# Etkileşimli Ranking Öğrenmesi

<div class="mlv-demo-links">
  <a class="mlv-demo-link" href="hundred_page_ml.html">Genel Harita</a>
  <a class="mlv-demo-link" href="book_unsupervised_and_other_learning.html">Gözetimsiz ve Ötesi</a>
  <a class="mlv-demo-link" href="interactive_book_metric_learning.html">Metrik</a>
  <a class="mlv-demo-link active" href="interactive_book_ranking.html">Ranking</a>
  <a class="mlv-demo-link" href="interactive_book_recommendation.html">Öneri</a>
  <a class="mlv-demo-link" href="interactive_book_self_supervised.html">Self-Supervised</a>
  <a class="mlv-demo-link secondary" href="../_static/demos/book-ranking.html">Tam Ekran Demo</a>
</div>

<div class="mlv-demo-hero">
  <div class="mlv-demo-kicker">Kitap / Bölüm 10</div>
  <p class="mlv-demo-lead">Ranking problemi, “bu öğe doğru mu?” diye sormaktan çok “hangi öğe üstte olmalı?” diye sorar. Arama, reklam ve öneri sistemlerinin kalbi çoğu zaman bu sırayı kurma işidir.</p>
</div>

<div class="mlv-demo-grid">
  <div class="mlv-demo-panel">
    <strong>Ne Yap</strong>
    <span>Sinyal, popülerlik ve tazelik ağırlıklarını değiştir. Model sırasının ideal sıradan nasıl saptığını izle.</span>
  </div>
  <div class="mlv-demo-panel">
    <strong>Ne Gör</strong>
    <span>Üst sıralardaki küçük hatalar, alt sıralardaki büyük hatalardan daha kritik olabilir. NDCG tam bunu yakalar.</span>
  </div>
  <div class="mlv-demo-panel">
    <strong>Kitaptaki Karşılığı</strong>
    <span>Ranking, sınıflandırmadan farklı bir kayıp ve değerlendirme mantığı gerektirir; amaç etiket değil, doğru düzendir.</span>
  </div>
</div>

<div class="mlv-demo-note">
İyi ranking modeli her öğeyi tek tek puanlamaktan öte, en kritik öğeleri en üste taşımayı başarır. Özellikle ilk birkaç sıra tüm deneyimi değiştirebilir.
</div>

<iframe
  class="mlv-demo-frame"
  src="../_static/demos/book-ranking.html"
  title="Ranking Demosu"
  loading="lazy"
  frameborder="0"
></iframe>
