Yapay sinir ağları ile banka müşterisi bekleme süresi tahmini
Yapay sinir ağlari ile banka müşterisi bekleme süresi tahmini
- Tez No: 274642
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET AKTAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Artificial intelligence
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada amaç, banka müşterilerinin bekleme sürelerinin tahmini için yapay sinir ağları yönteminin kullanımının araştırılmasıdır. Bu amaç doğrultusunda yapay sinir ağları genel hatlarıyla tanıtılmış olup, yapıları incelenmiştir. Yapay sinir ağlarının temel öğrenme kuralları açıklanmış, bir banka şubesinde toplanan veriler kullanılarak şubeye gelen müşterilerin tahmini bekleme sürelerinin elde edilmesinde yapay sinir ağlarının uygulaması gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The aim in this study is to explore the use of artificial neural networks for the estimation of bank customer waiting time. For this purpose, artificial neural networks were introduced in general terms, and their structures were investigated. Basic learning rules of artificial neural networks were explained and they were applied for the estimation of a bank?s customers? waiting times by using the data obtained from the bank.
Benzer Tezler
- Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü
Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks
MURAT ERMİŞ
Doktora
Türkçe
2005
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL
- Bankacılıkta müşteri terk modeli
Churn modelling in banking
KÜBRA ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT
- Kredi skorlamada kullanılan yöntemler ve uygulamaları
Methods and applications in credit scoring
NURŞAHVER TURANGİL
- Sensor-based activity recognition and authentication using deep learning
Derin öğrenme yöntemleri ile sensör tabanlı sistemlerde aktivite ve kimlik tanıma
NİLAY TÜFEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak kredi risk analizi
Credit risk analysis using machine learning techniques
ÖMER YAVUZ CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜRHANLI