Beyaz eşyalar için yapay zeka algoritmaları ile fiyat-performans analizi
Price performance analysis by artificial intelligence algorithms for white goods
Yazar: ENES KUMRU
Danışman: PROF. DR. BÜLENT ORAL ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET MURAT İSPİRLİ
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzdeki teknolojik çalışmalara dikkat edildiğinde yapay zekanın ve makine 
öğrenmesinin önemi inkar edilemez derecededir. Bu tez çalışmasında da beyaz eşya 
özelinde yapay zekanın ve makine öğrenmesi algoritmalarının nasıl kullanılabileceği 
incelenmiştir. İlgili sitelerden çekilen güncel teknik veriler ile güncel teknik verileri 
çekilen ürünlere ait fiyatların belirtildiği sitelerden fiyat bilgileri elde edilerek, beyaz 
eşyaların sahip olduğu teknik özellikler ile fiyatları arasındaki ilişkiler optimize edilmiş, 
modellenmiş ve bazı çıkarımlarda bulunulmuştur. Fiyat – performans modellemesi 4 ayrı 
beyaz eşya grubunda yapılmıştır. Bunlar sırasıyla kurutma makinası, çamaşır makinası, 
bulaşık makinası ve buzdolabıdır. Belirtilen beyaz eşyaların bazı teknik verileri veri 
kazıma işlemine izin verilen ilgili sitelerden çekilip veritabanında tutulmuştur ve bu veriler 
kapsamında her bir beyaz eşya grubu özelinde müşteri için önemli olacak özellikler 
modellemeye dahil edilmiştir. Python programlama dilinde de bu modelleme görsel hale 
getirilmiş ve arayüz oluşturulmuştur. Oluşturulan arayüzde, her bir beyaz eşyada müşteri 
için en önemli teknik özellikler müşterinin seçimine bırakılmıştır. Seçilen teknik özellikler 
bağlamında, elde edilen güncel veriler baz alınarak, müşteriye istemiş olduğu beyaz eşya 
özelliklerine göre ortalama bir fiyat gösterilmektedir. Ayrıca müşteri arayüzde hangi 
markayı seçtiyse o markayla ilgili veri tabanındaki ürünler müşteri karşısına çıkmaktadır 
ve müşteri istediği ürüne tıklayarak ilgili ürünün sitesine yönlendirilmektedir. Müşteri 
hangi ürünün sitesine yönlendirilmek istiyorsa tıkladığı butondaki ürünün genişlik, 
yükseklik, derinlik ölçüsü bilgileri cm cinsinden ve ürünün sahip olduğu kapasite kg 
cinsinden gösterilmektedir. Belirtilen optimizasyon çalışmaları birçok makine öğrenmesi 
algoritmasıyla gerçekleştirilmiştir. Tahmin algoritmaları ve sınıflandırma algoritmaları, 
modelleme için ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Algoritmaların içeriğinde yer alan bazı 
parametreler değiştirilerek aynı algoritmanın aynı veri seti üzerinde modelleme 
performanslarındaki değişimi de gözlemlenmiştir. Kısaca, her algoritmanın tezde belirtilen 
4 beyaz eşya grubu için modelleme ve optimizasyon yeteneği gözlemlenmiştir. 
 
Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Makine Öğrenmesi Algoritmaları, 
Beyaz Eşya, Fiyat, Teknik Özellik, Arayüz, Optimizasyon, Modelleme, Performans

Abstract:
When considering today's technological studies, the importance of artificial 
intelligence and machine learning is undeniable. In this thesis study, how artificial 
intelligence and machine learning algorithms can be used specifically for white goods was 
examined. By obtaining current technical data from relevant sites and price information 
from sites where the prices of products whose updated technical data was taken were 
obtained, the relationships between the technical features of white goods and their prices 
have been optimized, modeled, and some inferences have been made. Price – performance 
modeling was performed in 4 separate white goods groups. These are drying machine, 
washing machine, dishwasher and refrigerator, respectively. Some technical data of the 
specified white goods were obtained from relevant sites where data scraping is allowed 
and kept in the database and in the context of this data features that will be important to 
the customer for each white goods group have been included in the modeling. This 
modeling has been made visual in the Python programming language and interface has 
been created. In the created interface, the most important features for each white goods 
were preferred by customers. In the context of the selected technical features, based on the 
current data obtained, an average price is shown to the customer according to the white 
goods features they wants. In addition, whichever brand has been selected by customer in 
the interface, the products in the database related to that brand are displayed to the customer 
and by clicking on the product they want, the customer is directed to the website of the 
relevant product. After the customers clicks on the button for the product which they wants 
to be directed, the product's width, length and depth informations are displayed as cm and 
the capacity of the product is displayed as kg. The specified optimization studies were 
carried out using many machine learning algorithms. Prediction algorithms and 
classification algorithms were evaluated separately for modelling. By changing some 
parameters in the content of the algorithms, the change in modeling performance of the 
same algorithm on the same data set was also observed. Briefly, the modeling and 
optimization ability of each algorithm for the 4 white goods groups mentioned in the thesis 
has been observed.  

Keywords: Artificial Intelligence, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, 
White Goods, Price, Technical Specification, Interface, Optimization, Modeling, 
Performance