# Time series forecasting için Prophet, ARIMA, LSTM mi yoksa LLM mi? > Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/time-series-forecasting-icin-prophet-arima-lstm-mi-yoksa-llm-mi-nnf30p > Updated: 2026-04-10T10:29:20.166Z > Type: forum-question > Author: Buse Yıldırım > Locale: tr > Views: 688 > Answers: 42 > Tags: `data-science`, `time-series`, `forecasting` > Status: Çözüldü ## Soru Satış tahminleme problemi var. Klasik istatistiksel modeller mi yoksa deep learning ya da LLM-based forecasting (TimeGPT, Chronos)? ## Cevaplar (42) ### ✅ Kabul Edilen Cevap _**Gizem Yıldız** · ↑ 15 · 2026-04-10_ Klasik (ARIMA, Holt-Winters): küçük dataset (< 1000 sample), interpretable. Hala benchmark'ı yenmek zor seasonal pattern'lar için. ### Cevap _**Serkan Tunçer** · ↑ 6 · 2026-04-10_ N-BEATS, Temporal Fusion Transformer: deep learning, interpretable. ### Cevap _**Okan Kurt** · ↑ 2 · 2026-04-10_ Prophet (Meta): Holiday effect, trend changepoint, seasonality otomatik. Quick prototyping için ideal. ### Cevap _**Serkan Tunçer** · ↑ 3 · 2026-04-10_ Çoklu seri için Prophet yavaş, LightGBM hızlı, foundation models orta. ### Cevap _**Erdem Akar** · ↑ 4 · 2026-04-10_ LightGBM/XGBoost + feature engineering: kazandıran yaklaşım çoğu Kaggle yarışmasında. Lag features, rolling mean, calendar features. ### Cevap _**Mertcan Öz** · ↑ 2 · 2026-04-10_ TimeGPT (Nixtla), Chronos (Amazon): foundation models for time series. Zero-shot forecasting çok güçlü, fine-tune ile daha iyi. ### Cevap _**Tuncay Aydın** · ↑ 2 · 2026-04-10_ DeepAR (Amazon): production-grade probabilistic forecasting. Multi-series için strong. ### Cevap _**Ferhat Mengü** · ↑ 8 · 2026-04-10_ Pratik öneri: önce Prophet ile baseline, sonra LightGBM ile feature engineering, en son TimeGPT zero-shot karşılaştırması. ### Cevap _**Sevgi Köse** · ↑ 7 · 2026-04-10_ Türkiye'de zincir mağaza store-level forecast için hierarchical reconciliation (StatsForecast) tercih edilir. ### Cevap _**Murat Eren** · ↑ 1 · 2026-04-10_ Benim deneyimime göre fallback mekanizması olmazsa olmaz. ### Cevap _**Tayfun Yıldız** · ↑ 2 · 2026-04-10_ E-ticaret tarafında MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**AI Araştırmacı** · ↑ 2 · 2026-04-11_ Bu konuda son okuduğum makaleye göre ekibe domain expert'i dahil etmek kritik. ### Cevap _**Bilge Türk** · ↑ 1 · 2026-04-11_ Türkçe içerik bulmak için Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi. ### Cevap _**Serkan Tunçer** · ↑ 2 · 2026-04-11_ Bizim ekipte bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum. ### Cevap _**Tolga Erdem** · ↑ 2 · 2026-04-11_ Maliyet açısından düşünüldüğünde MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Mertcan Öz** · ↑ 2 · 2026-04-11_ Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin. ### Cevap _**Ayşe Kara** · 2026-04-11_ Ek olarak şunu eklemek isterim: küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin. ### Cevap _**Buse Yıldırım** · 2026-04-11_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı. ### Cevap _**Cemil Yıldırım** · ↑ 2 · 2026-04-11_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı. ### Cevap _**Mertcan Öz** · ↑ 2 · 2026-04-11_ Cevap teşekkürler ama fallback mekanizması olmazsa olmaz. ### Cevap _**Yağmur Polat** · ↑ 2 · 2026-04-12_ Sağlık verisi ile çalışırken TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Pelin Bozkurt** · ↑ 3 · 2026-04-13_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı. ### Cevap _**Anonim Geliştirici** · ↑ 3 · 2026-04-13_ Kaggle yarışmalarında Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli. ### Cevap _**DevOps Mühendisi** · ↑ 3 · 2026-04-13_ Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum. ### Cevap _**Merve Çetin** · ↑ 2 · 2026-04-13_ Benim deneyimime göre production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin. ### Cevap _**Hakan Aktaş** · ↑ 3 · 2026-04-14_ Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin. ### Cevap _**Yazılım Mimarı** · ↑ 3 · 2026-04-14_ Maliyet açısından düşünüldüğünde şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli. ### Cevap _**Burak Taş** · ↑ 2 · 2026-04-14_ Banka tarafında yaptığımız PoC'de TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**Furkan Avcı** · 2026-04-14_ Üretim hattı veri analizinde production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin. ### Cevap _**Ahmet Demir** · ↑ 2 · 2026-04-14_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli. ### Cevap _**Buse Yıldırım** · ↑ 1 · 2026-04-15_ Acaba open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek. ### Cevap _**Hakan Aktaş** · ↑ 2 · 2026-04-15_ Çağrı merkezi otomasyonunda evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Merve Çetin** · ↑ 3 · 2026-04-15_ Karşılaştırma için kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Onur Kaya** · ↑ 1 · 2026-04-15_ Türkiye'deki kurumsal projelerde vLLM ile inference 4x hızlandı. ### Cevap _**Senior ML Engineer** · ↑ 1 · 2026-04-15_ Üretim hattı veri analizinde TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**AI Araştırmacı** · ↑ 2 · 2026-04-16_ Ekibe yeni katılan biri olarak cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı. ### Cevap _**Hilal Saraç** · ↑ 2 · 2026-04-16_ Akademik araştırmamda evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Koray Şahin** · ↑ 3 · 2026-04-16_ Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum. ### Cevap _**Tuncay Aydın** · ↑ 3 · 2026-04-16_ RAG mimarisi tasarlarken TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Erdem Akar** · ↑ 2 · 2026-04-17_ Latency optimize etmek için küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin. ### Cevap _**Derya Akkaya** · ↑ 1 · 2026-04-17_ Hukuk teknolojisi projemizde Pydantic ile structured output şart. ### Cevap _**Fatma Şahin** · 2026-04-17_ Ekibe yeni katılan biri olarak veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.