Geleneksel istatistiksel yöntemler yerini makine öğrenimine bırakıyor. Peki hangi algoritmalar ne zaman kullanılmalı ve nasıl değerlendirilmeli? Bu kapsamlı rehberde tüm sorularınızı yanıtlıyoruz.
🎯 Neden Makine Öğrenimi?
Geleneksel yöntemlerin sınırlamalarını anlamak, ML'in değerini kavramak için kritiktir:
🔬 Popüler ML Algoritmaları
Her algoritmanın güçlü ve zayıf yönleri vardır. Doğru seçim, verilerinize ve iş gereksinimlerinize bağlıdır:
🚀 Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
En popüler seçim — Yüksek doğruluk ve hızlı eğitim sunar. Kaggle yarışmalarının tartışmasız şampiyonu!
- ✅ Çok sayıda özellik kullanabilir (100+ değişken)
- ✅ Eksik veri ile otomatik başa çıkar
- ✅ Feature importance verir — hangi değişken önemli?
- ⚠️ Dikkat: Aşırı öğrenme (overfitting) riski var
🧠 Deep Learning (LSTM, Transformer)
Karmaşık zaman serisi desenleri için ideal. Büyük veri setlerinde üstün performans!
- ✅ Uzun vadeli bağımlılıkları öğrenir (6+ ay)
- ✅ Çoklu zaman serisi — binlerce SKU birlikte
- ⚠️ Çok veri gerektirir (en az 2 yıllık tarihçe)
- ⚠️ Eğitimi zor — GPU ve uzmanlık şart
📊 Prophet (Meta/Facebook)
Kolay kullanım ve yorumlanabilirlik için mükemmel. Data science ekibi olmayan şirketler için ideal başlangıç!
- ✅ Tatil ve özel gün etkileri otomatik hesaplanır
- ✅ Trend değişimlerini otomatik algılar
- ✅ Yorumlanabilir bileşenler — iş kullanıcıları anlayabilir
- ⚠️ Yüksek frekanslı veriler (saatlik) için uygun değil
📐 Model Değerlendirme Metrikleri
Doğru metrik seçimi, başarılı bir ML projesi için kritiktir:
MAPE
Ortalama Mutlak Yüzde Hata
En yaygın kullanılan metrik. "%10 hata" herkes anlıyor!
RMSE
Kök Ortalama Kare Hata
Büyük hatalar daha fazla cezalandırılır. Kritik ürünler için ideal.
BIAS
Sistematik Sapma
Model sürekli yüksek mi düşük mü tahmin ediyor? Planlamada kritik!
💡 Pratik İpuçları — Başarı İçin Yol Haritası
ML projelerinde başarı, doğru yaklaşım ve disiplinle gelir:
Basit Başlayın
Önce baseline model kurun (hareketli ortalama). ML modeli bu baseline'ı ne kadar geçiyor? Ölçün!
Feature Engineering
Modelden önce verilerinizi zenginleştirin. Hava durumu, tatiller, promosyonlar, ekonomik göstergeler ekleyin.
Time Series Cross-Validation
Normal CV kullanmayın! Zaman serisi CV ile geleceği tahmin etme yeteneğini test edin.
Ensemble Modeller
Birden fazla modeli birleştirin. XGBoost + Prophet + LSTM ensemble genellikle tek modelden daha iyi sonuç verir.
Production Monitoring
Modeli deploy ettikten sonra performansı sürekli izleyin. Model drift tespit edin ve yeniden eğitin.
🎯 Sonuç
ML modelleri güçlü araçlardır ama sihirli değnek değil. Doğru veri, doğru algoritma seçimi ve sürekli iyileştirme kültürü ile başarıya ulaşabilirsiniz.
📌 Hatırla: En iyi model, üretimde çalışan ve sürekli iyileştirilen modeldir!
Yazar
Ahmet Yılmaz
AI Uzmanı
10 yılı aşkın tecrübesiyle yapay zeka ve makine öğrenimi alanında uzman.