Beyaz eşyalar için yapay zeka algoritmaları ile fiyat-performans analizi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik - Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ENES KUMRU
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Bülent Oral
Eş Danışman: Mehmet Murat İspirli
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzdeki teknolojik çalışmalara dikkat edildiğinde yapay zekanın ve makine öğrenmesinin önemi inkar edilemez derecededir. Bu tez çalışmasında da beyaz eşya özelinde yapay zekanın ve makine öğrenmesi algoritmalarının nasıl kullanılabileceği incelenmiştir. İlgili sitelerden çekilen güncel teknik veriler ile güncel teknik verileri çekilen ürünlere ait fiyatların belirtildiği sitelerden fiyat bilgileri elde edilerek, beyaz eşyaların sahip olduğu teknik özellikler ile fiyatları arasındaki ilişkiler optimize edilmiş, modellenmiş ve bazı çıkarımlarda bulunulmuştur. Fiyat – performans modellemesi 4 ayrı beyaz eşya grubunda yapılmıştır. Bunlar sırasıyla kurutma makinası, çamaşır makinası, bulaşık makinası ve buzdolabıdır. Belirtilen beyaz eşyaların bazı teknik verileri veri kazıma işlemine izin verilen ilgili sitelerden çekilip veritabanında tutulmuştur ve bu veriler kapsamında her bir beyaz eşya grubu özelinde müşteri için önemli olacak özellikler modellemeye dahil edilmiştir. Python programlama dilinde de bu modelleme görsel hale getirilmiş ve arayüz oluşturulmuştur. Oluşturulan arayüzde, her bir beyaz eşyada müşteri için en önemli teknik özellikler müşterinin seçimine bırakılmıştır. Seçilen teknik özellikler bağlamında, elde edilen güncel veriler baz alınarak, müşteriye istemiş olduğu beyaz eşya özelliklerine göre ortalama bir fiyat gösterilmektedir. Ayrıca müşteri arayüzde hangi markayı seçtiyse o markayla ilgili veri tabanındaki ürünler müşteri karşısına çıkmaktadır ve müşteri istediği ürüne tıklayarak ilgili ürünün sitesine yönlendirilmektedir. Müşteri hangi ürünün sitesine yönlendirilmek istiyorsa tıkladığı butondaki ürünün genişlik, yükseklik, derinlik ölçüsü bilgileri cm cinsinden ve ürünün sahip olduğu kapasite kg cinsinden gösterilmektedir. Belirtilen optimizasyon çalışmaları birçok makine öğrenmesi algoritmasıyla gerçekleştirilmiştir. Tahmin algoritmaları ve sınıflandırma algoritmaları, modelleme için ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Algoritmaların içeriğinde yer alan bazı parametreler değiştirilerek aynı algoritmanın aynı veri seti üzerinde modelleme performanslarındaki değişimi de gözlemlenmiştir. Kısaca, her algoritmanın tezde belirtilen 4 beyaz eşya grubu için modelleme ve optimizasyon yeteneği gözlemlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Makine Öğrenmesi Algoritmaları, Beyaz Eşya, Fiyat, Teknik Özellik, Arayüz, Optimizasyon, Modelleme, Performans