•Makine Öğreniminin Kurumsal Dönüşümdeki Rolü
•Veri Odaklı Karar Alma Mekanizmaları
•Tahmine Dayalı Analitik ve İş KPI’ları
•ML Proje Yaşam Döngüsü (Problem › Model › Production)
•Başarı Ölçütleri ve ROI Analizi
•Kurumsal Veri Kaynaklarının Analizi
•Veri Temizleme ve Eksik Veri Yönetimi
•Aykırı Değer Analizi
•Özellik Mühendisliği Stratejileri
•Feature Scaling ve Dönüşüm Teknikleri
•Veri Pipeline Tasarımı
•Regresyon Modelleri ve Tahminleme
- •Lineer Regresyon
- •Ridge & Lasso
- •Performans Metriği (MAE, RMSE, R²)
•Sınıflandırma Modelleri
- •Lojistik Regresyon
- •K-Nearest Neighbors
- •Decision Trees
- •Random Forest
•Model Performans Değerlendirme
- •Confusion Matrix
- •Precision, Recall, F1
- •ROC-AUC Analizi
- •Class Imbalance Yönetimi
•Kümeleme Stratejileri
- •K-Means
- •Hierarchical Clustering
•Segment Analizi ve İş Yorumlama
•Boyut Azaltma (PCA Mantığı)
•Anomali Tespiti
•Model Kaydetme ve Versiyonlama
•REST API ile Model Servisleme
•ML Pipeline Oluşturma
•Batch vs Real-Time Prediction
•Microservice Mimarisinde ML Entegrasyonu
•Model Latency Analizi
•Yük Testi ve Performans Ölçümü
•Ölçeklenebilir ML Mimarisi
•Cloud Ortamında ML Çözümleri
•Hesaplama Kaynaklarının Optimizasyonu
•Model Güvenliği ve Veri Sızıntısı Riskleri
•PII ve Hassas Veri Koruma
•Model Manipülasyonu ve Adversarial Riskler
•Erişim Kontrolü ve Audit Logging
•Kurumsal AI Governance Çerçevesi
•Model Drift ve Veri Drift Analizi
•Performans İzleme ve Alarm Mekanizmaları
•Retraining Stratejileri
•A/B Testing ve Model Karşılaştırma
•Human-in-the-Loop Süreçleri
•Satış Tahminleme Modeli
•Müşteri Terk (Churn) Tahmin Modeli
•Müşteri Segmentasyonu
•Anomali Tespiti (Operasyonel Risk Analizi)
•Modelin Production Ortamına Yayınlanması