03 — Yapay Zekâ
İşletmenizle birlikte çalışan zekâ
Notebook’ta yüksek skor alan bir model üretimde yine de başarısız olabilir: veri kayar, bağlam değişir, ona dayanarak karar veren insanlar güvenini yitirir. Yapay zekâyı tek başına bir model olarak değil, bir sistem olarak ele alıyoruz. Girdileri tanımlı, davranışı ölçülen, gerektiğinde bir insanın kararıyla geçersiz kılınabilen ve etkilediği her kararın kaydını tutan bir sistem.
Disiplin 03
Değerlendirme. İzleme. Drift tespiti. Yönetişim. İnsan kontrolü.Bir model yalnızca başlangıçtır. Asıl değer, işletmenizin onunla neler yapabildiğidir.
Yapay zekâ, etrafındaki sistemleri anlayabildiğinde güçlenir. İşletmenizin gerçek verileriyle, mevcut uygulamalarıyla, operasyonel süreçleriyle ve insan kararlarıyla birlikte çalışan çözümler geliştiriyoruz.
Yaklaşımımız bir model oluşturmanın veya bir API’ye bağlanmanın ötesine geçer. Verinin hazırlanmasından model geliştirmeye, değerlendirmeden yayına almaya, izlemeden sürekli iyileştirmeye kadar uçtan uca bir sistem tasarlıyoruz.
Geliştirdiğimiz AI çözümleri
10 · Yapay Zekâ- Öngörüsel analitik
- Tahminleme sistemleri
- Sınıflandırma ve skorlama
- Akıllı doküman işleme
- Doğal dil sistemleri
- Öneri sistemleri
- Karar destek sistemleri
- Yapay zekâ destekli otomasyon
- Kurumsal AI asistanları
- Özel makine öğrenmesi çözümleri
Nasıl çalışıyoruz
Yapay Zekâ
Bağlantı ağı
- 01
Karardan yola çıkmak
Model seçmeden önce desteklenecek kararı, her hata türünün maliyetini ve modelin geçmesi gereken referans performansı tanımlarız. Bazen iyi tasarlanmış bir kural seti daha iyi sonuç verir; bunu açıkça söyleriz.
- 02
Tekrarlanabilir değerlendirme
Her model ve prompt, yayına alınmadan önce ve her değişiklikten sonra, uzmanlarınızın önemsediği uç durumları da içeren sürümlenmiş bir değerlendirme setiyle ölçülür. Çevrimdışı sonuçlar daha sonra gölge (shadow) modda ya da champion–challenger düzeninde canlı trafikte doğrulanır.
- 03
Yetki sınırları içinde retrieval
Dil modeli tabanlı sistemler, mevcut erişim yetkilerini uygulayan bir bilgi getirme (retrieval) katmanı üzerinden kendi dokümanlarınızdan yanıt üretir. Yanıtlar kaynaklarını gösterir; guardrail’ler sistemi tanımlı kapsamının içinde tutar.
- 04
Sürekli kayma takibi
Üretimde girdi kaymasını, tahmin dağılımlarını, gecikmeyi, maliyeti ve etiketler geldikçe gerçek doğruluğu izleriz. Kalite düştüğünde inceleme ve yeniden eğitim, modeli yayına alan aynı pipeline üzerinden yürür.
- 05
Tasarım gereği insan kontrolü
Güven eşikleri belirsiz vakaları insanlara yönlendirir; yapılan düzeltmeler eğitim verisi olarak sisteme geri döner. Her otomatik karar; model sürümü, girdiler ve açıklamasıyla birlikte kayda geçer. Böylece incelenebilir ve gerekirse geri alınabilir.
Teslim ettiklerimiz
- Hata maliyetleri ve referans performansla tanımlanmış kullanım senaryosu
- Sürümlenmiş veri setleri, öznitelikler ve değerlendirme setleri
- Onay geçmişiyle birlikte kayıt altına alınmış modeller ve prompt’lar
- Hata ve yanlılık (bias) analizlerini içeren değerlendirme raporları
- Uygulamalarınıza entegre edilmiş model servis API’leri
- Kayma, kalite ve maliyet izleme; yeniden eğitim prosedürleri
Teknoloji yelpazesi
- Python
- PyTorch
- scikit-learn
- XGBoost
- Hugging Face Transformers
- vLLM
- MLflow
- Feast
- Qdrant
- pgvector
- KServe
- ONNX Runtime
- Ray
- Evidently
- Label Studio
Teknolojiden bağımsız çalışırız; mevcut altyapınıza uyum sağlarız.
Ne değişir
Ne değişir
- 01
Açıklanabilen kararlar
Her otomatik öneri, gerekçeleri ve model sürümüyle birlikte gelir; bir müşteriye, denetçiye ya da düzenleyici kuruma net bir yanıt verebilirsiniz.
- 02
Uzmanlar zor vakalara odaklanır
Rutin vakalar otomatik olarak sonuçlanır, belirsiz olanlar insanlara ulaşır; uzmanlarınızın zamanı gerçekten muhakeme gerektiren işlere kalır.
- 03
Doğruluğunu koruyan yapay zekâ
Kayma tespit edilir ve rutin bir iş olarak ele alınır; model kalitesi, bozulduğunda fark edilen bir şey olmaktan çıkar ve diğer üretim servisleri gibi yönetilir.
İlgili
Sık sorulan sorular
Sık sorulan sorular
01Kendi modellerinizi mi geliştiriyorsunuz, hazır modelleri mi kullanıyorsunuz?
Problem neyi gerektiriyorsa onu. Skorlama ve tahminleme gibi tablo verisine dayalı problemler genellikle sizin verinizle eğitilmiş modeller ister. Dil görevlerinde ise çoğunlukla açık ağırlıklı ya da ticari modelleri retrieval, prompt tasarımı ve gerekçesi varsa ince ayar (fine-tuning) ile uyarlarız; ama önce seçenekleri sizin değerlendirme setiniz üzerinde karşılaştırırız.
02Başlamak için çok fazla veriye ihtiyacımız var mı?
Genellikle sanıldığından daha azına; ama doğru veriye. Bir skorlama modelinin öğrenebilmesi için yeterli sayıda geçmiş sonuç gerekir; bir doküman asistanı içinse hacimden çok güncel ve düzenli dokümanlar önemlidir. Önce verinin hazır olma düzeyini değerlendiririz; bir kullanım senaryosu henüz uygulanabilir değilse bunu açıkça söyleriz.
03Bir dil modelinin yanlış yanıt vermesini nasıl önlüyorsunuz?
Bu risk tamamen ortadan kaldırılamaz; bu yüzden sistemi buna göre tasarlıyoruz. Yanıtlar erişilen dokümanlara dayanır ve bu kaynakları gösterir; her sürümden önce değerlendirme setleriyle doğruluk ölçülür, guardrail’ler kapsamı sınırlar, düşük güvenli yanıtlar bir insana yönlendirilir. Kullanıcı, her yanıtın nereden geldiğini her zaman görebilir.
04Bir yapay zekâ sisteminin canlıya çıkması ne kadar sürer?
Süreyi belirleyen asıl etken modelleme değil, verinin hazır olma düzeyidir. Genellikle gerçek veri üzerinde, başarı ölçütü önceden kararlaştırılmış, dar kapsamlı bir pilotla başlarız. Pilot bu ölçütü karşılarsa aynı kod ve pipeline üretim sistemine dönüşür; hiçbir şey sıfırdan yeniden yazılmaz.
Yapay Zekâ ihtiyacınızı konuşalım.
Verinize ve süreçlerinize göre kurulan tahminleme, skorlama, doküman ve dil sistemleri; canlıya çıktıktan sonra da ölçülür, izlenir ve yönetilir.