Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi firması seçerken bakılacak ölçütler
Dokümantasyon
Kurulum, mimari ve kullanım bilgisi yazılı olarak teslim edilmelidir.
KVKK yaklaşımı
Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.
Bakım koşulları
Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.
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.
Kaynak kod sahipliği
Kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edileceği sözleşmede yazmalıdır.
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?
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
- Dokümantasyon ve kullanıcı eğitimi kapsamda mı?
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
- 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
- Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
- Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
06Çankırı dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?
Uzaktan çalışmanın anahtarı düzenli iletişimdir: haftalık kısa toplantılar, ortak proje panosu ve her aşamada test ortamında çalışan bir sürüm.
- 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
07Yapraklı'da makine öğrenmesi için çalışma biçimimiz
Yapraklı'nın PTT verisindeki 44 yerleşim kaydı 2 farklı posta koduna dağılır.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Yapraklı'daki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Çankırı genelinde Şabanözü, Korgun ve Eldivan 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.
08Çalışma düzenimiz
Çalışma düzenimizde sürüm kontrolü, otomatik testler, konteyner tabanlı yayın ve izleme araçları standarttır; her değişiklik bu adımlardan geçerek canlıya çıkar.
- KVKK baştan tasarlanır.
- Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.
- Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
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.
09Örnek hesap
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 720 dk
- Duruş
- 87 dk
- İdeal çevrim süresi
- 56 sn
- Üretilen / hatalı
- 644 / 19
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %87,9 × %95 × %97
- OEE
- %81
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
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.
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.
Sözleşmede nelere dikkat etmeliyim?
Kapsam ve teslim kriterleri, kaynak kod ve veri sahipliği, ödeme planının aşamalara bağlanması, bakım koşulları ve gizlilik maddeleri.
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.
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.
Sadece Çankırı için mi çalışıyorsunuz?
Askadar Yazılım 81 ilde uzaktan çalışır; Çankırı de bunlardan biridir. Yerinde iş gerektiğinde ziyaret planlanır.
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 teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
- Makine öğrenmesi KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Makine öğrenmesi yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Makine öğrenmesi geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
Yapraklı'da ilgili hizmetler
Çankırı içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- veri temizleme
- ETL
- SQL
- Çankırı
- Yapraklı