CANER ÜNAL / UYGULAMALI YAPAY ZEKÂ

Yapay zekâyı anlatmakla kalmıyorum. Çalışan sisteme dönüştürüyorum.

E-ticaret verisi, RAG, AI ajanları ve otomasyonu; kaynağı görünen, insan kontrolünü koruyan ve sonucu ölçülebilen ürünlere dönüştürüyorum.

5 çalışan AI aracı Açık yöntem Kaynak görünürlüğü
RAGKaynaklı bilgi erişimi
AI ajanlarıGörev ve karar akışları
E-ticaret AIÜrün ve müşteri sinyalleri
OtomasyonKontrollü entegrasyon
/ 01 · UZMANLIK HARİTASI

Modelden önce sistemi tasarlıyorum.

Teknoloji seçimini gerçek görev, güvenlik sınırı ve ölçülebilir iş çıktısına göre yapıyorum.

  1. 01

    AI ajanları ve karar sistemleri

    Kullanıcının sorusunu ürün, kârlılık ve operasyon verisiyle buluşturan; cevabın yanında kanıt ve sonraki aksiyon üreten sistemler.

  2. 02

    RAG ve bilgi mimarisi

    Dağınık kaynakları doğrulanan belgelere, aranabilir bilgi katmanına ve kaynak gösteren yanıtlara dönüştüren mimari.

  3. 03

    E-ticaret için uygulamalı AI

    Ürün feed’i, görünürlük, müşteri yorumu ve strateji verisini ölçülebilir e-ticaret kararlarına bağlayan araçlar.

  4. 04

    Otomasyon ve entegrasyon

    Model çıktısını doğrudan yayınlamak yerine veri doğrulama, insan onayı, kayıt ve sonuç ölçümü kapılarıyla yöneten iş akışları.

/ 03 · AÇIK MODEL ÖLÇÜMLERİ

Yerel AI için teknik veriyi karara çevirin.

Donanım ve model ölçümlerini yalnızca sıralamıyorum. Hız, ilk yanıt süresi, enerji verimliliği, lisans ve ölçüm koşullarını birlikte okunabilir hâle getiriyorum.

178 ölçümü inceleyin ↗
Gerçek ölçüm
178
benchmark kaydı
Ölçülen cihaz
5
donanım profili
Model kataloğu
58
model tanımı
Son ölçüm
16 Temmuz 2026
kaynak veri tarihi
Kaynak şeffaflığı

Ölçümler Veri Mimarı veya Caner Ünal tarafından üretilmedi. Veriler ai-local-lab tarafından yayınlanıyor; Veri Mimarı doğrulama, Türkçeleştirme ve karar arayüzünü sağlıyor. Lisans: CC BY 4.0.

/ 04 · ÇALIŞMA YÖNTEMİ

Dört kapılı uygulama disiplini.

Model değişebilir. Kaynak, kontrol ve ölçüm standardı kalmalıdır.

  1. 01

    Problemi sınırla

    Modelden önce kullanıcıyı, kararı ve başarının nasıl ölçüleceğini tanımlarım.

  2. 02

    Veriyi doğrula

    Kaynak, güncellik, lisans ve veri kalitesini sistemin görünür bir parçası yaparım.

  3. 03

    Kontrollü uygula

    Üretim, doğrulama ve insan onayını tek bir izlenebilir iş akışına bağlarım.

  4. 04

    Sonucu ölç

    Çıktıyı tıklama sayısıyla değil; doğruluk, süre, maliyet ve iş sonucuyla değerlendiririm.

BİR AI PROJESİ Mİ PLANLIYORSUNUZ?

Önce problemi ve veri akışını birlikte netleştirelim.

Projenizi paylaşın ↗
BÜLTEN

Veri Mimarı Notları

Her hafta e-ticaret kârlılığı ve reklam analitiği üzerine 1 uygulamalı not.

Spam yok. İstediğiniz zaman ayrılabilirsiniz.