--- title: "Yapay zekâ projesinin gerçekten işe yaradığını nasıl ölçersiniz?" description: "Yapay zekâ projesinin başarısını gerçek örneklerinizden kurulan test seti ve önceden belirlediğiniz ölçütler gösterir." canonical_url: https://lovefengis.com/blog/yapay-zeka-projesi-nasil-olculur last_updated: 2026-10-13T06:02:53.963Z lang: tr llms_txt: https://lovefengis.com/llms.txt --- 1. [Ana sayfa](https://lovefengis.com/) 2. [Blog](https://lovefengis.com/blog) 3. Yapay zekâ projesinin gerçekten işe yaradığını nasıl ölçersiniz? # Yapay zekâ projesinin gerçekten işe yaradığını nasıl ölçersiniz? [Ulaş Saraç](https://lovefengis.com/yazar/ulas-sarac) · Yayın 13 Ekim 2026 Bir yapay zekâ çözümünün iyi olup olmadığını demo değil, sizin gerçek örneklerinizden kurulmuş bir test setindeki sonuç gösterir. Bu sonucu önceden tanımladığınız ölçütlerle ölçmeniz gerekir. Ölçütleri ve ölçümü baştan tanımlamazsanız hangi sonucu kabul edeceğinizi bilemez, proje hakkında ölçülebilir bir karar veremezsiniz. ## Eval neyi ölçer? Eval, model çıktılarının sizin belirlediğiniz biçim ve içerik ölçütlerini karşılayıp karşılamadığını sınar. OpenAI, özellikle model yükseltirken ya da yeni model denerken eval yazmayı güvenilir uygulama geliştirmenin temel parçası sayar ve bu yaklaşımı [eval rehberinde ayrıntılı biçimde](https://developers.openai.com/api/docs/guides/evals) açıklar. ## Değerlendirme süreci nasıl kurulur? OpenAI'nin [tarif ettiği süreç](https://developers.openai.com/api/docs/guides/evals) 3 adımdan oluşur: görevi bir eval olarak tanımlarsınız, eval'i test girdileriyle çalıştırırsınız ve sonuçları inceleyip istemi iyileştirirsiniz. OpenAI bu akışı, sistemin nasıl davranacağının uygulamadan önce tanımlandığı davranış güdümlü geliştirmeye (BDD) benzetir. ## Ölçütler ne zaman hazırlanmalı? Google'ın [makine öğrenimi kurallarındaki](https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml) 2 numaralı kurala göre ölçütleri, makine öğrenimi sisteminin ne yapacağını belirlemeden önce tasarlayıp uygulamanız ve mevcut sistemde mümkün olduğunca çok şeyi izlemeniz gerekir. Rehberdeki 4 numaralı kural, ilk modelden önce sistem için “iyi” ve “kötü”nün ne demek olduğunu tanımlamanızı ister. 1 numaralı kural ise makine öğrenimi veri gerektirdiği için ürünü makine öğrenimi olmadan çıkarmaktan çekinmemenizi söyler. ## Test seti neden eğitim verisinden ayrılmalı? Test setini eğitim verisinden ayırmanız gerekir, çünkü Google'ın [makine öğrenimi kurallarındaki](https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml) 9 numaralı kuralı, model kullanıma çıkarılmadan hemen önce performansının eğitimde kullanılmamış veride makul olup olmadığını kontrol etmenizi ister. Aynı rehberdeki 10 numaralı kural sessiz hatalara karşı uyarır ve bu sorunun makine öğrenimi sistemlerinde diğer sistemlere göre daha sık görüldüğünü belirtir. ## Evals platformunun kapanış tarihi neyi değiştirir? Kapanış takvimi nedeniyle Evals platformunu uzun vadeli araç olarak önermiyorum. OpenAI platformu kullanımdan kaldırıyor; platform mevcut kullanıcılar için 31 Ekim 2026'da salt okunur olacak ve 30 Kasım 2026'da kapanacak. ## Ölçüm yaklaşımını nerede ayrıntılandırabilirsiniz? Ölçüm yaklaşımını işletmenizdeki mevcut süreçlerle birlikte [Süreç otomasyonu](https://lovefengis.com/hizmetler/surec-otomasyonu) sayfasında daha ayrıntılı okuyabilirsiniz. Yapay zekâ desteğiyle hazırlanan bu yazıdaki rakamlar, tarihler ve kurallar altta listelenen belgelerden alındı. ## Kaynaklar 1. OpenAI API Docs, [Working with evals](https://developers.openai.com/api/docs/guides/evals). Erişim: 27 Eylül 2026 2. Google for Developers, [Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering](https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml). Erişim: 27 Eylül 2026 ## Diğer yazılar 1. [7 Ekim 2026 Şirketimiz için yapay zekâ ajanı mı, sabit iş akışı mı kurmalıyız?Adımları önceden belli işlerde sabit iş akışı yeterlidir; Anthropic ve OpenAI, ajanları yolun önceden belirlenemediği işlere ayırır.](https://lovefengis.com/blog/yapay-zeka-ajani-mi-otomasyon-mu) 2. [12 Ekim 2026 Yapay zekâyla müşteri teklifi hazırlarken fiyat hatası nasıl önlenir?Yapay zekâ teklif metnini ve kalemleri hazırlayabilir; fiyat alanı her zaman uygulamanın ERP sorgusundan gelmelidir.](https://lovefengis.com/blog/yapay-zeka-teklif-fiyat-hatasi) 3. [5 Ekim 2026 Fatura ve irsaliyeyi yapay zekâyla okutmak ne kadar güvenilir?Güvenilirliği kendi belgelerinizde alan bazında çıkan hata sayısıyla ölçersiniz; ölçüm tamamlanmadan sistem canlıya alınmaz.](https://lovefengis.com/blog/fatura-irsaliye-yapay-zeka-okuma) Yazar [Ulaş Saraç](https://lovefengis.com/yazar/ulas-sarac) Computer Science lisansı · IT Project Management yüksek lisansı (AB bursu) · Kurucu, lovefengis [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/ulassarac/) [← Bloga dön](https://lovefengis.com/blog) Sorunuz kaldıysa kısa bir görüşme yeter. 15 dakikalık görüşme ücretsizdir ve sizi bağlamaz. İsterseniz kapsamla birlikte yazılı teklif iletiriz. [Ücretsiz tanışma](https://lovefengis.com/gorusme) [hello@lovefengis.com](mailto:hello@lovefengis.com) ## Sitemap See the full [sitemap](https://lovefengis.com/sitemap.md) for all pages on lovefengis.com.