Kredi kartı için yapay sinir ağları (YSA) uygulaması
Application of artificial neural networks for credit cards
- Tez No: 233468
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ OKATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, kredi kartları, Artificial neural networks, credit cards
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 42
Özet
Değişen koşullar ve tüketim alışkanlıkları (kredi kartının, kredi kartı ile taksitli alışverişin yaygınlaşması), bankaların müşterilerinin risklerini güncel olarak değerlendirmesini gerektirmektedir.Kredi kartı talebinde bulunan müşteriler bir çok yönden değerlendirilerek uygun ise kart sahibi olabilmektedirler. Bu alandan YSA kullanılması ise günün hızlı değişen koşullarına göre müşterilerin davranış tahminlerini edinmemizi sağlayarak risklerimizi azaltabilir.Bu çalışmada müşterinin cinsiyeti, medeni durumu, gelir durumu, meslek grubu ve kredi kartı borcu ödeme alışkanlıkları veri olarak alınmıştır. Bu verilere göre yeni müşteriler için davranış tahmini elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the changing conditions and consumption patterns, e.g.usage of credit cards and hire-purchasing with credit cards those becoming widespread , banks get more need to evaluate the actual customer risks.The customers demanding credit cards, are evaluated in many aspects and if the results are evaluated as appropriate, they become card-holders. The application of artificial neural networks can enable us reduce the risks by making it possible to foresee the customer behaviours influenced by rapidly changing daily conditions.In this study, customer's gender, marital status, income, profession and credit card paying habits are taken as data. According to these data, new customers behaviors are predicted.
Benzer Tezler
- Kredi kartı sahteciliğinin yapay sinir ağları ile tespiti
Detection of credit card fraud with artificial neural networks
FERHAT YEŞİLYURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN TEMURTAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM BAKIR
- Yapay sinir ağları ve karar ağaçları modelleri ile işletmelerin finansal başarısızlıklarının tahminlenmesi
Prediction of financial distress of companies with artificial neural networks and decision trees models
NİDA ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEZİR AYDIN
- Anomaly detection using machine learning techniques: A comparative study on first payment default prediction in retail loans
Yapay öğrenme yöntemleriyle anomali saptanması: Bireysel kredilerde ilk ödemede batma tahmini üzerine karşılaştırmalı bir çalışma
AHMET TALHA YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bankacılıkİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- iOS platformunda görme engelliler için TL tanıma uygulaması
Turkish banknote recognition application for visually impaired
ÖZGÜR ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER
- Intelligent ways of detecting fraud
Sahtekarlık tespitinin akıllı yolları
YUSUF ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEROL BULKAN
DOÇ. DR. EKREM DUMAN