Veriden Değer Üreten
Akıllı Yazılımlar

İşletmenizin ham verisini rekabet avantajına dönüştürüyoruz. Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve üretken yapay zeka teknolojileri ile süreçlerinizi otomatikleştiriyor, tahminleme modellerinizi güçlendiriyor ve müşteri deneyiminizi kişiselleştiriyoruz.

40+
Tamamlanan AI Projesi
3x
Ortalama Verimlilik Artışı
%94+
Model Doğruluk Oranı

Uçtan Uca
Yapay Zeka Hizmetleri

Doğal dil işlemeden bilgisayarlı görüye, tahminleme modellerinden otomasyon çözümlerine kadar tüm AI ihtiyaçlarınızı karşılıyoruz.

01

Doğal Dil İşleme (NLP)

Metin sınıflandırma, duygu analizi, varlık tanıma ve makine çevirisi ile yazılı ve sözlü içerikten anlamlı bilgiler çıkarıyoruz. Büyük dil modelleri (LLM) ile kurumsal chatbot ve asistan çözümleri geliştiriyoruz.

02

Görüntü Tanıma

Nesne tespiti, yüz tanıma, kalite kontrol ve tıbbi görüntü analizi için özelleştirilmiş konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ve vision transformer modelleri geliştiriyoruz.

03

Tahminleme Modelleri

Talep tahmini, fiyat optimizasyonu, müşteri kaybı ve stok yönetimi için zaman serisi ve regresyon modelleri kuruyoruz. Geçmiş verinizi geleceğe yönelik stratejik kararlara dönüştürüyoruz.

04

Öneri Sistemleri

İşbirlikçi filtreleme, içerik tabanlı ve hibrit yaklaşımlarla e-ticaret, medya ve SaaS platformları için kişiselleştirilmiş öneri motorları tasarlıyor ve üretiyoruz.

05

Konuşma Tanıma

Türkçe ve çok dilli sesli komut sistemleri, çağrı merkezi analizi ve ses-metin (STT) ile metin-ses (TTS) dönüşümü çözümleri ile sesli arayüzlerinizi akıllı hale getiriyoruz.

06

Otomasyon & RPA

Belge işleme, veri girişi ve iş akışı otomasyonu için Robotic Process Automation (RPA) ve akıllı otomasyon çözümleri ile tekrarlayan görevlerinizi ortadan kaldırıyoruz.

Fikrden Üretime
4 Adımda

Her AI projesini aynı titizlikle ele alıyoruz: önce veriyi anlayın, sonra modeli inşa edin, ardından entegre edin ve sürekli iyileştirin.

Veri Analizi

Mevcut veri kaynaklarınızı keşfeder, veri kalitesini değerlendirir ve projenin başarısı için gereken veri mühendisliği altyapısını tasarlarız. Eksik veri stratejileri ve feature engineering bu aşamada belirlenir.

Model Geliştirme

Probleminize en uygun algoritmaları seçer, baseline modeller oluştururuz. Hiperparametre optimizasyonu, çapraz doğrulama ve A/B testleri ile modeli hedef performans metriklerine ulaşana kadar geliştiririz.

Entegrasyon

Onaylanan modeli FastAPI veya REST arayüzü araçılığıyla mevcut sistemlerinize bağlarız. Docker konteynerleme, Kubernetes orkestrasyonu ve bulut deploy ile production ortamına geçiş sorunsuz gerçekleşir.

İzleme & İyileştirme

MLflow ile model performansını sürekli izler, data drift ve concept drift'i tespit ederiz. Düzenli yeniden eğitim döngüleri ve A/B testleri ile modelinizin zamanla daha iyi hale gelmesini sağlarız.

Kullandığımız
Araçlar & Frameworkler

Endüstri standardı açık kaynak araçlar ve en güncel AI altyapıları ile üretim kalitesinde çözümler inşa ediyoruz.

Python TensorFlow PyTorch scikit-learn OpenAI API LangChain Hugging Face MLflow FastAPI PostgreSQL

Sık Sorulan
Sorular

Yapay zeka projesi başlatmadan önce aklınıza takılan soruların cevapları burada.

Veri ihtiyaçı, çözülen probleme göre büyük farklılık gösterir. Denetimli öğrenme modellerinde genellikle binlerce etiketli örnek yeterli olurken, derin öğrenme modellerinde on binler ile milyonlar arasında veri gerekebilir. Transfer learning ve ince ayar (fine-tuning) yöntemleri sayesinde çok daha küçük veri setleriyle yüksek doğruluklu modeller üretmek mümkündür. Proje başlangıcında sizinle birlikte bir veri envanteri çıkarıyor ve mevcut verinizin yeterliliğini değerlendiriyoruz.
Kapsama göre değişmekle birlikte tipik bir AI projesi 3 ile 5 ay arasında tamamlanır. Kavram kanıtı (PoC) aşaması genellikle 4-6 haftada teslim edilir; bu aşamada modelin iş problemini çözüp çözmediği hızlıca doğrulanır. PoC onayından sonra production entegrasyonu ve izleme altyapısı kurulumu 6-12 hafta sürer. Veri hazırlığı çoğu zaman en uzun aşamayı oluşturduğundan, verinin erken hazırlanması zaman çizelgesini önemli ölçüde kısaltır.
ROI ölçümü için proje başlangıcında temel metrikler birlikte belirlenir: işlem süresi azalması, hata oranı düşüşü, müşteri dönüşüm artışı veya tasarruf edilen işgücü saati gibi somut KPI'lar tanımlanır. Otomasyon projelerinde genellikle 6-18 ay içinde yatırım geri dönüşü sağlanır. Müşterilerimizde ortalama %40 operasyonel verimlilik artışı ve %30 maliyet düşüşü gözlemledik. Her proje için özelleştirilmiş bir ROI projeksiyonu sunuyoruz.
Geliştirdiğimiz modelleri RESTful API veya gRPC arayüzü araçılığıyla mevcut ERP, CRM, e-ticaret platformu veya özel yazılımlarınıza bağlıyoruz. Sıfırdan entegrasyon gerektirmeyen webhook destekli çözümler de üretiyoruz. Bulut sağlayıcısından bağımsız çalışabilen konteyner tabanlı deploy yaklaşımımız sayesinde AWS, Azure, GCP veya on-premise ortamlara kolayca kurulum gerçekleştiriyoruz. Entegrasyon sürecinde test ve kabul ortamları ayrı tutularak production geçişinde sıfır kesinti hedefliyoruz.
Veri güvenliği tüm proje aşamalarında önceliğimizdir. KVKK ve GDPR gerekliliklerine uygun veri işleme süreçleri tasarlıyoruz. Model eğitiminde ihtiyaç halinde federated learning veya diferansiyel gizlilik yaklaşımları uyguluyoruz; bu sayede ham veri sunucularımıza taşınmadan yerinde model eğitimi yapılabiliyor. Tüm veri aktarımları TLS ile şifrelenir, hassas alanlar maskeleme veya tokenizasyon ile anonimleştirilir. Proje başlangıcında gizlilik anlaşması (NDA) imzalanır.
Yapay zeka (AI), bilgisayarların insan benzeri öğrenme, karar verme ve problem çözme yeteneklerini simüle etmesidir. Büyük miktarda veriyi analiz ederek kalıpları ve ilişkileri öğrenir. Makine öğrenmesi algoritmalarıyla eğitilen modeller yeni veriler üzerinde tahminler yapabilir.
Makine öğrenmesi (Machine Learning), bilgisayarların açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini sağlayan yapay zeka alt dalıdır. Denetimli öğrenme (supervised), denetimsiz öğrenme (unsupervised) ve pekiştirmeli öğrenme (reinforcement) olmak üzere üç ana türü vardır.
Müşteri hizmetleri otomasyonu (chatbot'lar), talep tahminleme, fiyat optimizasyonu, dolandırıcılık tespiti, kalite kontrol (görüntü tanıma), kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, doğal dil işleme ile metin analizi ve süreç otomasyonu en yaygın kullanım alanlarıdır.
Bir yapay zeka projesi için çözmek istediğiniz iş problemi, kaliteli ve yeterli miktarda eğitim verisi gerekir. Veri yoksa veri toplama stratejisi oluşturulur. Alphacore olarak problemi tanımlamadan model geliştirmeye başlamıyoruz — önce iş hedeflerini netleştiriyoruz.
Python başlıca programlama dilidir. TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn en yaygın kütüphanelerdir. Veri işleme için Pandas ve NumPy; büyük dil modelleri (LLM) için OpenAI API, Hugging Face ve LangChain yaygın araçlardır.

Blog'dan
Öneriler

AI Projenizi
Başlatalım

İş hedefinizi paylaşın; hangi yapay zeka teknolojisinin size en yüksek değeri getireceğini birlikte değerlendirelim. Ücretsiz keşif görüşmesi için hemen iletişime geçin.