Batu Önlükuş

A credit scoring engine on logistic regressionLojistik regresyon üzerine kredi skorlama motoru

A machine learning scoring model for credit risk, built on weight-of-evidence binning and logistic regression so that every score arrives with the reasons behind it rather than as a number nobody can argue with. Presented to the CEO and CTO. Kredi riski için makine öğrenmesi tabanlı bir skorlama modeli; WOE binleme ve lojistik regresyon üzerine kurulu, böylece her skor kimsenin tartışamayacağı bir sayı olarak değil arkasındaki gerekçelerle birlikte geliyor. CEO ve CTO'ya sunuldu.

The same chain, running on synthetic weights Aynı zincirin sentetik ağırlıklarla çalışan hali

Monitoring company applicationsFirma başvurularının izlenmesi

Data science on the population the model actually sees: whether the features of incoming company applications are drifting, whether their variance and standard deviation are moving, whether the covariance between them still holds. Tested against synthetic failure scenarios, and a locally run language model turns each result into a written report instead of another chart nobody opens. Modelin gerçekte gördüğü popülasyon üzerine veri bilimi çalışması: gelen firma başvurularının değişkenleri kayıyor mu, varyans ve standart sapmaları oynuyor mu, aralarındaki kovaryans hâlâ duruyor mu. Sentetik bozulma senaryolarına karşı sınandı; sonucu yerelde çalışan bir dil modeli, kimsenin açmadığı bir grafik yerine yazılı rapora çeviriyor.

The same layer, running on one synthetic window Aynı katmanın tek sentetik pencerede çalışan hali

Turkish meeting transcription, tuned and cappedTürkçe toplantı transkripsiyonu, ayarlandı ve sınırlandı

A desktop transcription tool on Whisper for Turkish meeting audio. An initial prompt teaches the model the two things it kept getting wrong: the names of the people in the room and the fintech vocabulary they use. It also has a brake on the repetition loops Whisper falls into. Benchmarking showed the vocabulary list stops helping past a certain size and starts making things worse, so it ships with a cap. Türkçe toplantı sesi için Whisper üzerine kurulmuş bir masaüstü transkripsiyon aracı. Başlangıç prompt'u modele sürekli yanlış yazdığı iki şeyi öğretiyor: odadaki insanların isimleri ve kullandıkları fintech terimleri. Whisper'ın girdiği tekrar döngülerine de fren kondu. Benchmark, sözlüğün belli bir boyuttan sonra faydayı bırakıp işi bozmaya başladığını gösterdi, o yüzden sınırla birlikte çıktı.