TY  - JOUR
TI  - FİYAT TAHMİNLEMESİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ TEKNİKLERİ VE DOĞRUSAL REGRESYON YÖNTEMLERİNİN KIYASLANMASI; TÜRKİYE’DE SATILAN İKİNCİ EL ARAÇ FİYATLARININ TAHMİNLENMESİNE YÖNELİK BİR VAKA ÇALIŞMASI
AB  - İkinci el araç alım satım piyasası dünyada olduğu gibi Türkiye’de de çok hareketli ve kayda değerbüyüklükte bir pazardır. Satıcılar araçları için alabilecekleri maksimum fiyatı ararken alıcılar olabildiğikadar düşük fiyata maksimum kalitede bir araç almak için uğraşırlar. Ancak söz konusu araçların alımsatımı esnasında çeşitli problemler olabilmekte ve belirli bir araç için bayi düzeyinde dahi standart birfiyatlandırma politikası uygulanamamaktadır. Bu çalışmada bu problemi çözmek adına ikinci el bir araçiçin fiyatlandırma politikası oluşturup oluşturulamayacağı araştırılmıştır, bu kapsamda gerçek verilertoplanarak istatistiksel ve yapay zekâ tabanlı yöntemlerle tahmin modelleri oluşturulmuştur. Yapayzekânın alt dallarından bir tanesi olarak düşünebileceğimiz makine öğrenmesi teknikleri doğal dilişleme, metin madenciliği, görüntü işleme gibi çok kompleks problemlerin yanı sıra regresyonproblemlerinde de doğrusal regresyon gibi klasik yöntemlere göre daha başarılı sonuçlar vermektedir.Bu noktadan hareketle bu çalışma da ikinci el araç satışlarındaki fiyatlandırma sisteminin standardizeedilebilmesi için Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri ve Doğrusal Regresyon yöntemleriuygulanmış ve kullanılan metotlar sıkça tercih edilen çeşitli değerlendirme açısından kıyaslanmıştır.Çalışmanın bulgularına göre makine öğrenmesi teknikleriyle ikinci el araç alım satımında birfiyatlandırma standardizasyonu yapabilmek mümkündür ve söz konusu makine öğrenme teknikleridoğrusal regresyon gibi klasik yöntemlere göre daha başarılı sonuçlar vermektedir.
AU  - NAMLI, ersin
AU  - ÜNLÜ, Ramazan E.
AU  - GÜL, Ecem
DO  - 10.36306/konjes.654952
PY  - 2019
JO  - Konya mühendislik bilimleri dergisi (Online)
VL  - 7
IS  - 4
SN  - 2667-8055
SP  - 806
EP  - 821
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/394302
ER  -