Karataş'ta makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi nedir, kimler için uygun?

Makine öğrenmesi projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:

• model eğitimi
• doğrulama
• canlıya alma

Bu projeler çoğu zaman veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri gibi işlerle birlikte ele alınır.

02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?

Canlıya alma gerektiğinde

Canlıya alma, makine öğrenmesi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.

Rapor hazırlamak günler aldığında

Makine öğrenmesi ile dağınık kaynaklar birleştirilir; raporlar istenen sıklıkta kendiliğinden hazırlanır.

Eski sistemden yeni sisteme geçerken

Veri eşleştirilir, temizlenir ve deneme aktarımıyla doğrulanır.

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

• Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
• Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
• Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).

04Sık karşılaşılan durumlar

05Karataş'ta makine öğrenmesi: çalışma düzeni

Karataş'ın PTT verisindeki 43 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için makine öğrenmesi tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Karataş'taki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.

Adana genelinde Yüreğir, Pozantı ve Çukurova gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

06İlk görüşmeden yayına

1. İlk görüşme: İlk temas telefonla ya da WhatsApp'tan olur; işin kapsamını anlamak için birkaç temel soru sorarız.
2. Analiz: Süreç, kullanıcı rolleri, kullandığınız Excel veya eski sistem örnekleri ve bağlanacak sistemler incelenir.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Hangi işin hangi aşamada teslim edileceği ve neyin kapsam dışı olduğu teklifte açıkça yazılır.
4. Tasarım ve prototip: Temel ekranlar çizilir; kullanıcıların geri bildirimiyle akış sadeleştirilir.
5. Geliştirme ve test: Her teslimde çalışan bir sürüm test ortamında paylaşılır; hatalar canlıya çıkmadan giderilir.
6. Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Canlıya geçiş planlı bir zamanda yapılır; ilk günlerde kullanım yakından izlenir.
7. Bakım ve destek: Yeni ihtiyaçlar sürüm planına alınır; sistem kullanıldıkça geliştirilir.

07Rakamlarla örnek bir senaryo

08Ekip ve çalışma biçimimiz

Tasarım, geliştirme, test ve yayın adımları aynı ekip içinde yürür. Kod Git ile sürümlenir, kritik akışlar Playwright testleriyle korunur, yayın Docker konteynerleriyle tekrarlanabilir biçimde yapılır.

• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
• Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Adana da bunlardan biri.

09Hangi durumlarda profesyonel destek gerekir?

Makine öğrenmesi işlerinde bazı durumlar plansız ilerlerse sonradan pahalıya mal olur:

• Rapor yavaş: indeks/model yok.
• Her departman farklı rakam söylüyor: tanım birliği yok.
• Kişisel veya finansal verinin işlendiği akışlar
• Birden fazla sistemle entegrasyon gerektiren işler

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• model eğitimi
• doğrulama
• canlıya alma
• veri ambarı
• indeks
• SQL Server
• SQL
• Power BI
• PostgreSQL
• Adana
• Karataş