Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka

Her başarılı makine öğrenmesi ve yapay zeka projesinin temelini, doğru ve kaliteli veri oluşturur. Veri temizleme, entegrasyon, eksik veri doldurma ve özellik mühendisliği süreçlerimizle algoritmaların en iyi performansı göstermesini sağlıyoruz. Bu doğrultuda özellik mühendisliği ile karmaşık veri kümelerinden anlamlı özellikler türetiyoruz. Dimensionality reduction (boyut azaltma) teknikleriyle (PCA, LDA) veri setlerini optimize ederek modellerin hız ve doğruluğunu artırıyoruz.

İşletmenizin ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş makine öğrenmesi algoritmaları geliştiriyoruz. Denetimli (supervised learning) ve denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) modelleriyle çeşitli uygulama alanlarında güçlü çözümler üretiyoruz.

Karar ağaçları, lojistik regresyon, SVM, Random Forest gibi güçlü algoritmalarla verinizi analiz ederek, potansiyelleri ve riskleri keşfediyoruz. K-Means ve DBSCAN gibi kümeleme teknikleri ile büyük veri setlerinden anlamlı gruplamalar yaparak stratejik kararlarınıza rehberlik ediyoruz.

Derin öğrenme çözümlerimizi yapay sinir ağları (ANN), evrişimli sinir ağları (CNN), ve tekrarlayan sinir ağları (RNN) kullanarak zaman serisi tahmini, otomatik özellik öğrenimi ve görüntü işleme gibi pek çok alanda uyguluyoruz.

RNN ve LSTM modelleri ile finansal tahminler ve stok yönetimi gibi zaman serisi verilerini başarıyla tahmin ederken, CNN ile yüz tanıma ve nesne algılamadan diğer yüzlerce farklı örneğe ulaşacak çözümler geliştiriyoruz.

NLP projelerimizde chatbotlar, duygu analizi ve makine çevirisi gibi geniş uygulama alanlarında çözümler üretiyoruz.

BERT ve GPT gibi ileri seviye modellerle büyük dil verileri üzerinde çalışıyor, metin sınıflandırma ve duygu analizi ile müşteri geri bildirimlerini değerlendiriyoruz. Ayrıca, OpenAI API’leri tabanlı otomatik metin üretimi ve dil modelleme ile chatbotlar geliştiriyoruz.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerinin performansını artırmak için detaylı tekniklerle hiperparametre optimizasyonu ve model tuning süreçleri uyguluyoruz. Böylelikle daha yüksek doğruluk oranları ve daha kısa işlem süreleri elde ediyoruz.

Grid Search ve Random Search yöntemleriyle en iyi hiperparametreleri belirleyerek, Bayesian Optimization ile daha az deneme yaparak optimal sonuçlara ulaşıyoruz. Ayrıca bagging, boosting ve stacking gibi ensemble yöntemlerle modellerin doğruluğu ve gücü noktasında yüksek ölçüde optimizasyonu sağlıyoruz.

Büyük veri işleme yetenekleriyle makine öğrenmesi projelerinde güçlü çözümler sunuyoruz. Hadoop, Spark ve diğer büyük veri teknolojileri kullanarak büyük ölçekli veri kümelerini paralel işleyip, gerçek zamanlı analizler gerçekleştiriyoruz.

Hadoop’un dağıtık dosya sistemi (HDFS) ve Spark’ın veri işleme motoruyla hızlı analizler yaparken, Kafka ve Spark Streaming gibi araçlarla gerçek zamanlı veri akışlarını analiz ediyor, anında karar alınmasını sağlıyoruz.

Anomali tespiti yeteneklerimizle, veri setlerinde beklenmedik sapmaları ve hataları otomatik olarak belirliyoruz.

Finansal analiz, kalite kontrol ve güvenlik dahil pek çok süreçte büyük öneme sahip bu yöntem ile karmaşık veri kümelerinde anlamlı sonuçlar ediyoruz. Finansal veri kümelerinde hile ya da türevlerinin tespiti ve risk yönetimi gerçekleştirirken, üretim süreçlerinde kalite kontrol amacıyla hataları tespit ederek süreç iyileştirmeleri sağlıyoruz.