Yapay zeka (AI), yazılım test süreçlerinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu proje, geleneksel test stratejilerine kıyasla daha akıllı, etkili ve ölçeklenebilir test yöntemlerinin geliştirilmesine odaklanmaktadır. AI tabanlı test stratejileri, otomatik test araçları ve makine öğrenimi algoritmalarını içermektedir. Bu bölümde, temel olarak test otomasyonu ve yapay zeka arasındaki bağlantıyı ele alacağız. Yapay zeka tekniklerinin test süreçlerine olan etkisi ve bu etkinin nasıl optimize edilebileceği üzerine odaklanacağız. Proje kapsamında gerçekleştirilen AI tabanlı testlerin sonuçları analiz edi ...Daha fazlası
Günümüzde endüstriyel alanlarda, evlerde, ofislerde, yemekhanelerde, soğuk hava depolarında kısacası sıcaklığın önemli olduğu sektör fark etmeksizin birçok alanda sıcaklık ölçümleri ve takipleri yapılmaktadır. Bu sensörlerden veri almak, bu verilerin kaydını tutmak ve yükselen teknoloji ile bu verileri sadece fiziksel olarak değil de dijital platformda gözlemleyebilmek, müdahale edebilmek ve bu değerlere göre proseslerde ve gerekli alanlarda iyileştirmek yapabilmek için çeşitli fikirler ve Ar-Ge çalışmaları hızla devam etmektedir. Arduino tabanlı Datalogger, sıcaklık değerini ölçüp web tabanlı ...Daha fazlası
Kimyasal maddelerin güvenli depolanması, çevre ve insan sağlığı açısından son derece önemlidir. Aynı depolama alanında farklı kimyasalların bir arada bulunması, ciddi tehlikelere yol açabilir. Bu durum, kimyasal reaksiyonlara, zehirlenmelere ve patlamalara neden olabilir. Bu çalışma, bu tehlikeleri ve sorunları ele alarak farklı kimyasalların aynı depolama alanında depolanmasının risklerini araştırmayı ve bu konudaki eksiklikleri belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu cümleye ek olarak, kimyasal depolama alanlarında karşılaşılan güvenlik ve risk faktörlerini belirlemek, farklı kimyasalların aynı aland ...Daha fazlası
Bu çalışma, makine öğrenmesi algoritmalarının kullanıldığı bir diyabet tahmin modelinin geliştirilmesi ve performansının karşılaştırılması üzerine odaklanmaktadır. Veri seti, "diabetes.csv" adlı dosyada bulunan klinik ve demografik özelliklere dayanmaktadır. Çalışma, model performansını değerlendirmek için doğruluk, hassasiyet, özgüllük, F1 puanı, ROC eğrisi ve AUC değeri gibi çeşitli değerlendirme ölçütlerini içermektedir. Çalışmanın ilk aşamasında, veri seti keşfedilmiş, temizlenmiş ve ön işleme adımları gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, lojistik regresyon, Naive Bayes, KNN, SVM, karar ağaçl ...Daha fazlası
RFM (Recency, Frequency, Monetary) analizi, müşteri segmentasyonunu daha verimli ve hedef odaklı hale getiren bir yöntemdir. Literatürde, RFM analizi, şirketlerin ürünleriyle en aktif etkileşimde bulunan ve satın alma olasılığı en yüksek olan tüketicilere ulaşmaları konusunda rehberlik etmektedir. Bu yöntem, müşterilerin alışveriş alışkanlıklarını analiz ederek onların geçmişteki ve mevcut satın alma davranışlarına göre stratejik kararlar almalarını sağlamaktadır. RFM analizinin yanı sıra, veri madenciliği ve kümeleme algoritmaları da müşteri segmentasyonu süreçlerinde sıkça kullanılmaktadır.
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.