Uygulamalı Makine Öğrenmesi
Sınıflandırma, regresyon, model değerlendirme ve değişken mühendisliği; gerçek veri setleri üzerinde.
Detaylı bilgi →
Danışmanlık
Model Riski ve Model Doğrulama
Kredi kararları gibi kritik süreçlerde kullanılan modellerin doğru, adil ve açıklanabilir olduğunu göstermek giderek bir zorunluluk haline geliyor. Bankacılıkta model riski ve doğrulama beklentileri artarken, modellerinizi bağımsız bir gözle doğruluyor ve model riski yönetim sürecinizi güçlendiriyoruz.
Neler sunuyoruz
- Kredi skorlama, risk ve dolandırıcılık modellerinin bağımsız doğrulaması
- Performans, kararlılık ve ayrıştırma gücü testleri
- Önyargı (adalet) analizi ve açıklanabilirlik
- Model dokümantasyonu ve model envanteri
- Model izleme ve yeniden doğrulama sürecinin tasarımı
Hangi durumlarda
- Modellerinizin performansının zamanla düştüğünden şüpheleniyorsanız
- Denetim veya regülasyon için bağımsız doğrulama gerekiyorsa
- Kredi değerlendirmesi gibi AB Yapay Zekâ Tüzüğü'nde yüksek riskli sayılan alanlarda model kullanıyorsanız
Nasıl çalışıyoruz
Kapsam
Doğrulanacak modelleri ve kriterleri belirliyoruz.
Analiz
Veriyi, yöntemi ve performansı test ediyoruz.
Raporlama
Bulguları ve iyileştirme önerilerini raporluyoruz.
İzleme
Sürekli izleme ve yeniden doğrulama sürecini kuruyoruz.
Teslim ettiklerimiz
- Bağımsız doğrulama raporu
- Performans ve önyargı test sonuçları
- İyileştirme önerileri
- İzleme göstergeleri ve süreç dokümanı
İlgili eğitimler
Sorumlu Yapay Zeka, Regülasyon ve Veri Güvenliği
AB Yapay Zekâ Tüzüğü (EU AI Act), KVKK, Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı, model riski ve veri gizliliği. Yapay zekayı uyumlu ve güvenilir şekilde hayata geçirmenin çerçevesi.
Detaylı bilgi →MLOps: Modeli Üretime Almak
CI/CD, model versiyonlama, izleme ve veri kayması (drift); LLM uygulamaları için LLMOps. Modellerin canlı ortamda sürdürülebilir şekilde çalışması.
Detaylı bilgi →Sıkça Sorulan Sorular
Bağımsız doğrulama neden önemli?
Modeli geliştiren ekipten bağımsız bir değerlendirme, gözden kaçan riskleri ortaya çıkarır ve denetim ile regülasyon beklentileri açısından güvence sağlar.
Doğrulama için hangi bilgiler gerekiyor?
Model dokümantasyonu, geliştirme ve doğrulama verileri veya bunlara erişim ve modelin canlıdaki çıktıları. Gizlilik gereksinimlerine uygun bir çalışma ortamı birlikte belirlenir.
Makine öğrenmesi modelleri de doğrulanabilir mi?
Evet. Klasik skor kartlarının yanı sıra ağaç tabanlı ve diğer makine öğrenmesi modelleri, açıklanabilirlik analizleriyle birlikte doğrulanabilir.
Doğrulama ne sıklıkla yapılmalı?
Kurumun model riski politikasına bağlıdır. Genel iyi uygulama; sürekli izleme, belirli aralıklarla ve önemli değişikliklerden sonra yeniden doğrulamadır.
Ücretsiz durum analizi · 3 dk
Hemen başla
AB Yapay Zekâ Tüzüğü Kapsam Analizi
Yapay zekâ sisteminiz AB Yapay Zekâ Tüzüğü kapsamında mı, hangi risk sınıfında ve hangi tarihten itibaren hangi yükümlülükler geçerli?
İlgili yazılar
AB Yapay Zekâ Tüzüğü Risk Sınıfları: Sisteminiz Hangi Sınıfta?
AB Yapay Zekâ Tüzüğü yapay zekâ sistemlerini dört risk sınıfına ayırır. Her sınıfın anlamı, bankacılık, İK ve pazarlamadan örneklerle sınıflandırma ve yüksek risk istisnaları.
Devamını oku →AB Yapay Zekâ Tüzüğü Türk Şirketlerini Nasıl Etkiler? 2026 Güncel Takvim
AB Yapay Zekâ Tüzüğü yalnızca AB şirketlerini değil, çıktısı AB'de kullanılan yapay zekâ sistemlerini de kapsıyor. Türk şirketleri için kapsam, risk sınıfları, güncel takvim ve cezalar.
Devamını oku →Dolandırıcılık Tespitinde Makine Öğrenmesi: Kurallardan Modellere
Kural tabanlı dolandırıcılık sistemleri yeni yöntemlere yetişemiyor. Makine öğrenmesinin fraud tespitine katkısı, kullanılan yaklaşımlar, dengesiz veri, doğru metrikler ve hibrit mimari.
Devamını oku →Projenizi konuşalım
Eğitim, danışmanlık veya yazılım ihtiyacınızı paylaşın; en geç 2 iş günü içinde size dönüş yapalım.