Selim'de makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi ile neler yapılır?

Makine öğrenmesi projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:

• model eğitimi
• canlıya alma
• doğrulama

İhtiyaca göre veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri da aynı yol haritasına eklenebilir.

02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?

Canlıya alma gerektiğinde

Canlıya alma, makine öğrenmesi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.

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

• Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
• Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
• Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.

04Sık karşılaşılan durumlar

05Selim'de makine öğrenmesi: çalışma düzeni

Selim, Kars iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 68 mahalle ve köy kaydından oluşur.

Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Selim'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 Susuz, Kars Merkez ve Sarıkamış ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

06Çalışma adımları

1. İlk görüşme: Telefon, WhatsApp veya form üzerinden ihtiyacınızı ve mevcut durumu dinleriz.
2. Analiz: Ekranlar, raporlar ve entegrasyonlar için gerçek örnekler üzerinden ihtiyaç listesi çıkarılır.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Hangi işin hangi aşamada teslim edileceği ve neyin kapsam dışı olduğu teklifte açıkça yazılır.
4. Tasarım ve prototip: Temel ekranlar çizilir; kullanıcıların geri bildirimiyle akış sadeleştirilir.
5. Geliştirme ve test: Geliştirme aşamalı ilerler; her aşama test ortamında denenip onaylanır.
6. Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Canlıya geçiş planlı bir zamanda yapılır; ilk günlerde kullanım yakından izlenir.
7. Bakım ve destek: Yayın sonrası izleme, güncelleme ve geliştirme talepleri bakım planıyla sürdürülür.

07Rakamlarla örnek bir senaryo

08Nasıl çalışıyoruz?

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.

• Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.
• KVKK baştan tasarlanır.

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.

09Hangi durumlarda profesyonel destek gerekir?

Makine öğrenmesi işlerinde bazı durumlar plansız ilerlerse sonradan pahalıya mal olur:

• Her departman farklı rakam söylüyor: tanım birliği yok.
• Mükerrer kayıt: eşsiz anahtar 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
• Power BI
• veri temizleme
• ETL
• KPI
• Kars
• Selim