Uygulamalı Makine Öğrenmesi
Sınıflandırma, regresyon, model değerlendirme ve değişken mühendisliği; gerçek veri setleri üzerinde.
Detaylı bilgi →
Yazılım Geliştirme
Makine Öğrenmesi Modelleri
İş problemlerinizi ölçülebilir sonuç üreten makine öğrenmesi modelleriyle çözüyoruz. Özellikle bankacılık ve finans alanında kredi riski, skorlama, tahsilat ve dolandırıcılık tespiti modellerinde uzun yıllara dayanan deneyimimiz var.
Neler sunuyoruz
- Kredi riski, başvuru ve davranış skorlama modelleri
- Dolandırıcılık ve kötüye kullanım tespiti
- NPL, tahsilat tahmini ve portföy değerleme
- Müşteri segmentasyonu, kayıp (churn) ve öneri modelleri
- Talep, tüketim ve fiyat tahminleme
Hangi durumlarda
- Kararlarınızı daha doğru ve hızlı vermek için veriden yararlanmak istiyorsanız
- Mevcut kural tabanlı sistemleriniz yetersiz kalıyorsa
- Mevcut modellerinizin yenilenmesi veya doğrulanması gerekiyorsa
Nasıl çalışıyoruz
Problem tanımı
İş hedefini ve başarı metriğini birlikte belirliyoruz.
Veri hazırlığı
Veriyi analiz ediyor, değişkenleri oluşturuyoruz.
Modelleme
Modelleri geliştiriyor, karşılaştırıyor ve doğruluyoruz.
Devreye alma
Modeli sistemlerinize entegre ediyor ve izlemeye alıyoruz.
Teslim ettiklerimiz
- Doğrulanmış model ve performans raporu
- Model dokümantasyonu ve açıklanabilirlik analizi
- Skorlama servisi veya batch skorlama süreci
- İzleme ve yeniden eğitim planı
İlgili eğitimler
Python ile Veri Bilimi
Veri hazırlama, keşifsel veri analizi ve görselleştirme. Veri bilimine sağlam bir giriş.
Detaylı bilgi →MLOps: Modeli Üretime Almak
CI/CD, model versiyonlama, izleme ve veri kayması (drift); LLM uygulamaları için LLMOps. Modellerin canlı ortamda sürdürülebilir şekilde çalışması.
Detaylı bilgi →Sıkça Sorulan Sorular
Hangi verilere ihtiyaç var?
Probleme göre değişir; genellikle hedef değişkeni içeren geçmiş veriler gerekir. Projeye başlamadan önce kısa bir veri uygunluk analizi yapıyoruz.
Modelin kararları açıklanabilir mi?
Evet. Açıklanabilirlik analizleri model ve tekil kararlar düzeyinde sunulur; kredi gibi alanlarda bu bir gerekliliktir.
Mevcut modellerimizi yenileyebilir misiniz?
Evet. Mevcut modelleri değerlendirip yeniden geliştirebilir veya bağımsız olarak doğrulayabiliriz.
Model canlıya alındıktan sonra ne oluyor?
İzleme ve yeniden eğitim planı teslimatların parçasıdır; isterseniz MLOps altyapısıyla otomatikleştirilebilir.
İlgili yazılar
Dolandırıcılık Tespitinde Makine Öğrenmesi: Kurallardan Modellere
Kural tabanlı dolandırıcılık sistemleri yeni yöntemlere yetişemiyor. Makine öğrenmesinin fraud tespitine katkısı, kullanılan yaklaşımlar, dengesiz veri, doğru metrikler ve hibrit mimari.
Devamını oku →Kredi Skorlama Modelleri Nasıl Doğrulanır? Pratik Rehber
Kredi skorlama modelinin doğrulanması yalnızca Gini katsayısına bakmak değildir. Kavramsal sağlamlık, ayrıştırma gücü, kalibrasyon, kararlılık, açıklanabilirlik ve izleme adımları.
Devamını oku →Projenizi konuşalım
Eğitim, danışmanlık veya yazılım ihtiyacınızı paylaşın; en geç 2 iş günü içinde size dönüş yapalım.