ML ve İleri Analitik
Bir makine öğrenmesi modeli ancak gerçek bir süreçte çalıştığında değer yaratır. İş görevinden ve verilerden yola çıkıyor, modeli geliştiriyor ve kalite izlemesiyle birlikte canlıya alıyoruz.
Neler dahil
- Görev ve veri değerlendirmesi: ML'in bunu çözüp çözemeyeceği ve hangi etkinin beklenebileceği
- Talep, satış ve kapasite tahmini
- Müşteri skorlama ve segmentasyonu, öneri sistemleri
- Modellerin canlıya alınması
- Model kalitesinin izlenmesi ve yeniden eğitim
Ne elde edersiniz
- Model yalnızca bir deney değil, işleyen bir sürecin parçasıdır
- Model kalitesi ve etkisi için net metrikler
- Model kalitesi düştüğünde uyarılar
Kimler için
Halihazırda birikmiş verisi olan ve bir tahminin veya otomatik kararın zaman ya da para kazandıracağı net bir görevi bulunan şirketler.
Dünyanın her yerinden şirketlerle çalışıyoruz.
Sık sorulan sorular
ML bizim görevimiz için doğru seçim mi?
Bir değerlendirmeyle başlıyoruz: yeterli veri olup olmadığı, sonucun nasıl kullanılacağı ve ne etki yaratacağı. Görev ML olmadan, örneğin kurallarla veya bir raporla daha kolay çözülebiliyorsa bunu söyleriz.
Ne kadar veri gerekir?
Göreve bağlıdır. Talep tahmini, modelin mevsimselliği görebilmesi için genellikle en az bir yıllık geçmiş gerektirir. Verilerinizi değerlendirdikten sonra daha kesin bir yanıt veriyoruz.
Modelin işe yaradığını nasıl anlarız?
Çalışmaya başlamadan önce metrikler üzerinde anlaşıyoruz: doğruluk ve stok seviyelerinin düşmesi veya daha az fire gibi iş etkisi. Model, görevin bugün ele alınış biçimiyle karşılaştırılır.
Model nerede çalışacak?
Altyapınızda veya bulutta. Sonuçları kullanıldıkları yere gider: muhasebe sisteminize, BI'a veya CRM'e.
Model eskidiğinde ne olur?
Model kalitesi sürekli izlenir. Kalite düştüğünde bir uyarı verilir ve model güncel verilerle yeniden eğitilir.
Kurum içinde veya bulutta
Geliştirdiğimiz her şey, verilerinizin bulunmasına izin verilen yerde çalışabilir. Seçeneği güvenlik gereksinimlerinize, size uygulanan mevzuata ve bütçenize göre birlikte seçiyoruz.
Kurum içi
Kendi sunucularınızda; veriler ve modeller sizin çevrenizin içinde kalır.
Özel bulut
Bulutta, diğer müşterilerden yalıtılmış, size ayrılmış bir ortam.
Genel bulut
AWS, Microsoft Azure veya Google Cloud: daha hızlı başlangıç ve esnek ölçeklendirme için yönetilen servisler.
Hibrit
Hassas veriler sizde kalır, iş yükünün geri kalanı bulutta çalışır.
Ücretsiz 30 dakikalık veri değerlendirmesi
Görevinizi bize anlatın. 30 dakikalık çevrim içi bir görüşmede verilerinizin nerede bozulduğunu ve önce neyin düzeltilmesi gerektiğini bulacağız. Ücretsiz ve hiçbir yükümlülük olmadan.