Pazar Yeri Tahmini
Bir kritik platform olarak , Pazar yeri tahmini arz taleb istekleri mekansal ve zamansal boyutunda şöförleri en yoğun olan yelere yönledirmek için seferlerini ve gelirlerini yükseltmek için önemlidir, Halen zamansal ve mekansal tahminler bir araştırma konusudur.
Donanım kapasitesi planlaması : Donanım yetersizliği Kullanıcı güvenini kırabilir ve donanım fazlası yüksek maliyete neden olabilir. Tahmin etme donanımın ne çok yetersiz olduğunu ve ne de çok fazla olmasını sağlar.
Pazarlama
Bu çok önemli ,farklı medialar kendi trendlerini ve sezonluk ve dinamiklerini (yarışma ve fiyatlandırma ) korumaya çalışıyorlar. Daha güçlü tahminler oluşturmamıza ve veri odaklı pazarlama kararlarını ölçeklendirmemize yardımcı olmak için gelişmiş tahmin yöntemlerinden yararlanıyoruz.
Belirgin tahmin yaklaşımları
Nicel tahmin yaklaşımları aşağıdaki gibi gruplanabilir: modele dayalı veya nedensel klasik, istatistiksel yöntemler ve makine öğrenme yaklaşımları. Model tabanlı tahmin, sorunun altında yatan mekanizmanın veya fiziğin doğru mühendislik ve bilimsel çözüldüğü zaman daha güçlü olabilir. Aynı zamanda, farklı teorileri takip eden geniş bir model yelpazesi ile ekonometride olağan yaklaşımdır.
borsada, ya da perakende satışlarda tam olarak bilinmediğinde, genellikle basit bir istatistiksel model uygulamak daha iyidir. Bu kategoriye ait popüler klasik yöntemler arasında ARIMA (otoregresif entegre hareketli ortalama), Holt-Winters gibi üstel düzeltme yöntemleri ve daha az kullanılan ancak çok iyi performans gösteren Theta yöntemi sayılabilir.
Son yıllarda, iyi bilinen kuantum regresyon ormanları (QRF) ve Random Forest dahil olmak üzere makine öğrenme yaklaşımları, tahmincinin araç setinin bir parçası haline gelmiştir.
Son yıllarda Tekrarlayan nöral ağların (RNN’ler), yeterli miktarda, özellikle eksojen regresörlerin mevcut olması durumunda da çok faydalı olduğu görülmüştür.
Kalsik ve istatiksel
• Autoregressive integrated moving average
• Exponential smoothing methods
• Theta
Makine öğrenmesi
• Recurrent neural networks
• Quantile regression forest(QRF)
• Gradient boosting tree(GBM)
• Support vector regression (SVR)
• Gaussian Process Regression (GP)
Aslında, klasik ve ML metotları birbirinden farklı değildir, ancak modellerin daha basit ve yorumlanabilir veya daha karmaşık ve esnek olup olmadığı ile ayırt edilir.
Uber’de isabetli bir tahmin metodu, belirli bir kullanım için bir çok faktör vardır ,geçmişte var olan datalar ve var olan değişkenlerin büyük rol olduğu yerlerde mesela( hava şartlar vs..) modeler yorumlanabilir olmalıdır.
Yapay zeka teknolojisinde tarihi bir dönüm noktası yaşandı. OpenAI tarafından geliştirilen GPT-4.5 ve Meta’nın LLaMa-3.1… Devamı
91. TRAI Meet-Up: 2017 yılından bu yana gerçekleştirilen TRAI Meet-Up etkinlikleri, Türkiye'nin yapay zeka ekosisteminin… Devamı
Google, yapay zeka alanındaki en son yeniliği olan Gemma 3 modelini resmi olarak duyurdu. Tek… Devamı
Günümüz yapay zeka teknolojilerinin en büyük sınırlamalarından biri, enerji tüketimi ve öğrenme hızı gibi faktörlerdir.… Devamı
Çin’in Kuantum Hesaplamadaki Yeni Atılımı: Zuchongzhi-3, Google’ı Geride Bıraktı Çin, kuantum hesaplama alanında önemli bir… Devamı
Çinli teknoloji girişimi Butterfly Effect tarafından geliştirilen Manus AI, tamamen otonom bir yapay zeka ajanı… Devamı