Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
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?
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.
Canlıya alma gerektiğinde
Canlıya alma, makine öğrenmesi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
- Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
04Sık karşılaşılan durumlar
| Durum | Olası neden | Çözüm |
|---|---|---|
| Rapor yavaş | İndeks/model yok | Optimizasyon ve özet tablolar |
| Mükerrer kayıt | Eşsiz anahtar yok | Veri temizleme kuralları |
| Her departman farklı rakam söylüyor | Tanım birliği yok | Ortak veri modeli |
05Susuz için uzaktan ve yerinde çalışma
Susuz'un PTT verisindeki 37 yerleşim kaydı 2 farklı posta koduna dağılır.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Susuz'daki 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 Selim, Kars Merkez ve Akyaka 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.
06İlk görüşmeden yayına
- 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: Analiz sonrasında aşamalı plan ve yazılı teklif paylaşılır; ödeme planı aşamalara bağlanabilir.
- Tasarım ve prototip: Ekran akışları ve tasarımlar hazırlanır, onayınızdan sonra geliştirmeye geçilir.
- Geliştirme ve test: Her teslimde çalışan bir sürüm test ortamında paylaşılır; hatalar canlıya çıkmadan giderilir.
- Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Mevcut veriler aktarılır, sistem yayına alınır ve kullanıcılara eğitim verilir.
- Bakım ve destek: Yeni ihtiyaçlar sürüm planına alınır; sistem kullanıldıkça geliştirilir.
NotVeri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
07Örnek planlama hesabı
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 840 dk
- Duruş
- 54 dk
- İdeal çevrim süresi
- 16 sn
- Üretilen / hatalı
- 2.534 / 25
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %93,6 × %86 × %99
- OEE
- %79,7
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
08Çalışma düzenimiz
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.
- Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
- Her değişiklik önce test ortamında denenir.
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
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.
09Uzman desteği ne zaman şart olur?
Makine öğrenmesi işlerinde bazı durumlar plansız ilerlerse sonradan pahalıya mal olur:
- Mükerrer kayıt: eşsiz anahtar yok.
- Rapor yavaş: indeks/model yok.
- Kişisel veya finansal verinin işlendiği akışlar
- Birden fazla sistemle entegrasyon gerektiren işler
SSSSık sorulan sorular
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.
Proje ne kadar sürer?
Süre kapsam, entegrasyonlar ve içerik/veri hazırlığına göre değişir; analizden sonra aşamalı bir plan paylaşılır.
Sonradan özellik ekleyebilir miyiz?
Evet; yazılım modüler planlanır, yeni özellikler sürüm planıyla eklenir.
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.
Kars dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Doğu Anadolu Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
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.
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 bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
- Makine öğrenmesi teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
- Makine öğrenmesi özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Makine öğrenmesi geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
Susuz'da ilgili hizmetler
Kars içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- migrasyon
- KPI
- ETL
- Kars
- Susuz