12 bin Türkçe müşteri yorumum var — duygu analizi için hazır model mi, fine-tune mu?

12 bin yorum ve etiketli veri yokken doğru sıra şu: önce hazır bir Türkçe duygu analizi modeliyle (Hugging Face'te hazır BERTurk-tabanlı modeller) tüm veriyi sınıflandırın, GPU gerekmez — CPU'da 12 bin satır birkaç saat içinde biter, Google Colab'ın ücretsiz GPU'suyla dakikalar sürer. Sonuçları elle rastgele 200-300 örneklem üzerinde kontrol edip doğruluk oranını ölçün — e-ticaret yorumları gibi genel dilde hazır modeller genelde %80-85 civarı isabet veriyor, çoğu iş ihtiyacı için yeterli. Doğruluk yetersiz çıkarsa (sektörünüze özgü jargon çoksa) fine-tune'a geçin ama tam veriyi etiketletmeden: hazır modelin en çok kararsız kaldığı (olasılık skoru %50'ye yakın) 500-1000 örneği elle etiketleyip sadece onlarla fine-tune yapmak (active learning mantığı) maliyeti ciddi düşürür. Özetle: sıfırdan etiketleme + fine-tune bütçenizde şu an gereksiz bir yatırım — önce hazır modelle başlayın, gerçek ihtiyaç ortaya çıkarsa hedefli fine-tune'a geçin.