Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Yöntemleri ile Geri Esneme Tahmini

Abstract

Geri esneme, imalat süreçlerinde karşılaşılan problemlerin başında gelmektedir. Geri esneme olayının giderilmesinde deneme yanılma gibi maliyetli yöntemler kullanılmaktadır. Günümüz dünyasında bilgisayar teknolojisinin gelişmesiyle beraber bütün alanlarda bilgisayar ve bilgisayar programlarının kullanımı yaygınlaşmıştır. Yapay zekâ teknolojisi ile dışarıdan sisteme bilinen veriler girilerek, sistemin bilinmeyen durumları tahmin etmesi beklenmektedir. Bu çalışma kapsamında, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Regresyon yöntemi kullanılarak geri esneme tahmini yapılmıştır. Farklı parametrelerin etkisini görebilmek için farklı YSA modelleri oluşturulmuş ve birbiriyle kıyaslanmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda, YSA modellerinde uygun parametre seçiminin oldukça önemli olduğu görülmüştür. YSA model sonuçlarının, Regresyon model sonuçlarından daha başarılı tahminler yaptığı görülmüştür.

An Assessment on Bank Openness, Open Banking and Open Data in Turkey

“…Yapay sinir ağları ile ilgili olarak WOS ve DergiPark dizinlerinde güncel yer alan araştırma makalelerine örnek olarak Bansal vd., 2023;Hou vd., 2023;İlhan ve Öz, 2020;Katipoğlu ve Acar, 2021;Kılıç, 2019;Schmitt vd., 2023;Yabar ve Aydın, 2020;Yüksek, vd., 2018 çalışmaları verilebilir. Burada incelemeye alınan çalışmalar yüksek teknik içerikli olup genel olarak belirli bir problemin çözümü için uygulamanın nasıl yapılması gerektiğine odaklanmaktadır.…”

Araç Satın Alma Eğiliminin Yapay Zeka Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi

“…[4]. Kılıç (2019), yapay sinir ağları ve regresyon yöntemlerini kullanarak geri esneme tahminini gerçekleştirmiştir. YZ yöntemi ile dışarıdan girilen veriler, sistemin durumunu tahmin etmede önemli bir etkendir.…”

“…Sonuçlar, oluşturulan YSA modelleri için uygun parametre seçiminin çok önemli olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, YSA yöntemi ile oluşturulan modelin, Regresyon modelden daha başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür [5]. Atalay (2017), büyük veri analizinde yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamaları konusu incelenmiştir.…”