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
- Orkestrasyon: Airflow ve Prefect ile veri boru hattı (pipeline) kurma
- Veri bilimi projelerinde overfitting probleminin ortaya çıkma nedenleri ve bu sorunu önlemek için kullanılan yöntemler nelerdir?
- Önyargı–varyans ayrışımı: hatayı bileşenlerine ayırma
- Sinir ağı (neural network) nedir?
- Nasıl bir makine öğrenmesi modeli seçmeliyim?
- BDT yöntemi ile ilgili en etkili uygulamalar nelerdir?
- Transfer öğrenme: ResNet, EfficientNet gibi modeller nasıl uyarlanır?
- Denetimsiz öğrenme nedir?
- Model değerlendirme nasıl yapılır?
- Deney platformları: feature flag ve sequential testing riskleri
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi veri ön işleme teknikleri en etkili sonuçları sağlar
- Model kaydı ve yaşam döngüsü yönetimi nasıl yapılır?
- Hiyerarşik kümelendirme nedir?
- Hipotez testleri: t-testi, ki-kare ve ANOVA ne zaman kullanılır?
- Adil makine öğrenmesi: önyargı (bias) ölçümleri ve azaltma yöntemleri
- Veri temizliği sürecinde eksik verilerin farklı yöntemlerle işlenmesinin model performansına etkileri nasıl karşılaştırılır
- Karar ağaçları ve rastgele orman (Random Forest) ne zaman avantaj sağlar?
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısına etkisi nasıl değerlendirilir
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir ve hangi yöntemler sıklıkla tercih edilir?
