A/B yerine geri dönüş analizi (causal uplift) ne zaman kullanılır?
- 153 Veri monolitinden veri mesh’e geçiş: domain odaklı sahiplik
- 154 Model mimarisi seçimi için baseline–benchmark yaklaşımı
- 155 Zaman serisi çapraz doğrulama: purged k-fold ve embargo
- 156 Aktif öğrenme (active learning) ile etiketleme maliyetini düşürmek
- 157 Etiket gürültüsü (label noise) ile baş etme stratejileri
- 158 Çok sınıflı sınıflandırmada macro–micro–weighted F1 farkları
- 159 Zaman serisi tahminde dışsal değişken (exogenous) kullanımı
- 160 Ürün ölçümleme: kuzey yıldızı metriği (NSM) ve huni analizi