Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Makine öğrenmesi firması seçerken bakılacak ölçütler
KVKK yaklaşımı
Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.
İletişim düzeni
Kiminle, hangi kanaldan ve hangi sıklıkta görüşüleceği baştan bellidir.
Yazılı kapsam
Neyin teslim edileceği, neyin kapsam dışı olduğu ve kabul kriterleri belgelenmelidir.
Referans kontrol yöntemi
Referans isterken çalışan bir projeyi görmek ve o işletmeyle doğrudan konuşmak, yalnız logo listesine bakmaktan daha güvenilirdir.
Kaynak kod sahipliği
Kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edileceği sözleşmede yazmalıdır.
Bakım koşulları
Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- Geliştirme sırasında deneyebileceğim bir test ortamı olacak mı?
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
- Yayın sonrası hata düzeltme ve bakım koşulları neler?
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olarak belirtiliyor mu?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
- Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
04Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?
Farklı birimler farklı rakam söylediğinde
Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.
Canlıya alma gerektiğinde
Canlıya alma, makine öğrenmesi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
05Kırmızı bayraklar
- Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
- Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
06Sinop dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?
Uzaktan çalışmanın anahtarı düzenli iletişimdir: haftalık kısa toplantılar, ortak proje panosu ve her aşamada test ortamında çalışan bir sürüm.
- 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
07Dikmen'de makine öğrenmesi için çalışma biçimimiz
Dikmen'in PTT verisindeki 160 yerleşim kaydı 2 farklı posta koduna dağılır.
Dikmen'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.
Sinop genelinde Durağan, Türkeli ve Ayancık 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.
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.
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
- Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
- Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
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.
09Örnek hesap
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 930 dk
- Duruş
- 35 dk
- İdeal çevrim süresi
- 85 sn
- Üretilen / hatalı
- 606 / 6
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %96,2 × %96 × %99
- OEE
- %91,5
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
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.
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.
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.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Uzaktan mı çalışıyorsunuz?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya eğitim gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Dikmen'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.
Sinop dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Karadeniz Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
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: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Makine öğrenmesi fiyatlarıMaliyeti belirleyen kalemler ve teklif karşılaştırma
- Makine öğrenmesi geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Makine öğrenmesi geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Makine öğrenmesi teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
Dikmen'de ilgili hizmetler
Sinop içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- PostgreSQL
- veri temizleme
- MySQL
- Sinop
- Dikmen