Yapay zeka ile sayısal tahmin yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Geçmiş veriler, satış geçmişi, müşteri davranışları, hava koşulları gibi çeşitli kaynaklardan toplanır. 2. Veri Temizleme: Toplanan verilerdeki eksik veya hatalı kısımlar tespit edilip düzeltilir, veri formatı standartlaştırılır ve gereksiz veriler temizlenir. 3. Veri Ön İşleme: Verilerin analize hazır hale getirilmesi için boyut küçültme, gürültüyü azaltma ve özellik seçimi gibi işlemler yapılır. 4. Veri Bölme: Veri seti, eğitim ve test veri seti olarak ikiye ayrılır. Eğitim veri seti, makine öğrenmesi modelinin eğitilmesi için kullanılırken, test veri setiyle modelin performansı değerlendirilir. 5. Makine Öğrenmesi Modelleri ve Algoritmaları: Zaman serisi analizi, regresyon analizi, karar ağaçları, yapay sinir ağları gibi modeller kullanılarak veriler analiz edilir ve tahminler yapılır. 6. Tahmin Sonuçlarının Değerlendirilmesi ve Geliştirilmesi: Tahmin sonuçları gerçek verilerle karşılaştırılarak doğruluk oranı değerlendirilir.