Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak ürün önerme sistemi
Product recommendation system using deep learning methods
Yazar: ALİ SARIKAYA
Danışman: PROF. ALİ GÜNEŞ
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Makine öğrenmesi, klasik algoritma yapısı içerisinde mevcut olan şarta uygun şekilde aksiyon alma halleri için aksiyona ait parametrelerin algoritmalar vasıtası ile değişik değişkenler kullanılarak test edilmesi ile, ulaşılan neticeye göre modele ait verim düzeyini yükseltebilecek biçimde mimarisinin yenilenmesine imkân tanımaktadır. Algoritma, var olan mimari yapı kullanılarak çözümlemeler gerçekleştirilir. Algoritma, gerçekleştirilen çözümlemeler aracılığıyla sonuca varan parametrelerin değişmesi neticesinde hangi duyarlılık ile etkilediğini model haline getirmektedir. 
Genel olarak değerlendirdiğimizde, makine öğrenmelerinde ileri düzey sinir ağları oluşturmaları ile modelleme kurgusu esnasında büyük çaplı verilerin işlenebilme özelliğine sahip algoritmalar geliştirilmiştir. Sanal ortamda potansiyel alıcıların ürüne ve hizmete olan ilgi ve alakasını, alıma etki eden etmenleri, verim miktarı, mala ait fiyat, kalite hareketlilikleri ile ilgili etkisini ve parametrelerde mevcut olan değişimlerin eyleme çevrilme olasılıklarını en doğru biçimde modelleyebilme uğraşlarında makine öğrenmesi algoritmaları da kullanılmaktadır. 
Günümüz internet ortamında çeşitli sayfalarda reklamlarda kullanıcılara ürünler önerilmektedir. Bu ürün önermelerinde çeşitli parametreler yardımıyla, makine öğrenmesi aracılığıyla gerçekleşmektedir. Bu çalışmada ürün önerme sistemine yönelik literatür incelemesine yer verilmiş olup, bir ayakkabı firması için derin öğrenme yöntemi kullanılarak ürün önerme sistemi değerlendirilecektir. Bu kapsamda araştırmacı tarafından geliştirilen veri seti baz alınılarak değerlendirilecektir.
Anahtar Kelimeler: Denetimli Öğrenme, Ürün Önerme Sistemi,

Abstract:
Machine learning allows to renew the architecture in a way that can increase the efficiency level of the model according to the result achieved by testing the parameters of the action by using different variables through algorithms for the cases of taking action in accordance with the condition existing in the classical algorithm structure. Analyzes are performed using the algorithm and the existing architectural structure. The algorithm models the sensitivity with which it affects as a result of the changes in the parameters that reach the result through the analyzes carried out.
In general, algorithms with the ability to process large-scale data have been developed during modeling with the creation of advanced neural networks in machine learning. Machine learning algorithms are also used in the effort to model the interest and relevance of potential buyers to the product and service in the virtual environment, the factors affecting the purchase, the effect of the amount of efficiency, the price of the product, the quality movements, and the possibilities of turning the changes in the parameters into action in the most accurate way. 
In today's internet environment, products are offered to users in advertisements on various pages. This is realized through machine learning, with the help of various parameters in product propositions. In this study, a literature review for the product recommendation system is included, and the product recommendation system will be evaluated for a shoe company by using deep learning method. In this context, it will be evaluated based on the data set developed by the researcher.
Keywords: Supervised Learning, Product Recommendation System,