Gıda sektöründeki fiyat tahminlemesi için yapay sinir ağları modellerinin incelenmesi ve karşılaştırılması
Investigation and comparison of artificial neural networks models for price prediction in the food industry
Yazar: SEFA AKSÜNGÜ
Danışman: DOÇ. DR. SEDAT ÇAPAR
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: RPA = RPA

Özet:
Bu çalışmanın amacı, sinir ağı, tekrarlayan sinir ağları, kapılı tekrarlayan sinir 
ağları ve uzun kısa süreli bellek yöntemleri gibi yapay sinir ağı modelleri 
kullanılarak gıda endüstrisindeki bir ürünün fiyatının tahmin edilmesidir. Belirtilen 
sinir ağı yöntemleri için farklı parametre değerleri kullanılarak düzleştirme, bırakma, 
istifleme ve çift yönlü vb. modeller oluşturulur. Oluşturulan modeller analiz edilir ve 
görselleştirilir. En uygun modeller sonucunda kullanılan yöntemler karşılaştırılır. 
Çalışma kapsamında yapay sinir ağı modelleri, model performans metrikleri, 
hiperparametreler, veri seti analizi, robotik süreç otomasyonu ve makine öğrenimi 
ilişkilendirmesi gibi konularda teorik bilgiler verilmektedir. Ardından, ortalama 
mutlak hata (MAE) metriği ile ortalama karesel hata (MSE) metriği arasında gerçek 
veriler ve tahmin edilen verilerle bir karşılaştırma yapılır. Her bir yönteme bağlı 
olarak farklı parametre girdileri kullanılarak oluşturulan alt modeller için elde edilen 
sonuçlar ve görüntüler, ortalama mutlak hata metriği ve ortalama hata karesi ölçüm 
metriklerine göre özet tablo halinde sunulmuştur. Bu çalışma kapsamında makine 
öğrenimi modelleri, RPA teknolojisi olarak bilinen Robotik Süreç Otomasyonu ile 
kodlama yapılan araç ile entegre çalışmaktadır. RPA teknolojisinde kullanılan 
UiPath aracı, modellemenin yapıldığı R programı ile birlikte çalışarak ilgili kişi veya 
kişilerden girdi değerleri alarak modelleri tetikler. Modellerin çıktı sonuçları, her 
çalıştırmadan sonra sonuç değerleri belirli bir formatta düzenlenerek klasörlerde 
saklanır. Son zamanlarda kullanılmaya başlanan Robotik Proses Otomasyonu ve 
makine öğrenimi kombinasyonu, maliyetleri düşürürken bu işe daha yüksek 
verimlilik ve hız kazandırıyor. Böylece modellerin veri veya parametre değerlerine 
bağlı olarak çalışma süresi ve diğer işlem adımlarından kazanılarak otomatik olarak 
zamanlanır.

Abstract:
The aim of this study is to estimate the price of a product in the food industry 
using artificial neural network models such as Neural Network, Recurrent Neural 
Networks, Gated Recurrent Neural Network and Long Short Term Memory methods. 
Using different parameter values for the specified neural network methods, flatten, 
dropout, stacking and bidirectional etc. models are created. The created models are 
analyzed and visualized. As a result of the most suitable models, the methods used 
are compared. Within the scope of the study, theoretical information is given on 
topics such as artificial neural network models, model performance metrics, 
hyperparameters, data set analysis, robotic process automation (rpa) and machine 
learning association. Then, a comparison is made between the mean absolute error 
(MAE) and the mean square error (MSE) metrics with actual data and estimated data.
Within the scope of this study, machine learning models work in integration with the 
tool where coding is done with RPA. The UiPath tool used in RPA technology works 
together with the R program in which the modeling is made, triggering the models by 
taking input values from the relevant person or people. The combination of RPA and 
machine learning, which has been used recently, provides higher efficiency and 
speed gain to this work, while reducing costs. Thus, depending on the data or 
parameter values of the models, they are automatically timed by gaining from the 
working time and other processing steps.