Geri Dön

Yapay sinir ağları işletme alanında uygulanması ve bir örnek çalışma

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 25725
  2. Yazar: SEVİNÇ GÜLSEÇEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖNER ESEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1993
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 157

Özet

111. ÖZET İnsanoğlu teknolojide, sanatta yapmış olduğu ilerlemeleri hep doğadan gözlem yoluyla elde etmiştir. Kunduzun bir nehirde ağaç dalları ve çamurla set kurup suyu topladığını görmüş, böylece baraj fikri doğmuştur. Örümcek ağlarını inceleyerek, köprülerin yapımı hakkında bilgi sahibi olmuştur. Gezegenlerin ve gezegen uydularının hareketlerini incelemiş, hareket kanunlarını bulmuş ve dünya çevresinde dolanan yapay uyduları geliştirmiş tir. Kısaca, insan becerilerinin çoğunun basit bir örneğini her zaman doğada bulmak mümkündür. Yapay Zeka ve onun bir yan dalı olan Yapay Sinir Ağları konularındaki çalışmalar da böyle başlamış ve insan davranışları ile insan beyninin C doğal beyinD yapısı ve çalışması örnek alı narak bu çalışmalar daha da geliştirilmiştir. Yapay Zeka, disiplinler arası bir araştırma alanıdır çünkü bilgisayar bilimi, psikoloji, matematik, fizik, felsefe, mühen dislik ve işletme gibi alanlardan etkilenmiştir. Bu alanın kap samında olan araştırma konularından birkaçı şöyle sıralanabilir: robotik, makine öğrenmesi, teorem ispatlama, uzman sistemler, planlama, karar verme, doğal dil işleme. Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları aynı türden problemlerle uğraşmalarına rağmen, problemlere“ bakış ”açıları farklıdır ve bazı alanlarda birbirini tamamlayan yanları vardır. Yapay Zeka alanındaki yaklaşık yirmi yıllık çalışmadan sonra, hangi problemlerin sembolik yaklaşımla daha iyi çözülebileceği anlaşılmıştır. Yapay Sinir Ağı yaklaşımının da özellikle birleşik arama C ctssoc i a t i x>& sectrchO, örüntü tanıma C pattern. r&cognitiorO ile bulanık C /ussy} ve tam olmayan bilgiler içeren problemlerde daha başarılı olduğu görülmüştür.iv Bu çalışmanın amacı, literatüre dayanarak Yapay Sinir Ağı teknolojisini ve işletmenin bazı alanlarındaki uygulamalarını tanıtmak ve bir uygulama ile Yapay Sinir Ağı'nın bir tahmin ara cı olarak kullanılabileceğini göstermektir. Birinci bölümde; işletmelerde kullanılan klasik karar sistemlerinden akıllı karar sistemlerine geçiş anlatılmıştır. İkinci bölümde; genel olarak Yapay Zeka ve bilgi temsili anlatılmış ve bir bilgi temsili ve bilgi işlem yöntemi olarak Yapay Sinir Ağı yaklaşımına değinilmiştir. Üçüncü bölümde; Yapay Sinir Ağı'nın tanımı yapılmış ve ta rihçesinden kısaca bahsedilmiştir. Ayrıca Yapay Sinir Ağı ile canlı beyin arasındaki ilişkiden hareketle Yapay Sinir Ağı'nın çalışma prensibi ve temel işlem elemanları -yapay nöronlar- ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Dördüncü bülümde; en yağın Yapay Sinir Ağı modelleri kısaca tanıtılmış ve uygulandıkları alanlar belirtilmiştir. Beşinci bölümde; Yapay Sinir Ağı'nın donanım ve yazılım olarak tasarımı ve gerçekleştirilmesi hakkında bilgiler verilmiş ve örnekler sunulmuştur. Altıncı bölümde; Yapay Sinir Ağı'nın işletme alanında bazı uygulamaları tanıtılmış ve örnekler verilmiştir. Yedinci bölümde; bir işletme problemi. Yapay Sinir Ağı yak laşımı ile çözülmeye çalışılmış ve elde edilen sonuçlar yorum lanmış ve ek olarak sunulmuştur. Sekizinci bölümde; Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağı teknikleri genel olarak değerlendirilerek, bu çalışmada yapılanlar bir kez daha gözden geçirilmiş ve sözkonusu tekniklerin işletme alanında uygulanmasının getireceği faydalardan söz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

V SUMMARY Man has progressed in technology and arts by observing nature. He has watched a beaver contain water by creating a barrier with twigs and mud, and has learned to build dams. He has obtained knowledge of bridges by studying spider webs. He has observed and studied the movements of planets and their sattelites, discovered the laws of motion, and thus developed the artificial sattelites in orbit around the Earth. In short, it is possible to find a simple prototype of man's almost every achievement in nature. Similarly, the studies on Artificial Intelligence and Artificial Neural Networks, which is a side branch, werw started and developed, based on human behaviour, and the structure and operation of the human brain C natural braini. Artificial Intelligence is an interdiciplinary area of research, because computer science involves psychology, mathematics, phisics, philosophy, engineering and management. Some of the research subjects whitin this area are: robotics, mechanics, proving of theorems, expert systems, planning, decision making, natural language processing. Although Artificial Intelligence and Artificial Neural Networks deal with similar problems, they look at the problem from different angles, and in some areas, complement each other. After approximately 20 years of research in Artificial Intelligence, it has been discovered which problems are better solved with a symbolic approach. It has also been determined that Artificial Neural Networks are more successful in associative search, pattern recognition, and solving problems with fuzzy and incomplete data.VI. The objective of this study is to introduce arid explain the Artificial Neural Network technology and its application in some areas of bussiness and management, based on literature, and to show 'that Artificial Neural Networks can be used as an instrument of prediction, with a trial application. In the first chapter, the passage from classical decision making systems in the management sector, to intelligent decision making systems, is described. The second chapter deals generally with Artificial Intelligence and knowledge representation, and describes the Artificial Neural Network Approach as a method of knowledge representation and data processing. In the third chapter, a description and a short history of Artificial Neural Networks are given. Also, the working principle, and the basic processing elements, the artificial neurons, of Artificial Neural Networks are described, based on the relation between the Artificial Neural Network and the live brai n. The fourth chapter shortly describes the most common Artificial Neural Network models and their areas of application. In the fifth chapter, information and examples are given about designing and realizing Artificial Neural Network hardware and software. The sixth chapter describes some uses of the Artificial Neural Networks in the bissiness and management sector, and gi ves exampl es. In the seventh chapter, a management problem is solved with the Artificial Neural Network approach, the solution is given and commented upon.vıı The eight chapter deals with a general evaluation of Artificial Intelligence and Artificial Neural Networks techniques, looks one more at this work, and points out the advantages of the use of these techniques in the management sector.

Benzer Tezler

  1. Development of operation and maintenance strategies for offshore wind industry based on big data management

    Büyük veri yönetimi ile açık deniz rüzgar endüstrisinde işletme ve bakım stratejilerinin geliştirilmesi

    UWE LUETZEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR BEJİ

  2. Essays on electricity price modeling and forecasting

    Elektrik fiyatlarının modellenmesi ve tahmini üzerine makaleler

    UMUT UĞURLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  3. Veri madenciliğinde sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması 'bankacılık müşteri veri tabanı üzerinde bir uygulama'

    Comparison of classification techniques in data mining 'an application in banking customer database'

    ÖZGÜR ÇAKIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI ARMUTLULU

  4. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  5. Embedded vision system designed on a heterogeneous computing platform and applied to semen analysis

    Heterojen hesaplama platformu üzerinde tasarlanan gömülü görüntü sistemi ve semen analizi uygulanması

    OSMAN LEVENT ŞAVKAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN