Aksu, Isparta: Makine Öğrenmesi Teknolojileri

01Kullanılabilecek teknolojiler

Python (Django / FastAPI)

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

Microsoft SQL Server

Kurumsal ERP ve muhasebe programlarında sık kullanılan ilişkisel veritabanı.

Redis

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

Power BI

Microsoft'un raporlama ve gösterge paneli aracı.

PostgreSQL

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

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
Python (Django / FastAPI)	veri ve yapay zekâ kütüphaneleri	yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli
Microsoft SQL Server	kurumsal araçlarla uyum	lisans koşulları kurulum öncesi değerlendirilmeli
Redis	çok hızlı okuma/yazma	kalıcı veri için tek başına kullanılmaz
Power BI	hızlı rapor geliştirme	lisans ve paylaşım modeli baştan seçilmeli
PostgreSQL	veri bütünlüğü ve gelişmiş sorgular	indeks ve bakım (vacuum) planı yapılmalı

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.

04Isparta Aksu'da makine öğrenmesi

Isparta Aksu'nun PTT verisindeki 24 yerleşim kaydı 2 farklı posta koduna dağılır.

Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Isparta Aksu'daki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

Isparta genelinde Sütçüler, Gelendost ve Uluborlu gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

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?

Rapor hazırlamak günler aldığında

Makine öğrenmesi ile dağınık kaynaklar birleştirilir; raporlar istenen sıklıkta kendiliğinden hazırlanır.

Canlıya alma gerektiğinde

Canlıya alma, makine öğrenmesi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.

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?

Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.

08Ölçeklenebilirlik

Ölçek ihtiyacı tahminle değil ölçümle belirlenir; izleme kurulur, darboğaz görüldüğünde ilgili katman güçlendirilir.

SSSSık sorulan sorular

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.

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.

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.

Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?

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

Isparta Aksu'dan yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?

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.

Sadece Isparta için mi çalışıyorsunuz?

Askadar Yazılım 81 ilde uzaktan çalışır; Isparta de bunlardan biridir. Yerinde iş gerektiğinde ziyaret planlanır.

→İlgili sayfalar

Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular

Isparta Aksu'da ilgili hizmetler

Isparta içindeki diğer ilçeler

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

model eğitimi
doğrulama
canlıya alma
veri ambarı
indeks
SQL Server
PostgreSQL
veri temizleme
dashboard
KPI
Isparta
Aksu

Makine öğrenmesi için teknoloji seçimi (Isparta Aksu)