01Kullanılabilecek teknolojiler
MySQL / MariaDB
Web uygulamalarında yaygın açık kaynak ilişkisel veritabanı.
Microsoft SQL Server
Kurumsal ERP ve muhasebe programlarında sık kullanılan ilişkisel veritabanı.
Python (Django / FastAPI)
Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.
Power BI
Microsoft'un raporlama ve gösterge paneli aracı.
PostgreSQL
Açık kaynaklı, güçlü ilişkisel veritabanı; karmaşık sorgular, JSON verisi ve büyük tablolar için uygundur.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| MySQL / MariaDB | yaygın barındırma desteği | büyük raporlarda sorgu ve indeks tasarımı önemli |
| Microsoft SQL Server | kurumsal araçlarla uyum | lisans koşulları kurulum öncesi değerlendirilmeli |
| Python (Django / FastAPI) | veri ve yapay zekâ kütüphaneleri | yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli |
| Power BI | hızlı rapor geliştirme | lisans ve paylaşım modeli baştan seçilmeli |
| PostgreSQL | veri bütünlüğü ve gelişmiş sorgular | indeks ve bakım (vacuum) planı yapılmalı |
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
- Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
04Kocaali için çalışma düzeni
PTT kayıtlarında Kocaali ilçesine bağlı 36 yerleşim bulunur. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde makine öğrenmesi için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Kocaali'deki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Sakarya genelinde Taraklı, Sapanca ve Pamukova gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Kocaali bölgesinden makine öğrenmesi için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
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?
Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.
08Ölçeklenebilirlik
Makine öğrenmesi büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.
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.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
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.
Kocaali'den yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
Toplantılar görüntülü yapılır ve ekran paylaşımıyla ilerler. Cihaz kurulumu, saha incelemesi veya ekip eğitimi gibi yerinde bulunmayı gerektiren adımlar ayrıca planlanır.
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.
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.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Makine öğrenmesi fiyatlarıMaliyeti belirleyen kalemler ve teklif karşılaştırma
- Makine öğrenmesi geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Makine öğrenmesi yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
Kocaali'de ilgili hizmetler
Sakarya içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- ETL
- MySQL
- Sakarya
- Kocaali