Upload app.R

app.R

@@ -137,6 +137,28 @@ ui <- fluidPage(
                                   uiOutput('selectRewardColumn'),
                                   numericInput("epsilon", "Epsilon (Exploration Rate)", value = 0.1, min = 0, max = 1, step = 0.01),
                                   actionButton("runMAB", "Run MAB Decision"),
+                                  HTML("<div>
+  <h2>Epsilon-Greedy Modeli</h2>
+  <p>Bu model, çok kollu haydut problemi (multi-armed bandit, MAB) gibi karar verme sorunlarında, keşif (exploration) ile sömürü (exploitation) arasındaki dengeyi yönetmek için kullanılır. Epsilon-Greedy algoritması, belirli bir olasılıkla rastgele bir aksiyon seçerek keşif yapmayı ve geri kalan zamanlarda en iyi performans gösteren aksiyonu seçerek sömürü yapmayı dengeler.</p>
+
+  <h3>Kullanım Adımları:</h3>
+  <ol>
+    <li><strong>Veri Dosyası Yükleme:</strong> <code>fileInput</code> ile CSV, XLSX veya XLS formatında bir veri dosyası yükleyin.</li>
+    <li><strong>Aksiyon ve Ödül Sütunlarının Seçilmesi:</strong> Dinamik UI aracılığıyla aksiyon ve ödül sütunlarını seçin.</li>
+    <li><strong>Epsilon Değerinin Belirlenmesi:</strong> <code>numericInput</code> ile keşif oranını belirleyin (0 ile 1 arasında bir değer).</li>
+    <li><strong>MAB Kararının Çalıştırılması:</strong> <code>Run MAB Decision</code> butonuna basarak algoritmayı çalıştırın ve seçilen aksiyonu gözlemleyin.</li>
+  </ol>
+
+  <h3>Epsilon-Greedy Modelinin Anlamı ve Kullanımı:</h3>
+  <p>Model, belirli bir epsilon değeri ile rastgele aksiyonlar seçerek yeni fırsatları keşfederken, en yüksek ödülü veren aksiyonları tekrar seçerek mevcut bilgiden yararlanır. Bu yaklaşım, belirsizlik altında optimal karar verme stratejileri geliştirmek için kullanılır.</p>
+
+  <h3>Uygulama Alanları:</h3>
+  <p>Reklam yerleştirme, stok yönetimi, web sayfası optimizasyonu gibi birçok farklı alanda kullanılabilir.</p>
+
+  <h3>Sonuçların Yorumlanması:</h3>
+  <p>Algoritma, seçilen aksiyonları ve her bir aksiyonun toplam ödülünü gösterir. Bu bilgi, hangi stratejilerin en etkili olduğunu anlamak için kullanılabilir.</p>
+</div>")
+                                  
                                 ),
                                 mainPanel(
                                   tableOutput("actionResults"),
@@ -151,7 +173,29 @@ ui <- fluidPage(
                                   uiOutput("selectStrategyColucb"),
                                   uiOutput("selectRewardColucb"),
                                   numericInput("epsilon", "Epsilon (Exploration Rate)", value = 0.1, min = 0, max = 1, step = 0.01),
-                                  actionButton("runMABucb", "Run MAB Decision")
+                                  actionButton("runMABucb", "Run MAB Decision"),
+                                  HTML("<div>
+  <h2>Üst Güven Sınırı (UCB) Modeli</h2>
+  <p>Üst Güven Sınırı (UCB) modeli, çok kollu haydut problemlerinde bir stratejinin hem ödülünü hem de bu ödülün güvenilirliğini dikkate alarak karar verme sürecini optimize eder. Keşif ve sömürü arasındaki dengeyi dinamik bir şekilde yönetir.</p>
+
+  <h3>Kullanım Adımları:</h3>
+  <ol>
+    <li><strong>Veri Dosyası Yükleme:</strong> <code>fileInput</code> aracılığıyla CSV, XLSX veya XLS formatında veri dosyası yükleyin.</li>
+    <li><strong>Strateji ve Ödül Sütunlarının Seçilmesi:</strong> Dinamik UI üzerinden strateji ve ödül sütunlarını seçin.</li>
+    <li><strong>Epsilon Değerinin Belirlenmesi:</strong> Keşif oranını belirlemek için <code>numericInput</code> aracını kullanın (0 ile 1 arasında bir değer).</li>
+    <li><strong>MAB Kararının Çalıştırılması:</strong> <code>Run MAB Decision</code> butonu ile modeli çalıştırın ve sonuçları gözlemleyin.</li>
+  </ol>
+
+  <h3>UCB Modelinin Anlamı ve Kullanımı:</h3>
+  <p>Model, her bir stratejinin ödülünün ortalama değerini ve bu ortalamanın güven aralığını hesaplar. Yüksek bir güven aralığına sahip stratejiler, potansiyel olarak keşfedilmemiş yüksek ödüllere işaret eder ve model, bu stratejileri denemeye yatkın hale gelir.</p>
+
+  <h3>Uygulama Alanları:</h3>
+  <p>Online reklamcılık, stok optimizasyonu ve web sitesi düzeni testleri gibi alanlarda etkili karar verme mekanizmaları geliştirmek için kullanılabilir.</p>
+
+  <h3>Sonuçların Yorumlanması:</h3>
+  <p>Model, her bir stratejinin kaç kez denendiğini, elde edilen toplam ödülü ve zamanla ödülün nasıl değiştiğini gösterir. Bu bilgiler, hangi stratejilerin uzun vadede en etkili olduğunu belirlemek için kullanılabilir.</p>
+</div>")
+                                  
                                 ),
                                 mainPanel(
                                   tabsetPanel(
@@ -168,7 +212,29 @@ ui <- fluidPage(
                                   uiOutput("selectStrategyColumnTS"),  # This should be in the UI part
                                   uiOutput("selectRewardColumnTS"),
                                   textInput("successConditionsTS", "Enter success conditions (comma separated)"),
-                                  actionButton("runMABTS", "Run MAB Thompson Sampling")
+                                  actionButton("runMABTS", "Run MAB Thompson Sampling"),
+                                  HTML("<div>
+  <h2>Thompson Örnekleme Modeli</h2>
+  <p>Thompson Örnekleme, belirsizliği yönetmek ve en iyi sonucu veren stratejiyi dinamik olarak belirlemek için olasılık modellerini kullanır. Çok kollu haydut problemlerinde kullanılır ve hem keşif hem de sömürü eylemlerini dengeler.</p>
+
+  <h3>Kullanım Adımları:</h3>
+  <ol>
+    <li><strong>Veri Dosyası Yükleme:</strong> <code>fileInput</code> aracılığıyla uygun formatta (CSV, XLSX, XLS) veri dosyası yükleyin.</li>
+    <li><strong>Strateji ve Ödül Sütunlarının Seçimi:</strong> Yüklenen veri setinden strateji ve ödül sütunlarını seçmek için dinamik UI araçlarını kullanın.</li>
+    <li><strong>Başarı Koşullarının Girilmesi:</strong> Başarılı sonuçları belirlemek için <code>textInput</code> aracı ile virgülle ayrılmış başarı koşullarını girin.</li>
+    <li><strong>MAB Thompson Örnekleme Çalıştırma:</strong> <code>Run MAB Thompson Sampling</code> butonu ile modeli çalıştırın ve stratejilerin performansını değerlendirin.</li>
+  </ol>
+
+  <h3>Modelin Anlamı ve Kullanımı:</h3>
+  <p>Thompson Örnekleme modeli, her bir stratejinin başarı olasılığını güncelleyerek en iyi stratejiyi seçer. Model, zamanla elde edilen öğrenmeleri dikkate alarak dinamik bir şekilde strateji seçimi yapar.</p>
+
+  <h3>Uygulama Alanları:</h3>
+  <p>Dijital pazarlama kampanyalarının optimizasyonu, stok seçimi ve finansal yatırım stratejileri gibi çeşitli alanlarda karar verme süreçlerini iyileştirmek için kullanılabilir.</p>
+
+  <h3>Sonuçların Yorumlanması:</h3>
+  <p>Model, her stratejinin başarı oranını ve zaman içindeki performansını gösterir. Bu sonuçlar, uzun vadeli karar verme süreçlerinde stratejik yön belirlemede kullanılabilir.</p>
+</div>")
+                                  
                                 ),
                                 mainPanel(
                                   tabsetPanel(
@@ -192,7 +258,29 @@ ui <- fluidPage(
                                   actionButton("loadlrucb", "Load Data"),
                                   selectInput("targetlrucb", "Select Target Column", choices = NULL),
                                   selectizeInput("independentVarlrucb", "Select Independent Variable", choices = NULL, multiple = FALSE),
-                                  actionButton("runModellrucb", "Run Linear Regression UCB")
+                                  actionButton("runModellrucb", "Run Linear Regression UCB"),
+                                  HTML("<div>
+  <h2>Doğrusal Regresyon UCB</h2>
+  <p>Doğrusal Regresyon UCB, belirsizlik altında en iyi kararları vermek için üst güven sınırını kullanır. Özellikle, çok değişkenli verilerde, hangi bağımsız değişkenlerin hedef değişken üzerinde önemli etkiye sahip olduğunu belirlemek için kullanılır.</p>
+  
+  <h3>Kullanım Adımları:</h3>
+  <ol>
+    <li><strong>Veri Dosyası Yükleme:</strong> <code>fileInput</code> ile CSV, XLSX veya XLS formatında veri dosyası yükleyin.</li>
+    <li><strong>Veri Yükleme:</strong> <code>Load Data</code> butonu ile yüklenen veri dosyasını sisteme yükleyin.</li>
+    <li><strong>Hedef ve Bağımsız Değişken Seçimi:</strong> Analiz için hedef ve bağımsız değişkenleri seçin.</li>
+    <li><strong>Modeli Çalıştır:</strong> <code>Run Linear Regression UCB</code> butonu ile doğrusal regresyon modelini çalıştırın.</li>
+  </ol>
+
+  <h3>Modelin Anlamı ve Kullanımı:</h3>
+  <p>Doğrusal Regresyon UCB, belirsizliği yönetmek ve veriler arasındaki ilişkileri anlamak için kullanılır. UCB, bir değişkenin model üzerindeki etkisini değerlendirirken belirsizliği dikkate alır.</p>
+
+  <h3>Uygulama Alanları:</h3>
+  <p>Finansal tahminler, ürün fiyatlandırma stratejileri ve pazar araştırması gibi çeşitli alanlarda karar verme süreçlerinde kullanılabilir.</p>
+
+  <h3>Sonuçların Yorumlanması:</h3>
+  <p>Model, seçilen bağımsız değişkenin hedef değişken üzerindeki etkisini ve bu etkinin güven aralığını gösterir. Sonuçlar, stratejik planlama ve karar verme süreçlerinde kullanılabilir.</p>
+</div>")
+                                  
                                 ),
                                 mainPanel(
                                   tabsetPanel(