Learning Progress nasıl okunur (Request, Client, Country, ASN network eksenleri); neden en düşük eksen belirleyicidir?

Kısa cevap

Learning Progress, bir önerinin biriktirdiği kanıtın eşiğe oranıdır ve AI Learning & Teacher Tracking sekmesindeki listelerde yeşil çubuk ve yüzde olarak görünür. AI Learning'de Learning Methods penceresinde tanımlı her eşik için ayrı oran hesaplanır: Request = istek sayısı / Required Requests, Client = farklı istemci / Required Clients, Country = farklı ülke / Required Countries, ASN network = farklı ASN / Required ASN Networks; boş bırakılan eşik eksen üretmez. Listedeki yüzde bu oranların en düşüğüdür ve otomatik uygulama ancak en düşük eksen %100'e ulaşınca yapılır. En düşük eksenin belirleyici olması bilinçlidir: varsayılan eşiklerde tek bir IP'den gelen 1.000 istek Request eksenini %10.000'e çıkarır ama Client eksenini %20'de bırakır, öneri uygulanmaz. Kırılımlar önizlemede ayrı ayrı görülür ve %100'ün üzerine çıkabilir. Teacher'da tek eksen vardır: öneriyi besleyen Teacher istemcisi sayısı; bir istemci yeterlidir.

Eksenler

Eksen	Oran	Eşik alanı (varsayılan)
Request	İstek sayısı / eşik	Required Requests (10, zorunlu)
Client	Farklı istemci / eşik	Required Clients (5, zorunlu)
Country	Farklı ülke / eşik	Required Countries (1)
ASN network	Farklı ASN (ASN'si bulunamayan adreste /23 bloğu) / eşik	Required ASN Networks (boş = eksen yok)
Teacher	Teacher istemcisi sayısı	Yok; 1 istemci yeter

• Örnek (varsayılan eşikler, tek IP'den 1.000 istek, tek ülke): Request %10.000, Client %20, Country %100 → Learning progress %20.
• Listedeki çubuk %100'de dolar; yüzde etiketi %100'ü aşabilir. Önizlemede her eksenin kırılımı ayrı yazılır (seçilen önerinin önizlemesi).
• Otomatik uygulama en düşük eksenin %100'e ulaşmasını ister; AI Learning Tracking görünümündeki Min Progress (%) yalnızca listelemeyi etkiler (Min Progress (%), Max Suggestions ve Line Limit gelişmiş ayarları ne işe yarar?).
• Cluster'da her cihazın oranları kendi kayıtlarıyla hesaplanır; iki cihaza bölünen trafik eşiği tek cihazın verisiyle doldurmak zorundadır.
• Her eksen yalnızca eşiği tanımlıysa hesaplanır. Zaman dilimi ekseninin eşiği arayüzde ve WEB-CLI'da bulunmadığı için bu eksen önizlemede görünmez.
• Elle uygulama: AI Learning'in önerilerini otomatik uygulamasını beklemeden elle uygulayabilir miyim (Learn Selected)?

Sık Karıştırılan Noktalar

• "Yüzde bütün eksenlerin ortalamasıdır." En düşük eksendir.
• "%100'ün üstündeki değer hatadır." Kırılımlar eşiğin katları kadar büyüyebilir; belirleyici olan en düşük eksendir.
• "Varsayılan eşikler tek ülkeden gelen trafiği eler." Required countries varsayılanı 1'dir; tek ülkeden gelen trafik bu ekseni doldurur. Birden çok ülke ve ASN koşulu için eşikler yükseltilir (Saldırgan, trafiğini yaygın göstererek AI Learning'i kandırabilir mi; bu risk nasıl azaltılır?).

Dokümantasyonda nasıl yapılır

• AI Learning & Teacher Tracking · Learning progress nasıl okunur
• Learning Methods · Required Requests
• WAF · Öğrenme ne zaman bitti

İlgili sorular

• AI Learning nedir, nasıl çalışır?
• Saldırgan, trafiğini yaygın göstererek AI Learning'i kandırabilir mi; bu risk nasıl azaltılır?
• Min Progress (%), Max Suggestions ve Line Limit gelişmiş ayarları ne işe yarar?