Tahmin / Sınıflandırma
Öne Çıkan Özellikler
Makine Öğrenmesi Temelli Analiz: Decision Tree, Random Forest, SVM gibi modellerle yüksek doğrulukta sınıflandırma.
Zaman Serisi ve Trend Analizi: Talep, satış veya arıza gibi olayları geçmiş verilerden tahmin eder.
Anomali Tespiti: Normal dışı davranışları tespit eder, riskleri önceden bildirir.
Otomatik Özellik Seçimi (Feature Engineering): Model performansını artırmak için en anlamlı verileri belirler.
Model İzleme ve Güncelleme: Öğrenme oranı düşerse parametre optimizasyonu yapar.
Örnek Kullanım Senaryosu
Bir e-ticaret şirketi, müşteri sipariş verilerinden yola çıkarak gelecekteki ürün talebini tahmin etmek istiyor.
Koza AI, geçmiş satış desenlerini analiz ederek en çok talep görecek ürünleri ve tahmini stok ihtiyacını belirler.
Sistem öğrenmeye devam eder, yeni veriler geldikçe tahmin doğruluğu yükselir.
Ne Sağlar?
Tahmin doğruluğunda %90+ başarı oranı
Stok optimizasyonu ve gereksiz maliyetlerin azaltılması
Karar alma sürecinde veri temelli netlik