Yapay zeka yaklaşımı ile son yıllarda ve geleceğe yönelik mesleki değişimler ve eğilimlerin analizi
Professional changes and trends in recent years and for the future
- Tez No: 776546
- Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN ERSÖZ, DOÇ. DR. ADNAN AKTEPE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Metin madencliği, makine öğrenmesi, meslekler, denetimli öğrenme, Metin madenciliği, Yapay zeka, text mining, machine learning, professions, supervised learning, Occupations, Artificial intelligence
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Metin madenciliği, metinsel verileri veri kaynakları olarak kullanan veri madenciliği yöntemidir. Metin madenciliği yönteminde, kaynak olarak alınan metin dilbilimsel olarak, özet, önemli, anahtar veri çıkarımı amaçlı olarak kullanılır. Metin veri madenciliği ile analiz edilen belgeler, öğrenme algoritmaları ile işlenerek analiz konuları ile ilgili tahminler üretilmeye çalışılır. Öğrenme modelleri denetimli ve denetimsiz öğrenme olmak üzere 2 farklı algoritma modeli bulunmaktadır. Bu çalışmada denetimsiz öğrenme algoritmalardan, kümeleşme yöntemlerinden yararlanılarak verilerin içerdiği ilişkiler ve özellikler ile ilgili çıkarımlar yapılmaya çalışılmıştır. Metin veri kaynağı olarak IPA raporları, metin madenciliği teknikleri ile analiz edilmeye çalışılmıştır. Çalışmadaki amacımız, mesleklerle ilgili metinlerden çıkarım yapmak ve bu çıkarımlarla tahminler yapmaya çalışmaktır. Mesleklere yönelik arama kriterlerine göre, internet kaynaklarından edinilen belgeler öğrenme ve tahmin belgeleri olarak 2 başlıkta ele alınmıştır. Belgeler üzerinde metin madenciliği süreçlerini işleterek, öğrenme kümesindeki belgelere, öğrenme algoritmaları uyguladıktan sonra, tahmin belgeleri ile mesleklere yönelik tahminler yaparak, sonuçları sunulmuştur. Çalışmadaki asıl amacımız geleceğin mesleklerine yönelik analizler yapmak ve tahminler üretmektir. Bu doğrultuda, geleceğin meslekleri arama kriteri ile erişilen belgelerde toplu frekans analizi süreci çalıştırılmıştır. Frekans analizi sonuçları, çeşitli kaynaklardan faydalanılarak oluşturulan geleceğin meslekleri listesi ile filtrelenmiştir. Geleceğin mesleklerine yönelik veri kümesi, makine öğrenme algoritmalarına tabi tutularak, tahminler üretilmiştir. Çalışmada elde edilen sonuçlar, çeşitli istatistiki değerlendirme yöntemleriyle değerlendirilerek, grafiksel gösterimleri yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Text mining is a method of data mining in which the data to be analyzed is in text form. In the text data mining method, the text is used linguistically for extracting summary, important, key data. Documents analyzed with text data mining are processed with learning algorithms to produce predictions about analysis topics. There are two different classes of algorithm models in learning models. In supervised learning, there are data related to the model that we will try to teach the system, and by teaching this data to the system, the relationship between data input and output values is tried to be found. In unsupervised learning, there is only data. Just as there is no information on the subject to which the data is related, there is also no feedback on the forecast values. In these algorithms, it is tried to make inferences about the relationships and properties of the data by using clustering methods. In this study, first of all, IPA reports have been tried to be analyzed with text mining techniques. The data obtained in these analysis processes were visualized with frequency analysis and density graphs. Our main purpose in the study is to make inferences from texts about professions and to make predictions with these inferences. At this point, we divided the documents we downloaded according to the search criteria for professions into two classes as learning and estimation documents. By operating text mining processes on the documents, after applying learning algorithms to these documents in the learning set, we presented the results by making predictions about the professions with estimation documents. We evaluated the obtained results with various statistical evaluation methods and graphically displayed them. Documents accessed on the internet for future professions were subjected to text analysis and learning processes. The obtained results were evaluated by evaluation methods.
Benzer Tezler
- A federated learning approach for inter-cell handover optimisation in open 6G ran
Açık 6G radyo erişim ağında federasyon tabanlı öğrenme yaklaşımı ile hücre arası handover optimizasyonu
BATUHAN AKDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Introducing autonomous vehicles into urban mobility systems: A hybrid choice model approach
Otonom araçların kentsel ulaşım sistemlerine entegrasyonu: Hibrit seçim modeli yaklaşımı
HASANBURAK YÜCEL
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ERGÜN
- Türkiye'de elektrik kesintilerinin maliyeti: Tüketicilerin ve dağıtım şirketlerinin kesinti maliyetlerinin hesaplanması ve geleceğe yönelik tahminler
Electricity interruption cost in Turkey: Calculation of customer and distribution company interruption cost and forecastings for the future
BURAK DİNDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER GÜL
- Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks
Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu
ÖMER ZEKİ GÜRSOY
- Development of LPV-MPC and LQR control strategıesfor multı-uav formatıon wıth battery-awareweıght matrıx optımızatıon
Batarya farkındalığına sahip ağırlık matrisi optimizasyonuile çoklu iha formasyonu için lpv-mpc ve LQRkontrol stratejilerinin geliştirilmesi
HACI MUHAMMED YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR