• Buradasın

    Tahminleme

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • Endüstri Mühendisliği Üretim Planlama Kontrol Dersi: Tahminleme Problemleri

      Bu video, endüstri mühendisliği temel derslerinden üretim planlama kontrol dersinde tahminleme problemlerinin çözümünü gösteren bir eğitim içeriğidir. Videoda üç farklı problem çözülmektedir. İlk problem, 2010 ve 2011 yılları için mevsimsellikten arındırılmış talep serilerinin belirlenmesidir. İkinci problem, üssel düzeltme yöntemi kullanılarak 2012'nin ilk çeyreğine olan talebin tahmin edilmesidir. Üçüncü problem ise elde edilen sonuçların kullanılarak 2012'nin ilk çeyreğinin mevsimselleştirilmiş talebinin hesaplanmasıdır. Video, mevsimsellik endeksi hesaplama, mevsimsellikten arındırma ve mevsimselleştirme işlemlerini adım adım göstermektedir.

      • youtube.com

    • Scrum'da Ölçeklendirme ve Tahminleme Üzerine Eğitim Sohbeti

      Bu video, bir sunucu ve Göksel Hoca adlı uzman arasında geçen, Scrum metodolojisinde ölçeklendirme ve tahminleme konusunu ele alan bir eğitim sohbetidir. Videoda, Scrum'da ölçeklendirme ve tahminleme kavramının ne olduğu, geleneksel tahminleme yöntemlerinden farkları ve neden önemli olduğu tartışılmaktadır. Konuşmacılar, efor temelli tahminleme yöntemlerinin risk ve karmaşıklık açısından yetersiz kaldığını, bunun yerine Scrum'un sunduğu story point kavramının daha kapsamlı ve gerçekçi bir çözüm sunduğunu vurgulamaktadır. Ayrıca, story point'in saate çevrilmesinin yanlış olduğu, bunun yerine kendi anlamını koruması gerektiği belirtilmektedir. Video, proje yönetimi konusunda farkındalık yaratmayı amaçlamakta ve yeni yaklaşımları anlamakta zorlananlar için eğitim ve danışmanlık almanın önemini vurgulamaktadır.

      • youtube.com

    • İstatistiksel Tahmin ve Hipotez Testleri Eğitim Videosu

      Bu video, istatistiksel tahmin ve hipotez testleri konusunu açıklayan bir eğitim içeriğidir. Video, istatistiksel tahminin ve hipotez testlerinin temel kavramlarını detaylı şekilde ele almaktadır. İlk olarak istatistiksel tahminin nokta tahmini ve aralık tahmini olmak üzere iki grupta incelenmesi, ardından hipotez testlerinin sıfır hipotezi ve alternatif hipotezi, anlamlılık düzeyi ve hata türleri açıklanmaktadır. Son olarak parametrik ve parametrik olmayan hipotez testleri arasındaki farklar ve hangi durumlarda hangi testlerin kullanılması gerektiği anlatılmaktadır. Video, tıbbi istatistik ders kitabının yedinci ünitesinde yer alan konuyla ilgili ayrıntılı bilgi sunmaktadır.

      • youtube.com

    • Matrix IQ'da Yapay Zeka Modelleri Kullanım Rehberi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Matrix IQ programında yapay zeka modellerinin nasıl kullanılacağını adım adım göstermektedir. Video, yapay zeka modellerinin ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve ardından Ethereum/USDT paritesi üzerinden bir örnek uygulama sunuyor. Konuşmacı, yapay zeka modeli oluşturma sürecini, sembol seçimi, periyot belirleme, indikatör seçimi, optimizasyon, backtest yapma ve model eğitme adımlarını detaylı şekilde anlatıyor. Ayrıca, yapay zeka modellerinin bir sonraki barın yükseliş veya düşüş olasılığını tahmin etme işlevini vurguluyor.

      • youtube.com

    • İstatistiksel Tahminleme Eğitim Videosu

      Bu video, istatistiksel tahminleme konusunu anlatan bir eğitim içeriğidir. Video, istatistiksel tahminlemenin temel kavramlarını ve uygulamalarını açıklamaktadır. Video, istatistiksel tahminlemenin önemi, nokta tahminleme süreci ve evren parametrelerine ilişkin tahminleme yöntemlerini ele almaktadır. İçerikte örneklem istatistikleri, evren parametreleri, tahminleyici ve tahmin kavramları açıklanmakta, evren ortalaması ve evren oranı parametrelerinin tahminlenmesi için örnekler verilmektedir. Video, tek bir evren parametresi için nokta tahminlemesi yapma sürecini adım adım anlatmakta ve konuyla ilgili daha detaylı bilginin İstatistik 2 ders kitabının 2. ünitesinde yer aldığı belirtilmektedir.

      • youtube.com

    • Kalman Filtreleri Nedir ve Neden Kullanılır?

      Bu video, Kalman filtreleri hakkında bilgi veren eğitici bir içeriktir. Konuşmacı, Kalman filtrelerinin ne olduğunu ve kullanım alanlarını açıklamaktadır. Video, Kalman filtrelerinin iki temel kullanım örneği üzerinden anlatılmaktadır. İlk örnek, uzay aracı yakıt türbülerinde iç sıcaklığı ölçmek için Kalman filtrelerinin nasıl kullanıldığıdır. İkinci örnek ise, GPS ve IMU sensörlerini birleştirerek araba pozisyonunu en iyi şekilde tahmin etmek için Kalman filtrelerinin kullanımıdır. Video, Kalman filtrelerinin tarihçesini ve uygulama alanlarını (gösterge, navigasyon, kontrol sistemleri, bilgisayar görüşü ve sinyal işleme) kısaca ele alarak, bir sonraki videoda durum gözlemcileri ve optimal durum tahminleyicileri hakkında bilgi verileceğini belirterek sona ermektedir.

      • youtube.com

    • Excel'de Senaryo Yöneticisi Kullanımı

      Bu eğitim videosunda Faruk Çubukçu, Excel'de az kullanılan bir araç olan Senaryo Yöneticisi (Scenario Manager) hakkında bilgi veriyor. Faruk, tahmini bütçe çalışması yapan bir kişi olarak kendini tanıtmaktadır. Video, Excel'de senaryo yöneticisinin nasıl kullanılacağını adım adım gösteriyor. Önce bir 2017 tahmini bütçe çalışması örneği oluşturuluyor, ardından normal, kötü ve iyi senaryolar ekleniyor. Son olarak, bu senaryoları kolayca değiştirmek için düğmeler oluşturuluyor ve makro atamaları yapılıyor. Video, Excel'de senaryo yönetimi yapmak isteyenler için pratik bir uygulama sunuyor.

      • youtube.com

    • Açıköğretim Sistemi İstatistik Dersi: İstatistiksel Tahminleme ve Karar Alma

      Bu video, "Yakın Plan" adlı bir eğitim programının bir bölümüdür. Programda sunucu, Prof. Dr. Emel Şıklar ve öğrenciler yer almaktadır. Anadolu Üniversitesi'nin açıköğretim sistemi istatistik ders kitabının yedinci ünitesini ele almaktadır. Video, istatistiksel tahminleme ve karar alma ünitesini kapsamlı şekilde incelemektedir. İçerikte tahminleme kavramı, tahminleme türleri (nokta tahminlemesi ve aralık tahminlemesi), istatistiksel hipotez ve hipotez testi, hipotez testi türleri ve hipotez testi sürecinin adımları detaylı olarak anlatılmaktadır. Videoda ayrıca evren aritmetik ortalamasının aralık tahmini, büyük ve küçük örneklem durumlarında kullanılan formüller, sıfır hipotezi ve alternatif hipotezi, anlamlılık düzeyi gibi konular örneklerle açıklanmaktadır. Ketçap üreticisi ve benzin istasyonu gibi pratik örnekler üzerinden hipotez testleri gösterilmekte ve video, istatistiksel tahminleme ve karar alma süreci ünitesinin özetlenmesiyle sonlanmaktadır.

      • youtube.com

    • Ekonometri ve İşletme İktisat Bölümü Hakkında Bilgilendirme

      Bu videoda bir konuşmacı, ekonometri ve işletme iktisat bölümleri hakkında bilgi veriyor. Konuşmacı, ekonometrinin istatistiğe dayalı bir bilim dalı olduğunu ve geçmişe yönelik verileri analiz ederek geleceğe yönelik tahminlerde bulunduğunu açıklıyor. Devlet sektöründe bakanlıklarda, devlet planlama teşkilatında ve istatistik enstitüsünde çalışma imkanları olduğunu belirtiyor. Özel sektörde ise zaman içinde ekonometri bölümünün daha da tanındığını ve işletme iktisat okuyanların yapabildiği her işi yapabileceklerini, ancak pazarlama donanımını geliştirmeleri gerektiğini tavsiye ediyor.

      • youtube.com

    • Güç Regresyon Model Tahmini Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı güç regresyon model tahmini konusunu anlatmaktadır. Video, güç regresyon model denkleminin hatırlatılmasıyla başlayıp, trend serisinin logaritması alınması gerektiği açıklanmaktadır. Ardından EVS programında en küçük kareler yöntemi kullanılarak model tahmini yapma adımları gösterilmektedir. Tahmin sonrası forecast yapma, grafik oluşturma ve gerçek değerler ile tahmin edilen değerlerin karşılaştırılması adımları detaylı olarak anlatılmaktadır. Video, otomobil sayısını güç regresyon model tahmini yöntemiyle bulma örneği üzerinden ilerlemektedir.

      • youtube.com

    • Target'ın Veri Bilimi ile Hamilelik Tahmini Örneği

      Bu video, veri biliminin gerçek hayattaki uygulamalarını anlatan bir eğitim içeriğidir. Konuşmacı, Walmart'ın rakibi Target'ın müşteri kapma yarışında veri bilimi nasıl kullandığını anlatmaktadır. Video, Target'ın müşterilerin alışveriş alışkanlıklarını analiz etmek için veri bilimi yöntemlerini nasıl kullandığını detaylı şekilde ele alıyor. Özellikle Andrew adlı bir istatistikçinin, müşterilerin hamileliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaptığı ve 25 farklı ürün üzerinden hamilelik tahmin skoru oluşturduğu anlatılıyor. Bu yöntem sayesinde Target, hamile kadınlara özel teklifler göndererek rekabet avantajı elde etmeye çalışmış, ancak bu yaklaşım etik tartışmalara yol açmış ve bir baba tarafından tepki görmüş.

      • youtube.com

    • Üstten Regresyon Modeli Tahmini Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı üstten regresyon modeli tahmini konusunu anlatmaktadır. Video, 1994-2017 yılları arasındaki Türkiye'deki otomobil sayısı verisi üzerinde üstten regresyon modeli tahmini yapma sürecini adım adım göstermektedir. Konuşmacı önce modelin denklemini (ln y = a + b * trend) açıklar, ardından AVUS programında en küçük kareler yöntemi kullanarak regresyon tahmini yapar ve son olarak forecast yaparak tahmin edilen seriyi orijinal seriyle karşılaştırır. Video, farklı regresyon modellerinin karşılaştırılmasını ve hangi modelin veriye en uygun olduğunu belirlemeyi amaçlamaktadır.

      • youtube.com

    • Excel'de Satış Verileri Analizi ve Tahminleme

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Excel'de satış verileri analizi ve tahminleme işlemlerini göstermektedir. Videoda, satış verileri ve bu verilere ait kod değerlerinin nasıl analiz edildiği anlatılmaktadır. Konuşmacı, verileri pivot table kullanarak görselleştirdiğini, dilimleyici ve pivot chart'lar ile daha anlamlı hale getirdiğini göstermektedir. Ayrıca regresyon formülü ve koşullu biçimlendirme kullanarak satış tahminlerini nasıl yaptığını, ürünlerin ortalama değerlerinin altında veya üzerinde kaldığını nasıl gösterdiğini açıklamaktadır.

      • youtube.com

    • MATLAB ile Otel Doluluk Oranı Tahmini Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı MATLAB yapay sinir ağları kullanarak 2010-2016 yılları arasındaki otellerin doluluk oranlarını tahmin etme sürecini göstermektedir. Videoda, Türkiye Kültür ve Turizm Bakanlığı'nın gerçek verileri kullanılarak üç girdi (tesise giriş sayısı, geceleme ve ortalama kalış süreleri) ve tek çıktı (doluluk oranı) ile bir yapay sinir ağı modeli oluşturulmaktadır. Konuşmacı, 84 verinin arasından seçtiği 10 veriyi deneme olarak kullanarak, verilerin normalizasyon işleminin önemini vurgulamakta ve MATLAB'da veri içe aktarma, normalizasyon ve model eğitimi adımlarını göstermektedir.

      • youtube.com

    • Azure Machine Learning ile Yedek Parça Tahminleme Projesi

      Bu video, bir şirketin Microsoft Azure Machine Learning kullanarak yedek parça tahminleme sistemi geliştirme sürecini anlatan bir tanıtım filmidir. Video, şirketin her yıl %20 oranında artan 360 bin'den fazla tanımlı yedek parçaya sahip olduğunu ve bu büyük veri setinde doğru tahminlerde bulunmanın zorluğunu anlatıyor. Microsoft ve Bilgi Adam ile birlikte gerçekleştirilen proje sonucunda, Azure servislerinin yedek parça envanterini yönetmek için kullanıldığı, tahmin kapasitesinin 3,5 katına ve tahmin doğruluğunun %60'dan %80'e çıktığı belirtiliyor. Bu projenin Eurocloud yarışmasında Avrupa Bilimciliği ödülünü kazandırdığı da vurgulanıyor.

      • youtube.com

    • Farklar Regresyon Modeli ile Tahmin Yapma Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı regresyon modelleri konusunda ikinci bir video sunmaktadır. Videoda, EVS programında farklar regresyon modeli kullanılarak tahmin yapma süreci adım adım gösterilmektedir. Konuşmacı, bağımlı değişken olarak y'nin bir farkını kullanarak model oluşturma, en küçük kareler yöntemiyle tahmin yapma ve katsayıların anlamlılık değerlerini yorumlama konularını ele almaktadır. Ayrıca, tahmin edilen serinin orijinal veriyle karşılaştırılması ve farklı regresyon modellerinin sonuçlarının karşılaştırılacağı belirtilmektedir.

      • youtube.com

    • Araba Satış İletişimi

      Bu video, bir araba satışı için yapılan telefon görüşmesini göstermektedir. Konuşmacılar arasında bir araba satıcısı ve alıcı bulunmaktadır. Satıcı, 1987 doğumlu olduğunu ve esnaf olduğunu belirtmektedir. Videoda, 2013 model bir arabanın satış süreci anlatılmaktadır. Satıcı, arabanın iki yan kaput boya ve sağ ön çamurluk değiştiğini belirtirken, alıcı 187 bin liraya teklif eder. Satıcı, bu fiyatın düşük olduğunu düşünerek 186 bin liraya indirir. Sonunda alıcı, 187 bin liraya teklif eder ve satıcı, 1500 TL daha ekleyerek 192 bin liraya arabayı satın alır.

      • youtube.com
  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor