Enerji sektöründe yapay zekâ eğitimi
Mühendislik ve operasyon ekipleri yoğun zaman serisi verisiyle çalışıyor ama bu veriyi analiz edecek araçları ve yöntemleri bilmiyor. Veri, mühendislerin değil yazılımların elinde kalıyor.
▶ Çözüm
Yöneticilerinize yapay zekâ okuryazarlığı, teknik ekiplerinize Python, veri analizi, istatistiksel düşünme, makine öğrenmesi ve derin öğrenme becerisi kazandırın. Eğitimler ekibinizin seviyesine ve kendi işinize göre hazırlanır, uygulamaya dayanır.
▶ Örnek kullanım
Ekipler sayaç ve ekipman verisini Python ile okumayı, zaman serilerini görselleştirmeyi ve anormallikleri istatistiksel olarak yakalamayı öğrenir. Yöneticiler için yapay zekâ okuryazarlığı oturumu ayrıca düzenlenir.
▶ Gereken veri
Sayaç okumaları, ekipman sensör kayıtları ve bakım geçmişinden anonimleştirilmiş bir örnek kullanılır.
Sektörün veri tablosu
Enerji şirketlerinde veri; sayaçlardan, saha ekipmanlarından, bakım kayıtlarından, faturalama ve müşteri sistemlerinden gelir. Zaman serisi verisi boldur ve çoğu zaman yüksek frekanslıdır. Asıl zorluk, bu veriyi karar verecek kişilerin anlayacağı bir biçime dönüştürmektir.
Kurumsal eğitimin amacı, ekibinizin veri ve yapay zekâ işlerini dışarıya bağımlı kalmadan yürütebilmesini sağlamaktır. Eğitimler, neyin gerçekten mümkün neyin abartı olduğunu ayırt etmesi gereken yöneticilere ve bu işleri bizzat yapacak teknik ekiplere ayrı ayrı hitap eder.
Arkasındaki hesap
Kesinlik = DP / (DP + YP) · Duyarlılık = DP / (DP + YN)
- DP: modelin doğru yakaladığı vakalar
- YP: modelin yanlışlıkla işaretlediği vakalar
- YN: modelin kaçırdığı vakalar
Nasıl çalışırım
- Önce
Seviye ve hedef.
Katılımcıların bugünkü seviyesi ve eğitimin sonunda neleri yapabilmeleri gerektiği belirlenir. Yöneticiler ve teknik ekipler için ayrı hedefler konur.
- Hazırlık
İçerik ve örnekler.
Program ekibin seviyesine göre oluşturulur. Örnekler ve alıştırmalar, şirketin gerçek sorunlarına yakın olacak şekilde seçilir.
- Eğitim
Uygulamalı oturumlar.
Anlatımdan çok uygulama: katılımcılar kod yazar, veriyle çalışır, sonuçları yorumlar. Sorular şirketin kendi işi üzerinden yanıtlanır.
- Sonra
İşe dönüş.
Eğitimin ardından ekibe, hemen uygulayabileceği somut bir iş ya da proje önerilir. Böylece öğrenilenlerin nerede kullanılacağı baştan bellidir.
▶ Sık sorulan sorular
Enerji sektöründe yapay zekâ eğitimi için hangi veri gerekir?
Sayaç okumaları, ekipman sensör kayıtları ve bakım geçmişinden anonimleştirilmiş bir örnek kullanılır.
Hangi durumda bu çalışma doğru seçim olmaz?
Eğitim, yıllık plandaki bir maddeden ibaret. Sonrasında kimsenin uygulamayacağı bir eğitim, katılım belgesinden başka bir şey üretmez. Aslında ihtiyacınız bir proje. İşin kısa sürede bitmesi gerekiyorsa ekibi eğitmek yerine projeyi doğrudan yapmak daha hızlı olabilir.
Bu çalışmaya nasıl başlanır?
Kısa bir tanışma görüşmesiyle başlanır. Görüşmede ihtiyacınızı dinliyor, verinizin bu iş için yeterli olup olmadığını ve ilk adımın ne olması gerektiğini açıkça söylüyorum. Her mesaja 24 saat içinde yanıt veriyorum.
▶ Kavramlar
Wikipedia ve Wikidata kayıtlarına bağlanır.
▶ Kaynaklar
- [1]Wikipedia, Precision and recall, 2026-10. en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall
▶ Tanışma görüşmesi
Sizin durumunuz için konuşalım.
30 dakikalık görüşmede ihtiyacınızı dinliyor, size nasıl yardımcı olabileceğimi açıkça söylüyorum.
Tanışma görüşmesi ayarlayın▶ Diğer sektörlerde