Veri →Zeka
Özel model eğitimi, tam MLOps pipeline'ları, gerçek zamanlı çıkarım yığınları ve otonom yürütme altyapısı. İstihbaratı çalışır hale getiriyoruz.
Veriden Dağıtıma
Başka firmaların genel modelini fine-tune etmiyoruz. Sıfırdan özel modeller eğitiyoruz: veri kürasyon, mimari tasarım, dağıtık eğitim ve production dağıtımı dahil.
PyTorch 
Keras 
scikit-learn 
ONNX 
Optuna 
Python 
RabbitMQ 
AWS PyTorch Keras scikit-learn ONNX Optuna Python RabbitMQ AWS Mimari Tasarım
Veri yapınız ve performans gereksinimleriniz için doğru modeli seçiyoruz. Transformer, CNN, LSTM, GNN: her mimariyi uçtan uca uyguladık.
Paralel Hiperparametre Ayarı
GPU node'ları arasında özel arama uzayı bölümlendirmesiyle Optuna tabanlı HPT. Optimal konfigürasyonlara sıralı bulut çalıştırmalarından daha hızlı ulaşmak için özel altyapıda paralel denemeler yürütüyoruz.
Özel Hesaplama Altyapısı
Eğitim, projenizin gereksinimlerine uygun özel GPU altyapısında çalışır. Özel veri merkezi veya bulut fark etmez. Model boyutu gerektirdiğinde node'lar arası özel FSDP ve veri paralelliği uyguluyoruz.
MLOps Pipeline
AWS Step Functions ile eğitim işlerini, çapraz doğrulamayı ve dağıtımı orkestre ediyoruz. Lambda fonksiyonları tetikleme ve izlemeyi yönetir.
Veri Kayması İzleme
Production modelleri zamanla bozulur. Dağılım kaymasını tespit edip otomatik yeniden ayarlama tetikleyen yeniden eğitim pipeline'ları kuruyoruz.
Özellik Mühendisliği & EDA
Keşifsel veri analizi, özellik çıkarımı ve veri seti ölçeklendirme pipeline'ları. Ham verinizi tekrarlanabilir işleme adımlarıyla eğitime hazır veri setlerine dönüştürüyoruz.
Kazanan Modeller İnşa Ediyoruz
Deep Volatility, kendi çok değişkenli zaman serisi transformer'ımız. Sattığımız şeyi uyguladığımızın kanıtı.
Deep Volatility
LNM — Büyük Sayılar Modeli
S&P 100, BIST 100, TEFAS fonları ve 100+ kripto çifti üzerinde eğitilmiş çok değişkenli bir zaman serisi transformer'ı. Fiyat, hacim, emir akışı ve makro göstergeler gibi çoklu kaynak girdilerini alır, çok çerçeveli volatilite ve yönsel tahminler üretir. Olay-farkındalıklı mimari, temettü tarihleri, FED duyuruları ve rejim değişikliklerini manuel özellik bayrakları olmadan işler.
Müşteri instance'ları, temel modeli özel veri kümelerine uyarlayan otomatik fine-tune CLI ile token tabanlı erişim üzerinden dağıtılır. Otomatik hiperparametre ayarlaması özel hesaplama üzerinde çalışır; müşteriler altyapı tedarik etmeden production-ready modeller alır.
Çoklu Kaynak Toplama
Fiyat, hacim, emir akışı, makro takvim ve alternatif veri akışları, zaman adımı başına tek bir tensör temsili olarak birleştirilir.
Çok Çerçeveli Tahmin
Birden fazla zaman ufkunda eşzamanlı tahminler tek bir ileri geçişte üretilir. Kısa vadeli tahminler yürütme zamanlaması, uzun vadeli tahminler yönsel kanaat için kullanılır.
Sürekli Yeniden Eğitim
Otomatik sapma tespiti yeniden eğitim pipeline'larını tetikler. Modeller, manuel müdahale olmadan değişen piyasa rejimleriyle güncel kalır.
Harekete Geçen Ajanlar
Alana özgü ortamlarda StableBaselines ile eğitilmiş özel pekiştirmeli öğrenme ajanları. Geriye dönük testten otonom gerçek zamanlı yürütmeye kadar tüm döngüyü kapsıyoruz.
Özel RL Ortamları
Özel Gymnasium wrapper'ları üzerinde StableBaselines destekli geriye dönük test. Alanınızı Markov karar süreci olarak modelliyoruz, ödül şekillendirmesi tanımlıyoruz ve davranış kabul kriterlerinizi karşılayana kadar PPO veya SAC ile ajanları eğitiyoruz.
Risk Kısıtlı Eğitim
Ödül fonksiyonlarına ve gözlem uzaylarına gömülü katı güvenlik kısıtlamaları. Ajanlar, canlı yürütme sırasında yasaklı durum-eylem bölgelerini keşfetmeden optimal davranışı öğrenir.
Simülasyon Öncelikli Doğrulama
Ajanlar, herhangi bir canlı dağıtımdan önce geçmiş verilerin tekrarı ve sentetik veriler üzerinde doğrulanır. Walk-forward doğrulama, modellerin görülmemiş piyasa koşullarına genelleştirilmesini sağlar.
Legion
Otonom RL Topluluğu
Epizodik olmayan, sürekli ortamlar için tasarlanmış özel bir A3C (Asenkron Avantaj Aktör-Kritik) uygulaması. Legion, bağımsız olarak hedefleri takip eden, çoklu cüzdan bakiyelerini yöneten ve piyasa hareketlerinden önce düşük gecikmeli pozisyon girişi gerçekleştiren dağıtık bir RL ajan topluluğu dağıtır. Şu anda 1.500'den fazla hedefi eşzamanlı izliyor.
Her ajan kendi risk bütçesini, pozisyon takibini ve çıkış stratejisini yönetir. Topluluk, merkezi bir denetleyici olmadan paylaşılan durum aracılığıyla koordine olur ve yeni hedefler eklendikçe yatay ölçeklendirme sağlar.
Model Döngüsü Yönetimi
Ham veriden production modele, her adım orkestre edilmiş, versiyonlanmış ve tekrarlanabilir. Çalışan notebook yok, manuel aktarım yok.
Veri Toplama & Kazıma
Otomatik kazıyıcılar, API veri aktarımı ve sensör veri toplama pipeline'ları. Ham veri, tam soy takibiyle versiyonlanmış veri setlerine akar. Manuel dışa aktarım yok.
Özellik Mühendisliği
Otomatik ve manuel özellik çıkarımı, ölçeklendirme ve dönüştürme pipeline'ları. Tekrarlanabilir işleme adımları ham sinyalleri eğitime hazır özellik depolarına dönüştürür.
Otomatik Eğitim
Eğitim işleri, sabitlenmiş framework sürümleriyle AWS Deep Learning Container'larında çalışır. SageMaker bağımlılığı yok: sadece Docker imajları, step function'lar ve kendi orkestrasyon mantığınız.
Hiperparametre Ayarı
GPU node'ları arasında özel arama uzayı bölümlendirmesiyle Optuna odaklı arama. Paralel denemeler, sıralı bulut çalıştırmalarından daha hızlı optimal konfigürasyonlara ulaşır.
Çapraz Doğrulama & Kayıt
K-fold ve walk-forward doğrulama her eğitim çalıştırmasına dahildir. Başarılı modeller etiketlenir, versiyonlanır ve tam metadata ile tekrar üretilebilirlik artifaktlarıyla özel bir model kaydına gönderilir.
Sürekli Yeniden Eğitim
Kayma tespiti otomatik yeniden eğitim döngülerini tetikler. Yeni veri aynı pipeline'dan geçer: özellik çıkarımı, eğitim, doğrulama, kayıt. İnsan müdahalesi gerektirmez.
Tedarikçi Bağımlılığı Yok
Eğitim, sabitlenmiş PyTorch ve CUDA sürümleriyle AWS Deep Learning Container'larında çalışır. Step Functions ve Lambda ile orkestre ediyoruz, SageMaker ile değil. Tüm artifaktların sahibi sizsiniz ve tüm pipeline'ı tek bir işi yeniden yazmadan herhangi bir bulut veya yerinde altyapıya taşıyabilirsiniz.
Eğitimden Production'a
ONNX dışa aktarım, konteynerleştirilmiş mikroservisler ve mesaj odaklı mimari. Modeller, herhangi bir backend servisiyle aynı titizlikle production'a gönderilir.
ONNX Dışa Aktarım Pipeline'ı
PyTorch'ta eğitilen modeller, çalışma zamanından bağımsız dağıtım için ONNX'e aktarılır. Daha küçük ikili dosyalar, daha hızlı soğuk başlatmalar ve çıkarım kodunu yeniden yazmadan platformlar arası uyumluluk.
Konteynerleştirilmiş Çıkarım
Her model, sabitlenmiş bağımlılıklar ve sağlık kontrolleriyle kendi konteynerinde çalışır. Yük dengeleyici arkasında yatay ölçeklendirme. Verim talebi arttığında daha fazla instance ayağa kaldırılır.
RabbitMQ Mesaj Kuyruğu
Çıkarım istekleri ve sonuçları RabbitMQ görev kuyrukları üzerinden akar. Ayrıştırılmış üretici ve tüketiciler sayesinde yukarı akış servisleri model gecikmesinde asla bloklanmaz.
İzleme & Uyarı
Çıkarım gecikmesi, verim, hata oranları ve model çıktı dağılımları gerçek zamanlı izlenir. Bozulmuş tahminler aşağı akış tüketicilerine ulaşmadan önce uyarılar tetiklenir.
Birlikte İnşa Edelim
E-posta
Konum
İstanbul, Türkiye
Aklınızda bir proje mi var yoksa size nasıl yardımcı olabileceğimizi keşfetmek mi istiyorsunuz? Bize yazın veya iletişim sayfamıza gidin.
Konuşalım