Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi firması seçerken bakılacak ölçütler
Kaynak kod sahipliği
Kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edileceği sözleşmede yazmalıdır.
Referans kontrol yöntemi
Referans isterken çalışan bir projeyi görmek ve o işletmeyle doğrudan konuşmak, yalnız logo listesine bakmaktan daha güvenilirdir.
Yazılı kapsam
Neyin teslim edileceği, neyin kapsam dışı olduğu ve kabul kriterleri belgelenmelidir.
KVKK yaklaşımı
Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.
İletişim düzeni
Kiminle, hangi kanaldan ve hangi sıklıkta görüşüleceği baştan bellidir.
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olarak belirtiliyor mu?
- Ödeme planı teslim aşamalarına bağlı mı?
- Yayın sonrası hata düzeltme ve bakım koşulları neler?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
03Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?
Canlıya alma gerektiğinde
Canlıya alma, makine öğrenmesi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
Farklı birimler farklı rakam söylediğinde
Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.
04Kırmızı bayraklar
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
- Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
- Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
05Ağrı dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan yürür. Taşlıçay'da bulunan bir işletme olarak görüntülü toplantı, ekran paylaşımlı demo ve test ortamı bağlantısıyla süreci yakından izleyebilirsiniz.
- Görüntülü toplantı ve ekran paylaşımı
- Ortak proje panosu ve yazılı karar kaydı
- Her aşamada test ortamında deneme
- Kurulum, saha keşfi veya eğitim gerektiğinde yerinde çalışma
06Taşlıçay'da makine öğrenmesi için çalışma biçimimiz
Taşlıçay'ın PTT verisindeki 58 yerleşim kaydı 2 farklı posta koduna dağılır.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Taşlıçay'daki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Aynı ildeki Hamur, Doğubayazıt ve Patnos ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; makine öğrenmesi için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.
07Ekip 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.
- Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.
- Her değişiklik önce test ortamında denenir.
Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Ağrı da bunlardan biri.
08Örnek hesap
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 540 dk
- Duruş
- 59 dk
- İdeal çevrim süresi
- 84 sn
- Üretilen / hatalı
- 281 / 6
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %89,1 × %81,9 × %97,9
- OEE
- %71,4
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
Taşlıçay'dan yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.
Makine öğrenmesi için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve model eğitimi gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Sadece Ağrı için mi çalışıyorsunuz?
Askadar Yazılım 81 ilde uzaktan çalışır; Ağrı de bunlardan biridir. Yerinde iş gerektiğinde ziyaret planlanır.
Referanslarınızı görebilir miyim?
Görüşmede, gizlilik izin verdiği ölçüde çalışan projeleri canlı olarak gösterebiliriz. Referans kontrolünde yalnız logo listesine değil, çalışan bir sisteme ve o işletmenin deneyimine bakmanızı öneririz.
Sözleşmede nelere dikkat etmeliyim?
Kapsam ve teslim kriterleri, kaynak kod ve veri sahipliği, ödeme planının aşamalara bağlanması, bakım koşulları ve gizlilik maddeleri.
Power BI mı özel dashboard mı?
Ekip Power BI kullanıyorsa ve lisans yapısı uygunsa Power BI hızlı bir başlangıç sağlar. Müşteriye açılacak, özel tasarım veya uygulama içine gömülü panolar gerekiyorsa özel dashboard daha uygun olabilir.
Kaynak kod bize mi ait olacak?
Sözleşmede yazılı olarak belirtilir; biz kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edildiği çalışma biçimini öneririz.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Makine öğrenmesi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Makine öğrenmesi teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Makine öğrenmesi KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
Taşlıçay'da ilgili hizmetler
Ağrı içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- KPI
- Power BI
- Ağrı
- Taşlıçay