Termal'da makine öğrenmesi yaptırmak

01Makine öğrenmesi nedir, kimler için uygun?

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

• model eğitimi
• canlıya alma
• doğrulama

Bu projeler çoğu zaman veri ambarı, veri görselleştirme ve ETL süreçleri gibi işlerle birlikte ele alınır.

02Hangi durumlarda makine öğrenmesi yaptırılır?

Rapor hazırlamak günler aldığında

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

Eski sistemden yeni sisteme geçerken

Veri eşleştirilir, temizlenir ve deneme aktarımıyla doğrulanır.

Farklı birimler farklı rakam söylediğinde

Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

• Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
• Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
• Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.

04Sık karşılaşılan durumlar

05Termal için uzaktan ve yerinde çalışma

PTT kayıtlarında Termal ilçesine bağlı 4 yerleşim bulunur: 2 mahalle ile 2 köy ve köy yerleşimi.

Termal'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 Altınova, Armutlu ve Yalova Merkez ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

06Çalışma adımları

1. İlk görüşme: Telefon, WhatsApp veya form üzerinden ihtiyacınızı ve mevcut durumu dinleriz.
2. Analiz: Ekranlar, raporlar ve entegrasyonlar için gerçek örnekler üzerinden ihtiyaç listesi çıkarılır.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Analiz sonrasında aşamalı plan ve yazılı teklif paylaşılır; ödeme planı aşamalara bağlanabilir.
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: 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.

• Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.
• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Yalova 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.
• Mükerrer kayıt: eşsiz anahtar 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
• dashboard
• SQL
• ETL
• MySQL
• Yalova
• Termal