Seviye kodu YZ 407, İleri düzeyi Ücretsiz kurs 401 İleri
Yapay zekâ işinin kalitesini ölçmek
Yapay zekâ çıktısı iyi mi, değişiklik işe yaradı mı? Değerlendirme seti, bağlam ve kayıt tutarak kaliteyi ve yatırımın karşılığını ölçün.
- 6 ders
- Toplam süre: 54 dakika
- Seviye: 401 İleri
Bu kurs kimin için
Yapay zekâyı işinde düzenli kullanan; sonucunu ölçmek ve ekibe ya da yönetime göstermek isteyen ileri düzey kullanıcılar ve yöneticiler için.
Bir komutu (prompt) değiştirdiniz ve çıktı size daha iyi göründü; ama gerçekten daha mı iyi, yoksa bir kereliğine şanslı mı geldiniz? Ekibinize ya da yönetime işin işe yaradığını gösterecek bir kanıtınız var mı? Yapay zekâ (artificial intelligence) işinde kaliteyi ölçmek, iyi görünmesinden farklıdır ve öğrenilebilir. Bunu siz de yapabilirsiniz.
Kursun ilk üç dersi ölçme araçlarını verir: değerlendirme seti (evaluation set), kalite ve güvenlik kontrolü ile halüsinasyon (hallucination) ve bağlam mühendisliği (context engineering). Son üç ders günlük, yatırım ve süreç tarafını ele alır: araştırma günlüğü, hangi işin nasıl ölçüleceği ve süreç haritası. Ölçüt seçimi işinize bağlıdır; bu kurs hazır bir puan tablosu değil, kendi ölçütlerinizi kurma yöntemi verir.
Bu kursta neleri öğreneceğim?
- Örnek girdi ve beklenen çıktılardan bir değerlendirme seti kurmayı
- Çıktıların kalitesini, güvenliğini ve halüsinasyon riskini değerlendirmeyi
- Bağlam mühendisliği ile modele doğru bilgiyi doğru biçimde vermeyi
- Araştırma günlüğü tutup sonuçların tekrar edilebilir olmasını sağlamayı
- Bir yapay zekâ yatırımında hangi işin nasıl ölçüleceğine karar vermeyi
- Süreç haritası çıkarıp verimlilik kazancını görmeyi
Nasıl ilerlemeli?
Ölçmek istediğiniz tek bir işi seçin ve bütün dersleri onun üzerinde uygulayın. Önce hiçbir şeyi değiştirmeden mevcut durumu ölçün; bu, sonradan karşılaştıracağınız ilk çizgidir. Ölçüm için kullandığınız örneklerde kişisel veri ya da gizli bilgi bulunmasın.
Dersler
İlerlemeniz yalnızca bu tarayıcıda saklanır; kişisel veri toplanmaz. Bir dersi bitirince ders sayfasındaki “Dersi tamamladım” düğmesine basın.
-
1. ders: Değerlendirme seti kurmak: yapay zekâ sisteminizi sayıyla sınamak
Başarı ölçütü yazın, tipik, uç ve saldırı vakalarıyla bir değerlendirme seti kurun; kodla ve hakem modelle puanlayıp sonuçları güvenilir biçimde okuyun. -
2. ders: Kalite ve güvenlik: Değerlendirme, halüsinasyon ve korkuluklar
Başarı ölçütü ve basit değerlendirme kurmayı, uydurma bilgiyi azaltmayı ve komut enjeksiyonuna karşı katmanlı korumayı öğrenin. -
3. ders: Bağlam mühendisliği: modele neyi, hangi sırayla vereceğinizi tasarlamak
Bir yapay zekâ sisteminde talimatı, araçları, örnekleri, belgeleri ve konuşma geçmişini nasıl seçip sıralayacağınızı öğrenin; uzun bağlamda kaliteyi koruyun. -
4. ders: Araştırma günlüğü ve tekrar edilebilirlik notları
Yapay zekâyı araştırmanızda kullandıysanız ne tutmanız gerektiğini öğrenin: günlük şablonu, beyan ve atıf için gereken kayıtlar. -
5. ders: Yapay zekâ yatırımı: Hangi iş, nasıl ölçüm, hangi pilot?
Yapay zekâ yatırımı için doğru işi seçmeyi, başlangıç ölçümü almayı, pilot tasarlamayı ve genişlet, düzelt ya da durdur kararını öğrenin. -
6. ders: Süreç haritası ve verimlilik: darboğazı bulmak
Tekrarlanan bir işi adım adım çıkarın, bekleme sürelerini ölçün ve darboğazı bulun. Yapay zekâ akışı yazar; süreleri kendi gözleminizle doldurursunuz.
Bitirme testi
Kursu bitirdiyseniz kendinizi sınayın. Cevaplar yalnızca bu sayfada gösterilir, hiçbir yere gönderilmez.
Neleri öğrendim?
Kursu bitirdiğinizde aşağıdakileri kendi işinizde yapabiliyor olmanız hedeflenir. Bir maddede takılırsanız ilgili derse dönün.
- Örnek girdi ve beklenen çıktılardan bir değerlendirme seti kurabilirim.
- Çıktının kalitesini, güvenliğini ve halüsinasyon riskini kontrol edebilirim.
- Modele doğru bağlamı vererek sonucu iyileştirebilirim.
- Bir araştırma günlüğü tutup sonucu tekrar üretilebilir kılabilirim.
- Bir yapay zekâ yatırımının karşılığını nasıl ölçeceğime karar verebilirim.
- Süreç haritasıyla verimlilik kazancını gösterebilirim.
Öz sınama
Değerlendirme seti neden kurulur?
Araştırma günlüğünde hangi bilgiler tekrar edilebilirlik için gereklidir?
Bir yapay zekâ yatırımının karşılığını ölçmek için ilk adım nedir?
Bitirme uygulaması
Yapay zekâyla yaptığınız tekrarlı bir iş seçin. On örnek girdi ve her biri için beklenen sonucu yazın, mevcut komutla sonucu ölçün, bir değişiklik yapıp yeniden ölçün.
Öz değerlendirme için üç ölçüt kullanın. Birincisi, örnek seti işin gerçek çeşitliliğini yansıtıyor mu? İkincisi, değişiklik öncesi ve sonrası aynı örneklerle karşılaştırıldı mı? Üçüncüsü, günlükte bir başkasının sonucu yeniden üretecek kadar ayrıntı var mı?
Sonraki kurs önerisi
YZ 501 Kendi yapay zekâ sisteminizi kurmak ve sınamak kursu, bu kursta öğrendiğiniz ölçme yöntemlerini baştan sona kendi kurduğunuz bir sistemde uygulamanızı sağlar. Ölçmeyi öğrendikten sonra kendi sisteminizi kurmak doğal bir adımdır.