Up next in 10
Anadolu aöf YBS403U Karar Modelleri 2025 Yaz Okulu Sınav Soruları
https://lolonolo.com/2026/08/28/ybs403u-karar-modelleri-2025-yaz-okulu-sinav-sorulari/
Anadolu Aöf, YBS403U Karar Modelleri
Show More Show Less View Video Transcript
0:00
Lolo Nolo platformuna hoş geldiniz. Bu
0:02
dersimizde YBS 403 karar modelleri 2025
0:06
yaz okulu konularını ve sorularını
0:08
inceliyoruz. Sınava bomba gibi hazır
0:11
olmanız için bugün üç temel modülü hızla
0:13
eriteceğiz. Karar süreci ve karmaşıklık,
0:16
ağlar ve olasılık ve tabii ki doğrusal
0:18
olmayan programlama ve simülasyon. Vakit
0:21
kaybetmeden hemen başlayalım. Birinci
0:23
bölümümüz karar süreci ve karmaşıklık.
0:26
Belirsizlik altında karar vermenin o
0:28
kritik temellerine hemen dalıyoruz.
0:30
Şimdi her şeyin başı olan bir kavramla
0:32
başlayalım. Hedef sınav kağıdını önünüze
0:35
aldığınızda hocaların en sevdiği o temel
0:37
kelime budur. Bir karar probleminde
0:40
başarıya ulaşmak için yerine getirmeniz
0:42
gereken nihai beklentilerin tamamına
0:44
hedef diyoruz. Çok basit görünebilir ama
0:47
puan getiren bu tanımı kesinlikle
0:48
cebimize koyarak ilerleyelim. Peki bir
0:51
problemi asıl ne karmaşıklaştırır? İşin
0:53
içine çok sayıda alternatifin girmesi,
0:55
nitel ve nicel verilerin birbirine
0:57
dolanması, birden fazla departmanın
0:59
sürece dahil olması ve en kötüsü de
1:01
hedeflerin net olmaması. Ama burada çok
1:03
ince bir çizgi var. Dikkat. Gelecekteki
1:05
gelişmelerin belirli olması işleri
1:07
zorlaştırmaz. Tam tersine aşırı derecede
1:10
kolaylaştırır. Yani belirlilik varsa
1:13
karmaşıklık ortadan kalkar. Tabii gerçek
1:16
hayatta gelecek her zaman öyle kristal
1:18
netliğinde olmuyor, değil mi? İşte bu
1:20
noktada tecrübeye dayalı karar verme
1:22
devriye giriyor. Mantığı son derece düz.
1:24
Geçmişte yaşanan olaylar gelecekte de
1:26
aynen geçerli olacak. Nokta. Ama dürüst
1:29
olalım. Geçmiş her zaman tekerrür etmez.
1:32
Belirsizlikle başa çıkmak için bizim
1:34
kesinlikle daha sağlam ölçütlere
1:35
ihtiyacımız var. İşte o sağlam
1:38
ölçütlerden en zıt iki tanesi. Bu
1:40
ikiliği adınız gibi bilmelisiniz. Bir
1:43
yandan maksimin yani kötümserlik ölçütü.
1:46
Bu arkadaş her zaman en kötü senaryoları
1:49
seçer ve sadece onlar arasından eh bari
1:52
en iyisi bu olsun der. Tam bir felaket
1:54
tellalı. Diğer tarafta isa Maximax yani
1:57
iyimsellik var. Bu da sürekli en iyi
2:00
sonuçları kovalayıp gözünü zirveye
2:02
diker. Sınavlarda bu ikisinin farkı
2:04
banko sorudur. Benden söylemesi. Tabii
2:06
hayat her zaman uçlarda yaşanmıyor. Orta
2:08
yolu bulmak lazım. İşte Hurvic tam bir
2:10
uzlaşma ustasıdır. İyiyimserlikle
2:12
kötümserliği alfa katsayısıyla muazzam
2:14
bir şekilde dengeler. O sihirli alfa
2:16
kelimesini nerede görseniz aklınıza
2:18
anında Hurviç gelmeli. Bir de Laplas
2:20
var. Namı diğer eş olasılık ölçütü.
2:23
Olayı hiç karmaşıklaştırmaz. tüm
2:25
durumların gerçekleşme ihtimalini eşit
2:27
kabul eder ve basitçe 1/n yani 1/n
2:30
formülünü yapıştırır geçer. Ortam
2:33
belirsizlikten çıkıp riske dönüştüğünde
2:35
ise oyunun kuralları baştan yazılır.
2:37
Risk ortamı için üç büyük silahımız var.
2:40
Beklenen değer, beklenen fırsat kaybı ve
2:43
en büyük olasılık ölçtü. Şıklarda bu
2:45
üçlüyü yan yana gördüğünüz an o sorunun
2:48
risk ortamı ile ilgili olduğunu hemen
2:50
anlamalısınız. Geldik sınavın altın
2:52
vuruşuna. TBB yani tam bilginin beklenen
2:55
değeri. Mantığı harika aslında. Düşünün
2:58
geleceği %100 bilebilseydiniz elde
3:00
edeceğiniz maksimum değer ile şu anki
3:02
karanlıkta aldığınız en iyi kararın
3:04
değeri arasındaki farktır bu. Yani o
3:06
kusursuz paha biçilemez bilginin size
3:08
kattığı ekstra somut değerdir. Bu formül
3:11
altın değerinde mutlaka hafızaya
3:13
atıyoruz. İlk bölümü maliyet
3:15
problemlerine özel çok net bir uyarıyla
3:18
kapatıyoruz. Hırs düzeyi ölçütü. Burada
3:21
kural hiç esnemez. Hiçbir alternatifin
3:23
maliyeti önceden belirlediğiniz o en
3:26
yüksek kabul edilebilir maliyet eşiğini
3:28
asla ama asla geçmemeli. Bu sizin kesin
3:32
kırmızı çizginizdir. Bir kuruş bile
3:34
üstüne çıkamazsınız. İkinci bölüm:
3:36
Ağlar, olasılıklar ve karar ağaçları.
3:39
Grafiklerin ve olasılıkların karmaşık
3:41
süreçleri nasıl çözdüğüne bakıyoruz.
3:44
Şimdi karar ağaçlarında herkesin düştüğü
3:46
o meşhur tuzluğı sonsuza dek bozuyoruz.
3:49
Kural çok basit. Karar ağaçları her
3:51
zaman yatay doğrultuda soldan sağa doğru
3:53
çizilir. Çözümleme ve analiz aşaması ise
3:56
tam tersi yönde. Geriye doğru sağdan
3:59
sola doğru yapılır. Sınavda karşınıza
4:01
dikey doğrultuda aşağıdan yukarıya
4:03
çizilir gibi bir saçmalık çıkarsa sakın
4:05
ola aldanmayın. Kuralımız net. Çizim
4:07
soldan sağa, analiz sağdan sola. Bir
4:10
diğer hayat kurtaran kuralımız da
4:12
şekiller. Çok net bir eşleştirme
4:14
yapalım. Karşınızda bir kare gördüyseniz
4:16
inisiyatif sizde demektir. Yani bu bir
4:19
karar noktasıdır. Ama bir yuvarlak
4:21
gördüyseniz iş tamamen şansa kalmıştır.
4:24
Müdahale edemeyeceğiniz doğal durumu
4:26
yani şans noktasını ifade eder. Kare
4:29
eşittir karar, yuvarlak eşittir şans.
4:31
Sınav stresiyle bunları karıştırmak yok.
4:34
Bayas teoreminde olasılıkları
4:35
güncellerken kullandığımız kelimeler her
4:37
şeydir. Başlangıçtaki o mevcut koşullu
4:40
olasılıklara olabilirlikler diyoruz.
4:42
İngilizcesiyle likelihood. Ama elimize
4:44
yepyeni bir bilgi geçip de o
4:46
olasılıkları baştan aşağı
4:48
güncellediğimizde ortaya çıkan o en son
4:50
nihai sonuca sonsal olasılık diyoruz.
4:53
Yani hikaye olabilirlikle başlar, sonsal
4:56
olasılıklar noktalanır. A ve şebeke
4:58
modellerine geçersek sistemdeki madde,
5:00
para veya araç hareketlerinin tamamına
5:03
biz akış diyoruz. Peki ne kendi üretimi
5:06
yani arzu olan ne de kendi tüketimi yani
5:09
talebi olan sadece bu akışı alıp bir
5:11
sonrakini ileten o ortadaki pasif
5:14
düğümlere ne diyoruz? Elbette aktarma
5:16
düğümü. Tek bir işi vardır. Almak ve
5:18
transfer etmek. Bu karşılaştırma büyük
5:21
ihtimalle karşınıza çıkacak. Çok iyi
5:23
dinleyin. Eğer demir yolu veya elektrik
5:25
hatlarını en kısa, en ucuz şekilde
5:27
birbirine bağlamaya çalışıyorsanız bu
5:29
tam olarak en küçük yayılma problemidir.
5:32
Ancak amacınız bir haberleşme anında
5:34
sistemi çökertmeden en yüksek veri
5:36
akışını taşımaksa işte o zaman en büyük
5:39
akış problemi çözüyorsunuz demektir.
5:41
Mesafeyi ve maliyeti kısmak için ilki,
5:43
kapasiteyi sonuna kadar zorlamak için
5:45
ikincisi. Üçüncü ve son bölümümüz
5:48
doğrusal olmayan programlama ve
5:50
simülasyon. Artık o dümdüz tahmin
5:53
edilebilir çizgilerin tamamen dışına
5:55
çıkıyoruz. Doğrusal modellerde en iyi
5:57
çözümün genelde uçlarda veya köşe
5:59
noktalarında olduğunu biliyoruz. Ama
6:01
doğrusal olmayan dünyaya adım
6:03
attığınızda işler tamamen değişiyor.
6:05
Optimum çözüm yani o aradığımız en iyi
6:07
nokta her zaman köşelerde saklanmaz.
6:10
Uygun çözüm bölgesinin tam kalbinde
6:12
ortasında yer alan bir iç nokta bile
6:15
sizin en iyi çözümünüz olabilir. Yani
6:17
doğrusal olmayan problemlerde sadece
6:19
köşelere takılıp kalmıyoruz. Sistemleri
6:22
bilgisayar ortamında mükemmel bir
6:23
şekilde kopyaladığımız simülasyon yani
6:26
benzetim dünyasının yapı taşlarını
6:28
tanıyalım. Varlıklar. Literatürdeki
6:30
adıyla entities. Sistem çalışırken
6:33
üzerinde işlem yaptığımız, sürekli takip
6:36
ettiğimiz her bir ana birime varlık
6:38
diyoruz. Bankada sıraya giren müşteri de
6:41
A'dan geçen bir veri paketi de sizin
6:43
simülasyonunuzdaki birer varlıktır.
6:46
Harika bir simülasyon kurduğunuzu farz
6:48
edelim. Peki çıkan sonuçlara gerçekten
6:50
güvenip milyon dolarlık bir adım atar
6:52
mısınız? İşte gerçek dünyada parayı veya
6:55
zamanı harcamadan önceki son güvenlik
6:57
duvarınız geçerlilik kontrolü yani
6:59
validation. Kurduğunuz model gerçek
7:01
dünyayı gerçekten doğru ve tutarlı
7:03
yansıtıyor mu? Bunun istatistiksel ve
7:06
mantıksal sağlamasıdır. Geçerliliği
7:08
kanıtlanmayan bir model size sadece
7:10
hayal satar. Bunu aklınızdan çıkarmayın.
7:13
Geleceği kusursuz tahmin etmek imkansız
7:15
olabilir. Ancak doğru karar modelleriyle
7:18
belirsizliğin o korkutucu karmaşasında
7:20
kesinlikle kurtulursunuz. Öyleyse asıl
7:23
soru şu: Kararlarınızı şansa mı
7:25
bırakacaksınız yoksa bilime mi? Bu
7:27
incelemede ele aldığımız bu dersin ve
7:29
yıla ait çıkmış soruları kendiniz deneme
7:31
sınavı formatında çözmek ve kendinizi
7:33
test etmek için lolonolo.com adresini
7:36
ziyaret edebilir, açıklama kısmında yer
7:38
alan bağlantıya tıklayabilirsiniz.
7:40
Lolonolo platformu olarak hepinize
7:41
başarılar dileriz.
Jobs & Education