Ümraniye'de makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi ile neler yapılır?

Makine öğrenmesi projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:

• model eğitimi
• doğrulama
• canlıya alma

Bu projeler çoğu zaman veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri gibi işlerle birlikte ele alınır.

02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?

Rapor hazırlamak günler aldığında

Makine öğrenmesi ile dağınık kaynaklar birleştirilir; raporlar istenen sıklıkta kendiliğinden hazırlanır.

Eski sistemden yeni sisteme geçerken

Veri eşleştirilir, temizlenir ve deneme aktarımıyla doğrulanır.

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.
• Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
• Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).

04Sık karşılaşılan durumlar

05Ümraniye'de makine öğrenmesi: çalışma düzeni

Ümraniye, İstanbul iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 36 mahalleden oluşur. Bu kayıtlardan 1 tanesi organize sanayi veya serbest bölge kaydıdır. Ümraniye'de PTT verisine göre 1 OSB/SB kaydı bulunur; üretim ve tedarik zinciriyle çalışan işletmelerde makine öğrenmesi için B2B süreçler ve mevcut programlarla entegrasyon ayrıca konuşulur.

Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için makine öğrenmesi tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar. Ümraniye'de 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 Beşiktaş, Bahçelievler ve Adalar ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

06Çalışma adımları

1. İlk görüşme: İlk temas telefonla ya da WhatsApp'tan olur; işin kapsamını anlamak için birkaç temel soru sorarız.
2. Analiz: Kimin neyi göreceği, hangi verinin nereden geleceği ve hangi işin önce çözüleceği netleştirilir.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Analiz sonrasında aşamalı plan ve yazılı teklif paylaşılır; ödeme planı aşamalara bağlanabilir.
4. Tasarım ve prototip: Tıklanabilir bir prototiple kullanıcı yolculuğu baştan sona denenir.
5. Geliştirme ve test: Kod sürüm kontrolüyle yönetilir, kritik akışlar otomatik testlerle korunur.
6. Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Veri aktarımı doğrulandıktan sonra yayına geçilir; ekip için kısa kullanım kılavuzu hazırlanır.
7. Bakım ve destek: Yayın sonrası izleme, güncelleme ve geliştirme talepleri bakım planıyla sürdürülür.

07Rakamlarla örnek bir senaryo

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.

• KVKK baştan tasarlanır.
• Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.

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:

• Rapor yavaş: indeks/model yok.
• Her departman farklı rakam söylüyor: tanım birliği yok.
• Kişisel veya finansal verinin işlendiği akışlar
• Birden fazla sistemle entegrasyon gerektiren işler

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• model eğitimi
• doğrulama
• canlıya alma
• veri ambarı
• indeks
• SQL Server
• dashboard
• Power BI
• SQL
• migrasyon
• İstanbul
• Ümraniye