Fiyat; projenin kapsamına, entegrasyonlara ve gerekli geliştirmelere göre değişir. Kesin fiyat kısa bir analiz görüşmesinden sonra yazılı teklifle verilir.
01Makine öğrenmesi maliyetini belirleyen kalemler
- kaynak sayısı
- güncelleme sıklığı
- pano sayısı
- veri hacmi
- Seçilen özellikler: canlıya alma ve doğrulama gibi detaylar
Bu kalemlerden en büyük farkı çoğunlukla entegrasyonlar ve özel iş kuralları yaratır; tasarım ve içerik ise ikinci sırada gelir.
02Ücretlendirme modelleri
Aşamalı (modül modül)
İhtiyacın kullandıkça netleşeceği projelerde uygundur; her aşama ayrı onaylanır ve faturalanır.
Sabit kapsam
Kapsamı ve teslim kriterleri net olan işlerde uygundur; değişiklikler ayrıca planlanır.
Bakım ve destek anlaşması
Yayındaki sistemin izlenmesi, güncellenmesi ve küçük geliştirmeleri için düzenli bir çerçeve sunar.
03Sık karşılaşılan durumlar
| Durum | Olası neden | Çözüm |
|---|---|---|
| Mükerrer kayıt | Eşsiz anahtar yok | Veri temizleme kuralları |
| Her departman farklı rakam söylüyor | Tanım birliği yok | Ortak veri modeli |
| Rapor yavaş | İndeks/model yok | Optimizasyon ve özet tablolar |
04Bütçe planlama tablosu
| Yaklaşım | Kapsam | Teknoloji | Ölçek |
|---|---|---|---|
| Ekonomik başlangıç | Temel model eğitimi ve canlıya alma; hazır bileşenler ağırlıkta | Hazır altyapı veya hafif özel geliştirme | Tek ekip/şube, büyümeye açık |
| Dengeli | Ana iş akışı eksiksiz, raporlar ve temel entegrasyonlar | Modüler mimari | Birkaç rol ve şube |
| Kapsamlı | Özel iş kuralları, çoklu entegrasyon, ileri raporlama | Ölçeklenebilir mimari, test otomasyonu | Çok şube, yoğun kullanım |
05Teklif karşılaştırırken sorulacak sorular
- Dokümantasyon ve kullanıcı eğitimi kapsamda mı?
- Kaynak kod ve veri kime ait olacak, teslimde nasıl verilecek?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
- Geliştirme sırasında deneyebileceğim bir test ortamı olacak mı?
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
06Teklifte ayrıca sorulması gereken giderler
- sunucu veya bulut kullanımı
- alan adı yenileme
- e-belge entegratörü hizmet bedeli
- harita ve bildirim servisleri
- App Store ve Google Play geliştirici hesapları
Bu giderlerin kimin adına açılacağı ve kimin ödeyeceği teklifte yazmalıdır; hesapların işletme adına açılmasını öneririz.
07Erzurum'da teklif almak
Erzurum, Doğu Anadolu Bölgesi'nde yer alan, plaka kodu 25 olan bir ildir; PTT verisine göre 20 ilçe ve 1.189 mahalle ve köy kaydından oluşur. Erzurum büyükşehir belediyesi olan 30 ilden biridir. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için makine öğrenmesi tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.
Erzurum'da PTT verisine göre 1 OSB/SB kaydı bulunur; üretim ve tedarik zinciriyle çalışan işletmelerde makine öğrenmesi için B2B süreçler ve mevcut programlarla entegrasyon ayrıca konuşulur. Erzurum'da 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 bölgedeki Hakkari, Ardahan ve Kars illeri için de makine öğrenmesi projeleri aynı düzenle yürütülür.
Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; makine öğrenmesi için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.
08Örnek kapsam hesabı
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 540 dk
- Duruş
- 23 dk
- İdeal çevrim süresi
- 82 sn
- Üretilen / hatalı
- 329 / 7
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %95,7 × %87 × %97,9
- OEE
- %81,6
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
Erzurum'da yüz yüze görüşebilir miyiz?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Makine öğrenmesi maliyetini en çok ne etkiler?
Çoğu projede en büyük farkı entegrasyonlar ve özel iş kuralları yaratır; kaynak sayısı de toplamı doğrudan etkiler.
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.
Ödeme planı nasıl olur?
Ödemenin teslim aşamalarına bağlanmasını öneririz; her aşama test ortamında onaylandıktan sonra bir sonrakine geçilir.
Neden teklifler arasında büyük fark var?
Kapsama dahil modüller, entegrasyonlar, test ve bakım koşulları tekliflerde farklı yazılabilir. Kalem kalem karşılaştırmak farkın nedenini gösterir.
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.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Sadece Erzurum için mi çalışıyorsunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Doğu Anadolu Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Makine öğrenmesi bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Makine öğrenmesi firmasıFirma seçerken bakılacaklar
Erzurum'da ilgili hizmetler
Doğu Anadolu Bölgesi'ndeki diğer iller
Erzurum ilçelerinde makine öğrenmesi fiyatları
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- MySQL
- dashboard
- PostgreSQL
- Erzurum