Doğal dil işleme
Müşteri e-postalarını otomatik sınıflandırma, Türkçe metin özetleme, duygu analizi ve sohbet botları geliştiriyoruz. Türkçe dil modeli eğitiminde 14 projeden edindiğimiz deneyim, morfolojik karmaşıklığı doğru yönetmemizi sağlıyor.
73
Tamamlanan AI projesi
12
Farklı sektör deneyimi
%94
Model doğruluk ortalaması
6 hafta
Ortalama ilk prototip süresi
Ne yapıyoruz?
Her proje farklı bir veri seti, farklı bir iş hedefi taşır. Aşağıdaki alanlardan bir ya da birkaçı sizin projenize uyabilir; hangisinin doğru olduğuna birlikte karar veriyoruz.
Bilgisayarlı görü
Üretim hattında hata tespiti, medikal görüntü segmentasyonu, yüz tanıma ve otonom araç algılama modülleri. Etiketleme sürecinden model dağıtımına kadar tüm hattı yönetiyoruz. Son projemizde bir tekstil fabrikasının fire oranını %37 düşürdük.
Tahminleme ve optimizasyon
Talep tahmini, fiyat optimizasyonu, stok yönetimi ve rota planlama gibi operasyonel problemlerde zaman serisi modelleri ve karma tamsayılı programlama kullanıyoruz. Perakende sektöründe bir müşterimizin stok maliyetini yıllık 2,1 milyon TL azalttık.
Veri altyapısı danışmanlığı
Model eğitmeden önce verinizin toplanma, depolanma ve temizlenme sürecini denetliyoruz. Eksik veya tutarsız veriyle model eğitmek israftır. Veri ambarı mimarisi, ETL hattı tasarımı ve veri kalitesi ölçümleri bu hizmetin parçası.
MLOps ve model dağıtımı
Geliştirilen modelin canlı ortamda güvenilir çalışması, düzenli yeniden eğitilmesi ve izlenmesi gerekir. Kubernetes tabanlı dağıtım, CI/CD pipeline kurulumu ve model performans izleme panelleri oluşturuyoruz.
AI risk ve uyumluluk değerlendirmesi
AB Yapay Zeka Yönetmeliği (AI Act) kapsamında risk sınıflandırma analizi, önyargı denetimi ve açıklanabilirlik raporları hazırlıyoruz. Regülasyona tabi sektörlerde faaliyet gösteren firmalar için bu adım zorunlu hale geliyor.
Bir proje nasıl ilerliyor?
Aşağıdaki adımlar tipik bir projenin iskeletini gösterir. Bazı projelerde 2. adımdan başlarız, bazılarında 5. adımı birden fazla kez tekrarlarız. Esnek bir çerçeve, katı bir şablon değil.
1
Keşif görüşmesi
İlk toplantıda iş hedefinizi, mevcut veri kaynaklarınızı ve teknik altyapınızı anlıyoruz. Bu görüşme genellikle 60-90 dakika sürer ve ücretsizdir. Sonunda projenin yapılabilirliğine dair kısa bir ön rapor paylaşıyoruz.
2
Veri denetimi
Verinin hacmini, kalitesini ve erişilebilirliğini değerlendiriyoruz. Gerekirse anonimleştirme ve zenginleştirme adımları öneriyoruz. Bu aşama 1-2 hafta sürer.
3
Prototip geliştirme
Küçük bir veri alt kümesiyle hızlı bir model eğitip sonuçları sizinle paylaşıyoruz. Amaç, tam ölçekli geliştirmeye geçmeden önce yaklaşımın doğruluğunu teyit etmek. Prototip süresi ortalama 3-4 hafta.
4
Tam ölçekli eğitim ve test
Onaylanan prototip, tüm veri setiyle eğitilir. Çapraz doğrulama, A/B testleri ve stres testleri bu aşamada yapılır. Modelin gerçek koşullardaki performansını ölçeriz.
5
Dağıtım ve izleme
Model, mevcut sistemlerinize API ya da mikro servis olarak entegre edilir. İzleme paneli kurulur, performans düşüşlerinde otomatik uyarı mekanizması devreye girer. İlk 3 ay boyunca haftalık performans raporu gönderiyoruz.
Deneyim sahibi olduğumuz sektörler
Farklı sektörlerin veri yapıları ve iş kuralları birbirinden çok ayrıdır. Bir lojistik firmasının rota optimizasyonu problemiyle bir hastanenin görüntü analizi ihtiyacı arasında ortak nokta azdır. Bu yüzden sektör deneyimini önemsiyoruz.
Perakende ve e-ticaret
Sağlık ve medikal cihaz
Lojistik ve tedarik zinciri
Finans ve bankacılık
Üretim ve kalite kontrol
Enerji ve akıllı şebeke
Tarım teknolojisi
Kamu ve belediye hizmetleri
Eğitim teknolojisi
Telekomünikasyon
Otomotiv
Sigorta
Sıkça sorulan sorular
Projelerine başlamadan önce müşterilerimizin en çok merak ettiği konuları derlemeye çalıştık.
Maliyet, veri hacmine, model karmaşıklığına ve entegrasyon gereksinimlerine göre değişir. Küçük bir duygu analizi projesi 80.000-150.000 TL aralığında başlayabilirken, uçtan uca bir bilgisayarlı görü sistemi 500.000 TL üzerine çıkabilir. Keşif görüşmesinden sonra detaylı bir maliyet tahmini sunuyoruz.
Veri denetimi aşamasında bunu birlikte değerlendiriyoruz. Genel kural olarak, yapılandırılmış veri için birkaç bin satır yeterli olabilirken, görüntü sınıflandırma projeleri sınıf başına en az 500-1000 etiketli örnek ister. Veri yetersizse sentetik veri üretimi veya transfer öğrenme gibi yöntemler önerebiliyoruz.
Gizlilik sözleşmesi (NDA) imzaladıktan sonra veri erişimi sağlıyorsunuz. Verinin bizim sunucularımıza kopyalanması zorunlu değil; uzaktan erişimle çalışmayı da tercih edebilirsiniz. Kişisel veri içeren projelerde KVKK uyumluluğunu birlikte sağlıyoruz.
Evet. İlk 3 ay ücretsiz izleme ve bakım hizmeti sunuyoruz. Bu süre sonunda aylık bakım sözleşmesiyle devam edebilir ya da modeli tamamen kendi ekibinize devredebilirsiniz. Devir sürecinde ekibinize eğitim veriyoruz.
Python ekosistemi temelimiz: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Transformers. Veri işleme için Apache Spark ve dbt kullanıyoruz. Dağıtımda Docker, Kubernetes ve AWS/GCP altyapılarını tercih ediyoruz. Proje gereksinimlerine göre bu yığın değişebilir.
Projenizi konuşalım
Aklınızda net bir proje olmasa bile yazın. Yapay zekanın işinize uygun olup olmadığını birlikte değerlendirelim.
Adres: Oğuzhan Sokak 62, 06000 Ankara, Ankara, Turkey
Telefon: +90 312 953 76 59
E-posta: [email protected]
