Önce temel. Sonra daha zor sorular.

Öncelik planı, teslim tarihi taahhüdü değil

Bu yol haritası Ekim 2026 ürün konsepti ve hedef özellik kataloğuna dayanır. P0/P1/P2, geliştirme önceliğini gösterir. Tamamlanma oranı, kullanılabilirlik, tarih veya bütçelendirilmiş sözleşme değildir.

P0 · Foundation

İlk kullanılabilir ürün hedefi, frequency–severity modellerinin doğru çalışan, tekrar üretilebilir ve incelemeye açık bir akışta ele alınmasıdır.

• Model workspace, sürüm, tipli görsel builder ve kanonik IR.
• Birim, tip, referans ve parametre kontrolleri.
• Temel dağılımlar, Monte Carlo, beklenen kayıp, VaR/ES ve aşım ölçütleri.
• Tek parametre perturbation ve başlangıç what-if karşılaştırmaları.
• Analitik referans, temel tanılama, model card ve koşu/provenance kaydı.
• AI Architect, Advisor, Critic ve Analyst'in başlangıç kapsamı; öneri/onay/araç sınırları.
• Temel çalışma alanı erişim, compute kota ve izolasyon hedefleri.

Hedef çıkış kriteri: Referans modellerde sayısal kontroller; snapshot/ayarlarla belgelenmiş tekrar üretilebilirlik; geçersiz modeller için anlaşılır hata; sonucun varsayımları ve sınırlamalarıyla raporlanması.

P1 · Model Intelligence

• Veri tabanlı kalibrasyon, fitting ve parametre belirsizliği.
• Ortak faktör, korelasyon, Gaussian/t-copula ve portföy bileşimi.
• Genişletilmiş sensitivity/stress/alternatif dağılım incelemesi.
• Tanımlı küçük karar uzaylarında maliyet/kalan risk karşılaştırması.
• AI Debugger, Dependency Analyst, Experiment Designer ve Decision Scientist.
• Model review, izinli paylaşım ve iş birliğinin genişlemesi.

Hedef çıkış kriteri: Alternatif varsayımların sonuç etkisini açıklama; bağımlılık ve fitting tanılamalarında uygun istatistiksel değerlendirme; karşılaştırılabilir müdahale senaryoları.

Karar araştırmasının tamamı P2'ye bırakılmıyor: sınırlı senaryo karşılaştırması bu fazda hedefleniyor.

P2 · Advanced Research

• Gelişmiş stochastic süreçler ve rare-event yöntemleri.
• Importance sampling, uygun durumlarda EVT ve diğer ileri kuyruk araçları.
• Karma tamsayılı, stochastic/robust ve surrogate destekli optimizasyon.
• Akademik kaynak, koşul ve yöntem sınırlarını araştıran Research Agent.

Hedef çıkış kriteri: Zor problemlerde bağımsız karşılaştırmayla ölçülmüş doğruluk ve hesaplama faydası. Bir yöntem her problemde üstün veya uygun ilan edilmeyecek.

Bilinçli olarak başlangıç dışında

Sınırsız serbest kod çalıştırma, tüm dağılım ailelerinin eksiksiz desteği, kapsamlı nedensel keşif, tam otonom karar uygulama ve her sektör için doğrulanmış otomatik modelleme.

Durumları nasıl açıklayacağız?

Bir özelliğin kullanılabilir olduğu ancak gerçek çalışan kapsam ve test kanıtı görüldüğünde belirtilebilir. Hedef, geliştirme veya doğrulama bilgisi birbirine karıştırılmayacak. Bugün bu site konsepti anlatıyor; public SaaS veya ücretli plan sunmuyor.

Ürün kapsamı · Güven yaklaşımı