Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Olmazsa olmaz özellikler
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
02İhtiyaca göre eklenen modüller
Zamanlanmış e-posta raporları
Bu modül, iş akışınız gerektiriyorsa kapsamın başında konuşulur; aksi halde sonraki sürüm planına bırakılabilir.
Tahmin modelleri
Tahmin modelleri, ihtiyaç netleştiğinde makine öğrenmesi içine ayrı bir modül olarak eklenebilir; ilk sürümde zorunlu değildir.
Yönetim panoları
Yönetim panoları, ihtiyaç netleştiğinde makine öğrenmesi içine ayrı bir modül olarak eklenebilir; ilk sürümde zorunlu değildir.
KPI ve hedef takibi
KPI ve hedef takibi için kimin kullanacağı ve hangi veriye ihtiyaç duyulacağı analizde belirlenir.
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
- Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
04Sık karşılaşılan durumlar
| Durum | Olası neden | Çözüm |
|---|---|---|
| Her departman farklı rakam söylüyor | Tanım birliği yok | Ortak veri modeli |
| Rapor yavaş | İndeks/model yok | Optimizasyon ve özet tablolar |
| Mükerrer kayıt | Eşsiz anahtar yok | Veri temizleme kuralları |
05Kullanıcı rolleri ve yetkiler
| Rol | Görebilir | Yapabilir |
|---|---|---|
| Yönetici | Tüm birimler | Onay ve yetki |
| Birim sorumlusu | Kendi birimi | Onay, atama, rapor |
| Kullanıcı | Kendi kayıtları | Giriş ve takip |
| Denetçi | Salt okunur raporlar | Dışa aktarım |
06Raporlar ve mobil kullanım
Raporlar ilk günden çok sayıda olmamalı; yöneticinin her hafta baktığı birkaç temel rapor kurulur, kullanıldıkça zenginleştirilir.
Telefon ve tablette kullanılacak ekranlar sadeleştirilir; en sık yapılan işlem tek dokunuşla erişilebilir olur.
07Sektöre göre özellik önerileri
- Operasyon ve depo: Makine öğrenmesi, operasyon ve depo için iş akışına göre uyarlanır.
- Satış ve pazarlama: Makine öğrenmesi, satış ve pazarlama için iş akışına göre uyarlanır.
- Çok şubeli perakende: Makine öğrenmesi, çok şubeli perakende için iş akışına göre uyarlanır.
- E-ticaret: Makine öğrenmesi, e-ticaret için iş akışına göre uyarlanır.
08Palu için özellik planı
PTT kayıtlarında Palu ilçesine bağlı 78 yerleşim bulunur: 14 mahalle ile 64 köy ve köy yerleşimi.
Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Palu'daki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.
Elazığ genelinde Alacakaya, Keban ve Kovancılar gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Palu bölgesinden makine öğrenmesi için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
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.
Özellik listesini nasıl hazırlamalıyım?
Bugün nasıl çalıştığınızı, en çok zaman alan işi ve olmazsa iş yapılamayacak adımları yazmanız yeterli; teknik listeyi analizde birlikte çıkarırız.
Palu'da bulunuyorum, yerinde görüşme mümkün mü?
Toplantılar görüntülü yapılır ve ekran paylaşımıyla ilerler. Cihaz kurulumu, saha incelemesi veya ekip eğitimi gibi yerinde bulunmayı gerektiren adımlar ayrıca planlanır.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Tüm özellikler ilk sürümde mi olmalı?
Hayır. İlk sürüm en çok zaman kaybettiren işi çözmeye odaklanır; diğer özellikler kullanım verisi ve geri bildirimle sürüm planına alınır.
Hangi özellik ilk sürümde olmalı?
Her gün kullanılacak ve en çok zaman kazandıracak özellikler ilk sürümde olmalıdır; diğerleri kullanım verisine göre eklenir.
Kullanıcı rolleri nasıl belirlenir?
Kimin neyi göreceği, kimin neyi onaylayacağı mevcut iş akışından çıkarılır ve bir yetki matrisiyle belgelenir.
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.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Makine öğrenmesi yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Makine öğrenmesi firmasıFirma seçerken bakılacaklar
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Makine öğrenmesi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
Palu'da ilgili hizmetler
Elazığ içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- dashboard
- MySQL
- migrasyon
- Elazığ
- Palu