AI Projelerinde Veri Hazırlama: Başarının %80'i

AI Projelerinde Veri Hazırlama

"Garbage in, garbage out" - Veri kalitesi, model başarısının %80'ini belirler.

## Veri Yaşam Döngüsü

### 1. Veri Toplama
Kaynaklar:
- İç sistemler (CRM, ERP, log)
- Dış API'ler
- Web scraping
- Satın alma
- Crowdsourcing

### 2. Veri Keşfi (EDA)
- Dağılım analizi
- Missing value kontrolü
- Outlier tespiti
- Korelasyon analizi
- Target leakage kontrolü

### 3. Veri Temizleme
Yaygın Sorunlar:
- Eksik değerler
- Duplicate kayıtlar
- Inconsistent formatlar
- Typo'lar ve hatalar
- Outlier'lar

Çözümler:
- Imputation stratejileri
- Deduplication
- Standardizasyon
- Validation rules

### 4. Feature Engineering
Teknikler:
- Numerical: Scaling, binning, log transform
- Categorical: One-hot, target encoding, embedding
- Text: TF-IDF, word embeddings, BERT
- Time: Lag features, rolling windows
- Interaction features

### 5. Data Augmentation
Görüntü:
- Rotation, flip, crop
- Color jittering
- Mixup, CutOut

Text:
- Back-translation
- Synonym replacement
- Random insertion/deletion

## Labeling Stratejileri

### Manual Labeling
- Uzman annotator'lar
- Inter-annotator agreement
- Kalite kontrol

### Semi-Automated
- Active learning
- Weak supervision
- Self-training

### Tools
- Label Studio
- Labelbox
- Scale AI
- Amazon MTurk

## Veri Versiyonlama

- DVC (Data Version Control)
- Delta Lake
- LakeFS

## Best Practices

1. Veri kalitesi metriklerini izleyin
2. Data lineage takibi yapın
3. Versiyonlama kullanın
4. Dokümantasyon tutun
5. Automated validation pipelines kurun

## Sonuç

Model geliştirmeden önce veri hazırlamaya yeterli zaman ayırın. Bu yatırım, kat kat geri döner.