SCNET · Kurumsal BT · Ankara, Türkiye
İleri analitik, geçmişi raporlamaktan farklıdır: gelecek bir davranışı tahmin eder ve bir karara girdi olur. Sanal Çekirdek işi tahminle değil, kararın hangi eşikte değişeceğiyle başlatır.
Doğruluk oranı tek başına bir başarı ölçüsü değildir. Değer, modelin verdiği çıktının bir kararı gerçekten değiştirmesiyle oluşur.
İlk adım model değil, karardır: hangi karar, hangi sıklıkta, kim tarafından veriliyor ve tahmin bu kararı nasıl değiştirecek. Kararı değiştirmeyen bir tahmin, ne kadar doğru olursa olsun rafta kalır.
Model kalitesinin büyük bölümü veri hazırlığında belirlenir. En sık yapılan hata, tahmin anında var olmayan bir bilginin eğitim verisine karışmasıdır; bu sızıntı laboratuvarda mükemmel, üretimde işe yaramaz bir model üretir.
Kurumsal kararda modelin neden öyle dediği sorulur. Öznitelik katkıları raporlanır, uç örnekler incelenir ve modelin güvenilir olmadığı alanlar açıkça işaretlenir.
Model yayına alındığı anda yaşlanmaya başlar. Girdi dağılımı kaydıkça doğruluk sessizce düşer; bu yüzden izleme yalnız sistem sağlığını değil veri ve tahmin dağılımını da kapsar.
Miktardan çok temsil gücü belirleyicidir. Az ama olayı iyi temsil eden veri, çok ama tek dönemi yansıtan veriden daha kullanışlıdır; yeterlilik ilk denemede ölçülür.
Bazı problemlerde evet. Ancak hazır model kurumun kendi verisiyle doğrulanmadan üretime alınmaz; başkasının dağılımında iyi çalışan model sizinkinde çalışmayabilir.
Karar insanda kalır, model girdi üretir. Otomatik karar verilecek alanlar ayrıca belirlenir ve bunların itiraz yolu tanımlanır.
Hangi kararı iyileştirmek istediğinizi söyleyin; modelin o kararda ne kadar fark yaratacağını birlikte ölçelim.
İyileştirilecek kararı seçinZiyaret sayısı, yönlendiren kaynak ve sayfa başarımı gibi temel ölçümü kendi altyapımızda, Türkiye'de yürütüyoruz; bu ölçüm izne tabi değildir. Form kullanımı ve sayfa içi etkileşim gibi gelişmiş ölçümleri ise yalnızca onayınızla işleriz. Onay vermemeniz sitenin kullanımını etkilemez.
