Büyükçekmece'de makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi nedir, kimler için uygun?

Makine öğrenmesi projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:

• canlıya alma
• model eğitimi
• doğrulama

İhtiyaca göre veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri da aynı yol haritasına eklenebilir.

02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?

Farklı birimler farklı rakam söylediğinde

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

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.

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

• Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
• Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
• Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).

04Büyükçekmece için uzaktan ve yerinde çalışma

Büyükçekmece'nin PTT verisindeki 24 yerleşim kaydı 5 farklı posta koduna dağılır. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için makine öğrenmesi tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

Büyükçekmece'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 Sultangazi, Maltepe ve Üsküdar ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

05Çalışma adımları

1. İlk görüşme: İlk temas telefonla ya da WhatsApp'tan olur; işin kapsamını anlamak için birkaç temel soru sorarız.
2. Analiz: Ekranlar, raporlar ve entegrasyonlar için gerçek örnekler üzerinden ihtiyaç listesi çıkarılır.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Hangi işin hangi aşamada teslim edileceği ve neyin kapsam dışı olduğu teklifte açıkça yazılır.
4. Tasarım ve prototip: Temel ekranlar çizilir; kullanıcıların geri bildirimiyle akış sadeleştirilir.
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: Yayın sonrası izleme, güncelleme ve geliştirme talepleri bakım planıyla sürdürülür.

06Rakamlarla örnek bir senaryo

07Çalışma düzenimiz

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

• Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
• KVKK baştan tasarlanır.
• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.

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.

08Hangi durumlarda profesyonel destek gerekir?

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
• migrasyon
• Power BI
• İstanbul
• Büyükçekmece