DERİN ÖĞRENME YÖNTEMLERİ KULLANILARAK ÜRÜN ÖNERME SİSTEMİ

Abstract

Makine öğrenmesi, klasik algoritma yapısı içerisinde mevcut olan şarta uygun şekilde aksiyon alma halleri için aksiyona ait parametrelerin algoritmalar vasıtası ile değişik değişkenler kullanılarak test edilmesi ile, ulaşılan neticeye göre modele ait verim düzeyini yükseltebilecek biçimde mimarisinin yenilenmesine imkân tanımaktadır. Algoritma, var olan mimari yapı kullanılarak çözümlemeler gerçekleştirilir. Algoritma, gerçekleştirilen çözümlemeler aracılığıyla sonuca varan parametrelerin değişmesi neticesinde hangi duyarlılık ile etkilediğini model haline getirmektedir. Genel olarak değerlendirdiğimizde, makine öğrenmelerinde ileri düzey sinir ağları oluşturmaları ile modelleme kurgusu esnasında büyük çaplı verilerin işlenebilme özelliğine sahip algoritmalar geliştirilmiştir. Sanal ortamda potansiyel alıcıların ürüne ve hizmete olan ilgi ve alakasını, alıma etki eden etmenleri, verim miktarı, mala ait fiyat, kalite hareketlilikleri ile ilgili etkisini ve parametrelerde mevcut olan değişimlerin eyleme çevrilme olasılıklarını en doğru biçimde modelleyebilme uğraşlarında makine öğrenmesi algoritmaları da kullanılmaktadır. Günümüz internet ortamında çeşitli sayfalarda reklamlarda kullanıcılara ürünler önerilmektedir. Bu ürün önermelerinde çeşitli parametreler yardımıyla, makine öğrenmesi aracılığıyla gerçekleşmektedir. Bu çalışmada ürün önerme sistemine yönelik literatür incelemesine yer verilmiş olup, bir ayakkabı firması için derin öğrenme yöntemi kullanılarak ürün önerme sistemi değerlendirilecektir. Bu kapsamda araştırmacı tarafından geliştirilen veri seti baz alınılarak değerlendirilecektir.