McKinsey 2025 The State of AI raporu, MLOps platformu kullanan kurumlarda model deploy süresinin ortalama 3 aydan 2 haftaya düştüğünü, model başına yıllık değer üretiminin 2.3 katına çıktığını gösteriyor. MLOps olmayan ekiplerin %71’i “data scientist’lar üretim engelinde takılıyor” diye şikayet ediyor. MLOps 2026: End-to-End Platform Karşılaştırması MLOps platformları ML modellerinin training’den production deploy’a, monitoring’e, retraining’e […]
2026 itibarıyla ML deney sayısı kurumsal pipeline başına ayda 2.400’ü aşıyor; MLflow, Weights and Biases ve Neptune arasındaki seçim, reproducibility skorunu yüzde 41 ile yüzde 78 arasında dalgalandırıyor. Doğru takip platformu, model release’ini 12 günden 3,4 güne indiriyor. Konuyla ilişkili olarak MLflow vs Weights & Biases vs ClearML 2026 Karsilastirma rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. Deney […]
Databricks 2025 State of Data + AI raporu, model registry kullanan kurumların oranının son 12 ayda %63 arttığını, ancak ekiplerin sadece %41’inin tam lineage izlenebilirliği sağladığını gösteriyor. McKinsey 2025 AI Risk araştırmasında audit/regulator talebine 48 saat içinde cevap verebilen ekip oranı sadece %29. ML Model Registry 2026: Production ML’in Hesap Verebilirlik Katmanı Model registry, ML […]