Time series forecasting için Prophet, ARIMA, LSTM mi yoksa LLM mi?

N-BEATS, Temporal Fusion Transformer: deep learning, interpretable.

Prophet (Meta): Holiday effect, trend changepoint, seasonality otomatik. Quick prototyping için ideal.

Çoklu seri için Prophet yavaş, LightGBM hızlı, foundation models orta.

LightGBM/XGBoost + feature engineering: kazandıran yaklaşım çoğu Kaggle yarışmasında. Lag features, rolling mean, calendar features.

TimeGPT (Nixtla), Chronos (Amazon): foundation models for time series. Zero-shot forecasting çok güçlü, fine-tune ile daha iyi.

DeepAR (Amazon): production-grade probabilistic forecasting. Multi-series için strong.

Pratik öneri: önce Prophet ile baseline, sonra LightGBM ile feature engineering, en son TimeGPT zero-shot karşılaştırması.

Türkiye'de zincir mağaza store-level forecast için hierarchical reconciliation (StatsForecast) tercih edilir.

Benim deneyimime göre fallback mekanizması olmazsa olmaz.

E-ticaret tarafında MLflow ile experiment tracking şart.

Bu konuda son okuduğum makaleye göre ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Türkçe içerik bulmak için Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

Bizim ekipte bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Maliyet açısından düşünüldüğünde MLflow ile experiment tracking şart.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Ek olarak şunu eklemek isterim: küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Cevap teşekkürler ama fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Sağlık verisi ile çalışırken TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

Kaggle yarışmalarında Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Benim deneyimime göre production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Maliyet açısından düşünüldüğünde şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

Banka tarafında yaptığımız PoC'de TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Üretim hattı veri analizinde production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Acaba open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Çağrı merkezi otomasyonunda evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Karşılaştırma için kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

Türkiye'deki kurumsal projelerde vLLM ile inference 4x hızlandı.

Üretim hattı veri analizinde TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Ekibe yeni katılan biri olarak cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Akademik araştırmamda evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

RAG mimarisi tasarlarken TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Latency optimize etmek için küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Hukuk teknolojisi projemizde Pydantic ile structured output şart.

Ekibe yeni katılan biri olarak veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.