Aydın'da makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi nedir, kimler için uygun?

Her işletmenin ihtiyacı farklıdır; yine de çoğu makine öğrenmesi projesinde şu başlıklar konuşulur:

• model eğitimi
• doğrulama
• canlıya alma

Makine öğrenmesi ile birlikte sık planlanan işler arasında veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri bulunur.

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.

Rapor hazırlamak günler aldığında

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

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

• Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
• Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
• Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.

04Aydın'da makine öğrenmesi: çalışma düzeni

Aydın, Ege Bölgesi'nde yer alan, plaka kodu 09 olan bir ildir; PTT verisine göre 17 ilçe ve 674 mahalle ve köy kaydından oluşur. Aydın büyükşehir belediyesi olan 30 ilden biridir. Denize kıyısı olan illerdendir. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için makine öğrenmesi tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

Aydın'da PTT verisine göre 3 OSB/SB kaydı bulunur; üretim ve tedarik zinciriyle çalışan işletmelerde makine öğrenmesi için B2B süreçler ve mevcut programlarla entegrasyon ayrıca konuşulur.

Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Aydın'daki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

Ege Bölgesi'ndeki Muğla, Afyonkarahisar ve Uşak gibi illerdeki işletmelerle de toplantılar uzaktan yapılır.

05İlk görüşmeden yayına

1. İlk görüşme: Telefon, WhatsApp veya form üzerinden ihtiyacınızı ve mevcut durumu dinleriz.
2. Analiz: Kimin neyi göreceği, hangi verinin nereden geleceği ve hangi işin önce çözüleceği netleştirilir.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Analiz sonrasında aşamalı plan ve yazılı teklif paylaşılır; ödeme planı aşamalara bağlanabilir.
4. Tasarım ve prototip: Tıklanabilir bir prototiple kullanıcı yolculuğu baştan sona denenir.
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.

06Rakamlarla örnek bir senaryo

07Nasıl çalışıyoruz?

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.

• KVKK baştan tasarlanır.
• Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
• Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.

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

08Hangi durumlarda profesyonel destek gerekir?

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

• Her departman farklı rakam söylüyor: tanım birliği yok.
• Rapor yavaş: indeks/model 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
• ETL
• PostgreSQL
• Aydın