Makine öğrenmesi algoritmalarıyla gıda sektöründe karar destek sistemlerinin oluşturulması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EMRE KURU
Danışman: İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının talep tahmini çalışmalarında giderek daha fazla kullanılması gerekliliği günümüzün rekabetçi ticaret ortamında bir gerekliliktir. Bu algoritmaların enerji, gıda, otomotiv, turizm gibi çeşitli sektörlerde talep tahmini için kullanıldığı bilinmektedir. Gıda perakendeciliği alanında stok ve/veya satış analizleri, verimlilik artışı sağlamak için uygulanabilecek çözümler arasında yer almaktadır. Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının gıda perakendeciliği süreçlerini daha etkin bir şekilde yönetmek için kullanılmasının, verimlilik ve kar maksimizasyonu açısından önemli olduğu vurgulanmaktadır. Bu çalışmada, online olarak satış yapan hızlı market uygulaması hizmetinin satış verileri kullanılmıştır. Çalışmada Makine Öğrenmesi yaklaşımlarından "Birliktelik Kuralları" kullanılarak bir inceleme yapılmıştır. Ayrıca, makine öğrenmesi temelli uygulamaların kaynak kullanımını optimize ederek sermaye tasarrufu sağladığı, bu tasarruflar sayesinde rekabet gücünün korunabileceği ve karlılığın bir ticari işletmenin uzun yıllar boyunca sürdürülebilir halde tutulabilmesini sağlamaktadır. Çalışmada elde edilen bulgular şu şekilde özetlenebilir: 2 milyondan fazla veri satırı üzerinde yüksek güven aralığı ve destek değerleriyle yapılan analiz sonucunda, 200'den fazla anlamlı kural tespit edilmiştir. Bu analizde, destek değeri %2 ve güven değeri %75 olarak kullanılmıştır. Taze sebze ve Taze meyve ürün grubunun birbirleri ile yüksek oranda ilişkileri oldukları gözlemlenmiştir. Sepette biri bulunduğunda diğerinin de bulunma olasılığı yüksektir. Elde edilen verilerin ışığında, bu analiz sonuçları işletmeler için kar maksimizasyonunu mümkün kılan bir yöntem olarak değerlendirilebilir. Aynı zamanda, sunulan grafikler ve interaktif paneller, işletme yöneticilerinin daha bilinçli kararlar alabilmelerine katkı sağlayacak görsel araçlar olarak önemli bir rol oynayabilirler. Bu sonuçlar, işletmelerin yönetim süreçlerini daha etkili ve sağlıklı bir şekilde yürütebilmeleri için değerli bir kaynak sunmaktadır. Anahtar kelimeler: makine öğrenmesi, talep tahmini, gıda endüstrisi, veri analizi, karar destek sistemleri.