Yapay Zeka ve İleri Analitik

Yapay Zeka ve İleri Analitik

Yapay Zeka ve İleri Analitik konusunda GTech uzmanlığı

Veri konusunda uzman ekibimizle müşterilerimize, ileri analitik teknikleri ve alan bilgisi uzmanlığı ile çözümler geliştiriyoruz. Veri türü ve boyutu fark etmeksizin veri işlenebilecek yetkinlikte altyapı sağlıyor; bu verilerin, iş kararlarını yüksek seviyeye taşıyacak ileri analitik çözümlere dönüşmesine kapı aralıyoruz.

Sağladığımız çözümler her geçen gün geliştirilmelere tabi tutuluyor, çeşitli Ar-Ge projeleriyle derinleştiriliyor ve yenilikçi bakış açılarıyla harmanlanarak müşterilere ve sektöre yeni deneyimler kazandırıyor.

GTech İleri Analitik ve Yapay Zeka çözümleri ile geleceğinizi doğru yapılar üzerinde inşa ediyor ve en güncel teknolojiler ile doğru kararları almanızı sağlıyoruz.

Akıllı kararlarla geleceği bugüne taşıyın:
Yapay Zeka ve İleri Analitik

Yapay zeka, yapay öğrenme, derin öğrenme ve ileri analitik teknikleri, veri bilimcilerin büyük ve karmaşık veri kümelerinden içgörüler çıkarmasına ve tahminler yapmasına olanak tanıyarak veri bilimi projeleri üzerinde önemli bir etkiye sahip oluyor. Bununla birlikte, kullanılan veri bilimi teknikleri çok fazla hesaplama gücü gerektiriyor ve modelleri eğitmek için büyük miktarda veri gerektirebiliyor. Ek olarak, bu tekniklerin sihirli değnek olmadığı ve belirli bir sorun için her zaman en iyi çözüm olmayabileceğinin akılda tutulması gerekiyor. Veri bilimcilerin, sonuçları doğru bir şekilde değerlendirmek ve tahminleri yorumlamak için alan bilgisini ve eleştirel düşünmeyi kullanmaya devam etmesi gerekiyor.

  • Yapay Zeka

    Yapay Zeka, matematik ve istatistik yöntemlerinden yararlanılarak verilerden çıkarım yapmayı ve akıllıca tahminlerde bulunmayı mümkün kılıyor. Meydana gelen tepki, çıktı, karar, olgu ve rasyonel kararlar ışığında bilgiyi işliyor. Makine öğrenimi ise, yapay zekaya ulaşmada önemli bir kilometre taşı oluyor.

  • İleri Analitik

    İleri Analitik, veri veya iş bilgisi analiz etmede, geleneksel İş Zekası araçlarının kapasitesinin çok ötesinde sonuç veriyor. Tahmine dayalı modelleme, istatistiksel yöntemler, makine öğrenimi ve süreç otomasyonu gibi teknikler kullanılıyor.

  • Öğrenmede ve analizde derinleri deneyimlemek

    Derin Öğrenme, veri işleme ve karar verme adımlarını hayata geçirmek üzere kalıplar oluşturmak için geliştirilen ve insan beyninin çalışmalarını taklit eden yapay zeka işlevidir. Derin Öğrenme, çok büyük hacimde ağlara ve yüksek miktarda veriye ihtiyaç duyar. Bu ağlar, yalnızca bir veya iki katmana sahip geleneksel yapay öğrenme algoritmalarının aksine; birçok katmana sahip oldukları için “derin” olarak adlandırılır. Ayrıca, makine öğrenimini uygulamak için hayata geçirilen bir tekniktir.

Nedir ne değildir?

Yapay Zeka ve İleri Analitik teknikleri, büyük ve karmaşık veri kümelerinden içgörüler elde etme ve tahminler yapma ihtiyacından doğmuştur. Bu ihtiyacın sağlanması için çok fazla hesaplama gücü gerektiğini ve modelleri eğitmek için büyük miktarda veri gereksiniminin olduğunu belirtmekte fayda vardır.

Yapay Zeka ve İleri Analitikte GTech Yaklaşımı

GTech olarak her ölçekten veri bilimi projesi için, sektörde genel kabul görmüş CRISP-DM, KDD ve TDSP gibi süreç akışlarına paralel olarak geliştirme süreçlerinde agile ve scrum yaklaşımlarını benimsiyoruz. Yetkin GTech İleri Analitik ekibi, müşteri ihtiyaçları çözümlerinde CRISP-DM ve TDSP süreç yaklaşımlarının hibrit bir kombinasyonunu olan (Cross-Industry Standard Process for the development of Machine Learning applications with Quality assurance methodology - CRISP-ML(Q)) agile geliştirme adımlarını benimsiyor. Veri bilimi süreçlerinin, genel yazılım geliştirme adımları gibi ilerlemediğinin altını çizmek gerekiyor. Veri analizi süreçlerinde, DataOps, model geliştirme ve üretime değin MLOps mimarileri benimseniyor.

GTech olarak, sunduğumuz hizmetlerle, işletmelerin veriye dayalı karar almasına yardımcı olmak için büyük miktarda ham veri eğilimlerinin ve korelasyonların hayata geçirilmesini sağlıyoruz. 

Alanında yetkin veri mühendislerimiz, sensörler, ağlar, işlemler, akıllı cihazlar ve web gibi farklı teknolojilerde oluşturulan büyük miktarda karmaşık veriyi işletmelere entegre eden çözümler sunuyor.

Veri ve analitik konusunda 23 yıllık uzmanlığa sahip veri mühendisliği uzmanlarımız, kurumların mevcut büyük veri ekosistemini sağlık taramasından geçiriyor, saha tecrübesi ve Ar-Ge faaliyetleriyle elde edilmiş benchmarklar sayesinde en uygun geliştirme önerilerini sunuyor.

Hangi sektörlerde öncüyüz?

  • Sigorta
  • Yazılım
  • Sağlık
  • Eğitim
  • Finans
  • Bankacılık
  • Pazarlama
  • Reklamcılık
  • Lojistik
  • Perakende
  • e-Ticaret

Neler yaptık?

Tekfen Holding, Foreks entegrasyonu ile Makro Göstergeler
raporlarını kesintisiz ve gerçek zamanlıya yakın verilerle izlemeye
başladı.

Toyota, Araç Satın Alma Tahmin Modeli Projesi ile; veriye dayalı
kişiselleştirilmiş hedef kitleler oluşturarak kampanya
dönüş oranlarını %71’e kadar artırdı.

Beymen, kompleks ve zorlu operasyonel süreçlerinde
satış ve stok tahminlemeyi makine öğrenmesi ile daha
gelişmiş bir seviyeye taşıdı.

Şimdi İletişime Geçin