Makine Öğrenmesi Teknolojileri – İzmir

01Kullanılabilecek teknolojiler

Redis

Bellek içi veri deposu; önbellek, oturum ve kuyruk işleri için kullanılır.

MySQL / MariaDB

Web uygulamalarında yaygın açık kaynak ilişkisel veritabanı.

PostgreSQL

Açık kaynaklı, güçlü ilişkisel veritabanı; karmaşık sorgular, JSON verisi ve büyük tablolar için uygundur.

Power BI

Microsoft'un raporlama ve gösterge paneli aracı.

Microsoft SQL Server

Kurumsal ERP ve muhasebe programlarında sık kullanılan ilişkisel veritabanı.

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
Redis	çok hızlı okuma/yazma	kalıcı veri için tek başına kullanılmaz
MySQL / MariaDB	yaygın barındırma desteği	büyük raporlarda sorgu ve indeks tasarımı önemli
PostgreSQL	veri bütünlüğü ve gelişmiş sorgular	indeks ve bakım (vacuum) planı yapılmalı
Power BI	hızlı rapor geliştirme	lisans ve paylaşım modeli baştan seçilmeli
Microsoft SQL Server	kurumsal araçlarla uyum	lisans koşulları kurulum öncesi değerlendirilmeli

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.

04İzmir'de makine öğrenmesi

İzmir, Ege Bölgesi'nde yer alan, plaka kodu 35 olan bir ildir; PTT verisine göre 30 ilçe ve 1.311 mahalle ve köy kaydından oluşur. İzmir büyükşehir belediyesi olan 30 ilden biridir. Denize kıyısı olan illerdendir. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için makine öğrenmesi tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

İzmir'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 bölgedeki Denizli, Manisa ve Kütahya illeri için de makine öğrenmesi projeleri aynı düzenle yürütülür.

Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; makine öğrenmesi için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.

Hemen ara WhatsApp Teklif formu

05Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?

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.

06Barındırma seçenekleri

Bulut sunucu (VPS): esnek, kaynak ihtiyacına göre büyütülebilir
Yönetilen platformlar: altyapı yönetimini sağlayıcıya bırakır
Şirket içi sunucu: verinin kurum içinde kalması gerektiğinde
Konteyner tabanlı yayın (Docker): her ortamda aynı kurulum

Uygulamayı bağımlılıklarıyla birlikte konteynere paketleyen araç; her ortamda aynı şekilde çalışmasını sağlar.

07Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?

Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.

08Ölçeklenebilirlik

Makine öğrenmesi büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.

SSSSık sorulan sorular

Bulut mu şirket içi sunucu mu?

Esneklik ve kolay yönetim için bulut; verinin kurum içinde kalması gerektiğinde şirket içi sunucu tercih edilir. Hibrit yapı da mümkündür.

Açık kaynak teknoloji güvenli mi?

Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.

Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?

Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.

Sadece İzmir için mi çalışıyorsunuz?

Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Ege Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.

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.

Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?

İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.

İzmir'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.

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.

→İlgili sayfalar

Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular

İzmir'de ilgili hizmetler

Ege Bölgesi'ndeki diğer iller

İzmir ilçelerinde makine öğrenmesi teknolojileri

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

model eğitimi
doğrulama
canlıya alma
veri ambarı
indeks
SQL Server
Power BI
SQL
dashboard
İzmir

Makine öğrenmesi için teknoloji seçimi (İzmir)