Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi firması seçerken bakılacak ölçütler
Bakım koşulları
Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.
Kaynak kod sahipliği
Kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edileceği sözleşmede yazmalıdır.
Dokümantasyon
Kurulum, mimari ve kullanım bilgisi yazılı olarak teslim edilmelidir.
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
Referans kontrol yöntemi
Referans isterken çalışan bir projeyi görmek ve o işletmeyle doğrudan konuşmak, yalnız logo listesine bakmaktan daha güvenilirdir.
KVKK yaklaşımı
Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- Barındırma, alan adı, lisans ve üçüncü taraf servis giderleri kimde olacak?
- Kaynak kod ve veri kime ait olacak, teslimde nasıl verilecek?
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olarak belirtiliyor mu?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
- Yayın sonrası hata düzeltme ve bakım koşulları neler?
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
03Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?
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.
04Kırmızı bayraklar
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
- Ödemenin tamamını iş başlamadan isteyen plan
- Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
05İstanbul dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?
Uzaktan çalışmanın anahtarı düzenli iletişimdir: haftalık kısa toplantılar, ortak proje panosu ve her aşamada test ortamında çalışan bir sürüm.
- Görüntülü toplantı ve ekran paylaşımı
- Ortak proje panosu ve yazılı karar kaydı
- Her aşamada test ortamında deneme
- Kurulum, saha keşfi veya eğitim gerektiğinde yerinde çalışma
06Fatih'te makine öğrenmesi için çalışma biçimimiz
PTT kayıtlarında Fatih ilçesine bağlı 57 yerleşim bulunur. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için makine öğrenmesi tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Fatih'teki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Aynı ildeki Başakşehir, Beylikdüzü ve Çekmeköy ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Fatih bölgesinden makine öğrenmesi için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
07Nasıl çalışıyoruz?
Tasarım, geliştirme, test ve yayın adımları aynı ekip içinde yürür. Kod Git ile sürümlenir, kritik akışlar Playwright testleriyle korunur, yayın Docker konteynerleriyle tekrarlanabilir biçimde yapılır.
- Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
- Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
- 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.
08Örnek hesap
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 810 dk
- Duruş
- 45 dk
- İdeal çevrim süresi
- 27 sn
- Üretilen / hatalı
- 1.462 / 15
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %94,4 × %86 × %99
- OEE
- %80,4
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
Kaynak kod bize mi ait olacak?
Sözleşmede yazılı olarak belirtilir; biz kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edildiği çalışma biçimini öneririz.
Fatih'ten yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.
Referanslarınızı görebilir miyim?
Görüşmede, gizlilik izin verdiği ölçüde çalışan projeleri canlı olarak gösterebiliriz. Referans kontrolünde yalnız logo listesine değil, çalışan bir sisteme ve o işletmenin deneyimine bakmanızı öneririz.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
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.
Uzaktan mı çalışıyorsunuz?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya eğitim gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
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.
İstanbul dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Askadar Yazılım 81 ilde uzaktan çalışır; İstanbul de bunlardan biridir. Yerinde iş gerektiğinde ziyaret planlanır.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Makine öğrenmesi KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Makine öğrenmesi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Makine öğrenmesi geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
Fatih'te ilgili hizmetler
İstanbul içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- Power BI
- KPI
- MySQL
- ETL
- İstanbul
- Fatih