Yapay Zekâ Uygulamaları

Gereken veri miktarı probleme göre değişir. İlk görüşmede eldeki veriyi inceler, projenin uygulanabilirliğini ve hangi verinin toplanması gerektiğini birlikte netleştiririz.

Evet. Geliştirdiğimiz modelleri API üzerinden ERP, web ve mobil uygulamalarınıza entegre ediyoruz.

Evet. Bilimsel yöntem gereği önce küçük kapsamlı bir prototip ve ölçüm yapmayı öneriyoruz; sonuçlara göre ölçekliyoruz.

Kapsama bağlıdır. Keşif ve prototip genellikle birkaç hafta, canlıya alma ve entegrasyon ise ek birkaç hafta ila ay sürebilir. Net takvimi veri değerlendirmesinden sonra veririz.

Veri güvenliği ihtiyacınıza göre belirlenir; modelin sizin altyapınızda ya da kontrollü bulut ortamında çalışması sağlanabilir. Gizlilik koşulları sözleşmeyle netleştirilir.

Genel amaçlı servisler birçok iş için yeterlidir. Kurumunuza özgü veri, gizlilik veya doğruluk gereksinimi varsa özel model ya da özelleştirme daha doğrudur; ikisini maliyet-fayda açısından birlikte değerlendiririz.

Yapay zekâ, makinelerin zekâ gerektiren işleri yapabilmesini hedefleyen geniş bir alandır. Makine öğrenmesi ise bu alanın içinde, kuralları elle yazmak yerine veriden öğrenen modelleri ifade eder. Kurumsal projelerin büyük çoğunluğu, sınıflandırma, tahmin ve anomali tespiti gibi makine öğrenmesi yöntemlerine dayanır.

Başarı, proje başlamadan önce tanımlanan iş göstergeleriyle ölçülür: hata oranında azalma, tasarruf edilen süre, tahmin doğruluğu ya da maliyet düşüşü gibi. Model başarımı (doğruluk, kesinlik, duyarlılık) ve iş etkisi ayrı ayrı raporlanır; böylece teknik başarı ile gerçek faydanın karıştırılması önlenir.

Veri dağılımı değiştikçe model başarımı düşebilir. Bu nedenle canlıya alınan modeller izlenir, başarım düşünce uyarı üretilir ve gerektiğinde yeni verilerle yeniden eğitilir. Bakım ve yeniden eğitim planı, proje teslimiyle birlikte yazılı olarak paylaşılır.

Evet. Kurumsal bilgi tabanınızdan yanıt üreten asistanlar, belge özetleme ve içerik sınıflandırma gibi çözümler geliştiriyoruz. Burada en kritik konular; veri gizliliği, yanıtların kaynağa dayandırılması ve hatalı yanıtların kontrol altında tutulmasıdır. Bu başlıkları tasarımın başında netleştiririz.

İş problemini bilen bir birim yetkilisi ve verilere erişimi sağlayacak bir teknik kişi yeterlidir. Veri bilimi ve mühendislik tarafını biz yürütürüz. Karar vericilerin ara demolara katılması, modelin gerçek ihtiyaca uymasını sağlayan en önemli unsurdur.

Kişisel veri içeren projelerde KVKK uyumunu, veri minimizasyonunu ve erişim yetkilendirmesini baştan tasarlarız. Karar destek sistemlerinde modelin neye dayanarak sonuç ürettiğini açıklanabilir kılmaya özen gösteririz. İnsan onayı gereken kritik kararlar otomatik sürece bırakılmaz.

Üretim, perakende, lojistik, hizmet ve kamu gibi alanlarda kalite kontrol, talep tahmini, belge işleme ve müşteri analizi türü uygulamalar geliştiriyoruz. Her sektörün verisi ve riskleri farklı olduğundan çözümü hazır paketle değil, analiz sonuçlarına göre tasarlıyoruz.