
Ortalama Mutlak Hata (MAE)
Ortalama Mutlak Hata (MAE), regresyon modellerini değerlendirmek için makine öğreniminde temel bir metriktir. Tahminlerdeki hataların ortalama büyüklüğünü ölçer...
80/20 Kuralı veya Pareto Prensibi, sonuçların %80’inin nedenlerin %20’sinden kaynaklandığını belirtir. İş, verimlilik ve kalite kontrolünde yüksek etkili faktörlere odaklanmaya yardımcı olur.
80/20 Kuralı, diğer adıyla Pareto Prensibi, sonuçların yaklaşık %80’inin nedenlerin %20’sinden kaynaklandığını öne süren bir kavramdır. Bu prensip, girdiler ile çıktılar arasında bir dengesizliğe işaret eder; yani, girdilerin azınlığı sonuçların çoğunluğundan sorumludur. Kural, İtalyan ekonomist Vilfredo Pareto’nun, İtalya’daki toprakların %80’inin nüfusun %20’sine ait olduğunu gözlemlemesiyle adını almıştır. Zamanla iş, ekonomi ve kişisel verimlilik gibi birçok alanda uygulanmıştır.
Pareto Prensibi’nin temelinde, belirli bir sonuca en fazla katkı sağlayan en önemli faktörleri belirlemek yatar. Tüm nedenlerin eşit etkiye sahip olmadığını, en etkili nedenlere odaklanmanın verimlilik ve etkinliği artırabileceğini vurgular. Prensip, her durumda kesin bir 80/20 oranı öngörmez; daha çok, girdiler ile çıktılar arasında genel bir dengesizlik modelini temsil eder.
Örneğin, bir iş bağlamında bir şirket, müşterilerinin %20’sinin gelirinin %80’ini oluşturduğunu fark edebilir. Bunu gören şirket, kârlılığı en üst düzeye çıkarmak için bu anahtar müşterilere öncelik verebilir. Benzer şekilde, kalite kontrolde, en çok kalite sorununa yol açan ilk %20’lik kusurları ele almak, ürünün genel kalitesini büyük ölçüde artırabilir.
80/20 Kuralı’nın kökeni, 20. yüzyılın başlarında İtalya’daki servet dağılımını inceleyen İtalyan ekonomist ve sosyolog Vilfredo Pareto’ya dayanır. Pareto, nüfusun küçük bir kısmının ülkenin servet ve topraklarının çoğuna sahip olduğunu gözlemledi. Özellikle, toprakların %80’inin insanların %20’sine ait olduğunu fark etti. Ayrıca bahçesinde de benzer bir desen gözlemledi: bezelye kabuklarının %20’si, bezelyelerin %80’ini üretiyordu.
Pareto’nun gözlemleri, bu dengesizliğin hayatın birçok alanında yaygın olduğuna dair daha geniş bir farkındalığa yol açtı. Sonrasında, 1940’larda yönetim danışmanı Joseph M. Juran bu prensibi kalite kontrolüne uygulayarak, kalite sorunlarının çoğundan az sayıda kusurun sorumlu olduğunu vurguladı. Bu fenomeni tanımlamak için “hayati azınlık ve önemsiz çoğunluk” (the vital few and the trivial many) terimini ortaya attı.
80/20 Kuralı, herhangi bir sistemde bazı girdilerin çıktılar üzerinde orantısız derecede büyük bir etkiye sahip olduğu varsayımına dayanır. Yani, kritik %20’lik girdileri tespit edip bunlara odaklanarak istenen sonuçlar üzerinde önemli bir etki yaratmak mümkündür. Bu prensip, önceliklendirme ve kaynakların en etkili faktörlere tahsisini teşvik eder.
Yüzdelerin kesin olmadığını ve duruma göre değişebileceğini unutmamak gerekir. Buradaki temel çıkarım, nedenlerin azınlığının etkilerin çoğunluğunu oluşturduğu bir dengesizlik olduğu bilgisidir. Bu anlayış, bireylerin ve kuruluşların çabalarını ve kaynaklarını verimli şekilde optimize etmelerine olanak tanır.
İş dünyasında 80/20 Kuralı genellikle en çok gelir getiren anahtar müşterileri, ürünleri veya pazarları belirlemek için kullanılır. Örneğin:
80/20 Kuralı, kalite kontrol süreçlerinde etkilidir:
Kişisel verimlilikte ise, en yüksek etkiyi sağlayan görevlere odaklanmak önerilir:
Etkili zaman yönetimi de 80/20 Kuralı ile sağlanabilir:
Pareto’nun 80/20 Kuralı ve Gauss Dağılımı
Silisyum Fotonikte Aşırı Değer İstatistikleri ve Pareto Dağılımı
#MeToo Hareketi Hakkında Twitter’da Paylaşılan Çevrim içi Kaynaklar: Pareto Prensibi
Gelir Eşitsizliğinin Bir Ölçüsü Olarak Kolkata İndeksi Üzerine
80/20 Kuralı veya Pareto Prensibi, etkilerin %80'inin nedenlerin %20'sinden kaynaklandığı fikridir. Bu kural, girdilerin azınlığının genellikle sonuçların çoğunluğuna yol açtığını vurgular ve yüksek etkili alanlara odaklanmaya yardımcı olur.
Kural, İtalyan ekonomist Vilfredo Pareto'nun adını taşır. Pareto, İtalya'daki toprakların %80'inin nüfusun %20'sine ait olduğunu gözlemlemiştir. Bu kural daha sonra Joseph M. Juran gibi uzmanlar tarafından çeşitli alanlarda uygulanmıştır.
İşletmeler, anahtar müşterileri, ürünleri veya en çok sonuç getiren süreçleri belirlemek için 80/20 Kuralı'nı kullanır. Böylece kaynaklarını optimize edip verimliliklerini artırabilirler.
Hayır, 80/20 oranı genel bir rehberdir; gerçek oran değişebilir. Prensip, nedenlerin küçük bir kısmının etkilerin büyük bir kısmına yol açtığı daha geniş bir fikri temsil eder.
Hedeflerinize en çok katkı sağlayan %20'lik görev veya faaliyetlere odaklanın ve daha az etkili görevlere harcanan zamanı azaltarak daha iyi zaman yönetimi ve sonuçlar elde edin.
Kendi yapay zeka çözümlerinizi oluşturmaya başlayın ve 80/20 Kuralı'nın iş verimliliğinizi nasıl optimize edebileceğini görün.
Ortalama Mutlak Hata (MAE), regresyon modellerini değerlendirmek için makine öğreniminde temel bir metriktir. Tahminlerdeki hataların ortalama büyüklüğünü ölçer...
Ortalama Ortalama Doğruluk (mAP), nesne tespit modellerini değerlendirmek için bilgisayarla görmede kullanılan temel bir metriktir ve hem tespit hem de konumlan...
Talimat ayarı, büyük dil modellerini (LLM) talimat-yanıt çiftleri üzerinde ince ayar yaparak, insan talimatlarını daha iyi takip etmelerini ve belirli görevleri...