Erken uyarı göstergeleri: üretimde drift ve veri eksilmesi (data debt)
Erken Uyarı Göstergeleri: Üretimde Drift ve Veri Eksilmesi
Üretim süreçlerinde drift ve veri eksilmesi, belirli sorunların habercisi olabilir. Erken uyarı göstergeleri, potansiyel problemleri tanımlamak ve müdahale etmek için önemlidir.
Üretimde Drift
Üretimde drift, sistem veya süreçlerin zamanla beklenen performanstan sapmasıdır. Bu, aşağıdaki nedenlerden kaynaklanabilir:
- Makine aşınması ve yıpranması
- Hammadde kalitesi değişiklikleri
- Proses değişiklikleri
Drift, zamanında tespit edilmediğinde maliyet artışlarına ve üretim kaybına yol açabilir.
Veri Eksilmesi (Data Debt)
Veri eksilmesi, gerektiğinde kullanılabilecek verilerin eksikliğidir. Bu durum, aşağıdaki sebeplerle ortaya çıkabilir:
- Bilgi toplama süreçlerinde yetersizlik
- Veri güncellemelerinin ihmal edilmesi
- Veri güvenliği ve gizliliği kaygıları
Veri eksilmesi, karar alma süreçlerini olumsuz etkileyebilir ve stratejik hatalara yol açabilir.
Sonuç
Üretim driftinin ve veri eksilmesinin erken tespit edilmesi, süreçlerin verimliliğini artırmak ve olası sorunların önüne geçmek açısından kritik öneme sahiptir.
Aynı kategoriden
- Veri çekme performansı: paralel okuma ve sütunlu formatlar (Parquet)
- Jupyter Notebook nedir?
- Adil makine öğrenmesi: önyargı (bias) ölçümleri ve azaltma yöntemleri
- Harita tabanlı veri görselleştirme nedir?
- Özellik deposu (feature store) nedir, ne işe yarar?
- Zaman serisi tahmini: ARIMA, SARIMA ve Prophet temel yaklaşımı
- Makine öğrenmesinde transfer öğrenme algoritmaları hakkında en yeni gelişmeler nelerdir?
- Veri bilimi mi yapay zeka mı daha kazançlıdır?
- Kullanıcı segmentasyonu için gözetimsiz öğrenme akışı
- Google Colab nedir?
- Anayasa maddeleri kimler tarafından değiştirilebilir?
- Big Data Nedir
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Veri bilimi toplumu nasıl etkiler?
- Veri bilimi için en iyi online kurslar nelerdir?
- Veri ambarı nedir?
- Doğrusal regresyonda varsayımlar ve ihlal edildiğinde çözümler
- Metin madenciliği temel adımları: tokenizasyon, stop-word, lemma
- Örnekleme stratejileri: rastgele, tabakalı ve zaman tabanlı örnekleme
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?