Veriden karara: üretimde çalışan makine öğrenmesi

Çözdüğümüz sorunlar

• Manuel karar darboğazı: Uzman ekipler tekrarlayan değerlendirmelerde zaman kaybediyor; tutarlılık düşüyor.
• Ölçülemeyen pilotlar: Notebook’ta kalan modeller iş metriklerine bağlanmıyor, ROI belirsiz kalıyor.
• Dağınık özellik mühendisliği: Veri hazırlığı her projede sıfırdan yapılıyor; model bakımı sürdürülemiyor.

Teslim ettiklerimiz

• İş hedefine bağlı model seçimi ve değerlendirme çerçevesi
• Özellik boru hattı ve eğitim/doğrulama altyapısı
• Üretim API’si veya batch skorlama servisi
• Model izleme, drift tespiti ve yeniden eğitim planı
• KVKK uyumlu veri işleme ve erişim kontrolleri

Kullanım senaryoları

• Talep ve stok tahmini: Satış ve sezon verisiyle sipariş planlamasını optimize eder.
• Risk ve skorlama: Kredi, sigorta veya operasyonel riskleri anlık skorlar.
• Öneri sistemleri: Kişiselleştirilmiş ürün ve içerik önerileri sunar.
• Anomali tespiti: Operasyonel veya finansal sapmaları erken yakalar.

Nasıl çalışıyoruz

• Veri & hedef netleştirme: İş metriğini, etiketlenmiş veriyi ve başarı kriterlerini birlikte tanımlarız.
• Model geliştirme: Baseline’dan ileri modellere; çapraz doğrulama ve açıklanabilirlik ile ilerleriz.
• Üretim & izleme: API/batch dağıtım, performans panosu ve yeniden eğitim döngüsü kurarız.

Teknolojiler

• Python
• scikit-learn
• XGBoost
• PyTorch
• MLflow
• Feature Store

Sık sorulan sorular

Ne kadar veriye ihtiyaç var?

Hedefe göre değişir. Pilot için genelde birkaç bin etiketli örnek yeter; ölçekte veri kalitesi miktardan daha kritiktir.

Model kararları açıklanabilir mi?

Evet. SHAP/LIME ve kural tabanlı açıklamalarla denetlenebilir çıktılar üretiriz; regüle sektörlerde zorunludur.

Mevcut ERP’ye bağlanır mı?

Skorlama servisleri API veya mesaj kuyruğu ile ERP, CRM ve BI araçlarına entegre edilir.