[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-run-to-run-variance::tr":3,"gloss-cluster-run-to-run-variance::tr":23,"gloss-next-run-to-run-variance::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"run-to-run-variance","mlops","Koşudan Koşuya Değişkenlik","Koşudan koşuya değişkenlik, hiçbir şey değiştirilmeden aynı sistemin aynı küme üzerinde iki kez değerlendirilmesiyle elde edilen yayılımdır. Seçtiğiniz vakalarla ilgili olan örnekleme hatasıyla aynı şey değildir; bu, sistemin ve ölçümün özdeş girdilerde farklı yanıtlar üretmesiyle ilgilidir. Birkaç kaynak katkıda bulunur. Üretim sabit değil örneklemeli olabilir. Bir dizin güncellendikçe ya da beraberlikler farklı bozuldukça getirme farklı bir parça kümesi döndürebilir. Puanlayan bir model kendi değişkenliğini getirir. Sıralama, yığınlama ve eşzamanlılık, önceki işin sonrakini etkilediği sistemlerde sonuçları değiştirebilir. Altyapı, yoğun bir öğleden sonra yüz vakadan birini zaman aşımına uğratıp sakin bir günde uğratmayabilir. Sonuç pratiktir ve sık sık göz ardı edilir: iki koşu arasındaki, bu yayılımdan küçük bir fark bir sonuç değildir; aritmetik ne kadar düzgün görünürse görünsün, bir ekip ne kadar isterse istesin. Gürültü olan değişiklikleri yeniden açıklamakla haftalar yitirilir ve daha kötüsü, onların gücüne dayanarak değişiklikler yayımlanır. Çare ucuzdur. Herhangi bir karşılaştırma yapmadan önce, değiştirilmemiş aynı yapılandırmayı birkaç kez çalıştırın ve sayının kendiliğinden ne kadar oynadığına bakın. O rakam, aygıtınızın çözünürlüğü olur ve birinin aklında tutulmak yerine puanın yanında raporlanmalıdır. Önerilen bir iyileşme yayılımdan küçükse, ya daha çok ölçün, ya değişkenliği azaltabildiğiniz yerde azaltın, ya da elinizdeki düzenekle değişimin saptanamadığını dürüstçe söyleyin; bu bir başarısızlık değil meşru bir bulgudur ve gelecek ay sessizce tersine dönen bir duyurudan hayli iyidir. Yayılımı yalnızca sonuçları üretenlere değil, sonuçları okuyanlara da raporlamakta yarar var. Tek bir rakam gösterilen bir paydaş onu kesin sayacaktır; bir sayı ikinci kez yanlış yöne kıpırdadığında ise, ne kadar hareketin hiçbir anlama gelmediğini herkes zaten biliyorsa konuşma çok daha kolay olur.","Koşudan koşuya değişkenlik, aynı sistemi iki kez ölçmenin yayılımıdır. Nereden gelir ve neden bundan küçük farklar sonuç sayılmaz.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"ab-testing","A\u002FB Testi",{"slug":15,"name":16},"non-determinism","Belirlenimsizlik (Non-Determinism)",{"slug":18,"name":19},"seed-control","Seed Kontrolü (Tohum Değeri)",{"slug":21,"name":22},"statistical-significance","İstatistiksel Anlamlılık",[24,28,31,35,38,41,44,47,50,53,56,59],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"acceptance-threshold","Kabul Eşiği","2026-09-10T03:30:02+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"adjudication","Uyuşmazlık Çözümü",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"annotation-guidelines","Etiketleme Kılavuzu","2026-09-08T21:32:36+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":34},"baseline-model","Temel Model (Baseline)",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":34},"batch-inference","Toplu Çıkarım",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":27},"blind-evaluation","Kör Değerlendirme",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":34},"canary-prompt","Kanarya Prompt",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":27},"ceiling-effect","Tavan Etkisi",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":34},"champion-challenger","Şampiyon-Meydan Okuyan (A\u002FB Model Testi)",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":34},"class-imbalance","Sınıf Dengesizliği",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":34},"continuous-batching","Sürekli Toplu İşleme (Continuous Batching)",{"slug":60,"category":5,"name":61,"updated_at":27},"coverage-gap","Kapsam Boşluğu"]