[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-data-labeling::tr":3,"gloss-cluster-data-labeling::tr":26,"gloss-next-data-labeling::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"data-labeling","mlops","Veri Etiketleme","Veri etiketleme, bir modelin eğitilebilmesi veya ona karşı ölçülebilmesi için veri kümesindeki her örneğe doğru yanıtı iliştirme işidir: bir talebi faturalama ya da hata olarak işaretlemek, bir kusurun çevresine kutu çizmek, bir dökümü niyetle etiketlemek veya bir modelin yanıtını kabul edilebilir diye puanlamak. Uygulamalı makine öğrenmesi projelerinin en gösterişsiz ama en belirleyici parçasıdır, çünkü bir model öğrendiği etiketlerden daha tutarlı olamaz — gürültülü etiketler, hiçbir model ayarının aşamayacağı sert bir kalite tavanı koyar. Etiketlemeyi üç şey başarılı ya da başarısız kılar. Yalnızca aşikâr olanları değil belirsiz durumları da çözen yazılı bir kılavuz; çünkü anlaşmazlıklar neredeyse her zaman kimsenin yazmadığı sınır durumlarındadır. Etiketleyiciler arasında ölçülmüş bir uzlaşma oranı; bu, ölçeklemeden önce görevin gerçekten iyi tanımlanıp tanımlanmadığını söyler. Ve bir gözden geçirme döngüsü; çünkü etiket kalitesi uzun seanslarda düşer ve kılavuz yeniden yorumlandıkça kayar. Büyük dil modeli çalışmalarında etiketleme yok olmadı, yer değiştirdi. Daha azı eğitim verisine, daha çoğu değerlendirme kümelerine, tercih karşılaştırmalarına ve kabul ölçütlerine gidiyor — yani bir istem ya da model değişikliğinin gerçekten işe yarayıp yaramadığına karar veren etiketli örneklere. Model üretimi etiketler bir kümeyi ucuza başlatabilir, ama bütünü dürüst tutan şey insan denetiminden geçmiş bir dilimdir; kendi türünden çıktıyı notlandıran bir model onun kör noktalarını da devralır.","Veri etiketleme, eğitim ve değerlendirme için örneklere doğru yanıtı iliştirir; kılavuzun, uzlaşma oranının ve gözden geçirmenin kaliteyi nasıl belirlediği.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"golden-dataset","Altın Veri Kümesi",{"slug":15,"name":16},"human-in-the-loop","İnsan Döngüde (Human-in-the-Loop)",{"slug":18,"name":19},"inter-annotator-agreement","Etiketleyiciler Arası Uzlaşma",{"slug":21,"name":22},"supervised-learning","Gözetimli Öğrenme",{"slug":24,"name":25},"synthetic-data","Sentetik Veri (Synthetic Data)",[27,31,35,38,41,45,48,51,54,57,60,63],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"annotation-guidelines","Etiketleme Kılavuzu","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"baseline-model","Temel Model (Baseline)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":34},"batch-inference","Toplu Çıkarım",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":34},"canary-prompt","Kanarya Prompt",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":44},"champion-challenger","Şampiyon-Meydan Okuyan (A\u002FB Model Testi)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"class-imbalance","Sınıf Dengesizliği",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":34},"continuous-batching","Sürekli Toplu İşleme (Continuous Batching)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":34},"cross-validation","Çapraz Doğrulama",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":44},"drift-detection","Sapma Tespiti (Drift Detection)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":44},"eval-harness","Değerlendirme Koşumu (Eval Harness)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":44},"experiment-tracking","Deney Takibi (Experiment Tracking)",{"slug":64,"category":5,"name":65,"updated_at":34},"explainability","Açıklanabilirlik"]