Üretimdeki ML Modelinde Data Drift (Veri Kayması) Sorunu ve Çözüm Yolları
emrehançelik
11 Haz 2026 19:15
düzenlendi
Merhaba arkadaşlar, yaklaşık 6 ay önce canlıya aldığımız bir müşteri segmentasyon modelimiz var. Son birkaç haftadır modelin tahmin başarısında ciddi bir düşüş gözlemliyoruz. Girdi verilerini incelediğimizde, kullanıcı davranışlarının değişmesiyle birlikte veri dağılımının saptığını fark ettik. Bu tarz veri kaymalarını otomatik tespit etmek ve modeli güncel tutmak için hangi araçları veya yöntemleri önerirsiniz?
Cevaplar 5
nazarhan
11 Haz 2026 19:15
düzenlendi
Özellik mühendisliği (feature engineering) adımını da gözden geçirebilirsin. Dağılımı çok hızlı değişen kararsız öznitelikleri modelden çıkarmak bazen performansı koruyor.
barisarslan
11 Haz 2026 19:15
düzenlendi
Ek olarak, veri kayması başladığında alarm üretecek bir izleme (monitoring) mekanizması kurmalısın. Prometheus ve Grafana ikilisi iş görebilir.
neslicavus
11 Haz 2026 19:15
düzenlendi
Modeli belirli periyotlarla yeni verilerle yeniden eğitmek (retraining) en temel çözüm. Tabii drift tespitini otomatize etmek şart.
begumnaz
11 Haz 2026 19:15
düzenlendi
Great Expectations da bu iş için biçilmiş kaftan. Veri şemasındaki ve dağılımındaki sapmaları boru hattında yakalayabiliyorsun.
nilayarslan
11 Haz 2026 19:15
düzenlendi
Biz benzer bir durum için Evidently AI kütüphanesini kullanıyoruz. Veri dağılımındaki değişiklikleri çok güzel raporluyor, tavsiye ederim.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.