Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi nedir, kimler için uygun?
Makine öğrenmesi projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:
- doğrulama
- canlıya alma
- model eğitimi
Bu projeler çoğu zaman veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri gibi işlerle birlikte ele alınır.
02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?
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.
Eski sistemden yeni sisteme geçerken
Veri eşleştirilir, temizlenir ve deneme aktarımıyla doğrulanır.
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
- Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
04Tuzla'da makine öğrenmesi: çalışma düzeni
Tuzla, İstanbul iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 23 mahalleden oluşur. Bu kayıtlardan 6 tanesi organize sanayi veya serbest bölge kaydıdır. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için makine öğrenmesi tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.
Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Tuzla'daki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.
Aynı ildeki Zeytinburnu, Adalar ve Başakşehir ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; makine öğrenmesi için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.
05Proje nasıl ilerler?
- İlk görüşme: İlk temas telefonla ya da WhatsApp'tan olur; işin kapsamını anlamak için birkaç temel soru sorarız.
- Analiz: Kimin neyi göreceği, hangi verinin nereden geleceği ve hangi işin önce çözüleceği netleştirilir.
- 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: 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.
NotVeri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
06Rakamlarla örnek bir senaryo
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 750 dk
- Duruş
- 119 dk
- İdeal çevrim süresi
- 18 sn
- Üretilen / hatalı
- 1.788 / 72
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %84,1 × %85 × %96
- OEE
- %68,7
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
07Çalışma düzenimiz
Çalışma düzenimizde sürüm kontrolü, otomatik testler, konteyner tabanlı yayın ve izleme araçları standarttır; her değişiklik bu adımlardan geçerek canlıya çıkar.
- KVKK baştan tasarlanır.
- Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.
- Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; İstanbul da bunlardan biri.
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
Proje ne kadar sürer?
Süre kapsam, entegrasyonlar ve içerik/veri hazırlığına göre değişir; analizden sonra aşamalı bir plan paylaşılır.
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.
Sonradan özellik ekleyebilir miyiz?
Evet; yazılım modüler planlanır, yeni özellikler sürüm planıyla eklenir.
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.
Kaynak kod bize mi ait olacak?
Sözleşmede yazılı olarak belirtilir; biz kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edildiği çalışma biçimini öneririz.
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?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Marmara Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Makine öğrenmesi teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Makine öğrenmesi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Makine öğrenmesi bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
Tuzla'da ilgili hizmetler
İstanbul içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- veri temizleme
- ETL
- PostgreSQL
- dashboard
- İstanbul
- Tuzla