01Kullanılabilecek teknolojiler
PostgreSQL
Açık kaynaklı, güçlü ilişkisel veritabanı; karmaşık sorgular, JSON verisi ve büyük tablolar için uygundur.
Python (Django / FastAPI)
Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.
Redis
Bellek içi veri deposu; önbellek, oturum ve kuyruk işleri için kullanılır.
Microsoft SQL Server
Kurumsal ERP ve muhasebe programlarında sık kullanılan ilişkisel veritabanı.
Power BI
Microsoft'un raporlama ve gösterge paneli aracı.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| PostgreSQL | veri bütünlüğü ve gelişmiş sorgular | indeks ve bakım (vacuum) planı yapılmalı |
| Python (Django / FastAPI) | veri ve yapay zekâ kütüphaneleri | yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli |
| Redis | çok hızlı okuma/yazma | kalıcı veri için tek başına kullanılmaz |
| Microsoft SQL Server | kurumsal araçlarla uyum | lisans koşulları kurulum öncesi değerlendirilmeli |
| Power BI | hızlı rapor geliştirme | lisans ve paylaşım modeli baştan seçilmeli |
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
- Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
04Kaynarca için çalışma düzeni
Kaynarca'nın PTT verisindeki 45 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır.
Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Kaynarca'daki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.
Sakarya genelinde Karapürçek, Sapanca ve Arifiye 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.
05Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?
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.
06Barındırma seçenekleri
- Bulut sunucu (VPS): esnek, kaynak ihtiyacına göre büyütülebilir
- Yönetilen platformlar: altyapı yönetimini sağlayıcıya bırakır
- Şirket içi sunucu: verinin kurum içinde kalması gerektiğinde
- Konteyner tabanlı yayın (Docker): her ortamda aynı kurulum
Uygulamayı bağımlılıklarıyla birlikte konteynere paketleyen araç; her ortamda aynı şekilde çalışmasını sağlar.
07Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?
Teknoloji seçimi uzun vadeli bakım maliyetini belirler. Yaygın, belgelenmiş ve ekibin bildiği bir teknoloji; en yeni ama az bilinen bir teknolojiden çoğu zaman daha doğru bir tercihtir.
08Ölçeklenebilirlik
Makine öğrenmesi büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.
SSSSık sorulan sorular
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
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.
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
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.
Sakarya dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Askadar Yazılım 81 ilde uzaktan çalışır; Sakarya de bunlardan biridir. Yerinde iş gerektiğinde ziyaret planlanır.
Bulut mu şirket içi sunucu mu?
Esneklik ve kolay yönetim için bulut; verinin kurum içinde kalması gerektiğinde şirket içi sunucu tercih edilir. Hibrit yapı da mümkündür.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Makine öğrenmesi yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Makine öğrenmesi özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Makine öğrenmesi geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Makine öğrenmesi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
Kaynarca'da ilgili hizmetler
Sakarya içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- ETL
- Power BI
- KPI
- Sakarya
- Kaynarca