makine ogrenimi

Geleneksel A/B testlerinde, trafiğinizin %50'sini 'kaybeden' varyasyona feda ettiğiniz o haftaları unutun; Thompson Sampling ve LLM'ler ile dönüşümü gerçek zamanlı optimize etme dönemi başladı.

Statik A/B Testlerinin Ölümü: Multi-Armed Bandit ve Dinamik İçerik Optimizasyonu

Geleneksel %50/%50 bölünmüş trafik testleri, dijital içerik optimizasyonunda ciddi bir fırsat maliyeti yaratıyor. LLM varyasyon üretimi ile Multi-Armed Bandit algoritmalarını birleştirmek, trafiği gerçek zamanlı olarak en iyi performans gösteren içeriğe kaydırmanın anahtarını sunuyor.

Yazıyı oku →

Sosyal medya algoritmalarının 'açıklarını' arayarak içeriğinizi öne çıkarmaya çalışmak, sürekli değişen kurallarla dolu bir rüzgar değirmenine karşı savaşmaktır. Algoritmayı kandıramazsınız; ama onu kendi verinizle eğitebilirsiniz.

Algoritmayı Hacklemeyi Bırakın: Dağıtımda Makine Öğrenimini Bir Ortak Gibi Eğitmenin Yolu

Sosyal medya algoritmalarının açıklarını arayarak içerik büyütmeye çalışmak, rüzgar değirmenlerine karşı savaşmaktan farksızdır. Gerçek çözüm, algoritmayı kandırmak değil, onu temiz verilerle bir ortak gibi eğitmektir.

Yazıyı oku →

Sosyal medya platformlarının takipçi sayılarını tamamen önemsizleştirdiği, içeriğinizi artık insanların değil, vektörel yakınlık algoritmalarının dağıttığı yeni bir dönemdeyiz. Peki bu algoritmalar içeriğinizi nasıl okuyor?

Algoritmik Dağıtım: İçeriğin Sosyal Grafiklerden İlgi Grafiklerine Geçiş Rehberi

Sosyal takip ağlarının yerini alan çok boyutlu ilgi grafiklerinin teknik mimarisini ve makine öğrenimi modellerinin içeriğinizi nasıl sınıflandırdığını inceleyen derinlemesine teknik rehber.

Yazıyı oku →

Sosyal medya ve arama motoru algoritmalarını 'hacklemeye' çalışmaktan yorulmadınız mı? Gerçek şu ki, algoritmalar alt edilmesi gereken düşmanlar değil, sadece doğru veriyle beslenmeyi bekleyen matematiksel tahmin modelleridir.

Algoritmaları Hacklemek Değil, Beslemek: Dağıtımda Makine Öğrenimi Gerçeği

Yapay zeka çağında içerik dağıtımı, statik kuralları kandırmaktan ibaret değildir. Modern öneri sistemlerinin arkasındaki matematiksel tahmin modellerini anlayarak içeriğinizi algoritmalar için nasıl optimize edebileceğinizi keşfedin.

Yazıyı oku →

Yapay zeka, size özel içerikler sunduğunda, gerçekten sizi 'anladığını' mı düşünüyorsunuz, yoksa sadece bir 'tahmin' mi yürütüyor? Kişiselleştirme algoritmalarının arkasındaki gerçekler, sandığınızdan çok daha farklı.

Kişiselleştirilmiş İçerik Mitleri: 'Yapay Zeka Her Şeyi Bilir' Yanılgısı

Yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş içerik algoritmaları, kullanıcıyı anladığı yanılgısını yaratır. Oysa bu sistemler, istatistiksel tahminlere dayanır ve gerçek niyetimizle her zaman örtüşmez.

Yazıyı oku →

Okuyucunuzun tam olarak ne istediğini bilmek, her içerik üreticisinin rüyasıdır. Peki, bu rüyayı gerçeğe dönüştüren, sizin yerinize öğrenen ve adapte olan makinelerle nasıl çalışırız?

Öğrenen Makinelerle Kişiselleştirilmiş İçerik: Bir Uygulama Çerçevesi

Okuyucunuzun bireysel ihtiyaçlarını anlayan ve buna göre içerik sunan yapay zeka modelleri, günümüz dijital dünyasında vazgeçilmez hale geldi. Bu çerçeve, öğrenen makinelerle kişiselleştirilmiş içerik üretmenin temel prensiplerini, adım adım uygulama süreçlerini ve dikkat edilmesi gerekenleri açıklıyor.

Yazıyı oku →

Netflix'in 'Sadece Sizin İçin' önerileri, rastgele bir seçki değil. Peki, bu dev eğlence platformu, milyonlarca kullanıcının bireysel zevklerini ve tercihlerini öğrenerek onlara özel içerikleri nasıl 'keşfediyor' ve sunuyor?

Netflix'in Algoritması: Her Bir İzleyiciye Özel Hikayeler Nasıl Keşfediliyor?

Netflix'in kişiselleştirme algoritması, izleme geçmişi ve tercihlerden beslenerek her kullanıcıya benzersiz içerik önerileri sunar. Bu vaka çalışması, algoritmanın nasıl öğrendiğini, çalıştığını ve sürekli geliştiğini detaylandırıyor.

Yazıyı oku →

Yapay zeka, size 'kişiselleştirilmiş' içerik sunuyor. Peki, bu 'kişisel' ne anlama geliyor ve bir makine sizi gerçekten nasıl tanıyor? Sıradan bir öneri motorundan çok daha fazlası var.

Öğrenen Makinelerle Kişiselleştirilmiş İçerik: 'Sana Özel'in Mekaniği ve Uygulamaları

Yapay zeka modelleri, kullanıcıların bireysel ihtiyaçlarına göre içerik üretme ve önerme mekanizmalarını nasıl işler? Bu makale, kişiselleştirilmiş içeriğin teknik altyapısını, çalışma prensiplerini ve pratik uygulamalarını derinlemesine inceliyor.

Yazıyı oku →

Yapay zeka size 'tam da aradığınız içerik bu' dediğinde, bu gerçekten sizin bireysel ihtiyaçlarınıza göre mi üretildi, yoksa sadece bir 'tahmin' mi? Kişiselleştirmenin ardındaki derinliği keşfedelim.

Kişiselleştirilmiş İçerik: Yapay Zeka Sadece 'Biliyor' mu, Yoksa 'Hissediyor' mu?

Yapay zeka size 'tam da aradığınız içerik bu' dediğinde, bu gerçekten sizin bireysel ihtiyaçlarınıza göre mi üretildi, yoksa sadece bir 'tahmin' mi? Kişiselleştirmenin ardındaki derinliği keşfedelim.

Yazıyı oku →

Yapay zeka sadece metin üretmekle kalmıyor, aynı zamanda metinlerinizin 'ne' anlattığını, 'nasıl' hissettirdiğini ve 'kimin' için olduğunu da anlıyor. Peki, bu derin analizi işinizde nasıl kullanırsınız?

Yapay Zeka ile Metin Analizi: İçeriğin Anlamsal Derinliğini Keşfetmek

Yapay zeka, metinlerin sadece yüzeyel özelliklerini değil, duygu, niyet ve bağlam gibi anlamsal katmanlarını da çözerek işletmelere somut ve eyleme geçirilebilir içgörüler sunar. Bu makale, yapay zeka destekli metin analizi araçlarının nasıl çalıştığını ve iş kararlarında nasıl kullanılabileceğini teknik detaylarla açıklıyor.

Yazıyı oku →

İçerik takvimi oluşturmak saatler süren bir iş mi? Yapay zeka, bu süreci haftalardan dakikalara nasıl indirgeyebilir ve hala stratejik kalabilir?

HubSpot ile Akıllı İçerik Takvimi Otomasyonu: Bir Vaka Çalışması

İçerik takvimi oluşturma süreçlerini yapay zeka ile otomatikleştiren HubSpot, markalara daha az manuel çabayla daha hedefe yönelik ve performans odaklı içerik stratejileri geliştirme imkanı sunuyor. Bu vaka çalışması, HubSpot'ın AI destekli yaklaşımını ve bunun içerik stratejisine, SEO performansına ve operasyonel verimliliğe somut katkılarını inceliyor.

Yazıyı oku →

Yapay zeka araçları içeriğinizi otomatik hale getirebilir, ama bu sadece 'daha hızlı' olmak mı demek? Asıl mesele, otomasyonun arkasındaki stratejik düşünceyi ve teknik mekanizmaları anlamaktır.

Yapay Zeka ile İçerik Stratejisi Otomasyonu: 'Ne' Değil, 'Neden' ve 'Nasıl'

Yapay zeka araçları içeriğinizi otomatik hale getirebilir, ama bu sadece 'daha hızlı' olmak mı demek? Asıl mesele, otomasyonun arkasındaki stratejik düşünceyi ve teknik mekanizmaları anlamaktır.

Yazıyı oku →

Yapay zekanın nasıl çalıştığına dair yaygın bir yanılgı var: çoğu kişi onu bir 'siyah kutu' olarak görüyor. Ancak bu kutu, aslında şeffaf, anlaşılabilir ve hatta tahmin edilebilir bir mekanizma.

Yapay Zeka Modelleri: 'Siyah Kutu' Değil, Şeffaf Bir Mekanizma

Yapay zekanın nasıl çalıştığına dair yaygın bir yanılgı var: çoğu kişi onu bir 'siyah kutu' olarak görüyor. Ancak bu kutu, aslında şeffaf, anlaşılabilir ve hatta tahmin edilebilir bir mekanizma.

Yazıyı oku →

Yapay zeka modellerinin bazen 'garip' veya 'beklenmedik' davrandığını düşünüyor musunuz? Bu, onların 'duygusal' bir zeka geliştirmesinden ziyade, içsel çalışma prensiplerini anlamadığımızdan kaynaklanıyor olabilir. Onların davranışlarını haritalandırmak için bir çerçeveye ne dersiniz?

Yapay Zeka Modellerinin 'Duygu' Haritası: Davranışlarını Anlamak İçin Bir Çerçeve

Yapay zeka modellerinin çıktılarındaki 'davranışsal' çeşitliliğin ardındaki teknik mekanizmaları anlamak, onları daha etkili kullanmanın anahtarıdır. Bu çerçeve, modellerin 'Tutarlılık', 'Yaratıcılık' ve 'Yanılma' eksenlerindeki davranışlarını haritalandırarak, öngörülebilir ve stratejik etkileşimi mümkün kılar.

Grammarly, sadece yazım hatalarınızı düzeltmekle kalmıyor, aynı zamanda dilinizin inceliklerini öğrenerek size özel bir editör gibi davranıyor. Peki, bu 'akıllı asistan' kelimelerin ötesine nasıl geçiyor ve dilin karmaşık dünyasını nasıl keşfediyor?

Grammarly'nin Öğrenme Süreci: Dilbilgisi Kontrolünden Anlamsal Analize Keşfedilmek

Grammarly, sadece yazım hatalarınızı düzeltmekle kalmıyor, aynı zamanda dilinizin inceliklerini öğrenerek size özel bir editör gibi davranıyor. Bu vaka çalışması, Grammarly'nin yapay zeka destekli dil analizi yeteneklerini ve kullanıcı verilerinden beslenerek nasıl kişiselleştirilmiş geri bildirim sağladığını teknik detaylarla açıklıyor.

Yazıyı oku →

Yapay zeka modellerinin 'akıllı' olduğunu söylüyoruz, peki bu akıl nasıl oluşuyor? Bir çocuk gibi mi öğreniyorlar, yoksa tamamen farklı bir mekanizma mı işliyor?

Yapay Zeka Modelleri Nasıl Öğrenir? Derinlemesine Bir Bakış

Yapay zeka modellerinin 'akıllı' olduğunu söylüyoruz, peki bu akıl nasıl oluşuyor? Bir çocuk gibi mi öğreniyorlar, yoksa tamamen farklı bir mekanizma mı işliyor?

Yazıyı oku →

Yapay zeka modelleri, hayatımızın her alanına girerken, onların iç işleyişini bilmek artık bir lüks değil, bir zorunluluk. Peki, 'neden'ini anlamadan 'nasıl'ını kullanmak ne kadar güvenli?

Yapay Zeka Kara Kutusu: Neden 'Nasıl'ı Bilmek Zorundayız?

Yapay zeka modelleri, hayatımızın her alanına girerken, onların iç işleyişini bilmek artık bir lüks değil, bir zorunluluk. Peki, 'neden'ini anlamadan 'nasıl'ını kullanmak ne kadar güvenli?

Yazıyı oku →