Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01KOBİ'nin gerçek ihtiyacı: küçük başlamak
KOBİ'lerde yazılımın değeri, ekibin her gün yaptığı işi ne kadar kısalttığıyla ölçülür. Kapsamlı ama kullanılmayan bir sistem yerine az ama her gün kullanılan bir sistem daha değerlidir.
- doğrulama
- canlıya alma
- model eğitimi
02Aşamalı yol haritası
- İlk sürüm (MVP): en çok zaman kaybettiren iş
- Kullanıcı geri bildirimiyle düzeltmeler
- İkinci modül: rapor veya entegrasyon
- Mobil erişim ve bildirimler
- Büyüme: yeni şube, yeni rol, yeni kanal
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
- Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
04Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?
Canlıya alma gerektiğinde
Canlıya alma, makine öğrenmesi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
Rapor hazırlamak günler aldığında
Makine öğrenmesi ile dağınık kaynaklar birleştirilir; raporlar istenen sıklıkta kendiliğinden hazırlanır.
05Bütçeyi koruyan tercihler
- Mevcut muhasebe programını değiştirmeden entegrasyonla bağlamak
- Bulut barındırmayla donanım yatırımını ertelemek
- Raporları önce temel düzeyde kurup kullanıldıkça zenginleştirmek
- İlk sürümde yalnız en çok zaman kaybettiren işi çözmek
06Destek ve hibe notu
KOSGEB ve benzeri kurumların dijitalleşme destek programları dönemsel olarak açılır; güncel çağrıları ilgili kurumdan kontrol edin.
07Fatih'te KOBİ'lerle çalışma düzeni
Fatih'in PTT verisindeki 57 yerleşim kaydı 17 farklı posta koduna dağılır.
Fatih'te 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 Güngören, Gaziosmanpaşa ve Küçükçekmece 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.
08Örnek: küçük ölçekli başlangıç
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 420 dk
- Duruş
- 63 dk
- İdeal çevrim süresi
- 37 sn
- Üretilen / hatalı
- 509 / 20
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %85 × %88,1 × %96,1
- OEE
- %71,9
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
Makine öğrenmesi için destek programları var mı?
KOSGEB ve benzeri kurumların dijitalleşme destek programları dönemsel olarak açılır; güncel çağrıları ilgili kurumdan kontrol edin.
KOBİ için ne kadar küçük başlanabilir?
Tek bir süreci çözen birkaç ekranla başlanabilir; asıl önemli olan sistemin her gün kullanılmasıdır.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
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.
Küçük bir işletme için makine öğrenmesi gerekli mi?
Ekip birkaç kişiyi geçtiğinde ve aynı bilgi birden fazla yerde tutulmaya başladığında küçük bir sistem bile belirgin zaman kazandırır. Önce mevcut araçlarla çözülüp çözülemeyeceğine birlikte bakarız.
Fatih'ten yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
Toplantılar görüntülü yapılır ve ekran paylaşımıyla ilerler. Cihaz kurulumu, saha incelemesi veya ekip eğitimi gibi yerinde bulunmayı gerektiren adımlar ayrıca planlanır.
İstanbul dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Marmara 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.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Makine öğrenmesi yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Makine öğrenmesi özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Makine öğrenmesi geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Makine öğrenmesi bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
Fatih'te ilgili hizmetler
İstanbul içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- veri temizleme
- dashboard
- PostgreSQL
- İstanbul
- Fatih