1 / 9

Makİne Öğrenmesİ İle Ürün SInIflandIrma İncelemesi

Makİne Öğrenmesİ İle Ürün SInIflandIrma İncelemesi. Can RAZBONYALI Yrd. Doç. Aslı UYAR. Okan Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Doktora Öğrencisi HUAWEI Teknoloji CRM & SI Takımı Yazılım Mühendisi. Sunum Kapsamı. İnternet kullanımı hakkında bilgiler. Çalışmanın İçeriği. Ön Hazırlık.

katen
Download Presentation

Makİne Öğrenmesİ İle Ürün SInIflandIrma İncelemesi

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

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

More Related