Yapay Zekâ

Yapay Zekâ Mühendisliği

Demoda kalmayan yapay zekâ: önce iyileşecek kararı ve nasıl ölçüleceğini tanımlar, sonra modeli kurarız.

Makine ÖğrenmesiÖngörücü AnalitikMLOps ve Model OperasyonuÜretken Yapay ZekâGörüntü İşlemeDoğal Dil ve LLM Entegrasyonu

Yapay zekâ projelerinin çoğu demoda kalır çünkü modelden önce problemin tanımı, veriden önce operasyonun gerçeği ele alınmaz. Biz işin tersinden başlıyoruz: hangi kararı iyileştireceğiz, bu karar hangi veriyle beslenir, sonuç nasıl ölçülür.

Model geliştirmenin yanında modelin yaşadığı ortamı da kuruyoruz: veri hattı, sürüm yönetimi, izleme ve geri besleme. Üretime çıkmayan model iş değeri üretmez.

Nasıl çalışıyoruz

Kullanım senaryosu keşfiYapay zekânın gerçekten fark yaratacağı kararların belirlenmesi.

Veri hazırlığıKaynakların birleştirilmesi, temizlik ve etiketleme süreci.

Model geliştirmeDoğruluk kadar açıklanabilirlik ve maliyet gözetilerek model seçimi.

Üretime almaServisleştirme, sürüm yönetimi ve geri dönüş planı.

İzlemeModel kaymasının, doğruluk düşüşünün ve maliyetin takibi.

Kurum içi yetkinlikEkibin sistemi devralabilmesi için aktarım ve eğitim.

Talep formu

Formu doldurun; talebiniz doğrudan ekibimize ulaşır, genellikle aynı iş günü içinde dönüş yapıyoruz.

Neler teslim ediyoruz

Kullanım senaryosunu ve başarı ölçütünü tanımlayan keşif raporu
Veri değerlendirmesi: ne var, ne eksik, ne kadar temiz
Basit bir temel çizgiyle karşılaştırılmış çalışan model
Servisleştirilmiş model ve sürüm yönetimi
Başarım izleme panosu ve alarm kuralları
Ekibinize aktarım belgesi ve eğitim

Nasıl ilerliyoruz

1 · Karar noktasıModelin hangi kararı besleyeceği ve hatanın maliyeti yazılır.

2 · Veri değerlendirmesiGeçmiş veri, etiket ve kalite gerçekçi biçimde ölçülür.

3 · Temel çizgi ve modelBasit bir kuralı geçemeyen model üretime alınmaz.

4 · Üretime almaİnsan onayıyla, sınırlı kapsamda devreye alma.

5 · İzleme ve devirBaşarım izlenir, yeniden eğitim rutine bağlanır, ekibiniz devralır.

Doğru seçim olduğu durumlar

Tekrarlayan ve hacimli bir kararın daha hızlı ya da daha tutarlı verilmesi gerekiyorsa
Belge, e-posta veya görüntü gibi yapılandırılmamış veriden bilgi çıkarılacaksa
Geçmişte yeterli örneği olan bir olay — arıza, iade, gecikme — önceden sezilmek isteniyorsa

Doğru seçim olmadığı durumlar

Basit bir kural ya da rapor aynı sonucu veriyorsa
Karar için yeterli geçmiş veri yoksa ve toplanması da mümkün değilse
Hatanın bedeli yüksek olup insan onayı noktası kurulamıyorsa

Bu hizmette kullandığımız ürünler

Otomotiv Analizi

DNAEksper

ECU yazılımına müdahale edilmiş mi? Dosyayı yükleyin, yapılandırılmış ekspertiz raporunu alın.

AnalizEşleştirmeRapor

OtomatikDosya analizi

SHA-256Orijinal eşleştirme

WebhookRapor teslimi

Sesli Yapay Zekâ Anketi

Bella Anket

Anketi kim arayacak diye düşünmeyin: sesli yapay zekâ asistanı listenizi arar, soruları sorar, cevapları kaydeder.

Telefon AnketiSesli AsistanSonuç Raporu

SesliYapay zekâ asistanı

Puan + açık uçluSoru türleri

KVKKAydınlatma anonsu

Bakım ve Varlık Yönetimi

Bainten

Hangi motor nerede bekliyor, hangi iş gecikiyor: revizyon atölyeniz kabulden sevke tek ekranda.

İş EmriITF AdımlarıKalite Onayı

ITFAdım adım iş emri

CanlıAtölye panosu

SicilSeri no takibi

Endüstriyel Operasyon

Bella SCADA

Tesisinizi tarayıcıdan izleyin ve yönetin: istemci kurulumu gerektirmeyen gerçek zamanlı SCADA.

İzlemeKontrolAlarm

OPC UAProtokol

ModbusSaha bağlantısı

Webİstemcisiz

İlgili çözümler

Sık sorulanlar

Verimiz az, yine de başlayabilir miyiz?

Veri değerlendirmesi adımı tam olarak bunu ölçüyor. Yetersizse ya veri toplamaya dönük bir ilk faz öneriyoruz ya da yapay zekâ yerine kural tabanlı bir çözümün yeterli olduğunu açıkça söylüyoruz.

Dış yapay zekâ servislerine veri gönderiliyor mu?

Proje başında yazılı olarak belirleniyor. Verinin dışarı çıkmaması gereken işlerde şirket içinde çalışan modeller kullanılıyor.

Proje ne kadar sürer?

Kapsama ve verinin durumuna bağlı. Takvimi veri değerlendirmesinden sonra, gerekçesiyle birlikte yazılı olarak veriyoruz.

Modeli kendi ekibimiz yönetebilir mi?

Hedefimiz bu. Veri hattı, model sürümleri ve izleme kuralları belgelenerek devrediliyor.

Diğer hizmetler

Bu konuda yazılar

Tüm yazılar

Yapay zekâŞirket belgeleriyle çalışan yapay zekâ asistanı: riskler ve doğru kurulum

Şirket belgeleriyle çalışan yapay zekâ asistanı, soruyu kendi bilgisinden değil, şirketin belgelerinden bulduğu ilgili bölümlere dayanarak cevaplar; bu yönteme RAG denir. Doğru kurulumun dört şartı vardır: kullanıcının yalnız yetkili olduğu belgelerden cevap alması, her cevabın kaynağını göstermesi, belgede yoksa bilmiyorum demesi ve verinin nerede işlendiğinin baştan belirlenmesi.

Yapay Zekâ Mühendisliği için ilk adımı atalım.

Kısa bir keşif görüşmesinde ihtiyacınızı dinleyip kapsamı ve yaklaşımı yazılı olarak paylaşalım.

Görüşme Talep Et Hizmetleri Gör