Otlukbeli'nde makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi nedir, kimler için uygun?

Her işletmenin ihtiyacı farklıdır; yine de çoğu makine öğrenmesi projesinde şu başlıklar konuşulur:

• doğrulama
• canlıya alma
• 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.

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.

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

• Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
• Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
• Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.

04Otlukbeli için uzaktan ve yerinde çalışma

PTT kayıtlarında Otlukbeli ilçesine bağlı 15 yerleşim bulunur: 3 mahalle ile 12 köy ve köy yerleşimi.

Otlukbeli'nde 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.

Aynı ildeki Kemaliye, Tercan ve Üzümlü ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

05Proje nasıl ilerler?

1. İlk görüşme: İlk temas telefonla ya da WhatsApp'tan olur; işin kapsamını anlamak için birkaç temel soru sorarız.
2. Analiz: Kimin neyi göreceği, hangi verinin nereden geleceği ve hangi işin önce çözüleceği netleştirilir.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Analiz sonrasında aşamalı plan ve yazılı teklif paylaşılır; ödeme planı aşamalara bağlanabilir.
4. Tasarım ve prototip: Tıklanabilir bir prototiple kullanıcı yolculuğu baştan sona denenir.
5. Geliştirme ve test: Kod sürüm kontrolüyle yönetilir, kritik akışlar otomatik testlerle korunur.
6. Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Canlıya geçiş planlı bir zamanda yapılır; ilk günlerde kullanım yakından izlenir.
7. Bakım ve destek: Yayın sonrası izleme, güncelleme ve geliştirme talepleri bakım planıyla sürdürülür.

06Örnek kapsam hesabı

07Ekip ve çalışma biçimimiz

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.

• Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.
• Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.

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.

08Uzman desteği ne zaman şart olur?

Makine öğrenmesi işlerinde bazı durumlar plansız ilerlerse sonradan pahalıya mal olur:

• Rapor yavaş: indeks/model 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
• SQL
• ETL
• Power BI
• KPI
• Erzincan
• Otlukbeli