Deney platformları: feature flag ve sequential testing riskleri
Deney Platformları: Feature Flag ve Sequential Testing Riskleri
Deney platformları, ürün geliştirme süreçlerinde çeşitli stratejiler kullanarak kullanıcı deneyimini ve ürün performansını artırmayı hedefler. İki önemli strateji olan **feature flag** ve **sequential testing** bazı riskler taşır.Feature Flag Riskleri
- Karmaşıklık: Özellikleri yönlendirmek için kullanılan kod, zamanla karmaşıklaşabilir.
- Yanlış Yapılandırma: Özelliklerin yanlış bir şekilde açılıp kapatılması, kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyebilir.
- Teknik Borç: Sürekli olarak eski özellikler kapanmadığında, kodda birikir.
Sequential Testing Riskleri
- Zaman Alıcı Olması: Her aşama, öncekinin sonuçlarına bağlı olduğundan süreç uzayabilir.
- Yanlış Sonuçlar: Aşama geçişleri doğru analiz edilmezse etkili sonuçlar alınamayabilir.
- Raporlama Güçlüğü: Her aşamanın ayrı ayrı raporlanması karmaşa yaratabilir.
Bu risklerle başa çıkmak için iyi bir planlama ve sürekli takip önemlidir. Her iki yöntem de dikkatli bir şekilde uygulandığında etkili sonuçlar verebilir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Epoch ve batch size nedir?
- Yeni başlayanlar için veri bilimi rehberi nedir?
- Accuracy nedir?
- Random forest nasıl çalışır?
- Anonimleştirme nedir?
- Aşırı öğrenme (overfitting) ve erken durdurma (early stopping) nasıl uygulanır?
- Matplotlib ve Plotly ile etkileşimli grafikler nasıl hazırlanır?
- Maliyet duyarlı öğrenme ve iş metriği ile model metriğini hizalama
- Bayesçi istatistik: önsel (prior), olabilirlik ve sonsal (posterior)
- Veri sürümleme: DVC ve Git-LFS ile veri–model takibi
- Kredi skorlama gibi düzenlemeli alanlarda model dokümantasyonu
- Canlı sistemde model geribildirim döngüsü ve yeniden eğitim planı
- Veri çekme performansı: paralel okuma ve sütunlu formatlar (Parquet)
- Model performansı nasıl ölçülür?
- Aykırı değerler nasıl bulunur?
- Aykırı değer (outlier) tespiti için IQR ve Z-skoru nasıl kullanılır?
- Veri görselleştirme tasarımı: doğru grafik seçimi ve algı hataları
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamaları nelerdir?
- Zaman serisi anomali tespiti için STL ve BOCPD yaklaşımları
- Bulut tabanlı veri analizi nasıl yapılır?