Artova'da makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi nedir, kimler için uygun?

Makine öğrenmesi projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:

• model eğitimi
• doğrulama
• canlıya alma

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?).
• Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
• Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.

04Sık karşılaşılan durumlar

05Artova'da makine öğrenmesi: çalışma düzeni

Artova, Tokat iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 37 mahalle ve köy kaydından oluşur.

Artova'da 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.

Aynı ildeki Tokat Yeşilyurt, Tokat Merkez ve Niksar ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

06Çalışma adımları

1. İlk görüşme: İlk temas telefonla ya da WhatsApp'tan olur; işin kapsamını anlamak için birkaç temel soru sorarız.
2. Analiz: Kimin neyi göreceği, hangi verinin nereden geleceği ve hangi işin önce çözüleceği netleştirilir.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Modüller, aşamalar ve teslim kriterleri yazılı bir kapsamla belirlenir; teklif bu kapsama göre verilir.
4. Tasarım ve prototip: Temel ekranlar çizilir; kullanıcıların geri bildirimiyle akış sadeleştirilir.
5. Geliştirme ve test: Kod sürüm kontrolüyle yönetilir, kritik akışlar otomatik testlerle korunur.
6. Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Mevcut veriler aktarılır, sistem yayına alınır ve kullanıcılara eğitim verilir.
7. Bakım ve destek: Yeni ihtiyaçlar sürüm planına alınır; sistem kullanıldıkça geliştirilir.

07Rakamlarla örnek bir senaryo

08Ekip ve çalışma biçimimiz

Çalışma düzenimizde sürüm kontrolü, otomatik testler, konteyner tabanlı yayın ve izleme araçları standarttır; her değişiklik bu adımlardan geçerek canlıya çıkar.

• Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.
• Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.

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

09Uzman desteği ne zaman şart olur?

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

• Rapor yavaş: indeks/model yok.
• Her departman farklı rakam söylüyor: tanım birliği 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
• SQL
• veri temizleme
• dashboard
• Tokat
• Artova