Derin öğrenme ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak gümrük ithalatındaki usulsüz işlemlerin tahmin edilmesi
Predicting irregular transactions in customs imports using deep learning and machine learning techniques
- Tez No: 697985
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EVRİM ERSİN KANGAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Dış ticaret şirketlerinin vergi kaçırma eğilimlerinin hızla artması hem ülkelerin gelirlerini azaltmakta hem de rekabet ortamının bozulmasına neden olmaktadır. Bu sorunla başa çıkmak için makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleriyle usulsüzlüğün önceden tahmin edilerek vergi kaybının önüne geçilmesi planlanmıştır. Bu çalışma; 2013-2014 yılları arasında Nijerya'da faaliyet gösteren gümrük merkezlerinin 200.000 kayıttan oluşan gümrük ithalat verileri üzerinden yapılmıştır. Bu tezin temel amacı, açık kaynaklı Python kütüphaneleri ve yöntemleri kullanılarak şirketler tarafından değeri düşük veya yanlış beyan edilen yasadışı ithalat işlemlerini tahmin etmektir. Çalışma sonuçlarına göre; F-puan değerlendirmesinde K-EYK algoritması 0,93 ile en iyi performansı gösterirken, İKE-EAA sonuçlarına göre, Derin Öğrenme modeli %83,88 ile en başarılı sonucu vermiştir.
Özet (Çeviri)
The rapid increase in the tax evasion tendencies of foreign trade companies both reduces the incomes of the countries and causes the deterioration of the competitive environment. To cope with this problem, it is planned to prevent tax loss by predicting fraud with machine learning and deep learning models. This job; Between 2013 and 2014, more than 200,000 customs import data of customs centers operating in Nigeria were made. The main purpose of this thesis is to predict illegal import transactions that are undervalued or misrepresented by companies using open source Python libraries and methods. According to the research results; While K-NN algorithm showed the best performance with 0.93 in F-score evaluation, Deep Learning model gave the most successful result with 83.88% according to ROC-AUC results.
Benzer Tezler
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak mikro ifadelerin tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of microexpressions using artificial intelligence techniques
MEHMET ZAHİT UZUN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÇELİK
DOÇ. DR. ERDAL BAŞARAN
- Development of intelligent systems using augmented reality and machine learning techniques
Artırılmış gerçeklik ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak akıllı sistemlerin geliştirilmesi
RAMİZ YILMAZER
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA BİRANT
- Effective discrimination of different particles including smoke, dusts, oil vapours and test aerosols using simple optical cell and machine learning techniques
Basit optik hücre ve makine öğrenimi teknikleri kullanılarak duman, toz, yağ buharı ve test aerosolleri dahil farklı partikül tiplerinin etkin olarak sınıflandırılması
OSMAN ÖZYURT
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYeditepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ İÇSEL OLCAYTUĞ
- Biyomedikal sinyallerin makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of biomedical signals by machine learning techniques
NARİN ASLAN
Doktora
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GONCA ÖZMEN KOCA
PROF. DR. ŞENGÜL DOĞAN
- Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi teknikleri ile sayısal asistan tasarımı ve gerçeklemesi
Design and implementation of a digital assistant with natural language processing and machine learning techniques
EZGİ SANCAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ URAZ YAVANOĞLU