Ataşehir'de makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi nedir, kimler için uygun?

Makine öğrenmesi projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:

• canlıya alma
• doğrulama
• model eğitimi

Bu projeler çoğu zaman veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri gibi işlerle birlikte ele alınır.

02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?

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.

Farklı birimler farklı rakam söylediğinde

Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

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

04Sık karşılaşılan durumlar

05Ataşehir için uzaktan ve yerinde çalışma

PTT kayıtlarında Ataşehir ilçesine bağlı 17 yerleşim bulunur.

Ataşehir'de 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 Arnavutköy, Esenler ve Küçükçekmece ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

06Çalışma adımları

1. İlk görüşme: Telefon, WhatsApp veya form üzerinden ihtiyacınızı ve mevcut durumu dinleriz.
2. Analiz: Süreç, kullanıcı rolleri, kullandığınız Excel veya eski sistem örnekleri ve bağlanacak sistemler incelenir.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Modüller, aşamalar ve teslim kriterleri yazılı bir kapsamla belirlenir; teklif bu kapsama göre verilir.
4. Tasarım ve prototip: Ekran akışları ve tasarımlar hazırlanır, onayınızdan sonra geliştirmeye geçilir.
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: Hata bildirimleri kayıt altına alınır, güncellemeler test edilerek uygulanır.

07Rakamlarla örnek bir senaryo

08Çalışma düzenimiz

Çalışma düzenimizde sürüm kontrolü, otomatik testler, konteyner tabanlı yayın ve izleme araçları standarttır; her değişiklik bu adımlardan geçerek canlıya çıkar.

• Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.
• Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.

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.

09Uzman desteği ne zaman şart olur?

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

• Her departman farklı rakam söylüyor: tanım birliği yok.
• Rapor yavaş: indeks/model 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
• MySQL
• dashboard
• KPI
• İstanbul
• Ataşehir