01Sorun ve çözüm
Yapay zekâ yazılım geliştirme, bu parçaların tamamını bir ürün olarak kurmayı kapsar. Han Dijit; talep tahmini, görsel kalite kontrol, belge sınıflandırma ya da doğal dil özelliği gibi ihtiyaçlarınızı önce veri ve ölçüt düzeyinde tanımlar, ardından arayüzü, API'si ve izleme katmanıyla çalışan bir yazılım olarak teslim eder. Her sorun için büyük dil modeli gerekmez; yöntem sorunun gerektirdiğine göre seçilir.
02Kimler için
Yapay zekâ yazılımına ihtiyaç duyan kurumlar
Hazır bir ürünün karşılayamadığı, kendi verinize ve sürecinize özgü bir özellik gerektiğinde özel geliştirme gündeme gelir.
- Kendi ürününe tahmin, öneri ya da otomatik sınıflandırma özelliği eklemek isteyen yazılım şirketleri
- Yıllardır sipariş, stok ya da bakım verisi biriktiren ve bundan öngörü üretmek isteyen üretim ve dağıtım işletmeleri
- Üretim hattında ya da sahada görüntüye dayalı kontrol yapmak isteyen kalite ve bakım ekipleri
- Prototipi çalışan ama günlük kullanıma uygun bir uygulamaya dönüştürülmesi gereken Ar-Ge ekipleri
03İhtiyaçlar
Prototipten üretime geçerken karşılaşılan sorunlar
Başarılı görünen bir deneme, çalışan bir sistem anlamına gelmez.
- 01
Veri kalitesi ve etiketleme
Eksik, tutarsız ya da etiketsiz veri, model başarısının asıl sınırıdır. Veri toplama, temizleme ve gerekirse etiketleme planı geliştirmenin ilk aşamasına girer.
- 02
Sonucun işe yarayıp yaramadığının ölçülememesi
Doğruluk tek başına yeterli değildir. İş açısından hangi hatanın daha maliyetli olduğuna göre ölçüt seçilir ve model bu ölçütle değerlendirilir.
- 03
Zamanla bozulan model
Veri dağılımı değiştikçe model eskisi gibi çalışmayabilir (drift). Yeni verinin izlenmesi ve modelin düzenli yenilenmesi tasarıma dahil edilir.
- 04
Kullanıcının sonuca güvenmemesi
Neden öyle bir sonuç çıktığı görünmeyen sistemler kullanılmaz. Sonuçla birlikte gerekçe ve güven düzeyi gösterilir, kullanıcı düzeltme yapabilir.
04Özellikler
Yapay zekâ yazılımı kapsamındaki bileşenler
Teslim edilen şey bir model dosyası değil, çalışan bir uygulamadır.
- 01
Veri hattı
Kaynak sistemlerden veri düzenli olarak çekilir, temizlenir ve model için hazır hale getirilir; her adım kayıt altındadır.
- 02
Model geliştirme ve değerlendirme
Uygun yöntem seçilir: klasik makine öğrenmesi, görüntü işleme ya da dil modeli. Ayrılmış test verisiyle başarı ölçütleri raporlanır.
- 03
Uygulama ve API katmanı
Model, web ya da mobil arayüzden ve API üzerinden kullanılabilir hale getirilir; rol bazlı yetki ve kullanıcı yönetimi eklenir.
- 04
Geri bildirim döngüsü
Kullanıcı bir sonucu düzelttiğinde düzeltme kaydedilir ve sonraki iyileştirme için veri olarak kullanılır.
- 05
İzleme ve sürüm yönetimi
Model sürümleri kayıtlıdır; yanıt süresi, hata durumu ve veri değişimi izlenir, kötüleşme olursa önceki sürüme dönülebilir.
05Entegrasyonlar
Mevcut veri ve yazılım ortamıyla bağlantı
Yapay zekâ bileşeni, veriyi aldığı ve sonucu verdiği sistemlerle birlikte anlam kazanır.
- 01
Veritabanları ve veri ambarları
İlişkisel veritabanları, dosya depoları ve raporlama katmanı veri kaynağı olarak bağlanır.
- 02
ERP, CRM ve üretim sistemleri
Sipariş, stok ve bakım kaydı gibi veriler API ya da dışa aktarma yoluyla alınır; sonuç aynı sistemlere geri yazılabilir.
- 03
Sensör ve görüntü kaynakları
Kamera, sensör ya da yükleme ekranından gelen görüntü ve ölçümler bir kuyruk üzerinden işlenir.
- 04
Kimlik doğrulama ve bildirimler
Uygulama mevcut oturum açma sisteminizle çalışır; uyarılar e-posta, mesajlaşma uygulaması ya da panel üzerinden iletilir.
06Süreç
Yapay zekâ yazılımı yaptırmak istiyorum: süreç nasıl işler?
Adım 01
Analiz
İş akışınızı, kullanıcılarınızı ve mevcut sistemlerinizi dinleriz; kapsamı, öncelikleri ve kabul ölçütlerini yazılı hâle getiririz.
Adım 02
Tasarım
Ekran akışlarını ve veri modelini çıkarırız. Arayüzü sizinle gözden geçirip onay almadan geliştirmeye geçmeyiz.
Adım 03
Geliştirme
Kısa döngülerle çalışırız; her döngü sonunda çalışan bir sürümü test ortamında görürsünüz.
Adım 04
Test
İşlevsel testler, entegrasyon testleri ve temel güvenlik kontrolleriyle hataları yayından önce yakalarız.
Adım 05
Yayın
Sunucu, alan adı, yedekleme ve izleme ayarlarını yaparak canlıya alırız; ekibinize kısa bir kullanım eğitimi veririz.
Adım 06
Bakım
İsterseniz bakım ve destek anlaşmasıyla güncellemeleri, izlemeyi ve yeni geliştirmeleri sürdürürüz.
07Teknoloji
Yöntem seçimi, test ve işletme yaklaşımı
Her sorun için büyük dil modeli gerekmez. Sayısal tahminlerde klasik makine öğrenmesi yöntemleri çoğu zaman daha hızlı, ucuz ve açıklanabilirdir; görsel kontrolde görüntü işleme modelleri, serbest metinde dil modelleri öne çıkar. Yöntem, verinizle yapılan karşılaştırmalı denemelerden sonra seçilir ve gerekçesi yazılı paylaşılır.
Devamını okuDaha az göster
Hiçbir model her durumda doğru sonuç vermez. Bu yüzden başarı ölçütleri ve kabul edilebilir hata düzeyi geliştirmenin başında sizinle birlikte yazılır, model ayrı bir test verisiyle değerlendirilir ve sonuçlar canlıya geçmeden önce paylaşılır. Kararı kişileri etkileyen alanlarda insan onayı zorunlu tutulur. Yazılım tarafında otomatik testler, sürüm kontrolü, konteyner tabanlı dağıtım ve düzenli yedekleme uygulanır.
Eğitim ve çalışma verisi kişisel bilgi içerebilir. Verinin nerede saklanacağı, kimlerin erişeceği ve modelin bulutta mı yoksa kurum içinde mi çalışacağı baştan kararlaştırılır. KVKK kapsamındaki yükümlülükler için hukuk danışmanınızın görüşünü almanızı öneririz. Yayından sonra bakım ve destek kapsamında model başarımı izlenir, gerekirse yeniden eğitim planlanır.
08Çalışma modelleri
Bu hizmette çalışma modelleri
- 01
Proje bazlı
Sabit kapsam, sabit fiyat ve belirli teslim tarihi
Kapsamı belli, teslim tarihi olan işler için.
- Yazılı kapsam ve kabul ölçütleri
- Sabit fiyat ve belirli teslim tarihi
- Teslim ve kabul adımları sözleşmede
- 02
Bakım ve destek
Aylık sözleşmeli, SLA'lı bakım, destek ve geliştirme saati
Yayındaki bir sistemin sürekliliği için.
- Aylık sözleşme ve SLA
- İzleme, güncelleme ve hata düzeltme
- Aylık geliştirme saati
09Sık sorulan sorular
Yapay zekâ yazılımı hakkında sık sorulan sorular
Yapay zekâ yazılımı yaptırma fiyatları neye göre değişir?
Veri durumu (toplama ve temizleme ihtiyacı), seçilen yöntem, arayüz ve entegrasyon kapsamı, başarı ölçütünün zorluğu ve işletme gereksinimleri fiyatı belirler. İlk görüşmeden sonra kapsamı yazılı çıkarıp teklif sunuyoruz.
Yapay zekâ yazılımı için firma seçerken nelere dikkat etmeliyim?
Veri ve ölçüt konusunu yazılımdan önce konuşup konuşmadığına, test verisini nasıl ayırdığına, canlıda modeli nasıl izlediğine ve hata durumunda ne yaptığına bakın. Yalnızca model gösterimi yapan, işletme tarafını anlatmayan bir yaklaşım yetersizdir.
Bir yapay zekâ projesi için ne kadar veri gerekir?
Yönteme ve soruna göre değişir; baştan kesin bir miktar vermek doğru olmaz. Bazı işlerde küçük bir örnek yeterken bazılarında geniş bir geçmiş gerekir. Veri keşfi aşamasında mevcut verinizin yeterliliğini değerlendirir, eksiği nasıl tamamlayabileceğinizi söyleriz.
Modelin ne kadar doğru çalıştığını nasıl öğrenirim?
Geliştirme sırasında ayrılmış bir test verisiyle ölçülür, canlıda gerçek kullanımla izlenir. Sonuçlar tek bir doğruluk oranıyla değil, iş açısından önemli hata türlerine göre raporlanır.
Hazır yapay zekâ servisleri varken neden özel yazılım?
Hazır servisler genel görevlerde hızlı başlangıç sağlar. Kendi verinize özgü bir tahmin, kalite kontrol ölçütü ya da mevcut sisteminizle derin entegrasyon gerekiyorsa özel geliştirme gündeme gelir. İkisi birlikte de kullanılabilir.
Yayından sonra model eskirse ne olur?
Veri değiştikçe model başarımı düşebilir. Bakım ve destek kapsamında başarım izlenir; düşüş görüldüğünde veri güncellenip model yenilenir ve eski sürüme dönüş imkânı korunur.
10İlgili hizmetler