Gıda sektöründe yapay zekâ eğitimi
Satış, planlama ve kalite ekipleri sezonluk dalgalanmaları ve fireyi her yıl yeniden yaşıyor. Geçmiş veride saklı örüntüleri görecek beceri ekipte bulunmuyor.
▶ 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 sezonsallığı, bayram ve kampanya etkisini ve raf ömrüne bağlı fireyi kendi verileriyle analiz etmeyi öğrenir. Eğitimin sonunda basit bir talep tahmini kurup hatasını ölçebilir hale gelir.
▶ Gereken veri
Ürün bazında satış geçmişi, kampanya takvimi, üretim ve fire kayıtları kullanılır.
Sektörün veri tablosu
Gıda şirketlerinde raf ömrü her kararı etkiler: Fazla stok fireye, eksik stok kaçan satışa dönüşür. Veri ERP'de, üretim kayıtlarında, distribütör ve zincir market satış raporlarında birikir. Sezon, bayram ve hava gibi etkenler talebi belirgin şekilde değiştirir.
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
Gıda sektöründe yapay zekâ eğitimi için hangi veri gerekir?
Ürün bazında satış geçmişi, kampanya takvimi, üretim ve fire kayıtları 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