İçeriğe geç
Masasında büyük monitördeki renkli grafikleri inceleyen veri bilimci

Veri ve Yapay Zekâ

Veri Bilimi Hizmetleri

İşletmenizin zaten topladığı verileri tahminlere, önerilere ve uygulanabilir kararlara dönüştürün. İşi, kurucuların yönettiği bir ekip yapar; ilk sorudan canlı ortama kadar başında kıdemli bir mühendis bulunur.

Kurucularla görüşün

Veri bilimi iş ortağınız neden Authect olmalı

Veri bilimi projelerinin çoğu matematik yüzünden başarısız olmaz. Model notebook'tan hiç çıkmadığı, kimsenin sormadığı bir soruya cevap verdiği ya da onu kullanacak kişiler ona güvenemediği için başarısız olur. Biz iyileştirmek istediğiniz karardan başlarız, sonra o kararı destekleyecek veriye ve modele doğru geriye gideriz.

İstatistik ve makine öğrenmesini sağlam yazılım mühendisliğiyle birleştiririz. Böylece umut vadeden bir model, ürünlerinizin ve iş akışlarınızın içinde güvenilir bir servise dönüşür. Her projeyi kıdemli bir mühendis yönetir, kurucular ilk atölyeden itibaren işin içindedir; kod, modeller ve veri hatları ilk günden sizindir.

Müşteri yorumları

Authect ile çalışmak dijital altyapımızı baştan sona dönüştürdü. Mühendislik ekipleri, karmaşık algoritmik işlem platformumuzu kod kalitesinden ve güvenlik uyumluluğundan hiç ödün vermeden, planlanandan iki hafta önce teslim etti. Kesintisiz iletişimleri ve derin teknik uzmanlıkları, onları bizim için gerçek bir stratejik ortak hâline getirdi.
Dmitry SokolovÜrün Direktörü, FinTech Solutions

Verilerinizin size neler anlatabileceğini, modelleri bizzat geliştirecek kuruculardan öğrenin.

Bize ulaşın

Neler sunuyoruz

Sunduğumuz veri bilimi hizmetleri

Veri bilimi, birbiriyle bağlantılı bir hizmet grubunun merkezinde yer alır. Bu hizmetleri projenizin ihtiyacına göre bir araya getiririz; bütün tablodan tek bir kıdemli mühendis sorumludur.

Yapay zekâ geliştirme

Hâlihazırda kullandığınız yazılıma yapay zekâ ekleriz: kendi belgelerinizden soruları yanıtlayan asistanlar, bilgiyi sınıflandıran, özetleyen ya da ayıklayan özellikler ve ekibinizin üzerinden tekrar eden işleri alan araçlar. Her özellik gerçek bir iş akışına göre tasarlanır, gerçek örneklerle test edilir ve yayına alınmadan önce bir mühendis tarafından incelenir.

Dizüstü bilgisayar, yapışkan notlar ve basılı akış diyagramıyla ayakta çalışma masasındaki iki iş arkadaşı
Makine öğrenmesi geliştirme

Tahmin, puanlama, sınıflandırma, öneri ve anomali tespiti için özel modeller; verilerinizle eğitilir ve sizin için önemli olan sonuçlara göre ölçülür. Bir modelin neyi yapıp neyi yapamayacağını sade bir dille anlatırız; böylece ona güvenen kişiler ne zaman güvenebileceklerini bilir.

Makine öğrenmesi çalışması: mavi grafikli monitörün önünde klavyede yazan eller
MLOps

Bir model ancak doğruluğunu koruduğu sürece işe yarar. Modellerinizi otomatik olarak yeniden eğitecek, test edecek, devreye alacak ve izleyecek hatları kurarız; veri ya da performans saptığında uyarı gelir. Böylece modeller, başında bir veri bilimci beklemeden, yayından çok sonra da çalışmaya devam eder.

Kabinler ve gösterge ışıklarıyla dolu sunucu odası koridorunda dizüstü bilgisayar taşıyan mühendis
Akıllı otomasyon

Modelleri iş akışı otomasyonuyla birleştirerek kurumunuzdaki elle yapılan, kurala dayalı işleri üstleniriz: talepleri yönlendirmek, belgeleri okumak, verileri kontrol etmek ve rapor hazırlamak. İnsan yalnızca muhakeme gereken yerde devreye girer.

Kod gösteren dizüstü bilgisayar, tablet ve dosyayla düzenli bir masada çalışan ofis çalışanı

Authect veri bilimi hizmetleriyle neler kazanırsınız

Sorularınızı ve verilerinizi alıp eksiklerin ve fırsatların nerede olduğunu gösteren analitik modellere dönüştürürüz. Ardından bu modelleri ekibinizin her gün kullandığı araçların içine yerleştiririz.

Bu süreçte verilerinizin nasıl aktığını, hangi tahminlerin harekete geçmek için yeterince güvenilir olduğunu ve daha ileri gitmek için nelerin gerektiğini net olarak görürsünüz.

Her projede şunlar yer alır:

  • İş sorularınız etrafında kurgulanmış bir analitik ve modelleme modülü
  • Değer kattığı yerlerde servis olarak paketlenmiş tahmin ve optimizasyon modelleri
  • Kaynak kodun tamamı, dokümantasyon ve her modelin arkasındaki gerekçe
  • Veri akışları üzerine danışmanlık, ayrıca raporlar, sunumlar ve demo oturumları
  • Modellemeye başlamadan önce sizinle birlikte belirlenen kalite hedefleri
  • Modellerin canlı ortamınıza devreye alınması
Toplantı masası etrafında dizüstü bilgisayarın yanında basılı çubuk ve pasta grafikleri gösteren iş arkadaşları

Hizmetin faydaları

Veri bilimi iş hedeflerinize ulaşmanıza nasıl yardımcı olur

  1. 01

    Kendi verilerinizle satışlarınızı artırın

    Kişiselleştirilmiş öneriler, daha akıllı fiyatlandırma ve müşteri kaybı tahmini; müşterilerinizi daha uzun süre tutmanıza, sepet tutarını artırmanıza ve satış çabanızı dönüşüm ihtimalinin en yüksek olduğu yere yoğunlaştırmanıza yardımcı olur.

  2. 02

    İşinizi daha verimli yönetin

    Talep, personel ve stok tahminleri sayesinde kaynakları, bütçeleri ve pazarlamayı tahminle değil kanıtla planlarsınız. Kestirimci bakım ise sorunları maliyetli hâle gelmeden yakalar.

  3. 03

    Riski güvenle yönetin

    Olağan dışı işlemleri işaretleyen, riski puanlayan ve talebi önceden gören modeller ekibinize erken uyarı verir; böylece küçük bir sorun kayba dönüşmeden harekete geçebilirler.

  4. 04

    Günlük operasyonları iyileştirin

    Çağrı merkezi iş yükünden depo stok seviyelerine kadar, analitik zamanın ve paranın nerede kaybedildiğini gösterir; optimizasyon modelleri de bunların nasıl yeniden dengeleneceğini önerir.

  5. 05

    Daha akıllı bir müşteri deneyimi sunun

    Doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve derin öğrenme; her temas noktasında müşterilerin ne demek istediğini anlayan asistanlara, aramaya ve self servis çözümlere güç verir.

Nasıl çalışıyoruz

Veri bilimi teslim sürecimiz

Bir iş sorusunu canlı ortamda çalışan bir modele dönüştürmek yedi adımda gerçekleşir. Bir kurucu ve bir kıdemli mühendis baştan sona sizinle birlikte olur; böylece verinin bize ne söylediğini ve sırada ne olduğunu her zaman bilirsiniz.

  1. 01

    Problem tanımı ve planlama

    Paydaşlarınızla bir araya gelip iyileştireceğimiz kararı, başarının nasıl ölçüleceğini, kapsamı, takvimi ve kimlerin sürece dahil olması gerektiğini birlikte belirleriz.

  2. 02

    Veri toplama ve keşif

    Sistemlerinizden ve faydalı olduğu yerlerde dış kaynaklardan veri toplarız. Modellemeye başlamadan önce kalitesini kontrol eder, örüntüleri, eksikleri ve sürprizleri ortaya çıkarırız.

  3. 03

    Veri hazırlama

    Ham veriyi temizler, birleştirir ve bir modelin öğrenebileceği özniteliklere dönüştürürüz. Her adım betik olarak yazılır; böylece tekrarlanabilir ve denetlenebilir.

  4. 04

    Model geliştirme ve eğitim

    Probleme ve veriye uygun aday yaklaşımları seçeriz; basit istatistiksel modellerden derin öğrenmeye kadar. Ardından bunları eğitir ve özenle ince ayar yaparız.

  5. 05

    Değerlendirme ve test

    Modeller daha önce hiç görmedikleri verilerle test edilir; hem birbirleriyle hem de basit bir referans modelle karşılaştırılır. Böylece yalnızca gerçekten iyi sonuç vereni yola devam ettirirsiniz.

  6. 06

    Devreye alma

    Seçilen modeli, genellikle bir API olarak ya da mevcut bir uygulamanın içinde, testleri ve dokümantasyonuyla birlikte canlı ortamınıza entegre ederiz.

  7. 07

    İzleme ve bakım

    Model yayına girdikten sonra doğruluğunu ve kullanımını takip eder, geri bildirim toplar ve veri değiştiğinde yeniden eğitiriz. Böylece model, işiniz geliştikçe işe yaramaya devam eder.

Verilerinizi işinizi daha iyi yürütmenizi sağlayacak içgörülere dönüştürmeye hazır mısınız?

Bize ulaşın

Neleri üstleniyoruz

Yumuşak gün ışığında cam duvara markörle oklar ve diyagramlar çizen veri bilimci

Neleri üstleniyoruz

  • Yol haritası ve hipotezler

    Gereksinimlerinizden ve veriye ilk bakıştan yola çıkarak hazırlanan bir analiz ve modelleme yol haritası ile ilk hipotezler. Böylece önce sonuç verme ihtimali en yüksek fikirleri test ederiz.

  • Veri erişimi ve danışmanlık

    Çalışmanın ihtiyaç duyduğu veri kaynaklarına ve varlıklara erişimi sağlarız; süreç boyunca verilerinizin nasıl kullanıldığı, saklandığı ve dönüştürüldüğü konusunda danışmanlık veririz.

  • Tanımlayıcı analiz

    Ne olduğunu ve neden olduğunu açıklayan modüller. Kimse tahmin yapmaya başlamadan önce ekibinize rakamlara dair güvenilir ve ortak bir bakış sunar.

  • Tahmin ve optimizasyon modülleri

    Ne olacağını öngören modeller, buna neyin yol açtığını gösteren faktör analizi ve bu konuda ne yapılması gerektiğini öneren optimizasyon.

  • Doğrulama ve yorumlama

    İçgörüleri derler, her modelin performansını kontrol eder ve sonuçları sade bir dille açıklarız; farklı kitleler için teknik raporlar ve görsel raporlar hazırlarız.

  • Kullanıma hazır devreye alma

    Modeller, ekibinizin açmayı hatırlaması gereken ayrı bir araç olarak değil, ilk günden mevcut sistemlerinizin içinde çalışacak şekilde paketlenir ve devreye alınır.

Sektörler

Sektörlere özel veri bilimi kullanım alanları

Sağlık

Tıbbi görüntü incelemesini destekleyen derin öğrenme, daha erken ilgi gerektirebilecek hastaları işaretleyen tahmin modelleri, hasta soruları için sanal asistanlar ve kişiselleştirilmiş bakım ve beslenme planları. Hepsi sağlık verileri için sıkı koruma önlemleriyle geliştirilir.

Steteskopun bulunduğu masada birlikte tablete bakan doktor ve hasta
Perakende

Öneri motorları, talep tahmini, dinamik fiyatlandırma ve promosyonlar, görsel arama, raf kontrolü ve dolandırıcılık önleme için bilgisayarlı görü; ayrıca alışveriş yapanların aradığını bulmasına yardımcı olan asistanlar.

Mağaza tezgâhında ödeme terminalinin yanında örgü kazağı kutuya yerleştiren eller
Medya ve Eğlence

İçerik önerileri ve kişiselleştirme, izleyici analitiği, hedefli kampanyalar, içerik üretimine yardımcı olan üretken araçlar ve moderasyonu ve telif hakkı korumasını destekleyen modeller.

Ekranda kurgu zaman çizelgesi açıkken klavyedeki video editörünün elleri
Fintech

Dolandırıcılık tespiti, kredi ve risk puanlama, kişiselleştirilmiş finansal planlama, portföy optimizasyonu ve düzenleyici kurumlar karşısında sizi güvende tutan otomatik raporlama.

Basılı raporlar ve tabletin yanında grafikler gösteren dizüstü bilgisayarı işaret eden kişi
Sigorta

Risk kabulünü, hasar ön değerlendirmesini ve dolandırıcılık tespitini destekleyen modeller, hasar önleme için risk analizi ve acentelere ve müşterilere poliçe sorularında yardımcı olan dil modelleri.

Elinde araba anahtarlarıyla otomobildeki göçüğü akıllı telefonla fotoğraflayan el
Lojistik

Rota planlama ve filo optimizasyonu, araçlar ve ekipman için kestirimci bakım, teslimat süresi tahminleri ve depoları fazla stok yapmadan dolu tutan talep tahminleri.

Bantlı bir koliyi el tipi barkod tarayıcıyla tarayan eller
Enerji

Tüketim ve üretim tahmini, santral ve şebeke varlıkları için kestirimci bakım, sensör verilerinde anomali tespiti ve maliyet ile kapasiteyi dengeleyen optimizasyon modelleri.

Açık bir elektrik kontrol panosunun önünde tablet tutan mühendis

Yöntemler

Uyguladığımız yöntem ve teknikler

Sorunuza iyi cevap veren en basit yöntemi seçeriz. Bazen bu, geçmiş verilerin net bir grafiğidir; bazen bir sinir ağı. Neden o yöntemi seçtiğimizi her zaman bilirsiniz.

  • Tanımlayıcı analitik

    Geçmiş verileri anlamlandırarak ne olduğunu, nerede ve neden olduğunu gösteririz; böylece raporlama ve kararlar herkesin üzerinde uzlaştığı gerçeklere dayanır.

  • Tahmine dayalı analitik

    Talebi, müşteri kaybını, riski ya da potansiyel müşteri kalitesini tahmin ederiz; böylece emeğinizi ve bütçenizi karşılığını en çok alacağınız yere ayırırsınız.

  • Kuralcı analitik

    Olası sonuçları tartarak stok siparişlerinden fiyatlandırmaya kadar atılacak en iyi adımı öneririz; son adımı sezgiye bırakmayız.

  • Makine öğrenmesi algoritmaları

    Sınıflandırma ve regresyon için denetimli öğrenme, segmentasyon ve anomali tespiti için denetimsiz öğrenme; elinizdeki veriye uygun olarak seçilir.

  • Sinir ağları ve derin öğrenme

    Daha basit modeller yetmediğinde dil, görüntü, ses ve diziler için evrişimli ve tekrarlayan ağlar ile transformer'lar.

  • Süreç optimizasyonu

    Tekrarlanabilir süreçleri sadeleştirmek için modelleri otomasyonla birleştiririz; böylece ekibiniz zamanını insan gerektiren durumlara ayırır.

Teknolojiler

Kullandığımız teknolojiler

Araçları probleminize ve ekibinize göre seçeriz. Yaygın kullanılan, iyi desteklenen ve bizden sonra kendi mühendislerinizin kolayca devralabileceği teknolojileri tercih ederiz.

Veri bilimi çalışması için mekanik klavye, kulaklık ve monitörlerle düzenli bir geliştirici masası
Diller

Modelleme ve veri çalışmalarının çoğunda Python, veri ambarına yakın her iş için SQL kullanıyoruz. Bir modelin bir uygulamanın içinde çalışması gerektiğinde TypeScript ya da başka diller devreye giriyor.

Makine öğrenmesi framework'leri

Yapılandırılmış veriler için scikit-learn, XGBoost ve LightGBM; derin öğrenme için PyTorch ve TensorFlow; dil ve görüntü modelleri için Hugging Face kütüphaneleri.

Veri işleme

Analiz için pandas ve Polars, büyük veri kümeleri için Apache Spark, test edilmesi ve belgelenmesi gereken dönüşümler için dbt.

Veri platformları ve veri ambarları

Verinizin şu an nerede durduğuna ve çalıştırma maliyetine göre Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift ve PostgreSQL.

Deney takibi ve MLOps

Deneyler ve model kayıtları için MLflow ve Weights & Biases, pipeline'lar için Airflow ve benzeri orkestrasyon araçları, dağıtım için Docker ve Kubernetes.

Bulut yapay zekâ servisleri

AWS, Microsoft Azure ve Google Cloud üzerindeki makine öğrenmesi servisleri. Sizi tek bir sağlayıcıya bağlamadan zaman kazandırdıkları yerlerde kullanıyoruz.

Görselleştirme ve raporlama

Power BI, Tableau, Looker ve hafif notebook'lar ya da web dashboard'ları. Böylece sonuçlar, ihtiyaç duyan kişilere gerçekten kullanacakları bir biçimde ulaşır.

İlgili hizmetler

Diğer veri ve yapay zekâ hizmetlerimizi keşfedin

Veri bilimi, doğru altyapı ve araçlarla birlikte en iyi sonucu verir. Müşterilerimizin onunla en sık birleştirdiği hizmetler bunlar.

  • Veri stratejisi

    Hangi verinin toplanacağı, nasıl yönetileceği ve önce hangi girişimlerin en fazla değeri getireceği konusunda net bir plan.

    Hizmeti inceleyin
  • Yapay zekâ

    İş akışlarınıza göre tasarlanan ve hâlihazırda kullandığınız yazılıma entegre edilen yapay zekâ özellikleri.

    Hizmeti inceleyin
  • Üretken yapay zekâ

    Büyük dil modelleri üzerine kurulan, kendi verilerinize dayanan asistanlar, içerik araçları ve doküman anlama çözümleri.

    Hizmeti inceleyin
  • Makine öğrenmesi

    Tahminleme, sınıflandırma ve öneri için, canlı ortamda güvenilir şekilde çalışacak biçimde geliştirilen özel modeller.

    Hizmeti inceleyin
  • Konuşma tabanlı yapay zekâ

    İnsanların ne demek istediğini anlayan ve gerektiğinde konuşmayı bir insana devreden sohbet ve sesli asistanlar.

    Hizmeti inceleyin
  • Akıllı otomasyon

    Kuralları, modelleri ve insanları bir araya getirerek ekibinizin üzerindeki tekrarlayan işleri alan iş akışları.

    Hizmeti inceleyin
  • Akıllı doküman işleme

    Faturaları, formları ve sözleşmeleri okuma, sınıflandırma ve içlerinden veri çıkarma. İstisnai durumları insanlar kontrol eder.

    Hizmeti inceleyin
  • MLOps

    Modellerinizi yeniden eğiten, test eden, dağıtan ve izleyen pipeline'lar. Böylece modeller yayına alındıktan sonra da doğru kalır.

    Hizmeti inceleyin
  • İş zekâsı

    Temiz ve iyi modellenmiş tek bir doğru kaynak üzerine kurulan, ekiplerinizin güvendiği dashboard'lar ve raporlar.

    Hizmeti inceleyin
  • Veri mühendisliği

    Her modelin ve raporun dayandığı pipeline'lar, veri ambarları ve kalite kontrolleri.

    Hizmeti inceleyin

SSS

Veri bilimi hizmetleri hakkında sık sorulan sorular

Veri bilimi hizmetleri nedir?

Veri bilimi hizmetleri; istatistik, makine öğrenmesi ve yazılım mühendisliğiyle verinizden değer elde etmenize yardımcı olur. Pratikte bu, verinizi incelemek, tahmin eden, sınıflandıran ya da öneren modeller geliştirmek ve bu modelleri çalışanlarınızın ve müşterilerinizin kullandığı sistemlere yerleştirmek demektir. Böylece modeller gerçek kararları etkiler.

Veri bilimi ile veri analitiği arasındaki fark nedir?

Veri analitiği çoğunlukla geçmişe bakar: Ne olduğunu ve neden olduğunu, genellikle raporlar ve dashboard'lar aracılığıyla anlatır. Veri bilimi bir adım öteye geçer ve modeller kullanarak ne olacağını tahmin eder, ne yapılması gerektiğini önerir. Çoğu projede ikisine de ihtiyaç vardır. Modelleri rakamların üzerine kurmadan önce herkesin o rakamlara güvendiğinden emin olmak için genellikle analitikle başlarız.

Bir veri bilimi projesinin aşamaları nelerdir?

Projelerimiz yedi aşamadan geçer: Problemi tanımlamak, veriyi toplamak ve incelemek, veriyi hazırlamak, modelleri geliştirip eğitmek, modelleri değerlendirip test etmek, en iyisini canlı ortama almak, izlemek ve bakımını yapmak. Başarı ölçütünü en başta birlikte belirleriz. Böylece her aşama aynı hedefe göre değerlendirilir.

Başlamak için ne kadar veriye ihtiyacımız var?

Çoğu kişinin sandığından daha azına, ama verinin konuyla ilgili olması gerekir. Tahminleme için temiz işlem ya da operasyon kayıtlarından oluşan sağlam bir geçmiş çoğu zaman yeterlidir. Modern dil ve görüntü modelleri ise çok daha az örnekle çalışabilir. İlk haftalarda elinizdekini değerlendirir, hedefinize yetip yetmediğini size dürüstçe söyleriz.

Modeller ve kod kime ait olur?

İlk günden itibaren size. Kaynak kod, eğitilmiş modeller, veri pipeline'ları ve dokümantasyon sizin adınıza açılmış repository'lerde ve bulut hesaplarında durur. Böylece kendi ekibiniz ya da gelecekte çalışacağınız herhangi bir iş ortağı, bize bağlı kalmadan bunları çalıştırıp geliştirebilir.

Bir modele güvenilebileceğinden nasıl emin oluyorsunuz?

Her modeli daha önce görmediği veriler üzerinde test eder, basit bir referans modelle karşılaştırır ve farklı gruplar ile istisnai durumlarda nasıl davrandığını kontrol ederiz. Sonuçları sade bir dille anlatırız. Model yayına girdikten sonra doğruluğunu izler, veride kayma başladığında sizi uyarırız.

Ne geliştirdiğinizi anlatın. Bir iş günü içinde bir kurucumuz size yanıt verir ve projeyi sizinle birlikte geliştirir.

Talebinizle ilgili sizinle iletişime geçebilmek için bilgilerinizi CRM sistemimize ekleyeceğiz. Daha fazla bilgi için bkz.: gizlilik politikamız.