Özet:
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.
