Verilerinizi anlamlı içgörülere dönüştürüyoruz. Talebin nasıl değişebileceğini bu küçük tahmin atölyesinde keşfedin.
Verinizin potansiyelini konuşalımBir ürün. Değişen koşullar. Yeni olasılıklar.
Hafta sonu yükselişlerine ve eksik günlere yakından bakın.
Tahmin akışını açın.
İyi kararlar, verinin içindeki hikâyeyi anlamakla başlar.
Veri ve Makine Öğrenmesi
Çalışmayı model seçimiyle değil, çözülmesi gereken iş problemiyle başlatıyoruz. Hangi verinin kullanılacağını, başarının nasıl ölçüleceğini ve çıktının hangi karara katkı sağlayacağını baştan tanımlıyoruz.
Tahmin, sınıflandırma veya sıra dışı durumların belirlenmesi gibi çalışmalarda amaç yalnızca bir sonuç üretmek değil; sonucun ölçülebilir, anlaşılabilir ve gerçek kullanımda değer üretebilir olmasıdır.
Neler üretiyoruz?
Hangi kararı destekleyeceğimizi, hedefi ve kullanılacak veri kaynaklarını netleştiriyoruz. Verinin kalitesini, kapsamını ve problemi temsil etme gücünü modelleme başlamadan önce değerlendiriyoruz.
Önce karşılaştırma yapabileceğimiz bir başlangıç noktası oluşturuyoruz. Model seçeneklerini aynı veri ve ölçütler üzerinden değerlendiriyor; başarıyı yalnızca teknik performansla değil, iş açısından anlamlı sonuçlarla ölçüyoruz.
Model çıktısının hangi sistemde, kim tarafından ve hangi karar için kullanılacağını tanımlıyoruz. Veri ve model performansındaki değişimleri takip ederek sonucun zaman içinde güvenilir kalmasını planlıyoruz.
İşin içinden bir örnek
Örnek talep tahmini, geçmiş veriyi ve ileriye yönelik beklentiyi aynı görünümde sunar. Sonucu tek bir kesin sayı gibi göstermek yerine, belirsizliği ve değerlendirme bağlamını da anlaşılır hale getiriyoruz.
Birlikte nasıl ilerliyoruz?
Teslim kapsamı ve çalışma planı, projenizin ihtiyaçlarıyla birlikte netleşir.
Hangi kararın destekleneceğini, modelden beklenen çıktıyı ve başarının hangi ölçütlerle değerlendirileceğini netleştiriyoruz.
Veri kaynaklarını, kaliteyi, kapsamı ve zaman ilişkilerini inceliyoruz. Eksikleri ve modelleme öncesinde hazırlanması gereken alanları belirliyoruz.
Başlangıç yaklaşımını ve model seçeneklerini aynı test düzeninde karşılaştırıyoruz. Performansın yanında açıklanabilirlik, kullanım maliyeti ve iş hedefiyle uyumu da değerlendiriyoruz.
Model çıktısının hangi sistemde, kim tarafından ve nasıl kullanılacağını tanımlıyoruz. Veri ve model performansındaki değişimleri takip edecek izleme yapısını da birlikte kuruyoruz.
Ayrıntılarda mühendislik
Eksik veya hatalı kayıtların sonuç üzerindeki etkisi görünür hale getirilir.
Test verisinin kullanım zamanı ve eğitim verisiyle ilişkisi dikkatle planlanır.
Veri yapısı veya kullanım alışkanlıkları değiştiğinde yeniden değerlendirme ihtiyacı izlenir.
Sık sorulanlar
Önce karar için gerçekten hangi veriye ihtiyaç olduğunu belirliyoruz. Eksik bilgi yeni veri toplama, farklı kaynakları birleştirme veya problemi daha dar bir kapsamda ele alma yoluyla tamamlanabilir. Her ihtiyaç için sıfırdan büyük bir veri seti oluşturmak gerekmez.
Başarı ölçütlerini model geliştirilmeden önce tanımlıyoruz. Teknik metriklerin yanında yanlış tahminin iş üzerindeki etkisini, mevcut yöntemden ne kadar daha iyi sonuç verdiğini ve çıktının karar sürecinde gerçekten kullanılabilir olup olmadığını birlikte değerlendiriyoruz.
Hayır. Bazı problemler iş kuralları, istatistiksel yöntemler veya daha basit analizlerle daha güvenilir ve sürdürülebilir biçimde çözülebilir. Model kullanımı ancak probleme ölçülebilir bir avantaj sağladığında önerilir.
Bunu model geliştirmeden önce değerlendiriyoruz. Eksik kayıtlar, tekrarlar, tutarsızlıklar, zaman kapsamı ve hedefle ilişkili veri alanları incelenerek verinin hangi kullanım için yeterli olduğu netleştiriliyor.
Kullanım senaryosuna göre modelin kararını açıklamaya yardımcı olacak yöntemler planlanabilir. Özellikle karar desteği verilen süreçlerde yalnızca bir skor göstermek yerine, sonucu etkileyen temel faktörlerin de anlaşılır olmasını önemsiyoruz.
Evet. Kullanıcı davranışı, talep, ürün yapısı veya diğer koşullar değiştikçe modelin gördüğü veri de değişebilir. Bu nedenle veri dağılımını ve model performansını izleyerek yeniden değerlendirme veya güncelleme gerektiren noktaları belirliyoruz.
Çıktının nerede kullanılacağını baştan tanımlıyoruz. Tahminler API, raporlama ekranı, operasyon aracı veya mevcut kurumsal sistemlere entegre edilerek kararın kullanıldığı yere taşınabilir.
Uygun olduğunda evet. Dış veri kaynaklarının güvenilirliğini, güncelliğini, lisans ve kullanım koşullarını değerlendirerek kurum içi verilerle birlikte kullanılabilirliğini inceliyoruz.
Sabit bir süre yoktur. Verinin değişim hızına, kullanım sıklığına ve performansın zaman içindeki davranışına göre yeniden eğitim ihtiyacı belirlenir. Bazı modeller uzun süre stabil kalırken bazıları daha sık güncellenebilir.
Hayır. Sayfadaki deneyim, veri ve senaryo değişikliklerinin tahmin mantığına nasıl yansıyabileceğini göstermek için hazırlanmış temsili bir simülasyondur. Gerçek bir projede model seçimi ve eğitimi kurumun verisi ve kullanım senaryosuna göre ayrıca yapılır.
İş sorusunu, mevcut veri kaynaklarını ve beklediğiniz çıktıyı paylaşın.
