Veri ve Yapay Zekâ
Makine Öğrenmesi Geliştirme Hizmetleri
İşletmenizin zaten topladığı verileri tahmin eden, öneren, tespit eden ve otomatikleştiren modellere dönüştürün. Bu modelleri, kurucuların yönettiği ve her projede kıdemli bir mühendisin yer aldığı ekibimiz kurar ve işletir.
Kurucularla görüşünAuthect ile makine öğrenmesi geliştirmede neler elde edersiniz
Makine öğrenmesi en iyi sonucu, verinizin göz kararı bir kuraldan daha iyi yanıtlayabildiği sorularda verir: hangi müşteriler ayrılmak üzere, ne kadar stok sipariş edilmeli, hangi işlem şüpheli görünüyor. Bu soruları bulmanıza yardım ediyoruz. Ardından bunlara güvenilir yanıt veren modelleri, ekibinizin zaten kullandığı araçların içinde kuruyoruz.
Tüm süreci yürüten kurucularla ve kıdemli bir mühendisle doğrudan çalışırsınız: veri hazırlama, modelleme, değerlendirme, devreye alma ve izleme. Her modelin sonuçlarına nasıl ulaştığını ekibinizin harekete geçebileceği bir dille açıklıyoruz. Modeli bugünkü çalışma şeklinizle karşılaştırarak ölçüyoruz; böylece gerçekten işe yarayıp yaramadığını bilirsiniz.
Modeller, eğitim kodu ve veri pipeline'ları ilk günden itibaren sizin hesaplarınızda durur. Hepsi belgelenir; böylece ekibiniz onları bize ihtiyaç duymadan yeniden eğitip geliştirebilir.
Neler yapıyoruz
Makine öğrenmesi geliştirme hizmetlerimiz
Tek bir tahmin modelinden ürününüzün içindeki eksiksiz bir ML özellikleri setine kadar, iş problemlerinin çoğunun ihtiyaç duyduğu teknikleri kapsıyoruz.
Özel ML modeli geliştirme
Verinizle eğitilen sınıflandırma, regresyon, tahminleme ve sıralama modelleri. Bu modelleri hem doğruluklarına hem de ekibinizin onları ne kadar kolay anlayıp sürdürebileceğine göre seçiyoruz.
Konuşmaya dayalı yapay zekâ ve chatbot'lar
Akıllı otomasyon
Doğal dil işleme
Derin öğrenme ve sinir ağları
Bilgisayarlı görü
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 SolutionsZor bir iş problemini kendi verinizle kurulan bir modelle çözün. Kurucularla konuşun.
Bize ulaşınHizmetin faydaları
Makine öğrenmesi geliştirmenin işletmenize faydaları
- 01
Kanıta dayalı kararlar
Modeller geçmiş verileri tahminlere, skorlara ve önerilere dönüştürür. Her sonucu hangi faktörlerin belirlediğini de gösteriyoruz; böylece yöneticiler sonucu kendi deneyimleriyle birlikte değerlendirebilir.
- 02
Daha verimli süreçler ve operasyonlar
Tekrarlayan ayıklama, eşleştirme ve kontrol işleri saniyeler içinde çalışan modellere geçer. Ekibiniz de gerçekten bir insan gerektiren vakalarla ilgilenir.
- 03
Müşterilerin fark ettiği kişiselleştirme
Her müşterinin davranışına göre ayarlanan öneriler, arama sonuçları ve teklifler. Böylece insanlar aradıklarını daha çabuk bulur ve daha sık geri gelir.
- 04
Daha erken fark edilen riskler
Tahmine dayalı modeller; risk, finans ve operasyon ekiplerini müşteri kaybı, temerrüt, gecikme ve arızalar konusunda, harekete geçmek için hâlâ zaman varken erkenden uyarır.
- 05
Daha güçlü veri ve fiziksel güvenlik
Oturum açma, ödeme ve ağ trafiğinde anomali tespiti; sahadaki olağan dışı hareketleri işaretleyen bilgisayarlı görü. Uyarılar doğrudan ilgili kişilere iletilir.
- 06
Doğruluğunu koruyan modeller
Veri kaymasını ve düşen doğruluğu izliyor, yeniden eğitim pipeline'larını hazır tutuyoruz. Böylece lansman günü çalışan bir model bir yıl sonra da çalışmaya devam eder.
Sektörler
Sektöre özel makine öğrenmesi kullanım senaryoları
Perakende
Müşteri segmentasyonu ve davranış analizi, talep ve satış tahmini, dinamik fiyatlandırma, öneri sistemleri, pazarlama harcamaları için atıf modellemesi, otomatik stok yönetimi ve bilgisayarlı görüyle ziyaretçi trafiği analizi.
Fintech
Dolandırıcılık ve anomali tespiti, gerçek zamanlı kredi skorlama, müşteri kaybı tahmini, kredi riski değerlendirmesi, portföy analitiği ve kurala dayalı işlem görevlerinin otomasyonu; düzenleyici incelemeleri destekleyen açıklamalarla birlikte.
Sigorta
Risk kabulü (underwriting) ve fiyatlandırma için risk modelleri, hasar dosyalarının önceliklendirilmesi, şüpheli hasarlarda dolandırıcılık sinyalleri, müşteri yaşam boyu değeri ve elde tutma modelleri ve daha hızlı işlem için belgelerden veri çıkarma.
Lojistik
Çok duraklı toplama ve teslimat planlaması, dinamik rota optimizasyonu, filo analitiği, talep tahmini ve kapasite planlaması, varış süresi tahminleri ve depo yerleşim planlaması.
Tarım
Hava, toprak ve uydu verilerinden verim tahmini, bilgisayarlı görüyle ürün ve hayvan izleme, damızlık değeri tahmini ve sulama ile girdilerin planlanmasına yardımcı modeller.
Sağlık
Hasta risk skorları ve yeniden yatış tahmini, randevu planlama ve kapasite tahmini, tıbbi görüntü ve sinyallerin yorumlanmasına destek; sonuçlar her zaman klinisyenler tarafından incelenir.
Otomotiv
Araç ve sensör verilerinden kestirimci bakım, üretim hatlarında kalite denetimi, yedek parça talep tahmini ve kiralama ile paylaşım hizmetleri için filo kullanım modelleri.
Nasıl çalışıyoruz
Uzun ömürlü makine öğrenmesi modellerini nasıl geliştiriyoruz
Bir model ancak işletmenizin içinde çalıştığında ve onu kullananlar ona güvendiğinde işe yarar. Sürecimizi bir demoya göre değil, oraya ulaşmaya göre kurguladık.
Vaka çalışmaları
Authect'in son projeleri
Mobile AppReact NativeSupabaseBredinoBredino: Safkan Hayvanlar İçin Doğrulanmış Eşleştirme ve Üretim Platformu39Uygulama Ekranı100%Doğrulanmış Belge109Otomatik Test
FintechTradingArtificial IntelligenceSmartTraderSmartTrader: Teknik Analiz ve Otomatik Alım Satım Platformu100 bin+Aktif Trader< 20 msGecikme50+Akıllı Araçlar
HospitalityFoodTechSaaSFoodNotifyFoodNotify: Yiyecek-İçecek Yönetimi ve Otomatik Mutfak Operasyonları Platformu30 bin+İşletme15%Maliyet Düşüşü100+Entegrasyon
Teknolojiler
ML geliştirmede kullandığımız araçlar ve framework'ler
Ekibinizin bu alanda eleman bulabileceği ve bakımını yapabileceği, kendini kanıtlamış açık araçlar. Hepsi tercih ettiğiniz bulutta çalışır.
Diller ve kütüphaneler
Veri çalışmaları için pandas, NumPy ve Polars ile Python; iş problemlerinin çoğunu çözen klasik modeller için scikit-learn, XGBoost ve LightGBM.
Derin öğrenme
Sinir ağları için PyTorch ve TensorFlow; ayrıca açık kaynak topluluğunun önceden eğitilmiş modelleri, verinize göre ince ayar (fine-tuning) yaparak.
Dil ve görü modelleri
Metin görevleri için OpenAI, Anthropic, Google ve açık kaynak model ailelerinden büyük dil modelleri; tespit, segmentasyon ve belge okuma için görü modelleri.
Veri pipeline'ları
SQL, dbt ve Airflow ya da Dagster gibi orkestrasyon araçları. Veri ambarınızdan veya veri gölünüzden eğitime ve tahmine temiz, sürümlenmiş veri taşırlar.
Deney takibi ve MLOps
Deneyleri takip etmek için MLflow veya Weights & Biases, sürüm yönetimi için model registry'ler ve modelleri diğer tüm kodlar gibi test edip devreye alan CI pipeline'ları.
Bulut ve model sunumu
AWS, Microsoft Azure ve Google Cloud. Gecikme ve maliyet ihtiyaçlarına göre modeller container'lar, serverless uç noktalar veya edge cihazlar üzerinden sunulur.
SSS
Makine öğrenmesi hakkında sık sorulan sorular
Makine öğrenmesi geliştirme nedir?
Makine öğrenmesi geliştirme, verinizden öğrenerek tahmin eden, öneren, tespit eden ve otomatikleştiren modeller kurmaktır. Talep tahmini, ayrılmak üzere olan müşterileri fark etmek, şüpheli işlemleri işaretlemek ve belge ya da görüntü okumak bunlara örnektir. Veri hazırlama ve modellemeden değerlendirme, devreye alma ve izlemeye kadar tüm süreci biz yürütüyoruz; böylece model, ekibinizin zaten kullandığı araçların içinde çalışır.
Problemimizin makine öğrenmesine uygun olup olmadığını nasıl anlarız?
Verileriniz soruyu göz kararı bir kuraldan daha iyi yanıtlayabiliyorsa, problem makine öğrenmesine uygundur. Kurucularla yapılan problem ve veri incelemesinde modelin destekleyeceği kararı, nasıl ölçüleceğini ve hangi verilerin bulunduğunu belirliyor, herhangi bir söz vermeden önce veri kalitesini ve eksikleri kontrol ediyoruz. Ardından modelleri basit bir temel modelle karşılaştırıyoruz; böylece ek karmaşıklığın karşılığını verip vermediğini bilirsiniz.
Bir makine öğrenmesi modeli geliştirmek ne kadar sürer?
Bu, probleme ve verilerinizin durumuna bağlıdır. Basit bir temel modelle başlıyor, daha gelişmiş modelleri onunla karşılaştırıyor, sonuçları ekibinizle değerlendiriyor, ardından devreye alıp izliyoruz. Temel model, fikrin peşinden gitmeye değip değmediğini erkenden gösterir; canlıya geçiş ise ihtiyaç duyduğunuz entegrasyonlara, eşik değerlere ve yedek senaryolara göre daha uzun sürer.
Makine öğrenmesi geliştirmenin maliyeti nedir?
Maliyet kapsama bağlıdır: problem, ne kadar veri hazırlığı gerektiği, entegrasyonlar ve modelin nasıl sunulup izleneceği. Her proje için, kurucularla yapılan ücretsiz bir kapsam görüşmesinin ardından ve elinizdeki verilere baktıktan sonra ayrı bir teklif hazırlıyoruz. Geliştirme tarafı hakkında kabaca bir ilk fikir edinmek için web sitemizdeki yazılım geliştirme maliyet hesaplayıcısını deneyebilirsiniz.
Modellerin lansmandan sonra da doğru kalmasını nasıl sağlıyorsunuz?
Canlı ortamda doğruluğu ve veri kaymasını izliyor, modeli belirli bir takvimle güncel verilerle yeniden eğitiyoruz; modelinizin öğrendiği koşullar değişirse daha erken. Her model sürümlenir; erişim kontrolleri ve her tahmini geriye dönük izlemek için gereken loglama hazırdır. Modeller de diğer tüm kodlar gibi CI pipeline'ları üzerinden test edilip devreye alınır; böylece doğruluk lansmandan sonra fark edilmeden düşmez.
Modellerin ve veri pipeline'larının sahibi biz miyiz?
Evet. Modeller, eğitim kodu ve veri pipeline'ları ilk günden itibaren sizin hesaplarınızda durur ve ekibiniz onları bize ihtiyaç duymadan yeniden eğitip geliştirebilsin diye belgelenir. AWS, Microsoft Azure veya Google Cloud üzerinde Python, scikit-learn, PyTorch ve MLflow gibi, ekibinizin eleman bulabileceği, kendini kanıtlamış açık araçlarla geliştiriyoruz.