Geri Dön

Application and comparison of machine learning techniques in business

Makine öğrenmesi tekniklerinin işletmede uygulanması ve karşılaştırılması

  1. Tez No: 775079
  2. Yazar: SHUKHRAT KHUSEYNOV
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DAVID GEORGE CARLSON
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İstatistik, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Statistics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Veri bilimi metodolojisi ve özellikle makine öğrenmesi teknikleri günümüzde birçok farklı alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Özel sektörde de kullanımı oldukça avantajlı olan makine öğrenmesini uygulama konusunda aynı eğilim bulunmaktadır. Birden fazla girdi parametresinin olduğu bilinen işletmedeki kilit değişkenlerin tahmini önemlidir ve bu, firmanın kar düzeyini etkileyebilmektedir. Bu araştırma, belirli bir veri çerçevesi ve algoritmik bir yaklaşım gerektiren iş dünyasındaki çeşitli sorunları; bu kapsamda müşteri kaybı tahmini, konut fiyat tahmini ve duygu analizini araştırmayı amaçlamaktadır. Uygulanan algoritmalar her bir vaka için karşılaştırılmaktadır. Ele alınan vakalar, makine öğrenmesi modellerinin sınıflandırma, regresyon ve metin analizi türlerinin birer uygulamasını içermekte ve bunların endüstrideki çeşitliliğiyle birlikte faydalı uygulamalarını da göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Data science methodology and, particularly, machine learning techniques, are being widely used in many different fields today. There is the same trend in the private sector, where using machine learning is highly advantageous. The prediction of key variables in business given multiple input parameters is important and may affect the firm's profitability. This research aims to investigate several problems in business, being churn estimation, housing price prediction and sentiment analysis, which require a certain data framework and an algorithmic approach. The applied algorithms are compared for each case. The regarded cases involve an application of classification, regression, and text analysis types of machine learning models, demonstrating their diversity and useful application in the industry.

Benzer Tezler

  1. Stratejik yönetim perspektifinden sigortacılık sektöründe makine öğrenmesi algoritmaları ile anomali tespiti

    An application of machine learning to anomaly detection in insurance industry using strategic management approach

    AYŞE NURBANU ŞAHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. TOLGA KAYA

  2. Veri madenciliği ile çalışanların yıpranma durumu tahmini ve kapsamlı performans analizi

    Employee attrition prediction and comprehensive performance analysis with data mining

    ÖZLEM YÜREKLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Yönetim Bilişim SistemleriSelçuk Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKNUR ÇEVİK TEKİN

  3. Hizmet sektöründe derin öğrenme ve makine öğrenmesi teknikleriyle akıllı tedarik sistemi tasarımı

    Intelligent supply system design with deep learning and machine learning techniques in the service industry

    ZÜMRÜT YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK ERKAYMAN

  4. Yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi ile otomobil satış tahmininin yapılması ve zaman serileri analizi ile karşılaştırılması

    Forecasting automobile sales using artificial neural networks and machine learning and comparison with time series analysis

    BEYZA KURTGERİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU

  5. İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    <the use of neural networks in determination of the manufacturing systems design and dispatching rules

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN