AI Summary & Key Takeaways
AI InsightGeliştirilen modelde en düşük hatayı veren algoritma Rastgele Orman algoritması olmuştur.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Günümüz dijital dünyasında satın alma gittikçe arttığından veriler çok büyük boyutlara ulaşmıştır. Endüstrinin getirdiği kavramlardan en belirgini ise çok boyutluluk laneti olmuştur. Bu sebeple işletmeler satın alma kararlarını alırken büyük zorluk yaşamaktadır. Uzun ya da kısa vadede satış tahmininin doğru yapılamaması müşteri memnuniyetsizliği, para kaybı, ham madde ihtiyacı gibi birçok soruna yol açacaktır. Tedarik zinciri elemanlarından üretici, perakendeci, tedarikçi ve müşteriye kadar birçok taraf yanlış ya da eksik satış tahmininden zarar görebilir. Yapay zekâ çağının getirdiği yeniliklerden olan makine öğrenmesi de birçok mühendislik uygulamasının getirdiği sorunlara olduğu gibi satış tahmini problemlerine de hızlı şekilde cevap verebilecek bir alandır. Bu çalışmada uçtan uca bir makine öğrenmesi proje süreci ele alınmıştır. Herhangi bir makine öğrenmesi projesinin adımları ve veriye yaklaşım boyutu tanıtılmıştır. Uygulama bölümünde makine öğrenmesi algoritmalarından doğrusal regresyon, Ridge, Lasso, ElasticNet, K-en yakın komşu ve Rastgele Orman algoritmaları kullanılarak gerçek veri seti için bir satış tahmin modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modelde en düşük hatayı veren algoritma Rastgele Orman algoritması olmuştur.