Bahçelievler'de makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi nedir, kimler için uygun?

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

• canlıya alma
• model eğitimi
• doğrulama

Makine öğrenmesi ile birlikte sık planlanan işler arasında veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri bulunur.

02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?

Farklı birimler farklı rakam söylediğinde

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

Canlıya alma gerektiğinde

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

Eski sistemden yeni sisteme geçerken

Veri eşleştirilir, temizlenir ve deneme aktarımıyla doğrulanır.

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

• Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
• Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
• Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.

04Bahçelievler'de makine öğrenmesi: çalışma düzeni

Bahçelievler, İstanbul iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 11 mahalleden oluşur. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için makine öğrenmesi tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

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

İstanbul genelinde Çatalca, Başakşehir ve Bağcılar gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

05Proje nasıl ilerler?

1. İlk görüşme: Kısa bir görüşmede ne yapmak istediğinizi, bugün nasıl çalıştığınızı ve öncelikli sorunu konuşuruz.
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: Veri aktarımı doğrulandıktan sonra yayına geçilir; ekip için kısa kullanım kılavuzu hazırlanır.
7. Bakım ve destek: Yayın sonrası izleme, güncelleme ve geliştirme talepleri bakım planıyla sürdürülür.

06Rakamlarla örnek bir senaryo

07Çalışma düzenimiz

Projeler tasarım, yazılım geliştirme, test ve yayın adımlarını kapsayan bir ekiple yürütülür. Sürüm kontrolü (Git), otomatik testler (Playwright), konteyner tabanlı yayın (Docker), sürekli entegrasyon ve izleme araçları standart çalışma düzenimizin parçasıdır.

• KVKK baştan tasarlanır.
• Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; İstanbul da bunlardan biri.

08Hangi durumlarda profesyonel destek gerekir?

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

• Rapor yavaş: indeks/model yok.
• Her departman farklı rakam söylüyor: tanım birliği 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
• PostgreSQL
• KPI
• İstanbul
• Bahçelievler