Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi ile neler yapılır?
Makine öğrenmesi projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:
- doğrulama
- canlıya alma
- model eğitimi
Makine öğrenmesi ile birlikte sık planlanan işler arasında veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri bulunur.
02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?
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.
Farklı birimler farklı rakam söylediğinde
Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
- Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
04Şişli'de makine öğrenmesi: çalışma düzeni
Şişli'nin PTT verisindeki 25 yerleşim kaydı 12 farklı posta koduna dağılır. 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; Şişli'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 Küçükçekmece, Ataşehir ve Sultanbeyli ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Şişli bölgesinden makine öğrenmesi için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
05Çalışma adımları
- İlk görüşme: Telefon, WhatsApp veya form üzerinden ihtiyacınızı ve mevcut durumu dinleriz.
- 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: Temel ekranlar çizilir; kullanıcıların geri bildirimiyle akış sadeleştirilir.
- Geliştirme ve test: Geliştirme aşamalı ilerler; her aşama test ortamında denenip onaylanır.
- Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Mevcut veriler aktarılır, sistem yayına alınır ve kullanıcılara eğitim verilir.
- Bakım ve destek: Yayın sonrası izleme, güncelleme ve geliştirme talepleri bakım planıyla sürdürülür.
NotKişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
06Örnek planlama hesabı
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 600 dk
- Duruş
- 68 dk
- İdeal çevrim süresi
- 72 sn
- Üretilen / hatalı
- 381 / 11
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %88,7 × %86 × %97,1
- OEE
- %74,1
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
07Çalışma düzenimiz
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.
- 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: 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:
- Mükerrer kayıt: eşsiz anahtar yok.
- Her departman farklı rakam söylüyor: tanım birliği yok.
- Kişisel veya finansal verinin işlendiği akışlar
- Birden fazla sistemle entegrasyon gerektiren işler
SSSSık sorulan sorular
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.
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.
Sadece İstanbul için mi çalışıyorsunuz?
Askadar Yazılım 81 ilde uzaktan çalışır; İstanbul de bunlardan biridir. Yerinde iş gerektiğinde ziyaret planlanır.
Sonradan özellik ekleyebilir miyiz?
Evet; yazılım modüler planlanır, yeni özellikler sürüm planıyla eklenir.
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.
Şişli'den yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Makine öğrenmesi KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Makine öğrenmesi teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
- Makine öğrenmesi geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
Şişli'de ilgili hizmetler
İstanbul içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- dashboard
- migrasyon
- İstanbul
- Şişli