İkinci el araç alım satım piyasası dünyada olduğu gibi Türkiye’de de çok hareketli ve kayda değer büyüklükte bir pazardır. Satıcılar araçları için alabilecekleri maksimum fiyatı ararken alıcılar olabildiği kadar düşük fiyata maksimum kalitede bir araç almak için uğraşırlar. Ancak söz konusu araçların alım satımı esnasında çeşitli problemler olabilmekte ve belirli bir araç için bayi düzeyinde dahi standart bir fiyatlandırma politikası uygulanamamaktadır. Bu çalışmada bu problemi çözmek adına ikinci el bir araç için fiyatlandırma politikası oluşturup oluşturulamayacağı araştırılmıştır, bu kapsamda gerçek veriler toplanarak istatistiksel ve yapay zekâ tabanlı yöntemlerle tahmin modelleri oluşturulmuştur. Yapay zekânın alt dallarından bir tanesi olarak düşünebileceğimiz makine öğrenmesi teknikleri doğal dil işleme, metin madenciliği, görüntü işleme gibi çok kompleks problemlerin yanı sıra regresyon problemlerinde de doğrusal regresyon gibi klasik yöntemlere göre daha başarılı sonuçlar vermektedir. Bu noktadan hareketle bu çalışma da ikinci el araç satışlarındaki fiyatlandırma sisteminin standardize edilebilmesi için Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri ve Doğrusal Regresyon yöntemleri uygulanmış ve kullanılan metotlar sıkça tercih edilen çeşitli değerlendirme açısından kıyaslanmıştır. Çalışmanın bulgularına göre makine öğrenmesi teknikleriyle ikinci el araç alım satımında bir fiyatlandırma standardizasyonu yapabilmek mümkündür ve söz konusu makine öğrenme teknikleri doğrusal regresyon gibi klasik yöntemlere göre daha başarılı sonuçlar vermektedir.
The second-hand car purchase market is a very moving and remarkable market in Turkey as well as in the world. While sellers are looking for the maximum price they can get for their vehicles, buyers are trying to get a maximum quality vehicle at the lowest price they can. However, during the purchase of these vehicles there may be various problems and a standard pricing policy cannot be applied even at the baby level for a particular vehicle. In this study, it has been investigated whether a second-hand vehicle price policy will be created in order to solve this problem, and in this context, real data is collected and predictive models are created using statistical and artificial intelligence-based methods. Machine learning techniques, which we can consider as one of the undergrades of artificial intelligence, give more successful results than the classic methods such as natural language processing, text mining, image processing, as well as regression problems. From this point on, this study is also compared with the methods applied and used by the Artificial Neural Networks, Support Vector Machines and Direct Regression methods to standardize the pricing system in second-hand vehicles sales in terms of various assessments that are often preferred. According to the findings of the study, it is possible to make a price standardization in the second-hand vehicle purchase with machine learning techniques, and the machine learning techniques are more successful than the classic methods such as linear regression.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Sağlık Bilimleri; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
Dergi Türü : Ulusal
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|