Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi
Yazarlar: ["Ender ŞAHİNASLAN", "Mustafa GÜNERKAN", "Önder ŞAHİNASLAN"]
Konular:-
DOI:10.38016/jista.1140499
Anahtar Kelimeler:Kodlama,Makine Öğrenimi,Sistem Geliştirme,Teknoloji ve Yenilik.,Veri Yönetimi
Özet: Makine öğrenimi, derin öğrenme algoritmaları kullanarak insan zekâsını taklit eden bir teknolojidir. Öğrenme algoritmaları yalnızca sayısal veri kümeleri üzerinde çalışır. Kategorik veri kümeleri nitel veya nicel verilerden oluşur. Nitel veri setlerinin öğrenme algoritmalarında kullanılabilmesi için veri setinin sayısallaştırılması gerekmektedir. Sayısallaştırma için etiket kodlama, sıralı kodlama, toplam kodlama, ikili kodlama ve sıcak kodlama gibi birçok kodlama tekniği vardır ancak bu kodlama teknikleri performans, maliyet ve kullanım açısından bazı güçlükler ve yetersizlikleri barındırmaktadır. Diğer taraftan bir kodlama tekniği ile elde edilen eğitim çıktısının orijinalinin bilinmesine ihtiyaç duyulabilmektedir. Bu çalışma, kategorik verilerin sayısallaştırılmasında kodlama tekniklerinin kullanılmasından kaynaklanan yetersizliklere çözüm olabilecek, daha özgün ve daha iyi performansa sahip bir altyapı oluşturma arayışının bir sonucu olarak ortaya çıkmıştır. Geliştirilen yöntem uluslararası bir lojistik firmada 7 farklı kategoride toplam 46 kategorik özellik ve 80.154.139 adet veri üzerinden uygulanmıştır. Testlerin sonucuna göre veri setleri bazında %23.07 ile %300.13 arasında toplamda %153.62 performans kazancı elde edilmiştir. Bu sonuçlar, geliştirilen yöntemin daha başarılı ve uygulanabilir olduğunu göstermektedir. Çalışma, yüksek performans kazancı ve özgün yapısı ile benzer alanlarda kolaylıkla kullanılabilecek bir yapıya sahiptir. Makine öğrenmesinde kodlama tekniklerinin kullanımına alternatif bir çözüm sunmuştur.