Verimlilikte Yapay Zeka’nın Rolü: Şarap Kalitesinin Tahminine Yönelik Bir Vaka Çalışması

Yapay zeka son yıllarda birçok alanda kullanılmaya başlanmış ve oldukça başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Sağlık sektöründensürücüsüz araçlara kadar birçok alanda kullanılan yapay zeka, üretim sektöründe de verimliliğin artırılması için sıklıkla kullanılmıştır.Bu çalışmada normal olarak dağılmamış bir veri setinde yapay zeka algoritmalarının kullanılmasına yönelik bir çerçeve çizilmeyeçalışılmıştır. Normal dağılım gösteren veri setlerinde herhangi bir yapay zeka algoritması kolaylıkla uygulanabilirken normal dağılımgöstermeyen veri setlerinde ya verinin kendisine farklı bir işlem uygulanması gerekir veya algoritmanın teorik yapısının revize edilmesigerekmektedir. Bu açıdan bu çalışmada iki farklı yöntemde uygulanmıştır. İlk olarak literatürde sıklıkla kullanılan Destek VektörMakinaları kullanılmıştır. Buna ek olarak Destek Vektör Makinalarının normal dağılmayan veri setlerinde başarılı sonuçlar vermesiiçin uyarlanmış şekli olan Ağırlıklandırılmış Destek Vektör Makineleri uygulanmıştır. Son olarak Sentetik Azınlık Aşırı ÖrneklemeTekniği (SMOTE) tekniği uygulanmış ve kullanılan veri seti yapay olarak normal dağılıma yakınsanmıştır. Kullanılan üç teknikteduyarlılık, hassaslık, özgüllük, yaygınlık, F skor ve Geometrik Ortalama (G-Mean) değerlendirme kriterleri açısından karşılaştırılmıştır.Çalışma sonucuna göre Ağırlıklandırılmış Destek Vektör Makineleri kullanılan değerlendirme kriterlerine göre en başarılı sonuçlarıvermiştir.