Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi firması seçerken bakılacak ölçütler
KVKK yaklaşımı
Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.
Kaynak kod sahipliği
Kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edileceği sözleşmede yazmalıdır.
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
Yazılı kapsam
Neyin teslim edileceği, neyin kapsam dışı olduğu ve kabul kriterleri belgelenmelidir.
Bakım koşulları
Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.
Dokümantasyon
Kurulum, mimari ve kullanım bilgisi yazılı olarak teslim edilmelidir.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- Yayın sonrası hata düzeltme ve bakım koşulları neler?
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olarak belirtiliyor mu?
- Ödeme planı teslim aşamalarına bağlı mı?
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
- Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
04Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?
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.
05Kırmızı bayraklar
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
- Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
- Ödemenin tamamını iş başlamadan isteyen plan
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
06Kütahya dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan yürür. Simav'da bulunan bir işletme olarak görüntülü toplantı, ekran paylaşımlı demo ve test ortamı bağlantısıyla süreci yakından izleyebilirsiniz.
- Görüntülü toplantı ve ekran paylaşımı
- Ortak proje panosu ve yazılı karar kaydı
- Her aşamada test ortamında deneme
- Kurulum, saha keşfi veya eğitim gerektiğinde yerinde çalışma
07Simav'da makine öğrenmesi için çalışma biçimimiz
PTT kayıtlarında Simav ilçesine bağlı 150 yerleşim bulunur: 32 mahalle ile 118 köy ve köy yerleşimi.
Simav'da 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.
Kütahya genelinde Hisarcık, Pazarlar ve Aslanapa gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Makine öğrenmesini planlıyorsanız 0540 003 19 81 numarasını arayın veya WhatsApp'tan ihtiyacınızı birkaç cümleyle yazın; teklif formunu da doldurabilirsiniz.
08Nasıl çalışıyoruz?
Çalışma düzenimizde sürüm kontrolü, otomatik testler, konteyner tabanlı yayın ve izleme araçları standarttır; her değişiklik bu adımlardan geçerek canlıya çıkar.
- Her değişiklik önce test ortamında denenir.
- Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
- 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.
09Örnek hesap
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 690 dk
- Duruş
- 68 dk
- İdeal çevrim süresi
- 45 sn
- Üretilen / hatalı
- 746 / 22
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %90,1 × %90 × %97,1
- OEE
- %78,7
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
Uzaktan mı çalışıyorsunuz?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya eğitim gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
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.
Referanslarınızı görebilir miyim?
Görüşmede, gizlilik izin verdiği ölçüde çalışan projeleri canlı olarak gösterebiliriz. Referans kontrolünde yalnız logo listesine değil, çalışan bir sisteme ve o işletmenin deneyimine bakmanızı öneririz.
Simav'da yüz yüze görüşebilir miyiz?
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.
Sadece Kütahya için mi çalışıyorsunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Ege 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.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Makine öğrenmesi KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Makine öğrenmesi özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Makine öğrenmesi teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
- Makine öğrenmesi fiyatlarıMaliyeti belirleyen kalemler ve teklif karşılaştırma
Simav'da ilgili hizmetler
Kütahya içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- migrasyon
- PostgreSQL
- Kütahya
- Simav