[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"me":3,"catalog:tr:ml-engineer\u002Fml-experimentation-reproducibility":4,"config":125},null,{"field_key":5,"field_name":6,"seniority":7,"topic_key":8,"topic_name":9,"spec_key":7,"spec_name":7,"locale":10,"cell_total":11,"field_total":12,"seniorities":13,"topics":17,"specs":40,"samples":41},"ml-engineer","ML Engineer","","ml-experimentation-reproducibility","Ml Experimentation Reproducibility","tr",75,600,[14,15,16],"junior","mid","senior",[18,21,24,25,28,31,34,37],{"key":19,"name":20,"count":11},"ml-data-preparation","Ml Data Preparation",{"key":22,"name":23,"count":11},"ml-deployment-serving","Ml Deployment Serving",{"key":8,"name":9,"count":11},{"key":26,"name":27,"count":11},"ml-model-selection-tuning","Ml Model Selection Tuning",{"key":29,"name":30,"count":11},"ml-model-training-evaluation","Ml Model Training Evaluation",{"key":32,"name":33,"count":11},"ml-monitoring-drift","Ml Monitoring Drift",{"key":35,"name":36,"count":11},"ml-problem-framing","Ml Problem Framing",{"key":38,"name":39,"count":11},"ml-scaling-performance","Ml Scaling Performance",[],[42,60,73,86,99,112],{"id":43,"topic":9,"difficulty":44,"body":45,"options":46,"correct_key":57,"explanation":59},"019f6b80-b785-73fa-9d7f-40ec60ffecf1",1,"Bir deneyin sonucunun daha sonra tekrar üretilebilmesi için genellikle kaydedilmesi gereken temel bilgi hangisidir?",[47,50,53,56],{"key":48,"text":49},"a","Sadece nihai accuracy sayısı, çünkü en önemli olan odur",{"key":51,"text":52},"b","Çıktı görselleştirmeleri, çünkü ne olduğunu gösterirler",{"key":54,"text":55},"c","Deneyi çalıştıran kişinin adı",{"key":57,"text":58},"d","Kod versiyonu, veri versiyonu ve hyperparametre değerleri","Bir sonucu tekrar üretmek, onu tam olarak neyin ürettiğini bilmeyi gerektirir: hangi kod, hangi veri, hangi ayarlar (d). Tek başına nihai bir sayı (a) nedenine geri izlenemez. Görselleştirmeler (b) yapılandırmayı değil bir sonucu betimler. Deneyi kimin çalıştırdığı (c), koşunun yeniden üretilip üretilemeyeceğiyle ilgisizdir.",{"id":61,"topic":9,"difficulty":44,"body":62,"options":63,"correct_key":48,"explanation":72},"019f6b80-b785-79ae-9aab-fb3656bd7e76","Aynı veri seti üzerinde iki kez çalıştırılan tamamen aynı eğitim kodu neden biraz farklı bir model üretebilir?",[64,66,68,70],{"key":48,"text":65},"Initialization ya da shuffling gibi kaynaklar, seed sabitlenmezse koşular arası farklılaşır",{"key":51,"text":67},"Veri seti iki koşu arasında sessizce anlamını değiştirir",{"key":54,"text":69},"Model eğitimi her framework'te varsayılan olarak deterministiktir, bu yüzden bu aslında hiç olmamalıdır",{"key":57,"text":71},"Metrik hesaplamasının kendisi koşular arasında her zaman değişir","Rastgelelik bir seed ile sabitlenmediği sürece, ağırlık başlatma veya veri karıştırma sırası gibi şeyler koşudan koşuya farklılaşabilir ve sonucu değiştirebilir (a). Veri setinin anlamı (b) kendiliğinden değişmez. Eğitim çoğu kurulumda varsayılan olarak deterministik değildir (c yanlış). Metrik hesaplama kodu sabittir ve rastgele değişmez (d yanlış).",{"id":74,"topic":9,"difficulty":44,"body":75,"options":76,"correct_key":54,"explanation":85},"019f6b80-b786-70a9-818a-a901f70b13c3","Bir deney için 'random seed sabitlemek' neyi başarmayı amaçlar?",[77,79,81,83],{"key":48,"text":78},"Validation setine olan ihtiyacı tamamen ortadan kaldırır",{"key":51,"text":80},"Tamamen farklı donanımlarda özdeş sonuçlar garanti eder",{"key":54,"text":82},"Rastgele işlemlerin (shuffling, initialization) her koşuda aynı sırayı takip etmesini sağlar",{"key":57,"text":84},"Modelin overfit olmasını kalıcı olarak engeller","Sabit bir seed, sözde-rastgele işlemlerin her koşuda aynı diziyi üretmesini zorlar, bu da tekrarlanabilirliği artırır (tam garanti etmese de) (c). Validation setleriyle (a) ya da overfitting'le (d) ilgisi yoktur. Ayrıca farklı donanımlar arasında özdeş sonuçları garanti etmez, çünkü donanım seviyesindeki sayısal davranış yine de farklılaşabilir (b yanlış).",{"id":87,"topic":9,"difficulty":44,"body":88,"options":89,"correct_key":51,"explanation":98},"019f6b80-b786-76be-9bdf-f84218b44805","Bir junior mühendis, bir hafta sonra aynı görünen bir kod dosyasını kullanarak eğitim scriptini tekrar çalıştırıyor ama belirgin şekilde farklı bir sonuç alıyor. Önce kontrol edilmesi gereken en olası temel açıklama nedir?",[90,92,94,96],{"key":48,"text":91},"Programlama dilinin kendisi aritmetik kurallarını değiştirmiştir",{"key":51,"text":93},"Kod dosyası aynı görünse de, veri, kütüphane versiyonu ya da seed farklı olabilir",{"key":54,"text":95},"Makine öğrenmesi modelleri tasarım gereği her seferinde farklı bir sonuç vermek zorundadır",{"key":57,"text":97},"Kullanılan metrik ilk seferde yanlış hesaplanmış olmalı","Bir kod dosyasının 'aynı görünmesi', arkasındaki verinin, kütüphane versiyonlarının ya da seed'in değişmediğini garanti etmez — bunların herhangi biri sessizce kayabilir (b). Diller aritmetik kurallarını sessizce değiştirmez (a). ML eğitimi tasarım gereği tekrarlanamaz olmak zorunda değildir (c). Doğrudan 'ilk metrik yanlıştı' sonucuna atlamak (d), daha olası nedenleri önce kontrol etmeyi atlar.",{"id":100,"topic":9,"difficulty":44,"body":101,"options":102,"correct_key":57,"explanation":111},"019f6b80-b786-7f23-bf0c-5a8fbeabe2c7","Bir ML deneyinin tam tekrarlanabilirliğinin, tipik bir deterministik yazılım build'ini tekrarlamaktan daha zor olmasının temel bir nedeni nedir?",[103,105,107,109],{"key":48,"text":104},"ML kodu normal kodun tekrarlanabildiği gibi versiyon kontrolüne alınamaz",{"key":51,"text":106},"Accuracy gibi metrikler iki ayrı koşu arasında asla karşılaştırılabilir değildir",{"key":54,"text":108},"Programlama dilleri random seed sabitlemeyi desteklemez",{"key":57,"text":110},"Sonuçlar veri snapshot'ına, seed'e ve ortama bağlıdır; bunların biri sessizce kayabilir","Kodun ötesinde, bir ML sonucu ayrıca veri snapshot'ına, seed'e ve ortama bağlıdır — sıradan bir yazılım build'inde olmayan birkaç ekstra hareketli parça (d). ML kodu diğer kodlar gibi versiyon kontrolüne alınabilir (a yanlış). Kurulum kontrol altındayken metrikler karşılaştırılabilir kalır (b yanlış). Seed sabitlemek yaygın, desteklenen bir pratiktir (c yanlış).",{"id":113,"topic":9,"difficulty":44,"body":114,"options":115,"correct_key":51,"explanation":124},"019f6b80-b787-763c-9618-f9eb29b8536e","Deney takibi bağlamında 'veri versiyonu' ile ne kastedilir?",[116,118,120,122],{"key":48,"text":117},"Eğitim scriptini yazmak için kullanılan programlama dili versiyonu",{"key":51,"text":119},"Belirli bir sonucu üretmek için kullanılan tam veri snapshot'ı",{"key":54,"text":121},"Veri seti dosyasının kaç kez yeniden adlandırıldığı",{"key":57,"text":123},"Veri setinin depolandığı klasör yolu","Veri versiyonu, verinin tam olarak hangi snapshot'ının kullanıldığını tanımlar, böylece aynı veri daha sonra tekrar kullanılabilir (b). Dil versiyonuyla (a), yeniden adlandırma sayısıyla (c) ya da bir depolama yoluyla (d) ilgisi yoktur — bir yol zaman içinde farklı içeriğe işaret edebilir, ki versiyonlamanın çözdüğü sorun tam olarak budur.",{"fields":126,"seniorities":311,"interview_shapes":312,"locales":317,"oauth":319,"question_count":322,"coach_enabled":323,"jd_match_enabled":323},[127,152,173,190,214,227,246,265,287,294,300,307],{"key":128,"name_tr":129,"name_en":129,"sort":44,"specializations":130},"backend","Backend",[131,134,137,140,143,146,149],{"key":132,"name":133,"field":128},"general","Genel",{"key":135,"name":136,"field":128},"go","Go",{"key":138,"name":139,"field":128},"python","Python",{"key":141,"name":142,"field":128},"java","Java",{"key":144,"name":145,"field":128},"csharp","C#\u002F.NET",{"key":147,"name":148,"field":128},"nodejs","Node.js",{"key":150,"name":151,"field":128},"php","PHP",{"key":153,"name_tr":154,"name_en":154,"sort":155,"specializations":156},"frontend","Frontend",2,[157,158,161,164,167,170],{"key":132,"name":133,"field":153},{"key":159,"name":160,"field":153},"javascript","JavaScript",{"key":162,"name":163,"field":153},"typescript","TypeScript",{"key":165,"name":166,"field":153},"react","React",{"key":168,"name":169,"field":153},"vue","Vue",{"key":171,"name":172,"field":153},"angular","Angular",{"key":174,"name_tr":175,"name_en":175,"sort":176,"specializations":177},"fullstack","Fullstack",3,[178,179,180,181,182,183,184,185,186,187,188,189],{"key":132,"name":133,"field":174},{"key":135,"name":136,"field":128},{"key":138,"name":139,"field":128},{"key":141,"name":142,"field":128},{"key":144,"name":145,"field":128},{"key":147,"name":148,"field":128},{"key":150,"name":151,"field":128},{"key":159,"name":160,"field":153},{"key":162,"name":163,"field":153},{"key":165,"name":166,"field":153},{"key":168,"name":169,"field":153},{"key":171,"name":172,"field":153},{"key":191,"name_tr":192,"name_en":192,"sort":193,"specializations":194},"devops-cloud","DevOps \u002F Cloud",4,[195,196,199,202,205,208,211],{"key":132,"name":133,"field":191},{"key":197,"name":198,"field":191},"aws","AWS",{"key":200,"name":201,"field":191},"gcp","GCP",{"key":203,"name":204,"field":191},"azure","Azure",{"key":206,"name":207,"field":191},"kubernetes","Kubernetes",{"key":209,"name":210,"field":191},"terraform","Terraform",{"key":212,"name":213,"field":191},"linux","Linux",{"key":215,"name_tr":216,"name_en":216,"sort":217,"specializations":218},"ai-engineer","AI Engineer",5,[219,220,221,224],{"key":132,"name":133,"field":215},{"key":138,"name":139,"field":215},{"key":222,"name":223,"field":215},"llm-rag","LLM\u002FRAG",{"key":225,"name":226,"field":215},"mlops","MLOps",{"key":228,"name_tr":229,"name_en":230,"sort":231,"specializations":232},"database","Veritabanı","Database",6,[233,234,237,240,243],{"key":132,"name":133,"field":228},{"key":235,"name":236,"field":228},"postgresql","PostgreSQL",{"key":238,"name":239,"field":228},"mysql","MySQL",{"key":241,"name":242,"field":228},"mongodb","MongoDB",{"key":244,"name":245,"field":228},"redis","Redis",{"key":247,"name_tr":248,"name_en":249,"sort":250,"specializations":251},"mobile","Mobil","Mobile",7,[252,253,256,259,262],{"key":132,"name":133,"field":247},{"key":254,"name":255,"field":247},"ios-swift","iOS (Swift)",{"key":257,"name":258,"field":247},"android-kotlin","Android (Kotlin)",{"key":260,"name":261,"field":247},"flutter","Flutter",{"key":263,"name":264,"field":247},"react-native","React Native",{"key":266,"name_tr":267,"name_en":268,"sort":269,"specializations":270},"security","Güvenlik","Security",8,[271,272,275,278,281,284],{"key":132,"name":133,"field":266},{"key":273,"name":274,"field":266},"appsec","AppSec",{"key":276,"name":277,"field":266},"offensive-pentest","Offensive \u002F Pentest",{"key":279,"name":280,"field":266},"cloud-security","Cloud Security",{"key":282,"name":283,"field":266},"devsecops","DevSecOps",{"key":285,"name":286,"field":266},"blue-team-incident","Blue Team \u002F Incident",{"key":288,"name_tr":289,"name_en":290,"sort":291,"specializations":292},"qa-test-automation","QA \u002F Test Otomasyonu","QA \u002F Test Automation",9,[293],{"key":132,"name":133,"field":288},{"key":295,"name_tr":296,"name_en":296,"sort":297,"specializations":298},"data-engineer","Data Engineer",10,[299],{"key":132,"name":133,"field":295},{"key":301,"name_tr":302,"name_en":303,"sort":304,"specializations":305},"game-dev","Oyun Geliştirme","Game Development",11,[306],{"key":132,"name":133,"field":301},{"key":5,"name_tr":6,"name_en":6,"sort":308,"specializations":309},12,[310],{"key":132,"name":133,"field":5},[14,15,16],{"junior":313,"mid":315,"senior":316},{"questions":314,"median_sec":3},20,{"questions":314,"median_sec":3},{"questions":314,"median_sec":3},[10,318],"en",[320,321],"google","github",21750,true]