mak ne renmes le r n siniflandirma ncelemesi n.
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Makİne Öğrenmesİ İle Ürün SInIflandIrma İncelemesi PowerPoint Presentation
Download Presentation
Makİne Öğrenmesİ İle Ürün SInIflandIrma İncelemesi

play fullscreen
1 / 9
Download Presentation

Makİne Öğrenmesİ İle Ürün SInIflandIrma İncelemesi - PowerPoint PPT Presentation

katen
240 Views
Download Presentation

Makİne Öğrenmesİ İle Ürün SInIflandIrma İncelemesi

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  1. MakİneÖğrenmesİİle Ürün SInIflandIrmaİncelemesi Can RAZBONYALI Yrd. Doç. Aslı UYAR Okan Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Doktora Öğrencisi HUAWEI Teknoloji CRM & SI Takımı Yazılım Mühendisi

  2. Sunum Kapsamı • İnternet kullanımı hakkında bilgiler. • Çalışmanın İçeriği. • Ön Hazırlık. • Kullanılan Yöntemler. • Deneysel Sonuçlar. • Sonuç ve Öneriler.

  3. İnternet Kullanımı Hakkında Bilgiler • İnternette 2005 yılında 11,5 milyar adet indekslenebilir web sayfasının olduğu ortaya konmuştur. • Her gün 11 milyar adet yeni web sayfası eklenmektedir. • Günümüzde dakikada; • 277.000 tweet atılmakta, • Google ile yaklaşık iki milyon arama yapılmakta, • YouTube ey 72 saatlik video yüklenmekte, • 571 yeni web sayfası eklenmekte olduğu ortaya konmuştur.

  4. Çalışmanın İçeriği • TeknoSA firmasının ürün kataloğundan faydalanılmıştır. • Katalogda bulunan akıllı telefonlar, cep telefonları ve tablet bilgisayarların özelliklerinden eğitim seti oluşturulmuştur. • Bu eğitim seti daha sonra veri seti olarak kullanılıp çeşitli sınıflandırma algoritmaları ile sınıflandırılmıştır. • Sınıflandırma sonrası Google ürün sınıflandırma ağacına göre sınıflandırılan bu üç ürünün doğrulukları karşılaştırılıp elektronik ticaret sitelerine öneride bulunulmuştur.

  5. Ön Hazırlık • TeknoSA firmasının internet sayfasındaki ürün kataloğundan; • 9 adet Nokia ve Samsung marka cep telefonu, • 12 adet Samsung, 7 adet HTC ve LG, 6 adet Blackberry ve 1 adet Alcatel marka akıllı telefon, • 1 adet Dell, Polypad ve Sony, üç adet Probook ve iki adet Samsung marka bilgisayar

  6. Kullanılan Yöntemler • Naive Bayes Algoritması • Karar Ağacı Algoritması • En Yakın k Komşu Algoritması

  7. Deneysel Sonuçlar • Sonuçlar WEKA kullanılarak elde edilmiştir. • Bu bölümde sınıflandırmanın doğruluk oranı ve verilerin ne kadar öğrenilebilir olduğu ortaya konmuştur.

  8. Sonuç ve Öneriler • Bir ürünü geniş ana başlıkta kategorize etmek, spesifik alt başlığa kategorize etmekten daha kolaydır. • Sınıflandırma yapılacak diğer sistemlerin seçilecek öz niteliklerin ve sınıflandırma algoritmasının önemi. • Farklı sistemlere adapte edilebilirlik. • Farklı ürün ve öz nitelikler ile de etkin sonuç.

  9. TEŞEKKÜRLER