Koçarlı'da makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi ile neler yapılır?

Makine öğrenmesi projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:

• model eğitimi
• canlıya alma
• doğrulama

İhtiyaca göre veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri da aynı yol haritasına eklenebilir.

02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?

Canlıya alma gerektiğinde

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

Eski sistemden yeni sisteme geçerken

Veri eşleştirilir, temizlenir ve deneme aktarımıyla doğrulanır.

Farklı birimler farklı rakam söylediğinde

Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

• Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
• Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
• Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.

04Sık karşılaşılan durumlar

05Koçarlı için uzaktan ve yerinde çalışma

Koçarlı'nın PTT verisindeki 52 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.

Koçarlı'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.

Aynı ildeki Buharkent, İncirliova ve Aydın Yenipazar ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

06Çalışma adımları

1. İlk görüşme: Kısa bir görüşmede ne yapmak istediğinizi, bugün nasıl çalıştığınızı ve öncelikli sorunu konuşuruz.
2. Analiz: Kimin neyi göreceği, hangi verinin nereden geleceği ve hangi işin önce çözüleceği netleştirilir.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Modüller, aşamalar ve teslim kriterleri yazılı bir kapsamla belirlenir; teklif bu kapsama göre verilir.
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: Veri aktarımı doğrulandıktan sonra yayına geçilir; ekip için kısa kullanım kılavuzu hazırlanır.
7. Bakım ve destek: Yeni ihtiyaçlar sürüm planına alınır; sistem kullanıldıkça geliştirilir.

07Örnek kapsam hesabı

08Çalışma düzenimiz

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.

• Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.
• Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.

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

09Uzman desteği ne zaman şart olur?

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

• Her departman farklı rakam söylüyor: tanım birliği yok.
• Mükerrer kayıt: eşsiz anahtar 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
• migrasyon
• Aydın
• Koçarlı