Hani'de makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi nedir, kimler için uygun?

Makine öğrenmesi projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:

• canlıya alma
• doğrulama
• model eğitimi

Bu projeler çoğu zaman veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri gibi işlerle birlikte ele alınır.

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

• Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
• Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
• Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.

04Sık karşılaşılan durumlar

05Hani için uzaktan ve yerinde çalışma

Hani'nin PTT verisindeki 26 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde makine öğrenmesi için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.

Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Hani'deki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.

Diyarbakır genelinde Kocaköy, Ergani ve Silvan gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

06İlk görüşmeden yayına

1. İlk görüşme: Telefon, WhatsApp veya form üzerinden ihtiyacınızı ve mevcut durumu dinleriz.
2. Analiz: Ekranlar, raporlar ve entegrasyonlar için gerçek örnekler üzerinden ihtiyaç listesi çıkarılır.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Modüller, aşamalar ve teslim kriterleri yazılı bir kapsamla belirlenir; teklif bu kapsama göre verilir.
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: Veri aktarımı doğrulandıktan sonra yayına geçilir; ekip için kısa kullanım kılavuzu hazırlanır.
7. Bakım ve destek: Yeni ihtiyaçlar sürüm planına alınır; sistem kullanıldıkça geliştirilir.

07Rakamlarla örnek bir senaryo

08Nasıl 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.

• Her değişiklik önce test ortamında denenir.
• Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
• Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Diyarbakır 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
• dashboard
• veri temizleme
• Power BI
• Diyarbakır
• Hani