Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi firması seçerken bakılacak ölçütler
Referans kontrol yöntemi
Referans isterken çalışan bir projeyi görmek ve o işletmeyle doğrudan konuşmak, yalnız logo listesine bakmaktan daha güvenilirdir.
KVKK yaklaşımı
Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.
Yazılı kapsam
Neyin teslim edileceği, neyin kapsam dışı olduğu ve kabul kriterleri belgelenmelidir.
Dokümantasyon
Kurulum, mimari ve kullanım bilgisi yazılı olarak teslim edilmelidir.
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
Kaynak kod sahipliği
Kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edileceği sözleşmede yazmalıdır.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- Dokümantasyon ve kullanıcı eğitimi kapsamda mı?
- Yayın sonrası hata düzeltme ve bakım koşulları neler?
- Geliştirme sırasında deneyebileceğim bir test ortamı olacak mı?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
- Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
04Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?
Farklı birimler farklı rakam söylediğinde
Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.
Rapor hazırlamak günler aldığında
Makine öğrenmesi ile dağınık kaynaklar birleştirilir; raporlar istenen sıklıkta kendiliğinden hazırlanır.
05Kırmızı bayraklar
- Ödemenin tamamını iş başlamadan isteyen plan
- Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
06Düzce 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
07Çilimli'de makine öğrenmesi için çalışma biçimimiz
PTT kayıtlarında Çilimli ilçesine bağlı 39 yerleşim bulunur: 8 mahalle ile 31 köy ve köy yerleşimi. Bu kayıtlardan 1 tanesi organize sanayi veya serbest bölge kaydıdır.
Çilimli'de 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.
Düzce genelinde Yığılca, Cumayeri ve Kaynaşlı 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.
- Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
- Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.
- Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
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
- 840 dk
- Duruş
- 21 dk
- İdeal çevrim süresi
- 32 sn
- Üretilen / hatalı
- 1.197 / 12
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %97,5 × %78 × %99
- OEE
- %75,3
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
Çilimli'den yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Kaynak kod bize mi ait olacak?
Sözleşmede yazılı olarak belirtilir; biz kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edildiği çalışma biçimini öneririz.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Düzce dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Askadar Yazılım 81 ilde uzaktan çalışır; Düzce de bunlardan biridir. Yerinde iş gerektiğinde ziyaret planlanır.
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 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.
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.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Makine öğrenmesi bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
- Makine öğrenmesi teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
Çilimli'de ilgili hizmetler
Düzce içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- dashboard
- MySQL
- veri temizleme
- Düzce
- Çilimli