"Yapay Zeka Mühendisi" moda kelimesinin ardında ne saklı olduğunu hiç merak ettiniz mi? Ben de merak ettim. Dışarıdan kulağa hoş gelse de aslında tasarım işi, karmaşık verileri düzenlemek, sistemleri birleştirmek ve her şeyin olması gerektiği gibi çalışıp çalışmadığını takıntılı bir şekilde kontrol etmek gibi eşit derecede önemli bir şey. Tek cümlelik versiyonunu isterseniz: Bulanık sorunları, gerçek kullanıcılar geldiğinde çökmeyen çalışan yapay zeka sistemlerine dönüştürüyorlar. Daha uzun ve biraz daha kaotik olanını aşağıda bulabilirsiniz. Kafein alın. ☕
Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:
🔗 Mühendisler için yapay zeka araçları: Verimliliği ve inovasyonu artırma
Mühendislik üretkenliğini ve yaratıcılığını artıran güçlü yapay zeka araçlarını keşfedin.
🔗 Yazılım mühendislerinin yerini yapay zeka mı alacak?
Otomasyon çağında yazılım mühendisliğinin geleceğini keşfedin.
🔗 Yapay zekanın mühendislik uygulamaları endüstrileri dönüştürüyor
Yapay zekanın endüstriyel süreçleri nasıl yeniden şekillendirdiğini ve inovasyonu nasıl yönlendirdiğini öğrenin.
🔗 Yapay Zeka mühendisi nasıl olunur?
Yapay zeka mühendisliğinde kariyerinize başlamak için adım adım rehber.
Kısaca özetleyelim: Bir yapay zeka mühendisi gerçekte yapar 💡
En basit düzeyde, bir yapay zeka mühendisi yapay zeka sistemleri tasarlar, inşa eder, sevk eder ve bakımını yapar. Günlük işler genellikle şunları içerir:
-
Belirsiz ürün veya iş ihtiyaçlarını, modellerin gerçekten halledebileceği bir şeye dönüştürmek.
-
Verilerin toplanması, etiketlenmesi, temizlenmesi ve -kaçınılmaz olarak- kaybolmaya başladığında tekrar kontrol edilmesi.
-
Modelleri seçip eğitmek, doğru metriklerle değerlendirmek ve nerede başarısız olacaklarını yazmak.
-
Her şeyi MLOps boru hatlarına sarmak, böylece test edilebilir, dağıtılabilir ve gözlemlenebilir.
-
Doğal ortamında izlemek: doğruluk, güvenlik, adalet... ve raydan çıkmadan önce ayarlama yapmak.
"Yani yazılım mühendisliği artı veri bilimi ve biraz da ürün düşüncesi" diye düşünüyorsanız, evet, durum aşağı yukarı böyle.
İyi yapay zeka mühendislerini diğerlerinden ayıran nedir
2017'den beri yayınlanan tüm mimarlık makalelerini okuyup yine de kırılgan bir karmaşa yaratabilirsiniz. Bu rolde başarılı olan kişiler genellikle:
-
Sistemler halinde düşünün. Döngünün tamamını görürler: veri girer, kararlar çıkar, her şey izlenebilir.
-
Önce sihir peşinde koşmayın. Karmaşıklığı yığmadan önce temel çizgileri ve basit kontrolleri yapın.
-
Geri bildirimleri göz önünde bulundurun. Yeniden eğitim ve geri alma ekstralar değil, tasarımın bir parçasıdır.
-
Bir şeyler yazın. Ödünler, varsayımlar, sınırlamalar - sıkıcı, ama sonradan altın değerinde.
-
Sorumlu yapay zekayı ciddiye alın. Riskler iyimserlikle ortadan kalkmaz, kaydedilir ve yönetilir.
Kısa hikaye: Bir destek ekibi, basit bir kurallar+geri alma temel çizgisiyle başladı. Bu onlara net kabul testleri sağladı, böylece daha sonra büyük bir modele geçtiklerinde temiz karşılaştırmalar elde ettiler ve modelin kötü davrandığında kolayca geri dönebildiler.
Yaşam döngüsü: dağınık gerçeklik ve düzenli diyagramlar 🔁
-
Sorunu çerçeveleyin. Hedefleri, görevleri ve "yeterince iyi"nin ne olduğunu tanımlayın.
-
Veriyi öğütün. Temizleyin, etiketleyin, bölün, sürümleyin. Şema kaymasını yakalamak için sürekli olarak doğrulayın.
-
Model deneyler yapın. Basit deneyin, temel çizgileri test edin, yineleyin, belgelendirin.
-
Gönderin. CI/CD/CT boru hatları, güvenli dağıtımlar, kanaryalar, geri almalar.
-
İzlemeye devam edin. Doğruluğu, gecikmeyi, sapmayı, adaleti ve kullanıcı sonuçlarını izleyin. Ardından yeniden eğitim verin.
Slaytta bu düzgün bir daire gibi görünüyor. Pratikte ise daha çok bir süpürgeyle spagettiyi çevirmeye benziyor.
İşler yoluna girdiğinde sorumlu yapay zeka 🧭
Söz konusu olan gösterişli slayt sunumları değil. Mühendisler, riski gerçeğe dönüştürmek için çerçevelere güvenirler:
-
NIST AI RMF, tasarım ve dağıtım boyunca riskleri tespit etme, ölçme ve yönetmeye yönelik bir yapı sunar [1].
-
OECD İlkeleri daha çok bir pusula gibi işlev görür; birçok kuruluşun uyum sağladığı geniş yönergeler [2].
Birçok ekip ayrıca bu yaşam döngülerine göre düzenlenmiş kendi kontrol listelerini (gizlilik incelemeleri, insan-döngü kapıları) oluşturur.
İsteğe bağlı hissettirmeyen belgeler: Model Kartları ve Veri Sayfaları 📝
Daha sonra kendinize teşekkür edeceğiniz iki evrak:
-
Model Kartları → amaçlanan kullanımı açıklar, bağlamları değerlendirir, uyarıları belirtir. Ürün/hukuk çalışanlarının da takip edebileceği şekilde yazılmıştır [3].
-
Veri Setleri için Veri Sayfaları → verilerin neden var olduğunu, içinde ne olduğunu, olası önyargıları ve güvenli ve güvenli olmayan kullanımları açıklayın [4].
Gelecekteki siz (ve gelecekteki takım arkadaşlarınız) bunları yazdığınız için size sessizce beşlik çakacaklardır.
Derinlemesine inceleme: Veri hatları, sözleşmeler ve sürümleme 🧹📦
Veriler kontrolden çıkıyor. Akıllı yapay zeka mühendisleri sözleşmeleri uygular, kontrolleri tamamlar ve daha sonra geri sarabilmeniz için sürümleri koda bağlı tutar.
-
Doğrulama → şemayı, aralıkları, tazeliği kodla; belgeleri otomatik olarak oluştur.
-
Sürümleme → Veri kümelerini ve modelleri Git commit'leriyle hizalayın, böylece gerçekten güvenebileceğiniz bir değişiklik günlüğünüz olur.
Küçük bir örnek: Bir perakendeci, tedarikçilerin boş verilerle dolu akışlarını engellemek için şema kontrollerini gizlice yerleştirdi. Bu tek tetikleyici, müşteriler fark etmeden önce recall@k'daki tekrarlanan düşüşleri durdurdu.
Derinlemesine inceleme: nakliye ve ölçeklendirme 🚢
Bir modeli prodüksiyonda çalıştırmak sadece model.fit() fonksiyonundan . Buradaki araç seti şunları içerir:
-
Tutarlı paketleme için Docker
-
Orkestrasyon, ölçekleme ve güvenli dağıtımlar için Kubernetes
-
MLOps çerçeveleri , A/B ayrımları, aykırı değer tespiti.
Perdenin arkasında sağlık kontrolleri, izleme, CPU ve GPU zamanlaması, zaman aşımı ayarlaması var. Göz alıcı değil, kesinlikle gerekli.
Derinlemesine inceleme: GenAI sistemleri ve RAG 🧠📚
Üretken sistemler başka bir boyut daha getiriyor: geri alma topraklaması.
-
Gömmeler + benzerlik aramaları için vektör araması hızlı bir şekilde.
-
Zincirleme alma, araç kullanımı, son işleme için orkestrasyon
Parçalara ayırma, yeniden sıralama, değerlendirme gibi seçimler - bu küçük çağrılar, kullanışsız bir sohbet robotu mu yoksa kullanışlı bir yardımcı pilot mu alacağınıza karar verir.
Beceriler ve araçlar: Yığında aslında neler var 🧰
Klasik ML ve derin öğrenme ekipmanlarının bir karışımı:
-
Çerçeveler: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn.
-
Boru Hatları: Planlanmış işler için hava akışı vb.
-
Üretim: Docker, K8s, servis çerçeveleri.
-
Gözlemlenebilirlik: kayma izleyicileri, gecikme izleyicileri, adalet kontrolleri.
her şeyi kullanmaz . İşin sırrı, yaşam döngüsü boyunca mantıklı bir şekilde akıl yürütebilecek kadar bilgi sahibi olmaktır.
Araçlar tablosu: Mühendislerin gerçekten ulaşmak istediği şey 🧪
| Alet | Kitle | Fiyat | Neden kullanışlıdır? |
|---|---|---|---|
| PyTorch | Araştırmacılar, mühendisler | Açık kaynak | Esnek, Python tabanlı, geniş topluluk, özel ağlar. |
| TensorFlow | Ürün odaklı ekipler | Açık kaynak | Ekosistem derinliği, TF Serving ve Lite dağıtımları. |
| scikit-öğren | Klasik ML kullanıcıları | Açık kaynak | Harika temel çizgiler, düzenli API, önceden hazırlanmış ön işleme. |
| MLflow | Çok sayıda deneyi olan ekipler | Açık kaynak | Koşuları, modelleri ve eserleri düzenli tutar. |
| Hava akışı | Boru hattı halkı | Açık kaynak | DAG'lar, zamanlama, gözlemlenebilirlik gayet iyi. |
| Liman işçisi | Temel olarak herkes | Ücretsiz çekirdek | Aynı ortam (çoğunlukla). "Sadece dizüstü bilgisayarımda çalışıyor" kavgaları daha az. |
| Kubernetes | Infra-ağır takımlar | Açık kaynak | Otomatik ölçeklendirme, dağıtımlar, kurumsal düzeyde güç. |
| K8'lerde modellik yapıyor | K8s model kullanıcıları | Açık kaynak | Standart servis, drift kancaları, ölçeklenebilir. |
| Vektör arama kütüphaneleri | RAG inşaatçıları | Açık kaynak | Hızlı benzerlik, GPU dostu. |
| Yönetilen vektör depoları | Kurumsal RAG ekipleri | Ücretli katmanlar | Sunucusuz endeksler, filtreleme, ölçeklenebilir güvenilirlik. |
Evet, ifadeler dengesiz görünüyor. Araç seçimleri de genellikle dengesizdir.
Sayılara boğulmadan başarıyı ölçmek 📏
Önemli olan metrikler bağlama göre değişir, ancak genellikle şunların bir karışımıdır:
-
Tahmin kalitesi: hassasiyet, geri çağırma, F1, kalibrasyon.
-
Sistem + kullanıcı: gecikme, p95/p99, dönüşüm artışı, tamamlanma oranları.
-
Adalet göstergeleri: eşitlik, farklı etki - dikkatli bir şekilde kullanıldı [1][2].
Metrikler, uzlaşmaları ortaya çıkarmak için vardır. Eğer öyle değillerse, onları değiştirin.
İşbirliği kalıpları: Bu bir takım sporudur 🧑🤝🧑
Yapay zeka mühendisleri genellikle şu konuların kesişim noktasında yer alırlar:
-
Ürün ve alan insanları (başarıyı tanımlayın, sınırlar).
-
Veri mühendisleri (kaynaklar, şemalar, SLA'lar).
-
Güvenlik/yasal (gizlilik, uyumluluk).
-
Tasarım/araştırma (kullanıcı testi, özellikle GenAI için).
-
Ops/SRE (çalışma süresi ve yangın tatbikatları).
Karalamalarla dolu beyaz tahtalar ve zaman zaman hararetli metrik tartışmaları bekleyin; bu sağlıklıdır.
Tuzaklar: Teknik borç bataklığı 🧨
Makine öğrenimi sistemleri gizli borçları çeker: karmaşık yapılandırmalar, kırılgan bağımlılıklar, unutulmuş yapıştırıcı betikleri. Profesyoneller, bataklık büyümeden önce veri testleri, yazılmış yapılandırmalar ve geri almalar gibi bariyerler kurarlar. [5]
Akıl sağlığınızı korumanıza yardımcı olacak uygulamalar 📚
-
Küçükten başlayın. Modelleri karmaşıklaştırmadan önce boru hattının nasıl çalıştığını kanıtlayın.
-
MLOps hatları. Veri/modeller için CI, hizmetler için CD, yeniden eğitim için CT.
-
Sorumlu AI kontrol listeleri. Model Kartları ve Veri Sayfaları gibi belgelerle kuruluşunuza eşlenir [1][3][4].
Hızlı SSS tekrarı: tek cümlelik cevap 🥡
Yapay zeka mühendisleri, kimsenin karanlıkta kalmaması için, faydalı, test edilebilir, dağıtılabilir ve bir dereceye kadar güvenli uçtan uca sistemler inşa ederler.
Özetle 🎯
-
Bulanık problemleri ele alıyorlar → veri işleme, modelleme, MLOps, izleme yoluyla güvenilir AI sistemleri.
-
En iyileri öncelikle basit tutar, sürekli ölçüm yapar ve varsayımları belgelendirir.
-
Üretim Yapay Zekası = boru hatları + ilkeler (CI/CD/CT, gerektiğinde adalet, risk düşüncesinin dahil edilmesi).
-
Araçlar sadece araçtır. Tren → yol → hizmet → gözlemleme aşamalarından geçmenizi sağlayacak minimumu kullanın.
Referans bağlantıları
-
NIST AI RMF (1.0). Bağlantı
-
OECD Yapay Zeka İlkeleri. Bağlantı
-
Model Kartları (Mitchell ve diğerleri, 2019). Bağlantı
-
Veri Setleri için Veri Sayfaları (Gebru ve diğerleri, 2018/2021). Bağlantı
-
Gizli Teknik Borç (Sculley ve diğerleri, 2015). Bağlantı