Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi ile neler yapılır?
Makine öğrenmesi projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:
- doğrulama
- canlıya alma
- model eğitimi
Bu projeler çoğu zaman veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri gibi işlerle birlikte ele alınır.
02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?
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.
Eski sistemden yeni sisteme geçerken
Veri eşleştirilir, temizlenir ve deneme aktarımıyla doğrulanır.
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
04Sık karşılaşılan durumlar
| Durum | Olası neden | Çözüm |
|---|---|---|
| Her departman farklı rakam söylüyor | Tanım birliği yok | Ortak veri modeli |
| Mükerrer kayıt | Eşsiz anahtar yok | Veri temizleme kuralları |
| Rapor yavaş | İndeks/model yok | Optimizasyon ve özet tablolar |
05Çamlıhemşin'de makine öğrenmesi: çalışma düzeni
PTT kayıtlarında Çamlıhemşin ilçesine bağlı 87 yerleşim bulunur: 10 mahalle ile 77 köy ve köy yerleşimi.
Çamlıhemşin'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.
Rize genelinde Hemşin, Ardeşen ve İyidere gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; makine öğrenmesi için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.
06Proje nasıl ilerler?
- 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: Hangi işin hangi aşamada teslim edileceği ve neyin kapsam dışı olduğu teklifte açıkça yazılır.
- Tasarım ve prototip: Tıklanabilir bir prototiple kullanıcı yolculuğu baştan sona denenir.
- Geliştirme ve test: Her teslimde çalışan bir sürüm test ortamında paylaşılır; hatalar canlıya çıkmadan giderilir.
- Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Veri aktarımı doğrulandıktan sonra yayına geçilir; ekip için kısa kullanım kılavuzu hazırlanır.
- Bakım ve destek: Hata bildirimleri kayıt altına alınır, güncellemeler test edilerek uygulanır.
NotVeri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
07Örnek planlama hesabı
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 750 dk
- Duruş
- 65 dk
- İdeal çevrim süresi
- 69 sn
- Üretilen / hatalı
- 494 / 30
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %91,3 × %83 × %93,9
- OEE
- %71,2
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
08Nasıl çalışıyoruz?
Projeler tasarım, yazılım geliştirme, test ve yayın adımlarını kapsayan bir ekiple yürütülür. Sürüm kontrolü (Git), otomatik testler (Playwright), konteyner tabanlı yayın (Docker), sürekli entegrasyon ve izleme araçları standart çalışma düzenimizin parçasıdır.
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
- KVKK baştan tasarlanır.
- Her değişiklik önce test ortamında denenir.
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:
- 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
Çamlıhemşin'de 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.
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.
Makine öğrenmesi için ilk adım nedir?
Kısa bir görüşmeyle ihtiyacı ve mevcut durumu konuşuruz. 0540 003 19 81 numarasını arayabilir veya WhatsApp'tan birkaç cümleyle yazabilirsiniz.
Kaynak kod bize mi ait olacak?
Sözleşmede yazılı olarak belirtilir; biz kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edildiği çalışma biçimini öneririz.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
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.
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.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Makine öğrenmesi özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Makine öğrenmesi bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
- Makine öğrenmesi geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
Çamlıhemşin'de ilgili hizmetler
Rize içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- KPI
- Power BI
- Rize
- Çamlıhemşin