Geri Dön

Modeling problems in a regional labor market - by mars and artificial intelligence - poland case

Bölgesel işgücü piyasasında mars ve yapay zeka ile modelleme sorunları - polonya örneği

  1. Tez No: 596016
  2. Yazar: SELMA GÜTMEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞE SEVTAP KESTEL, PROF. DR. GERHARD WILHELM WEBER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Aktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Çalışanların belirli becerilere (mesleki veya teknik) yeterliliği, işgücü piyasasında, ekonomide ve nihayetinde sağlık, kişisel ve sosyal güvenlik, icra etme, yaşam kalitesi ve beklentiler alanında kaydedilen ilerlemeler için kritik bir konudur. Bu bakımdan, piyasadaki ihtiyaç duyulan bilgileri ve mevcut temel becerileri izlemenin yanı sıra bu bilgiyi ekonomi, işletme ve eğitim sektörlerinden yetkililere erişilebilir kılmak esastır. Wielkopolskie Voyvodalığı'nda (Büyük Polonya Bölgesi, Polonya), işveren tarafından mesleki beceri taleplerini denetlemek ve eğitim sistemi ile bilgi sistemi arasındaki bilgi akışını hızlandırmak amacıyla uzun yıllardır geniş ve çeşitli veri toplama platformu olarak Profesyonel Sistem incelenmiştir. Tezimizdeki ilk adım, bu büyük veri setini önceden hazırlayıp çalışmalarımız için uygun hale getirmektir. Tezdeki temel amaç; öğrencilerin mesleki beceriler (Z)'ye göre muhtemel katkılarını (``söz''), bu katkıların ortak becerilere (O), genel becerilere (W), diğer herhangi bir ekonomik veya sosyal koşullara ve zamana bağlı değişkenlere göre gösterdiği farklılıkları özellikle matematiksel olarak modellemektir. Dolayısıyla, modelimizde, yanıt değişkeni (Z)' ye bağlı olarak belirlenmiş ve diğer tüm koşullar girdi değişkeni olarak uygulanmıştır. Her satır vektör veri setimizin bir çifti (i, j) olarak belirlenmiş ve burada her öğrenci i, her öğrencinin başvuru yaptığı iş teklifi ise j olarak kullanılmıştır. Bu çalışmada Doğrusal Regresyon (LR), Çok Değişkenli Adaptif Regresyon Spline'ları (MARS) ve Yapay Nötr Ağları (ANNs) kullanarak yanıt değişkeni ve girdi değişkenleri arasındaki ilişki bulunmaya çalışılmıştır. MARS modelinin ve ANNs modelinin sonuçlarını, istatistiksel performans kriterleri ve istatistiksel grafikler yardımıyla, ve MARS yaklaşımımızın rekabet edebilirliğinin yüksek olduğunu kanıtlayarak karşılaştırıyoruz. Bu analizle, özellikle eğitim alanında, işverenlerin talepleri ile devletin ve üniversite liderliğinin karar mercileri arasındaki taleplerin nasıl karşılanacağı ve nasıl belirleneceği üzerine yorum yapılmaktadır.

Özet (Çeviri)

Laborers' skills are critical for advancement in the labor market in the economy and, eventually, in the areas of health, personal and social security, fulfillment, life quality and expectation. In this respect, it is essential to monitor needed knowledge and available core skills in the market, as well as to make this knowledge accessible to decision makers from economy, business and educational sectors. In Wielkopolskie Voivodeship (Greater Poland region, Poland), a Professional System has been implemented for many years as a vast and diverse dataset, to inspect requests for professional skills by employer, and to accelerate the flow of information between educational system and different areas of the labor market. The first step of the thesis was to preprocess this big dataset to make it suitable for our studies. The main aim of this thesis study is to mathematically model students' possible contributions (“promise”) to jobs in terms of professionals skills (Z), with particular interest in the dependence of these contributions on common skills (O), general skills (W), any other economic or social circumstances, as well as time variables. Hence, in our model, the response variable is (Z) and all other aspects are implemented as input variables. Each row vector of our dataset is a pair (i,j) where student i is a student and a j is a job offer i applies to. Our aim is to figure out the relationship between the response variable and input variables by applying Linear Regression (LR), Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) and Artificial Neutral Networks (ANNs), as an AI-kind of methodology. We compare the results of MARS model and ANNs model, by the help of statistical performance criteria and statistical graphs, herewith demonstrating the high competitiveness of our MARS approach. Through this analysis we also comment on how to determine the fulfillment between the demands of employers and decision markers of government and university leadership, especially, in the field of education.

Benzer Tezler

  1. Çamaşır makinesi tambur grubunun dinamik yükler etkisindeki deformasyonlarının analizi ve optimizasyon ile iyileştirilmesi

    Analysis of deformations in washing machine tubs under the influence of dynamic loads and their improvement using optimization methods

    NUR BALÇIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATA MUGAN

  2. Temel makroekonomik faktörlerin genç işsizliği üzerine etkileri: Türkiye üzerine bölgesel bir analiz

    The impacts of major macroeconomic factors on youth unemployment: A regional analysis on Turkey

    ZEHRA KİLLİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    İktisadi Gelişme ve Uluslararası İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ KABLAMACI

  3. Sosyal politikalarda yeni yaklaşım, yöntem ve kentsel uygulamaların geliştirilmesi: Bir sosyal inovasyon örneği olarak 'Şeker hayat'

    Development of new approach, method and urban practices in social policies: 'Seker hayat' as a social innovation case study

    AYSU UZSAYILIR KARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Sosyal Hizmetlerİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜZİN BAYCAN

  4. Dağıtımda stok sistemleri ve hedef programlama uygulaması

    Distribution planning

    METE KÜÇÜKSOLAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. NAHİT SERASLAN

  5. Green entrepreneurship as a driving force for the green economy: A case study on green entrepreneurship in Istanbul

    Yeşil ekonominin itici gücü olarak yeşil girişimcilik: İstanbul'da yeşil girişimcilik üzerine bir vaka çalışması

    ECE TURNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜZİN BAYCAN