Makine Öğrenmesi Teknolojileri – Yalvaç, Isparta

01Kullanılabilecek teknolojiler

Redis

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

Power BI

Microsoft'un raporlama ve gösterge paneli aracı.

Python (Django / FastAPI)

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

MySQL / MariaDB

Web uygulamalarında yaygın açık kaynak ilişkisel veritabanı.

PostgreSQL

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

02Karşılaştırma tablosu

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

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).

04Yalvaç için çalışma düzeni

Yalvaç, Isparta iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 127 mahalle ve köy kaydından oluşur.

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

Aynı ildeki Atabey, Isparta Gönen ve Gelendost ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

Yalvaç bölgesinden makine öğrenmesi için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.

Hemen ara WhatsApp Teklif formu

05Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?

Eski sistemden yeni sisteme geçerken

Veri eşleştirilir, temizlenir ve deneme aktarımıyla doğrulanır.

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

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.

Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?

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

Yalvaç'tan yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?

Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?

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

Sadece Isparta için mi çalışıyorsunuz?

Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Akdeniz Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.

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.

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.

Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?

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

→İlgili sayfalar

Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular

Yalvaç'ta ilgili hizmetler

Isparta içindeki diğer ilçeler

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

model eğitimi
doğrulama
canlıya alma
veri ambarı
indeks
SQL Server
migrasyon
SQL
PostgreSQL
Isparta
Yalvaç

Makine öğrenmesi için teknoloji seçimi (Yalvaç)