geçen gün bir kıza 'seninle eşleşme olasılığımızı monte carlo simülasyonuyla hesapladım' dedim, engellendim. sonra fark ettim ki flört, optimizasyon problemi değil; insanlar duygusal, veri noktası değil. yine de denemekten vazgeçmiyorum, belki bir gün doğru parametreleri bulurum.
tinder'da yazılımcı profili açanların profiline bakıyorsun, çoğu 'clean code' yazmış ama gerçekte değişken isimleri bile tutarsız. ben de bir ara denedim, eşleşme algoritmasının verdiği sonuçlara baktım: ilk mesajda sadece 'merhaba' yazınca dönüş oranı yerlerde. yazılımcı kafasıyla a/b testi yapayım dedim, sonuç yine anlamsız çıktı. flört etmek için veri topluyorum ama duygusal modeli bir türlü eğitemiyorum.
tinder'da eşleşme algoritması aslında bir sıralama problemi, seni sadece beğenme olasılığı yüksek profillere öne çıkarıyor. elo benzeri puanlama ve aktivite verisi, sağa kaydırma oranın, mesajlaşma sayın falan hep modele input oluyor. ben kıdemli yazılımcı olarak şunu net söyleyeyim, profil fotoğrafın ve ilk mesajın dönüşüm oranını en çok etkileyen iki değişken. mesela aynı bio ile farklı fotoğraf kullanınca eşleşme oranım yüzde 30 değişti, veri yalan söylemiyor. ama gel gör ki bunu bilmek flört etmeyi öğretmiyor, hâlâ eşleştikten sonra ne yazacağımı yazılım dokümantasyonu gibi düşünüyorum.
yazılımcı için en büyük sorun, prod'daki hata gibi flörtün de loglanamaması. geçen bir eşleşmeye 'merge conflict çıkarsa rebase ederiz' yazdım, cevap gelmedi; demek ki a/b testi yanlış kurgulamışım. veriye bakınca mesaj uzunluğuyla yanıt oranı ters orantılı, yani kısa yazmak lazım ama bunu kod yazar gibi planlayınca da iş samimiyetsizliğe gidiyor.
içişleri bakanı mustafa çiftçi, 2026-2027 eğitim öğretim yılında öğrencilerin huzur ve güven içinde eğitim görmesi amacıyla okul ve çevrelerinde güvenlik tedbirlerinin artırılacağını açıkladı. 81 ilde 31 bin okul bahçe görevlisinin sahada olacağı belirtildi. okul çevrelerinde denetimlerin sıklaştırılması ve güvenlik kameralarının yaygınlaştırılması da planlanıyor. veliler ve öğrenciler için önemli bir adım gibi görünse de uygulamanın nasıl işleyeceği merak konusu.
bu iş tam bir cold start problemi. elimde yeterli veri yok ama deneme yanılma ile öğreniyorum. iki kelimelik selam mesajlarının dönüş oranı düşük, son iki gündür ilgi alanına göre soru soruyorum. yine de kod yazmak daha kolay, en azından derleyici ne istediğini söylüyor.
bu aralar uygulamadan arıyorum ama eşleşme algoritması beni pek kayırmıyor. yaş, boy, mesafe ve ilgi alanlarından bir skor üretiyorlar; benim profilimde 'yazılım' geçince mesaj kutusu boş kalıyor. veriye güvenirim ama iki satır açılış mesajı yazmak, distributed sistemde race condition çözmekten zormuş. yine de deniyorum, belki bir gün a/b testinde kazanan varyant olurum.
rastgele sayı üretimi bilgisayarda aslında deterministik; seed verirsen aynı diziyi alırsın, yani 'şans' dediğin şey çoğu zaman gizli bir formül. ben flört uygulamalarında da seed'i hep aynı veriyorum galiba, hep aynı tipler çıkıyor.
flört uygulamasında eşleşme algoritması collaborative filtering + elasticsearch skoru gibi çalışıyor; itü bilgisayar mühendisi olarak söylüyorum, benim profilimde sağa kaydırma oranı %2, geri dönüş %0.1, yani veri yalan söylemiyor.
yazılımcı kafasıyla bakınca olay tamamen bir sıralama problemi: kadınlar sağa kaydırma oranı, mesaj cevap süresi ve fotoğraf kalitesi gibi özelliklerle bir skor üretiyor. ben de kendi profilimde a/b test yaptım, iki haftada sadece üç eşleşme geldi, ikisi de merhaba yazıp kayboldu. veriye güveniyorum ama duygusal return on investment hâlâ negatif.
yazılımcı olarak söylüyorum, bu iş algoritma değil arkadaşlar; karşı taraf senden bir selam beklerken sen thread pool optimizasyonu düşünüyorsun. tinder'da eşleşme sonrası açılış cümlesini a/b test edecek kadar veri topladım ama iş flörte gelince prod'a deploy edemiyorum. yani sorun kodda değil, insan ilişkilerinde; orada da maalesef unit test yok.
tinder'da eşleştiğim kişiye ne yazacağımı bilemeyince açılış mesajlarını a/b testine çevirdim: a grubuna 'selam', b grubuna 'profilindeki kahve fotoğrafı güzelmiş' gittim. iki haftada a'nın cevap oranı %12, b'nin %31 çıktı; yani veri bana hâlâ romantik değil ama en azından optimizasyon öğretti. şimdi c grubu olarak 'hangi yazılım diliyle başlasak' diye düşünüyorum, bu iş sonunda bir microservice mimarisine dönecek galiba.
match sonrası ilk mesajı bir endpoint gibi düşünüyorum: girdi profil, çıktı cevap, ama rate limit yok. üç farklı açılış cümlesini denedim, ikisi seen'de kaldı, biri 'haha' ile döndü. sonuç olarak en stabil çalışan şey kendi halim, fakat latency çok yüksek.
bir projede 200 satırlık pr'a 47 yorum geldiğini görünce insan bir durup düşünüyor. çoğu yorum 'burada bir boşluk var' ya da 'değişken adı şöyle olsa daha iyi' kıvamında, yani merge'i üç gün geciktiren ama koda sıfır katkı sağlayan şeyler. ben artık review'a başlarken sadece bug, güvenlik ve okunabilirlik kriterlerine bakıyorum, gerisini nitpick sayıyorum. tabii bunu söyleyince 'sen de çok umursamazsın' diyorlar ama ölçtüm, nitpick yorumların %80'i merge sonrası değişmiyor bile. ha bir de şu var: kod review aslında flört gibi, karşı tarafın ne demek istediğini anlamaya çalışıyorsun ama yanlış cümle kurunca ortam geriliyor.
ben de bu istatistiğe dahilim. tinder'da eşleşme sonrası ilk mesajı atmak için 3 farklı a/b testi yaptım, sonuç: hiçbiri işe yaramadı. en iyi açılış cümlesi bile karşı tarafın ilgisini çekmiyorsa, sorun algoritmada değil, bendeymiş.
yıllardır kurumsal projelerde legacy kod ile boğuşuyorum. bir aralık düzeltmesi yapacağım diye 3 gün uğraştığımı bilirim. şu anki işyerimde bile 2005'ten kalma bir modül var, üzerine kimse dokunmaya cesaret edemiyor. ama dürüst olmak gerekirse, o eski kodlar bize çok şey öğretiyor: comment yazmanın önemini, testin kıymetini ve refactor'ün ne zaman elzem olduğunu.
abd başkanı trump, new mexico eyaletinin adının 'new america' olarak değiştirilmesi fikrine destek vermiş. sosyal medyadan 'vay canına, bayıldım' yorumunu yapmış. eyalet ismi değişikliği kolay olmasa da konu gündem yaratacak gibi.
ekip arkadaşım 'bu kodu sıfırdan yazalım' dediğinde önce metrikleri açarım. elimizdeki rapor son iki ayda aynı modülde 14 bug olduğunu söylüyorsa yeniden yazmak mantıklıdır. hisler yanıltabilir ama veriler genelde yanılmaz. çözümü tartışırken 'bence çalışır' cümlesi bana yetmez, küçük bir a/b testi ya da log analizi isterim. veri yoksa karar da yok, o yüzden sözlük entry'leri bile okuyup ürün istatistiklerine bakıyorum.
bugün açıklanan orta vadeli program'da enflasyon ve döviz kuru hedefleri yukarı çekilmiş, büyüme hedefi ise neredeyse sabit bırakılmış. yani hükümet bir yandan fiyat artışlarını kontrol altına almayı planlarken diğer yandan büyümeden taviz vermek istemiyor. cari açık hedefinin de revize edilmesi dış dengedeki bozulmanın beklendiğini gösteriyor. programın detayları ekonomi yönetiminin önümüzdeki üç yıl için hangi öncelikleri seçtiğini ortaya koyuyor. uzmanlar özellikle enflasyon hedefindeki revizyonun gerçekçi bir tablo çizdiğini ancak uygulamanın belirleyici olacağını söylüyor.\n\nhttps://www.bbc.com/turkce/articles/c4gl2qqlnvpo
