Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi firması seçerken bakılacak ölçütler
Bakım koşulları
Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
İletişim düzeni
Kiminle, hangi kanaldan ve hangi sıklıkta görüşüleceği baştan bellidir.
Yazılı kapsam
Neyin teslim edileceği, neyin kapsam dışı olduğu ve kabul kriterleri belgelenmelidir.
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.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- Kaynak kod ve veri kime ait olacak, teslimde nasıl verilecek?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
- Ödeme planı teslim aşamalarına bağlı mı?
- Dokümantasyon ve kullanıcı eğitimi kapsamda mı?
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olarak belirtiliyor mu?
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
- Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
04Makine 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.
05Kırmızı bayraklar
- Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
- Ödemenin tamamını iş başlamadan isteyen plan
- Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
06Muş dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan yürür. Muş'ta 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
07Muş'ta makine öğrenmesi için çalışma biçimimiz
Muş, Doğu Anadolu Bölgesi'nde yer alan, plaka kodu 49 olan bir ildir; PTT verisine göre 6 ilçe ve 665 mahalle ve köy kaydından oluşur. Muş'ta PTT verisine göre 1 OSB/SB kaydı bulunur; üretim ve tedarik zinciriyle çalışan işletmelerde makine öğrenmesi için B2B süreçler ve mevcut programlarla entegrasyon ayrıca konuşulur.
Muş'ta 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 Bitlis, Iğdır ve Bingöl 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.
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.
- KVKK baştan tasarlanır.
- Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Muş da bunlardan biri.
09Örnek hesap
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 540 dk
- Duruş
- 106 dk
- İdeal çevrim süresi
- 16 sn
- Üretilen / hatalı
- 1.481 / 74
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %80,4 × %91 × %95
- OEE
- %69,5
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
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.
Kaynak kod bize mi ait olacak?
Sözleşmede yazılı olarak belirtilir; biz kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edildiği çalışma biçimini öneririz.
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.
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.
Sözleşmede nelere dikkat etmeliyim?
Kapsam ve teslim kriterleri, kaynak kod ve veri sahipliği, ödeme planının aşamalara bağlanması, bakım koşulları ve gizlilik maddeleri.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Sadece Muş için mi çalışıyorsunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Doğu Anadolu Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Muş'ta 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.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Makine öğrenmesi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Makine öğrenmesi teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Makine öğrenmesi geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
Muş'ta ilgili hizmetler
Doğu Anadolu Bölgesi'ndeki diğer iller
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- KPI
- dashboard
- PostgreSQL
- Muş