Havza'da makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi nedir, kimler için uygun?

Her işletmenin ihtiyacı farklıdır; yine de çoğu makine öğrenmesi projesinde şu başlıklar konuşulur:

• canlıya alma
• model eğitimi
• doğrulama

Makine öğrenmesi ile birlikte sık planlanan işler arasında veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri bulunur.

02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?

Rapor hazırlamak günler aldığında

Makine öğrenmesi ile dağınık kaynaklar birleştirilir; raporlar istenen sıklıkta kendiliğinden hazırlanır.

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.

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

• Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
• Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
• Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.

04Sık karşılaşılan durumlar

05Havza için uzaktan ve yerinde çalışma

Havza, Samsun iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 98 mahalleden oluşur.

Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Havza'daki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.

Samsun genelinde Alaçam, 19 Mayıs ve Vezirköprü gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

06Çalışma adımları

1. İlk görüşme: Kısa bir görüşmede ne yapmak istediğinizi, bugün nasıl çalıştığınızı ve öncelikli sorunu konuşuruz.
2. Analiz: Ekranlar, raporlar ve entegrasyonlar için gerçek örnekler üzerinden ihtiyaç listesi çıkarılır.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Modüller, aşamalar ve teslim kriterleri yazılı bir kapsamla belirlenir; teklif bu kapsama göre verilir.
4. Tasarım ve prototip: Tıklanabilir bir prototiple kullanıcı yolculuğu baştan sona denenir.
5. Geliştirme ve test: Geliştirme aşamalı ilerler; her aşama test ortamında denenip onaylanır.
6. Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Veri aktarımı doğrulandıktan sonra yayına geçilir; ekip için kısa kullanım kılavuzu hazırlanır.
7. Bakım ve destek: Yayın sonrası izleme, güncelleme ve geliştirme talepleri bakım planıyla sürdürülür.

07Rakamlarla örnek bir senaryo

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.

• Her değişiklik önce test ortamında denenir.
• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
• Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Samsun da bunlardan biri.

09Hangi durumlarda profesyonel destek gerekir?

Makine öğrenmesi işlerinde bazı durumlar plansız ilerlerse sonradan pahalıya mal olur:

• Her departman farklı rakam söylüyor: tanım birliği yok.
• Rapor yavaş: indeks/model yok.
• Kişisel veya finansal verinin işlendiği akışlar
• Birden fazla sistemle entegrasyon gerektiren işler

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• model eğitimi
• doğrulama
• canlıya alma
• veri ambarı
• indeks
• SQL Server
• PostgreSQL
• KPI
• migrasyon
• Samsun
• Havza