Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi firması seçerken bakılacak ölçütler
Referans kontrol yöntemi
Referans isterken çalışan bir projeyi görmek ve o işletmeyle doğrudan konuşmak, yalnız logo listesine bakmaktan daha güvenilirdir.
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
Bakım koşulları
Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.
KVKK yaklaşımı
Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.
İletişim düzeni
Kiminle, hangi kanaldan ve hangi sıklıkta görüşüleceği baştan bellidir.
Yazılı kapsam
Neyin teslim edileceği, neyin kapsam dışı olduğu ve kabul kriterleri belgelenmelidir.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- Geliştirme sırasında deneyebileceğim bir test ortamı olacak mı?
- Ödeme planı teslim aşamalarına bağlı mı?
- Kaynak kod ve veri kime ait olacak, teslimde nasıl verilecek?
- Yayın sonrası hata düzeltme ve bakım koşulları neler?
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
04Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?
Eski sistemden yeni sisteme geçerken
Veri eşleştirilir, temizlenir ve deneme aktarımıyla doğrulanır.
Rapor hazırlamak günler aldığında
Makine öğrenmesi ile dağınık kaynaklar birleştirilir; raporlar istenen sıklıkta kendiliğinden hazırlanır.
05Kırmızı bayraklar
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
- Ödemenin tamamını iş başlamadan isteyen plan
- Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
06Ankara dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan yürür. Ankara'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
07Ankara'da makine öğrenmesi için çalışma biçimimiz
Ankara, İç Anadolu Bölgesi'nde yer alan, plaka kodu 06 olan bir ildir; PTT verisine göre 25 ilçe ve 1.434 mahalle ve köy kaydından oluşur. Ankara büyükşehir belediyesi olan 30 ilden biridir. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde makine öğrenmesi için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.
Ankara'da bulunan bir işletmeyle çalışırken toplantılar görüntülü yapılır, her aşama test ortamında paylaşılır ve geri bildirimler ortak panoda toplanır; yerinde bulunmak gereken kurulum ve eğitim adımları ayrıca planlanır.
İç Anadolu Bölgesi'ndeki Yozgat, Karaman ve Eskişehir gibi illerdeki işletmelerle de toplantılar uzaktan yapılır.
Ankara bölgesinden makine öğrenmesi için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
08Nasıl çalışıyoruz?
Çalışma düzenimizde sürüm kontrolü, otomatik testler, konteyner tabanlı yayın ve izleme araçları standarttır; her değişiklik bu adımlardan geçerek canlıya çıkar.
- Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
- Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.
- KVKK baştan tasarlanır.
Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Ankara da bunlardan biri.
09Örnek hesap
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 510 dk
- Duruş
- 65 dk
- İdeal çevrim süresi
- 31 sn
- Üretilen / hatalı
- 740 / 30
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %87,3 × %85,9 × %95,9
- OEE
- %72
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
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.
Kaynak kod bize mi ait olacak?
Sözleşmede yazılı olarak belirtilir; biz kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edildiği çalışma biçimini öneririz.
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.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
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.
Ankara'dan yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Yazılım firmasının yakın olması önemli mi?
Çoğu yazılım projesi uzaktan yürür; önemli olan düzenli iletişim, test ortamı ve yazılı kapsamdır. Kurulum veya eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma planlanır.
Uzaktan mı çalışıyorsunuz?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya eğitim gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Makine öğrenmesi geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Makine öğrenmesi geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Makine öğrenmesi KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
Ankara'da ilgili hizmetler
İç Anadolu Bölgesi'ndeki diğer iller
Ankara ilçelerinde makine öğrenmesi firması
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- Power BI
- SQL
- MySQL
- KPI
- Ankara