Yapay Zeka Mühendisliği (YZM), makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarla görme, optimizasyon ve etik-AI yönetişimini bir araya getiren disiplinlerarası bir alandır. Lisansüstü düzeyde bir tez, yalnızca belirli bir modeli eğitmekten ibaret değildir; araştırma probleminin titizlikle formülasyonu, sağlam bir yöntem seçimi, şeffaf bir deneysel düzenek, yinelenebilirlik ve etik çerçevenin gözetilmesini gerektirir. Bu rehber, “yaptırma” değil, “kendi çalışmanı etik biçimde, akademik standartlara uygun nasıl inşa edersin” sorusuna kapsamlı, adım adım ve uygulamalı yanıt verir. Her bölüm, gerçekçi örnekler, kısa vaka çalışmaları ve pratik kontrol listeleri içerir.
1) Problem Tanımı: Araştırma Sorunu Nasıl Keskinleştirilir?
-
Yanlış örnek: “Bir sinir ağı kurup doğruluk bakacağım.” (Belirsiz, bilimsel katkı yok.)
-
Doğru örnek: “Türkçe sosyal medya verilerinde nefret söylemi tespiti için düşük örneklemli (few-shot) sınıflandırmada veri- verimli adaptasyon tekniklerinin doğruluk, F1 ve enerji tüketimi üzerindeki etkisini incelemek.”
-
Uygulama: Araştırma sorusunu (RQ) “hangi koşulda, kime göre, ne kadar” netliğiyle yazın. RQ’yu en az üç hipotezle destekleyin (H1: Yöntem A, düşük veri rejiminde B’den daha yüksek F1 sağlar; H2: A, eğitim süresinde %X kısalma sunar; H3: A’nın enerji tüketimi B’den %Y düşüktür.)
2) Literatür Taraması: Sistematik ve Odaklı Strateji
-
Yaklaşım: PRISMA benzeri sistematik akış; kapsama (coverage), yıl aralığı, alan (CS/AI), veri tabanları (ACM, IEEE Xplore, arXiv), anahtar sözcük kümeleri (örn. “few-shot text classification”, “Turkish hate speech”, “parameter-efficient fine-tuning”).
-
Vaka: İlgili 300 makaleden 40’ını kapsayan bir çekirdek liste; yöntemler (LoRA, Prompt Tuning), veri kümeleri (TRTweetHate örn.), metrikler (macro-F1, AUROC).
3) Araştırma Tasarımı: Deneysel Mimari Nasıl Kurulur?
-
Bağımsız değişken(ler): Yöntem türü (LoRA vs Full Fine-Tune), veri büyüklüğü (k=8,16,32), ön eğitimli model ailesi (BERTurk, RoBERTa-tr).
-
Bağımlı değişken(ler): Macro-F1, eğitim süresi, bellek kullanımı, enerji tüketimi (Watt ölçümü ya da nvidia-smi logları).
-
Kontrol: Aynı donanım (RTX 3090), sabit tohum (seed), aynı optimizasyon (AdamW), aynı erken durdurma kriterleri.
4) Veri Toplama ve Etik Onay
-
Yasal/etik: Kullanılan veri halka açık mı? Lisans koşulları? Hassas içerik barındırıyor mu? Anonimleştirme ve mahremiyet önlemleri neler?
-
Örnek: Twitter API ile çekilen verilerde kullanıcı adlarını hash’leyin; metinleri PII filtrelerinden geçirin; etik kurul yönergelerini belgeleyin.
5) Veri Hazırlama: Temizleme, Bölme, Dengeleme
-
Temizleme: Dil tespiti (tr), emojilerin normalize edilmesi, yinelenenlerin kaldırılması.
-
Bölme: Eğitim/validasyon/test (60/20/20); zaman sızıntısı riskine dikkat (örnekler kronolojik bölünsün).
-
Dengeleme: Dengesiz sınıflar için ağırlıklandırma veya SMOTE; metin için SMOTE-variant’ları dikkatle (embedding-uzayında yakınlık) uygulayın.
6) Ölçütler: Neden Sadece Doğruluk Yetersiz?
-
Neden: Dengesiz sınıflarda doğruluk aldatıcıdır. Macro-F1, sınıflar arası adaleti yansıtır.
-
Uygulama: Precision, Recall, F1; ROC ve PR eğrileri; maliyet-duyarlı ölçütler (örn. False Negative maliyeti).
7) Temel Yöntemler: Doğrusal ve Lojistik Regresyon Ne Zaman?
-
Doğrusal regresyon: Sürekli hedef değişken; hata varsayımları, çoklu doğrusal bağlantı (VIF) kontrolü.
-
Lojistik regresyon: İkili/sınıflı hedef; logit- link; dengesiz veri için sınıf ağırlıkları.
-
Uygulama: Kıyas için yalın bir lojistik regresyon kurun; daha karmaşık derin modeller için sağlam bir tabansağlar.
8) Düzenlileştirme: LASSO mu Ridge mi?
-
LASSO (L1): Özellik seçimine yatkın; seyrek çözümler.
-
Ridge (L2): Aşırı uyumu azaltır; tüm katsayıları küçültür.
-
Elastic Net: L1+L2 hibrit; yüksek korelasyonlu özelliklerde istikrarlı.
-
Uygulama: Grid aramasıyla λ süpürmesi; nested cross-validation ile sağlam seçim.
9) Özellik Seçimi: Filtre, Sarmalayıcı, Gömülü
-
Filtre: MI, chi-kare—modellerden bağımsız ön eleme.
-
Sarmalayıcı: RFE, ileri/geri seçim—hesap maliyeti yüksek ama etkili.
-
Gömülü: Ağaç tabanlı önem, L1 ceza; derin ağlarda attention/gradient tabanlı önem skorları.
-
Uygulama: Metin için TF-IDF n-gram + SVD; BERT-embedding + PCA; ardından RFE.
10) Çapraz Doğrulama: Kaç Kat, Nasıl?
-
k-kat: 5 ya da 10 kat; hiperparametre seçimi için iç döngü (nested CV).
-
Zaman serisi: Zaman bloklu CV; veri sızıntısını engeller.
-
Uygulama: Veri boyuna göre kat sayısı; standardizasyon ve vektörizasyon CV döngüsü içinde yapılır (leakage’i engellemek için).
11) Dengesiz Veri: SMOTE mi Ağırlıklandırma mı?
-
SMOTE: Azınlık sınıfı çevresinde sentetik örnek; sınır/ses duyarlılığı.
-
Ağırlıklandırma: Kayıp fonksiyonunda sınıf ağırlıkları; derin ağlarda focal loss.
-
Pratik: Önce sınıf ağırlıklarıyla deneyin; aşırı SMOTE, karar sınırını bozabilir. İki yaklaşımı doğrulama setindekıyaslayın.
12) Derin Öğrenme: Mimariler ve İnce Ayar
-
Transformers: BERTurk, Electra-tr; parametre-verimli ince ayar (LoRA, Prefix/Prompt Tuning).
-
CNN/RNN tabanlılar: Daha hafif, dar kaynaklarda faydalı.
-
Uygulama: Öğrenme hızı taraması (LR range test), erken durdurma, ağırlık çürümesi, veri büyütme (synonym swap, back-translation dikkatli).
13) Deneylerin İzlenebilirliği ve Yinelenebilirlik
-
Araçlar: MLflow/Weights&Biases; rastgelelik tohumları; konfigürasyon dosyaları (YAML).
-
Raporlama: Donanım, yazılım sürümleri, eğitim süresi, enerji tüketimi; CO₂ ayak izi tahmini (etik boyut).
14) Sonuçların İstatistiksel Anlamlılığı
-
Testler: Eşleştirilmiş t-testi, Wilcoxon; etki büyüklüğü (Cohen’s d).
-
Güven aralıkları: Bootstrap ile performans dağılımı.
-
Uygulama: Yalnızca tek koşu değil, çoklu tekrar ve varyans raporu.
15) Hata Analizi ve Adalet (Fairness)
-
Hata türleri: Yanlış pozitif/negatif örneklerin nitel analizi.
-
Adalet göstergeleri: Demografik parite, eşit fırsat; alt gruplar arası performans farkı.
-
Uygulama: Türkçe lehçeler, sosyo-leksik varyasyonlar için alt-küme metrikleri.
16) Model Açıklanabilirliği ve Güven
-
Araçlar: SHAP, LIME, Integrated Gradients.
-
Amaç: Model kararlarının anlaşılır kılınması; paydaş güveni.
-
Uygulama: Nefret söylemi örneklerinde hangi kelime/kalıpların kararı sürüklediğini görselleştirin.
17) Üretime Hazırlık: MLOps Prensipleri
-
Sürümleme: Model ve veri sürümleri; semantik versiyonlama.
-
Takip: Gözetim (drift, veri kalitesi), otomatik uyarılar.
-
Uygulama: Basit bir REST servisi; gizlilik ve güvenlik kontrolleri; model kartları ile etik dokümantasyon.
18) Akademik Yazım: İntihalden Kaçınma ve Atıf Disiplini
-
İntihal: Alıntıların tırnak içinde ve kaynaklı verilmesi; parafrazın bile atıf gerektirdiği bilinci.
-
Kaynakça: BibTeX, CSL; dergi/üniversite şablonları.
-
Uygulama: Otomatik benzerlik araçlarını yalnızca ön kontrol için kullanın; etik beyan ekleyin.
19) Bulguların Sunumu: Şekil, Tablo, Ekler
-
İyi pratik: Şekillerde hata çubukları, tablo başlıklarında açıklık, model/dataset sürümleri kutu içinde belirtme.
-
Ekler: Ayrıntılı hiperparametre tabloları, veri ön işleme pipeline’ları, kod bağlantıları (anonim repo).
20) Zaman Planı ve Risk Yönetimi
-
Plan: T-20 hafta diyagramı: literatür (4), veri (4), modelleme (6), yazım (4), revizyon (2).
-
Riskler: Veri erişimi, donanım, etik onay gecikmesi; B planı (daha küçük model, alternatif veri, simülasyon).
Sonuç
Bu rehber, Yapay Zeka Mühendisliği alanında kendi tezinizin mimarı olmanız için bütüncül bir yol haritası sundu: araştırma sorusunun keskinleştirilmesinden yöntem seçimine; dengesiz veriyle başa çıkmaktan çapraz doğrulamaya; LASSO/Ridge tercihlerinden adalet ve açıklanabilirliğe; MLOps ve etik raporlamadan intihalden kaçınmaya kadar… Amaç, bir “hizmet”e işi devretmek değil, akademik özerklik ve araştırma yetkinliği kazanmanızdır. Metindeki kontrol listelerini, örnek hipotezleri, deneysel protokolleri ve raporlama kalıplarını kendi bağlamınıza uyarlayarak kullanın. Böylece ortaya koyduğunuz çalışma, yinelenebilir, denetlenebilir, adil ve etkili olacak; bilime katkı üretirken akademik bütünlüğünüzü de koruyacaktır.
Günümüzün hızla değişen dünyasında, zamandan tasarruf etmek ve etkili iletişim kurmak esastır. İşte tam da bu noktada bizim tez yazma hizmetimiz devreye giriyor. Akademik ya da profesyonel yazılarınızı, özgünlükten ödün vermeden ve en yüksek standartlarda tamamlamanız için ihtiyacınız olan desteği sağlıyoruz. Blogumuz, yazma süreciniz boyunca ihtiyaç duyabileceğiniz ipuçları, stratejiler ve rehberlik ile sizleri donatmayı amaçlıyor.
Tez yazma hizmetimiz, sadece belgelerinizi zamanında teslim etmekle kalmaz, aynı zamanda içeriğin kalitesini de üst düzeye taşır. Araştırma, düzenleme, dilbilgisi ve biçimlendirme gibi yazım sürecinin her aşamasında uzman desteği sunuyoruz. İster lisans, ister yüksek lisans ya da doktora tezinizi yazıyor olun, her disiplinden ve her düzeyden öğrenciye hizmet vermekten gurur duyuyoruz. Kaliteli içerik üretmenin yanı sıra, yazınızın alanınızda ses getirecek bir etki yaratmasını sağlamak için çalışıyoruz.
Web sitemizdeki kullanışlı arayüz sayesinde, tez yazma hizmetimizi kullanmanın kolaylığını siz de keşfedin. İhtiyacınız olan hizmeti seçin, çalışmanızın detaylarını paylaşın ve gerisini bize bırakın. Profesyonel yazarlarımız, sizin için özgün, etkili ve ikna edici bir tez hazırlayacak. Sürecin her adımında sizinle iletişim halinde olacağız ve mükemmel bir sonuç için geri bildirimlerinizi dikkate alacağız. Hadi, şimdi yazma yolculuğunuzda bir sonraki adımı atın ve bizimle iletişime geçin!
Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Güvenilir Tez Yazdırma – Tez Yazdırma Fiyatları – Yüksek Lisans Tez Yazdırma – En İyi Tez Yazdırma Siteleri – Tez Yazdırma Siteleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Fransızca Ödev Yaptırma – Java Ödev Yaptırma – İngilizce Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma İngilizce – Ödev Yaptırma Programı – Grafik Tasarım Ödev Yaptırma – Sketchup Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Sunum Yaptırma Merkezi – Sunum Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Parayla Ödev Yaptırma – Mühendislik Ödev Yaptırma – Rapor Yaptırma – Rapor Ödevi Yaptırma – Rapor Yaptırma Merkezi – Proje Yaptırma – Ücretli Proje Yaptırma – Proje Yaptırma Sitesi – Armut Ödev Yaptırma – Ödev Tez Proje Merkezi – Üniversite Ödev Yaptırma – SPSS Analizi Yapan Yerler – Spss Ödev Yaptırma – Spss Analiz Ücretleri – Spss Analizi Yapan Siteler – Spss Analizi Nasıl Yapılır – Proje Ödevi Yaptırma – Tercüme Yaptırma – Formasyon – Formasyon Alma – Formasyon Yaptırma – Blog – Blog Yaptırma – Blog Yazdırma – Blog Yaptırma Sitesi – Blog Yaptırma Merkezi – Literatür Taraması Yaptırma – Veri Analizi – Veri Analizi Nedir – Veri Analizi Nasıl Yapılır – Mimarlık Ödev Yaptırma – Tarih Ödev Yaptırma – Ekonomi Ödev Yaptırma – Veri Analizi Yaptırma – Tez Yazdırma – Spss Analizi Yaptırma – Tezsiz Proje Yaptırma – Makale Ödevi Yaptırma – Essay Yaptırma – Essay Sepeti İletişim – Essay Yazdırma – Essay Yaptırma Sitesi – Essay Yazdırmak İstiyorum – İngilizce Essay Yazdırma – Essay Yaptırmak İstiyorum – Online Sınav Yardımı Alma – Online Sınav Yaptırma – Excel Ödev Yaptırma – Staj Defteri – Staj Defteri Yazdırma – Staj Defteri Yaptırma – Vaka Ödevi Yaptırma – Ücretli Makale Ödevi Yaptırma – Akademik Danışmanlık – Tercüme Danışmanlık – Yazılım Danışmanlık – Staj Danışmanlığı – İntihal Raporu Yaptırma – İntihal Oranı – Turnitin Raporu – Turnitin Raporu Alma – İntihal Oranı Düşürme – Turnitin Oranı Düşürme – Web Sitene Makale Yazdır – Web Sitesine Makale Yazdırma – Tez Danışmanlığı – Dergi Makalesi Yazdırma
