Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi firması seçerken bakılacak ölçütler
Kaynak kod sahipliği
Kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edileceği sözleşmede yazmalıdır.
Referans kontrol yöntemi
Referans isterken çalışan bir projeyi görmek ve o işletmeyle doğrudan konuşmak, yalnız logo listesine bakmaktan daha güvenilirdir.
Yazılı kapsam
Neyin teslim edileceği, neyin kapsam dışı olduğu ve kabul kriterleri belgelenmelidir.
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
Dokümantasyon
Kurulum, mimari ve kullanım bilgisi yazılı olarak teslim edilmelidir.
İletişim düzeni
Kiminle, hangi kanaldan ve hangi sıklıkta görüşüleceği baştan bellidir.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
- Dokümantasyon ve kullanıcı eğitimi kapsamda mı?
- Barındırma, alan adı, lisans ve üçüncü taraf servis giderleri kimde olacak?
- Geliştirme sırasında deneyebileceğim bir test ortamı olacak mı?
- 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.
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
04Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?
Farklı birimler farklı rakam söylediğinde
Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.
Canlıya alma gerektiğinde
Canlıya alma, makine öğrenmesi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
05Kırmızı bayraklar
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
- Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
- Ödemenin tamamını iş başlamadan isteyen plan
- Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
06Muğla dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan yürür. Seydikemer'de 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
07Seydikemer'de makine öğrenmesi için çalışma biçimimiz
PTT kayıtlarında Seydikemer ilçesine bağlı 65 yerleşim bulunur. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için makine öğrenmesi tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.
Seydikemer'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.
Muğla genelinde Datça, Milas ve Marmaris gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Seydikemer bölgesinden makine öğrenmesi için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
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.
- Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
- Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
- KVKK baştan tasarlanır.
Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Muğla da bunlardan biri.
09Örnek hesap
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 900 dk
- Duruş
- 87 dk
- İdeal çevrim süresi
- 62 sn
- Üretilen / hatalı
- 692 / 14
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %90,3 × %88 × %98
- OEE
- %77,9
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
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.
Yazılım firmasının yakın olması önemli mi?
Çoğu yazılım projesi uzaktan yürür; önemli olan düzenli iletişim, test ortamı ve yazılı kapsamdır. Kurulum veya eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma planlanır.
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.
Seydikemer'de bulunuyorum, yerinde görüşme mümkün mü?
Toplantılar görüntülü yapılır ve ekran paylaşımıyla ilerler. Cihaz kurulumu, saha incelemesi veya ekip eğitimi gibi yerinde bulunmayı gerektiren adımlar ayrıca 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.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Muğla dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Ege Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Uzaktan mı çalışıyorsunuz?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya eğitim gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Makine öğrenmesi KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Makine öğrenmesi geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Makine öğrenmesi fiyatlarıMaliyeti belirleyen kalemler ve teklif karşılaştırma
Seydikemer'de ilgili hizmetler
Muğla içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- dashboard
- KPI
- Power BI
- ETL
- Muğla
- Seydikemer