ForecastingTahminleme
Time-series demand, revenue, and capacity with error budgets and monitoring.Hata bütçeleri ve izleme ile talep, gelir ve kapasite zaman serileri.
Machine learning
Makine Öğrenimi
Forecasting, recommendations, and scoring — built for production. Tahminleme, öneriler ve skorlama — üretim için inşa edilir.
From problem framing to deployment, we deliver models that drive measurable business impact with MLOps discipline. Sorunun tanımından canlıya almaya kadar, MLOps disipliniyle ölçülebilir iş etkisi sağlayan modeller geliştiriyoruz.
Forecasting
Recommenders
Churn
Anomaly
MLOps
What we buildNeler geliştiriyoruz
RecommendationsÖneri sistemleri
Personalized ranking and retrieval with cold-start strategies and A/B tests.Soğuk başlangıç stratejileri ve A/B testleriyle kişiselleştirilmiş sıralama.
Churn & propensityChurn & olasılık
Customer/event scoring with uplift modeling and actionable segments.Uplift modelleme ve aksiyon alınabilir segmentlerle müşteri/olay skorlama.
Anomaly detectionAnomali tespiti
Univariate/multivariate anomalies over metrics, logs, and events.Metrik, log ve olaylar üzerinde tek/çok değişkenli anomali tespiti.
MLOpsMLOps
Experiment tracking, model registry, CI/CD, and drift monitoring.Deney takibi, model kaydı, CI/CD ve sapma izleme.
OptimizationOptimizasyon
Pricing, inventory, and scheduling with constraints and SLAs.Kısıtlar ve SLA'larla fiyatlama, envanter ve zamanlama.
Solution patternsÇözüm desenleri
Next-best actionSonraki en iyi aksiyon
Trigger timely offers using propensity models and constraints.Olasılık modelleri ve kısıtlarla zamanında teklif üret.
Dynamic pricingDinamik fiyatlama
Elastic demand models for margin-aware price updates.Marj odaklı fiyat güncellemeleri için esneklik modelleri.
Fraud detectionSahtecilik tespiti
Real-time scoring pipelines to block risky events.Riskli olayları engellemek için gerçek zamanlı skorlama.
Demand planningTalep planlama
Forecast accuracy with MAPE/SMAE targets and alerts.MAPE/SMAE hedefleri ve alarmlarla doğru tahmin.
Stack & toolsTeknoloji yığını
We pick pragmatic tools that meet constraints and scale. Kısıtlara uyan ve ölçeklenen pragmatik araçlar seçiyoruz.
Python
Pandas / NumPy
scikit-learn
XGBoost / LightGBM
TensorFlow / PyTorch
MLflow
Airflow / Prefect
SageMaker / Azure ML
Docker
From pilot to productionPilottan canlıya
Step 1Adım 1
DiscoveryKeşif
Define KPI, constraints, and data contracts for the use case. Kullanım senaryosu için KPI, kısıtlar ve veri sözleşmelerini tanımla.
Step 2Adım 2
ModelingModelleme
Iterate with baselines, validate, and track experiments. Taban çizgilerle iterasyon, doğrulama ve deney takibi.
Step 3Adım 3
DeployDağıtım
Ship with CI/CD, monitoring, and feedback loops. CI/CD, izleme ve geri bildirim döngüleriyle yayınla.
Have a forecasting or scoring case?Tahmin ya da skorlama ihtiyacınız var mı?
Get in touchİletişime geç