Tahmine dayalı modelleme, gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminler yapmak için veri ve algoritmaların kullanılmasını içeren istatistiksel bir tekniktir. Geçmiş verilerin gelecekteki olaylar hakkında bilinçli tahminler yapmak için kullanılabileceği fikrine dayanmaktadır.
Tahmine Dayalı Modelleme Nedir?
Tahmine dayalı modelleme, verilere dayalı bir sistemin veya sürecin matematiksel bir temsili olan bir model oluşturmayı içerir. Model, modele uyması için kullanılan bir veri koleksiyonu olan bir veri kümesi üzerinde eğitilmiştir. Model daha sonra, eğitim verilerinde tanımlanan kalıplara ve ilişkilere dayalı olarak gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminler yapmak için kullanılır.Tahmine dayalı modelleme, karar vermeyi desteklemek ve gerçek dünya sorunlarını çözmek için finans, pazarlama, sağlık ve ulaşım gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Tahmine dayalı modellemenin kullanıldığı yollara ilişkin bazı örnekler şunları içerir:
- Dolandırıcılık tespiti: Tahmine dayalı modeller, dolandırıcılık faaliyetine işaret edebilecek verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için kullanılabilir.
- Müşteri kaybı tahmini: Tahmini modeller, hangi müşterilerin hizmetlerini iptal etme veya bir ürünü kullanmayı bırakma olasılığının yüksek olduğunu tahmin etmek için kullanılabilir ve bu da elde tutma stratejileri hakkında bilgi verebilir.
- Hisse senedi fiyatı tahmini: Tahmini modeller, geçmiş verilere ve diğer faktörlere dayalı olarak hisse senetlerinin gelecekteki fiyatını tahmin etmek için kullanılabilir.
- Talep tahmini: Tahmine dayalı modeller, geçmiş verilere ve diğer faktörlere dayalı olarak ürün veya hizmetlere yönelik gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılabilir.
Genel olarak, tahmine dayalı modelleme, verilere dayalı olarak gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında bilinçli tahminler yapmak için güçlü bir araçtır ve karar vermeyi desteklemek ve gerçek dünya sorunlarını çözmek için çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılır.
Tahmine Dayalı Modelleme Teknikleri Nelerdir?
Tahmine dayalı modelleme için kullanılabilecek birçok farklı teknik vardır ve kullanılan spesifik teknik veya tekniklerin kombinasyonu, gerçekleştirilen göreve ve uygulamanın gereksinimlerine bağlıdır. Tahmine dayalı modellemede kullanılan bazı yaygın teknikler şunları içerir:
- Regresyon Analizi: Regresyon bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılır. Basit lineer regresyon, çoklu regresyon, lojistik regresyon gibi çeşitli regresyon türleri bulunmaktadır.
- Zaman Serisi Analizi: Zaman Serisi geçmiş zamandaki verileri kullanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için kullanılan tekniklerdir. Bu teknikler arasında hareketli ortalama, üstel düzeltme, ARIMA (Otomatik Regresyon Entegrasyon Hareketli Ortalama), GARCH (Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite) gibi yöntemler yer alır.
- Sınıflandırma: Verileri belirli sınıflara ayırmak ve yeni veri noktalarını bu sınıflara tahmin etmek için kullanılır. Sınıflandırma yöntemlerinden bazıları k-En Yakın Komşu (k-Nearest Neighbors), Destek Vektör Makineleri (SVM), Karar Ağaçları, Rastgele Ormanlar ve Gradient Boosting gibi yöntemlerdir.
- Kümeleme (Clustering): Veri noktalarını benzer özelliklere sahip gruplara ayırmak için kullanılır. K-ortalamalar kümelemesi, Hiyerarşik Kümeleme, DBSCAN gibi yöntemler bu kategoriye girer.
- Doğrusal Olmayan Modeller: Geleneksel istatistiksel yöntemler dışında, bazen veriler arasındaki karmaşık ilişkileri ifade etmek için doğrusal olmayan modellere ihtiyaç duyulabilir. Bu tür modeller arasında çoklu katmanlı algılayıcılar (MLP) ve destek vektör regresyonu (SVR) yer alabilir.
- Bayesian İstatistik: Bayes teoreminin kullanıldığı bu yaklaşım, belirli bir olayın olasılığını tahmin etmek için kullanılır. Belirsizlikleri ele almak için güçlü bir araçtır.
- Derin Öğrenme: Derin öğrenme, büyük veri kümeleri üzerinde karmaşık kalıpları ve ilişkileri öğrenmek için kullanılan bir yapay zeka yaklaşımıdır. Yapay sinir ağları, evrişimli ve rekürsif ağlar gibi farklı mimarilerle bu alanda kullanılır.
- Doğrusal Olmayan Regresyonlar: Lineer regresyonun sınırlamalarını aşmak için kullanılan yöntemlerdir. Polinom regresyon, lojistik regresyon gibi yöntemler bu kategoriye girer.
Tahmine dayalı modelleme için kullanılabilecek birçok tekniğin yalnızca birkaç örneğidir. Kullanılan spesifik teknik veya tekniklerin kombinasyonu gerçekleştirilen göreve ve uygulamanın gereksinimlerine bağlıdır.
Deterministik ve Stokastik Yöntemler ve Tahmine Dayalı Modelleme
Deterministik yöntemler kesin ve belirli tahminler yapmaya çalışırken, stokastik yöntemler belirsizliği ve rastgeleliği ele alarak daha geniş bir olasılık yelpazesi içinde tahminlerde bulunur. Hangi yöntemin kullanılacağı, tahmin edilen olayın doğası, mevcut veri miktarı ve belirsizliğin önemi gibi faktörlere bağlı olarak belirlenmelidir.
Deterministik Yöntemler:
Deterministik yöntemler, gelecekteki olayları belirli bir düzen veya matematiksel denklem kullanarak tahmin etmeye çalışan yöntemlerdir. Bu yöntemlerde, herhangi bir belirsizlik veya rastgelelik içermeyen sabit parametreler veya denklemler kullanılır. Deterministik modeller, önceden belirlenmiş parametre değerlerine ve giriş verilerine dayanarak kesin tahminler yapmaya çalışır.Örnek: Basit bir doğrusal regresyon modeli, deterministik bir yaklaşım örneğidir. Eğer iki değişken arasındaki ilişki doğrusal bir denkleme uyuyorsa, bu model gelecekteki değerleri belirli bir eğim ve kesme noktası kullanarak tahmin edebilir.
Stokastik Yöntemler:
Stokastik yöntemler, gelecekteki olayların rastgelelik veya belirsizlik içerebileceği kabulüne dayalı olarak tahmin edilmesini sağlayan yöntemlerdir. Bu yöntemlerde, belirsizlikleri ele almak ve gelecekteki olayların herhangi bir öngörülemeyen değişkenliği göz önünde bulundurmak amaçlanır. Stokastik modeller, olasılık dağılımlarını kullanarak gelecekteki olayların olası sonuçlarını tahmin etmeye çalışır.Örnek: Zaman serisi analizi için kullanılan ARIMA (Otomatik Regresyon Entegrasyon Hareketli Ortalama) modeli, stokastik bir yaklaşımdır. Bu modelde, geçmiş verilerin rastgelelik ve düzensizlik içeren zaman serisini nasıl etkilediğini hesaba katarak gelecekteki değerleri tahmin etmek amaçlanır.
Tahmin Ve Çıkarım Aynı Mıdır, Değil Midir?
Tahmin ve çıkarım, her ikisi de gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında bilinçli tahminler yapmak için veri ve algoritmaların kullanılmasını içermesi bakımından benzerdir. Ancak, tahmin ve çıkarım arasında bazı farklılıklar vardır.Tahmin, gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında bilinçli tahminler yapmak için verileri ve algoritmaları kullanma sürecidir. Tahmine dayalı modelleme, verilere dayalı bir model oluşturmayı ve modeli gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminlerde bulunmak için kullanmayı içeren istatistiksel bir tekniktir. Tahminler, verilerde tanımlanan kalıplara ve ilişkilere dayanır ve genellikle belirli bir güven veya belirsizlik düzeyiyle yapılır.Öte yandan çıkarım, mevcut verilere dayanarak bir şeyin değeri hakkında bilinçli bir tahminde bulunma sürecidir. Çıkarım genellikle, doğrudan ölçülmesi zor olan bir niceliğin veya parametrenin değerini yaklaşık olarak tahmin etmek için kullanılır. Tahmin ediciler, çıkarım yapmak için kullanılan istatistiksel algoritmalar veya tekniklerdir ve çeşitli farklı varsayımlara ve tekniklere dayanabilirler.Tahmin ve çıkarım, her ikisi de gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında bilinçli tahminler yapmak için veri ve algoritmalar kullanmayı içermesi bakımından benzer olsa da, belirli hedefleri ve uygulamaları bakımından farklılık gösterir. Tahmin, gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında bilinçli tahminler yapmaya odaklanırken, çıkarım, mevcut verilere dayalı olarak bir şeyin değeri hakkında bilinçli tahminler yapmaya odaklanır.Kaynak
