Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi firması seçerken bakılacak ölçütler
KVKK yaklaşımı
Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.
Referans kontrol yöntemi
Referans isterken çalışan bir projeyi görmek ve o işletmeyle doğrudan konuşmak, yalnız logo listesine bakmaktan daha güvenilirdir.
Dokümantasyon
Kurulum, mimari ve kullanım bilgisi yazılı olarak teslim edilmelidir.
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
İletişim düzeni
Kiminle, hangi kanaldan ve hangi sıklıkta görüşüleceği baştan bellidir.
Bakım koşulları
Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olarak belirtiliyor mu?
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
- Ödeme planı teslim aşamalarına bağlı mı?
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
- Dokümantasyon ve kullanıcı eğitimi kapsamda mı?
03Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?
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.
04Kırmızı bayraklar
- Ödemenin tamamını iş başlamadan isteyen plan
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
- Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
- Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
05Aydın dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan yürür. Koçarlı'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
06Koçarlı'da makine öğrenmesi için çalışma biçimimiz
Koçarlı'nın PTT verisindeki 52 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır.
Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Koçarlı'daki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.
Aydın genelinde Bozdoğan, Karacasu ve Didim gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Makine öğrenmesini planlıyorsanız 0540 003 19 81 numarasını arayın veya WhatsApp'tan ihtiyacınızı birkaç cümleyle yazın; teklif formunu da doldurabilirsiniz.
07Ekip ve çalışma biçimimiz
Projeler tasarım, yazılım geliştirme, test ve yayın adımlarını kapsayan bir ekiple yürütülür. Sürüm kontrolü (Git), otomatik testler (Playwright), konteyner tabanlı yayın (Docker), sürekli entegrasyon ve izleme araçları standart çalışma düzenimizin parçasıdır.
- Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
- KVKK baştan tasarlanır.
Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz: görüntülü toplantı, ekran paylaşımlı demo ve ortak proje panosu. Donanım kurulumu, depo barkod sistemi kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
08Örnek hesap
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 780 dk
- Duruş
- 114 dk
- İdeal çevrim süresi
- 90 sn
- Üretilen / hatalı
- 382 / 11
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %85,4 × %86 × %97,1
- OEE
- %71,3
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
Kaynak kod bize mi ait olacak?
Sözleşmede yazılı olarak belirtilir; biz kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edildiği çalışma biçimini öneririz.
Koçarlı'da yüz yüze görüşebilir miyiz?
İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.
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.
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.
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.
Aydın dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Ege Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Makine öğrenmesi bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Makine öğrenmesi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Makine öğrenmesi KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
Koçarlı'da ilgili hizmetler
Aydın içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- veri temizleme
- dashboard
- Power BI
- Aydın
- Koçarlı