Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01KOBİ'nin gerçek ihtiyacı: küçük başlamak
İlk sürüm tek bir sorunu çözmelidir: kaybolan siparişler, takip edilemeyen tahsilatlar veya elle hazırlanan raporlar gibi.
- canlıya alma
- doğrulama
- 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
- Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
04Bütçeyi koruyan tercihler
- Hazır servisleri (ödeme, e-posta, harita) baştan yazmak yerine kullanmak
- Raporları önce temel düzeyde kurup kullanıldıkça zenginleştirmek
- İlk sürümde yalnız en çok zaman kaybettiren işi çözmek
- Bulut barındırmayla donanım yatırımını ertelemek
05Destek ve hibe notu
KOSGEB ve benzeri kurumların dijitalleşme destek programları dönemsel olarak açılır; güncel çağrıları ilgili kurumdan kontrol edin.
06Dikili'de KOBİ'lerle çalışma düzeni
Dikili, İzmir iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 30 mahalleden oluşur.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Dikili'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 Menderes, Seferihisar ve Balçova 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.
07Kapsamı ve maliyeti etkileyenler
- veri hacmi
- güncelleme sıklığı
- kaynak sayısı
- pano sayısı
08Makine öğrenmesi hangi işletmelerde kullanılır?
- E-ticaret
- Yönetim ve finans
- Üretim
- Çok şubeli perakende
09Hangi durumlarda gündeme gelir?
Eski sistemden yeni sisteme geçerken
Veri eşleştirilir, temizlenir ve deneme aktarımıyla doğrulanır.
Canlıya alma gerektiğinde
Canlıya alma, makine öğrenmesi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
10Örnek: küçük ölçekli başlangıç
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 600 dk
- Duruş
- 74 dk
- İdeal çevrim süresi
- 33 sn
- Üretilen / hatalı
- 851 / 43
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %87,7 × %89 × %94,9
- OEE
- %74,1
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
KOBİ için ne kadar küçük başlanabilir?
Tek bir süreci çözen birkaç ekranla başlanabilir; asıl önemli olan sistemin her gün kullanılmasıdır.
Devlet desteğinden yararlanabilir miyiz?
KOSGEB ve benzeri kurumların dijitalleşme destek programları dönemsel olarak açılır; güncel çağrıları ilgili kurumdan kontrol edin.
Makine öğrenmesi için destek programları var mı?
KOSGEB ve benzeri kurumların dijitalleşme destek programları dönemsel olarak açılır; güncel çağrıları ilgili kurumdan kontrol edin.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Dikili'den yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime 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.
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.
Sadece İzmir için mi çalışıyorsunuz?
Evet. Askadar Yazılım, Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışır; gerektiğinde yerinde çalışma ayrıca planlanır.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Makine öğrenmesi geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Makine öğrenmesi firmasıFirma seçerken bakılacaklar
Dikili'de ilgili hizmetler
İzmir içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- KPI
- ETL
- Power BI
- İzmir
- Dikili