Maden, Elazığ: Makine Öğrenmesi Teknolojileri

01Kullanılabilecek teknolojiler

PostgreSQL

Açık kaynaklı, güçlü ilişkisel veritabanı; karmaşık sorgular, JSON verisi ve büyük tablolar için uygundur.

Redis

Bellek içi veri deposu; önbellek, oturum ve kuyruk işleri için kullanılır.

Python (Django / FastAPI)

Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.

Power BI

Microsoft'un raporlama ve gösterge paneli aracı.

MySQL / MariaDB

Web uygulamalarında yaygın açık kaynak ilişkisel veritabanı.

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
PostgreSQL	veri bütünlüğü ve gelişmiş sorgular	indeks ve bakım (vacuum) planı yapılmalı
Redis	çok hızlı okuma/yazma	kalıcı veri için tek başına kullanılmaz
Python (Django / FastAPI)	veri ve yapay zekâ kütüphaneleri	yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli
Power BI	hızlı rapor geliştirme	lisans ve paylaşım modeli baştan seçilmeli
MySQL / MariaDB	yaygın barındırma desteği	büyük raporlarda sorgu ve indeks tasarımı önemli

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

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

04Maden'de makine öğrenmesi

PTT kayıtlarında Maden ilçesine bağlı 114 yerleşim bulunur: 2 mahalle ile 112 köy ve köy yerleşimi.

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

Aynı ildeki Ağın, Elazığ Merkez ve Arıcak ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; makine öğrenmesi için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.

Hemen ara WhatsApp Teklif formu

05Makine 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.

06Barındırma seçenekleri

Bulut sunucu (VPS): esnek, kaynak ihtiyacına göre büyütülebilir
Yönetilen platformlar: altyapı yönetimini sağlayıcıya bırakır
Şirket içi sunucu: verinin kurum içinde kalması gerektiğinde
Konteyner tabanlı yayın (Docker): her ortamda aynı kurulum

Uygulamayı bağımlılıklarıyla birlikte konteynere paketleyen araç; her ortamda aynı şekilde çalışmasını sağlar.

07Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?

Teknoloji seçimi uzun vadeli bakım maliyetini belirler. Yaygın, belgelenmiş ve ekibin bildiği bir teknoloji; en yeni ama az bilinen bir teknolojiden çoğu zaman daha doğru bir tercihtir.

08Ölçeklenebilirlik

Makine öğrenmesi büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.

SSSSık sorulan sorular

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.

Açık kaynak teknoloji güvenli mi?

Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.

Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?

İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.

Maden'den yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?

İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.

Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?

Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.

Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?

Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.

Bulut mu şirket içi sunucu mu?

Esneklik ve kolay yönetim için bulut; verinin kurum içinde kalması gerektiğinde şirket içi sunucu tercih edilir. Hibrit yapı da mümkündür.

→İlgili sayfalar

Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular

Maden'de ilgili hizmetler

Elazığ içindeki diğer ilçeler

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

model eğitimi
doğrulama
canlıya alma
veri ambarı
indeks
SQL Server
migrasyon
ETL
dashboard
Elazığ
Maden

Makine öğrenmesi için teknoloji seçimi (Maden)