Özel tahmin/sınıflandırma modelleri.
01Olmazsa olmaz özellikler
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
02İhtiyaca göre eklenen modüller
Otomatik veri hatları (ETL)
Bu modül, iş akışınız gerektiriyorsa kapsamın başında konuşulur; aksi halde sonraki sürüm planına bırakılabilir.
Veri ambarı
Veri ambarı, ihtiyaç netleştiğinde makine öğrenmesi içine ayrı bir modül olarak eklenebilir; ilk sürümde zorunlu değildir.
Yönetim panoları
Yönetim panoları için kimin kullanacağı ve hangi veriye ihtiyaç duyulacağı analizde belirlenir.
Zamanlanmış e-posta raporları
Zamanlanmış e-posta raporları için kimin kullanacağı ve hangi veriye ihtiyaç duyulacağı analizde belirlenir.
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
04Sık karşılaşılan durumlar
| Durum | Olası neden | Çözüm |
|---|---|---|
| Her departman farklı rakam söylüyor | Tanım birliği yok | Ortak veri modeli |
| Rapor yavaş | İndeks/model yok | Optimizasyon ve özet tablolar |
| Mükerrer kayıt | Eşsiz anahtar yok | Veri temizleme kuralları |
05Kullanıcı rolleri ve yetkiler
| Rol | Görebilir | Yapabilir |
|---|---|---|
| Yönetici | Tüm birimler | Onay ve yetki |
| Birim sorumlusu | Kendi birimi | Onay, atama, rapor |
| Kullanıcı | Kendi kayıtları | Giriş ve takip |
| Denetçi | Salt okunur raporlar | Dışa aktarım |
06Raporlar ve mobil kullanım
Rapor ihtiyacı, kararların hangi rakamlara bakılarak verildiği sorusuyla belirlenir; her rapor bir karara hizmet etmelidir.
Arayüz mobil uyumlu tasarlanır; sahada veya yolda olan kullanıcılar tarayıcıdan aynı ekranlara erişir. Kamera, barkod veya çevrimdışı kullanım gerekiyorsa mobil uygulama değerlendirilir.
07Sektöre göre özellik önerileri
- Üretim: Makine öğrenmesi, üretim için iş akışına göre uyarlanır.
- E-ticaret: Makine öğrenmesi, e-ticaret için iş akışına göre uyarlanır.
- Satış ve pazarlama: Makine öğrenmesi, satış ve pazarlama için iş akışına göre uyarlanır.
- Çok şubeli perakende: Makine öğrenmesi, çok şubeli perakende için iş akışına göre uyarlanır.
08Sivaslı için özellik planı
Sivaslı, Uşak iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 45 mahalle ve köy kaydından oluşur.
Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Sivaslı'daki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.
Aynı ildeki Eşme, Banaz ve Karahallı ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; makine öğrenmesi için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.
SSSSık sorulan sorular
Sivaslı'da yüz yüze görüşebilir miyiz?
İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.
Tüm özellikler ilk sürümde mi olmalı?
Hayır. İlk sürüm en çok zaman kaybettiren işi çözmeye odaklanır; diğer özellikler kullanım verisi ve geri bildirimle sürüm planına alınır.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Sadece Uşak için mi çalışıyorsunuz?
Evet. Askadar Yazılım, Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışır; gerektiğinde yerinde çalışma ayrıca planlanır.
Kullanıcı rolleri nasıl belirlenir?
Kimin neyi göreceği, kimin neyi onaylayacağı mevcut iş akışından çıkarılır ve bir yetki matrisiyle belgelenir.
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.
Özellik listesini nasıl hazırlamalıyım?
Bugün nasıl çalıştığınızı, en çok zaman alan işi ve olmazsa iş yapılamayacak adımları yazmanız yeterli; teknik listeyi analizde birlikte çıkarırız.
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.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Makine öğrenmesi fiyatlarıMaliyeti belirleyen kalemler ve teklif karşılaştırma
- Makine öğrenmesi firmasıFirma seçerken bakılacaklar
- Makine öğrenmesi yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Makine öğrenmesi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
Sivaslı'da ilgili hizmetler
Uşak içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- dashboard
- SQL
- Power BI
- Uşak
- Sivaslı