Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi ile neler yapılır?
Makine öğrenmesi projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:
- doğrulama
- canlıya alma
- model eğitimi
İhtiyaca göre veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri da aynı yol haritasına eklenebilir.
02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?
Eski sistemden yeni sisteme geçerken
Veri eşleştirilir, temizlenir ve deneme aktarımıyla doğrulanır.
Rapor hazırlamak günler aldığında
Makine öğrenmesi ile dağınık kaynaklar birleştirilir; raporlar istenen sıklıkta kendiliğinden hazırlanır.
Farklı birimler farklı rakam söylediğinde
Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
- Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
04Sık karşılaşılan durumlar
| Durum | Olası neden | Çözüm |
|---|---|---|
| Rapor yavaş | İndeks/model yok | Optimizasyon ve özet tablolar |
| Her departman farklı rakam söylüyor | Tanım birliği yok | Ortak veri modeli |
| Mükerrer kayıt | Eşsiz anahtar yok | Veri temizleme kuralları |
05Şile için uzaktan ve yerinde çalışma
PTT kayıtlarında Şile ilçesine bağlı 62 yerleşim bulunur. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde makine öğrenmesi için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Şile'deki 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 Sarıyer, Tuzla ve Ümraniye ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Makine öğrenmesini planlıyorsanız 0540 003 19 81 numarasını arayın veya WhatsApp'tan ihtiyacınızı birkaç cümleyle yazın; teklif formunu da doldurabilirsiniz.
06Proje nasıl ilerler?
- İlk görüşme: Kısa bir görüşmede ne yapmak istediğinizi, bugün nasıl çalıştığınızı ve öncelikli sorunu konuşuruz.
- Analiz: Ekranlar, raporlar ve entegrasyonlar için gerçek örnekler üzerinden ihtiyaç listesi çıkarılır.
- Kapsam ve yazılı teklif: Modüller, aşamalar ve teslim kriterleri yazılı bir kapsamla belirlenir; teklif bu kapsama göre verilir.
- Tasarım ve prototip: Tıklanabilir bir prototiple kullanıcı yolculuğu baştan sona denenir.
- Geliştirme ve test: Her teslimde çalışan bir sürüm test ortamında paylaşılır; hatalar canlıya çıkmadan giderilir.
- Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Veri aktarımı doğrulandıktan sonra yayına geçilir; ekip için kısa kullanım kılavuzu hazırlanır.
- Bakım ve destek: Hata bildirimleri kayıt altına alınır, güncellemeler test edilerek uygulanır.
NotKişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
07Örnek planlama hesabı
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 510 dk
- Duruş
- 21 dk
- İdeal çevrim süresi
- 49 sn
- Üretilen / hatalı
- 538 / 22
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %95,9 × %90 × %95,9
- OEE
- %82,7
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
08Ekip ve çalışma biçimimiz
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.
- Her değişiklik önce test ortamında denenir.
- Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.
- Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; İstanbul da bunlardan biri.
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
Sadece İstanbul için mi çalışıyorsunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Marmara Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Makine öğrenmesi hazır program yerine neden yaptırılır?
Hazır programlar genel ihtiyaca göre tasarlanır; işinize özgü kurallar, onay adımları veya entegrasyonlar varsa özel geliştirme bu farkı kapatır.
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.
Proje ne kadar sürer?
Süre kapsam, entegrasyonlar ve içerik/veri hazırlığına göre değişir; analizden sonra aşamalı bir plan paylaşılır.
Makine öğrenmesi için ilk adım nedir?
Kısa bir görüşmeyle ihtiyacı ve mevcut durumu konuşuruz. 0540 003 19 81 numarasını arayabilir veya WhatsApp'tan birkaç cümleyle yazabilirsiniz.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Kaynak kod bize mi ait olacak?
Sözleşmede yazılı olarak belirtilir; biz kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edildiği çalışma biçimini öneririz.
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 güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Makine öğrenmesi geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Makine öğrenmesi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Makine öğrenmesi bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
- Makine öğrenmesi KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
Şile'de ilgili hizmetler
İstanbul içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- dashboard
- SQL
- Power BI
- veri temizleme
- İstanbul
- Şile