YENILENMIŞ AKILLI TELEFON PAZARININ MAKİNE ÖĞRENMESİ ILE ANALIZI

<p class="Abstract" style="text-indent:0cm"><span style="mso-bidi-font-size:11.0pt;mso-ansi-language:TR">Yenilenmiş akıllı telefon pazarı, hem çevresel hem deekonomik avantajları nedeniyle son yıllarda büyük ilgi görmektedir. Özellikletüketicilerin artan çevre duyarlılığı ve uygun maliyetli çözümlere yönelmesi,yenilenmiş ürünlere olan talebi artırmaktadır. Ancak bu pazarın dinamikleri ve fiyatlandırmastratejileri geleneksel pazarlardan farklılık göstermektedir. Yenilenmişürünlerin statü ve model gibi birçok özelliği fiyatların belirlenmesinde kritikrol oynamaktadır. Bununla birlikte, karmaşık çok faktörlü yapıyı anlamak vedoğru fiyat tahminleri yapmak tüketiciler, satıcılar ve yeniden üreticiler içinönemli bir zorluktur. Bu bağlamda, makine öğrenimi teknikleri fiyat tahminindeyüksek doğruluk oranlarına ulaşabilmektedir. Yenilenmiş akıllı telefonpazarında ürün özelliklerine dayalı fiyat tahmin modellerinin geliştirilmesi,pazardaki fiyat dalgalanmalarını anlamak, cihazın kullanımına, yenileme sonrasıdurumuna göre gerçek değerini belirlemek ve öngörülerde bulunmak için önemlibir fırsat sunuyor. Bu çalışmada, geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenmeteknikleri kullanılarak akıllı telefonların fiyat tahmini yapılmıştır.Performans değerlendirmesi Ortalama Karesel Hatanın Kökü (RMSE), OrtalamaKaresel Hata (MSE) ve R² Skoruna dayanmaktadır. Geleneksel makine öğrenimi modellerindenXGB Regressor 0,9902 R² skoru ile en yüksek performansı elde etmiştir. Benzerşekilde, derin öğrenme modelleri arasında LSTM 0,9870 R² skoru elde ederek iyisonuçlar göstermiştir.</span> <br>