Yapay Zeka ile Akıllı Sistemler, Makine Öğrenimi ile Ölçeklenebilir Verimlilik
Dijital çağda iş süreçleri, karar alma mekanizmaları ve müşteri etkileşimleri her geçen gün daha da otomatik ve akıllı hale geliyor. Yapay zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) teknolojileri, işletmelere yalnızca operasyonel verimlilik kazandırmakla kalmaz; aynı zamanda ölçeklenebilirlik, kişiselleştirme ve yüksek etki yaratma imkanı da sunar. VALUESET AI & ML Hizmeti, şirketlerin dijital dönüşüm sürecinde yapay zeka odaklı çözümler geliştirerek iş zekasını artırır, maliyetleri düşürür ve rekabet avantajı kazandırır.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Nedir?
Artificial Intelligence (AI); makinelerin insan benzeri görevleri gerçekleştirmesini sağlayan teknolojilerdir. Machine Learning (ML) ise yapay zekanın bir alt alanı olarak, makinelerin verilerden öğrenmesini ve zamanla daha doğru sonuçlar üretmesini sağlar. Bu teknolojiler sayesinde; yazılı metinleri anlayan NLP (Natural Language Processing) çözümler, insan gibi konuşan chatbotlar, görsel verileri tanıyan OCR sistemleri, sınıflandırma, tahminleme, segmentasyon gibi işlemler artık otomatik yapılabiliyor.

Neden VALUESET?
Hizmet Kapsamımız
Regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve tahminleme modelleri
Görüntü tanıma, ses analizi ve daha karmaşık yapay zeka senaryoları için sinir ağları
Chatbot geliştirme, metin sınıflandırma, duygu analizi, otomatik özetleme
Müşteri hizmetlerini iyileştiren, 7/24 çalışan akıllı diyalog sistemleri
Belge tarama, fatura işleme, kimlik doğrulama gibi görsel veri işleme çözümleri
Veri temizleme, özellik mühendisliği, model eğitimi ve validasyonu
AI/ML modellerinin canlı sistemlere entegrasyonu, performans takibi ve güncelleme

Kimler İçin Uygundur?
Finans & Sigorta Şirketleri – Kredi skorlama, dolandırıcılık tespiti
E-Ticaret ve Perakende – Kişisel öneri motorları, stok tahmini
Üretim ve Lojistik – Tahmine dayalı bakım, süreç optimizasyonu
Sağlık Sektörü – Görüntü analizi, teşhis destek sistemleri
Hizmet Sektörü – Müşteri hizmetleri otomasyonu, chatbot çözümleri

Süreç Nasıl İşliyor?
1
İhtiyaç Analizi
2
Veri Toplama ve Hazırlık
3
Model Eğitimi ve Test Süreci
4
Modelin Canlıya Alınması (Deployment)
5