[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-hyperparameter-tuning::tr":3,"gloss-cluster-hyperparameter-tuning::tr":26,"gloss-next-hyperparameter-tuning::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"hyperparameter-tuning","mlops","Hiperparametre Ayarı","Hiperparametreler, eğitim sırasında öğrenilen değil, eğitimden önce seçilen ayarlardır — öğrenme oranı, yığın boyutu, dönem sayısı, düzenlileştirme gücü, bir LoRA uyarlayıcısının rütbesi — ve ayar, en iyi doğrulanmış sonucu üreten bileşimin aranmasıdır. Arama genellikle kara kutu gibi ele alınır: bir yapılandırma öner, eğit, doğrulama kümesinde puanla, tekrarla. Izgara araması önceden tanımlı bir kafesi tek tek dener ve bütçesinin çoğunu önemsiz boyutlarda harcar. Rastgele arama aynı koşu sayısıyla her boyutu daha eşit tarar ve daha iyi bir varsayılandır. Bayesçi ve haydut tipi yöntemler hangi bölgelerin umut verdiğini modelleyip umutsuz koşuları erken keser; tek bir eğitim koşusu pahalıysa bu karşılığını verir. Yardımcı olan ayarı gösterişli olandan üç uygulama ayırır. Doğrulama kümesinde puanlayın ve nihai test kümesine dokunmayın; çünkü aynı veriye defalarca danışılarak seçilmiş bir yapılandırma o veriye uydurulmuştur. Her koşuyu kaydedin — yapılandırma, veri kümesi sürümü, kod sürümü ve sonuç — çünkü kaydedilmemiş bir arama yeniden üretilemez ya da sürdürülemez ve ayarlanmış değer yalnızca ayarlandığı veri için geçerlidir. Ve bütçeyi baştan sabitleyin; iyileşme eğrisi hızla düzleşir ve geç kazanımların çoğu doğrulama kümesinin ölçebileceği gürültünün içinde kalır. Dil modeli uyarlayan ekipler için aynı disiplin daha küçük bir düğme kümesine uygulanır ve en büyük kazançlar genellikle aramadan değil, veriden ve görevin çerçevelenmesinden gelir.","Hiperparametre ayarı öğrenme oranı ve LoRA rütbesi gibi ayarları arar; rastgele aramanın ızgaraya üstünlüğünü ve doğrulamaya sessiz aşırı uyumu anlatır.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"cross-validation","Çapraz Doğrulama",{"slug":15,"name":16},"experiment-tracking","Deney Takibi (Experiment Tracking)",{"slug":18,"name":19},"fine-tuning","İnce Ayar (Fine-Tuning)",{"slug":21,"name":22},"lora","Düşük Ranklı Adaptasyon (LoRA)",{"slug":24,"name":25},"overfitting","Aşırı Öğrenme (Overfitting)",[27,31,35,38,41,45,48,51,52,55,58,61],{"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":12,"category":5,"name":13,"updated_at":34},{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":34},"data-labeling","Veri Etiketleme",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":44},"drift-detection","Sapma Tespiti (Drift Detection)",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":44},"eval-harness","Değerlendirme Koşumu (Eval Harness)",{"slug":15,"category":5,"name":16,"updated_at":44}]