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: Derin öğrenme, Dolandırıcılık, Gümrük vergisi, Gümrükler, Makine öğrenmesi, Makine öğrenmesi yöntemleri, Usulsüzlük, Vergiler, İthalat, Deep learning, Fraud, Customs tax, Customs, Machine learning, Machine learning methods, Irregularity, Taxes, Import
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak beyin tümörünün tespiti için hibrit bir model geliştirilmesi
Developing a hybrid model for brain tumor detection using machine learning and deep learning techniques
MEHR ALI QASIMI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZÜLEYHA YILMAZ ACAR
- Uydu verileri temelli derin öğrenme ve açıklanabilir makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak Sakarya ili fındık alanlarının mekansal dağılımının belirlenmesi
Determining the spatial distribution of hazelnut areas in Sakarya province using satellite data-based deep learning and explainable machine learning techniques
GAFUR SEMİ ŞENGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
PROF. DR. BEYZA USTAOĞLU
- Early detection of infections blood diseases in donors using machine learning and deep learning techniques
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak donörlerde enfeksiyöz kan hastalıklarının erken tespiti
AHMED MOHAMMED ALI AL-JUMAILI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA ÖZGE ÖZKÖK
- Standardize yeraltı suyu indisinin makine öğrenmesi ve veriayrıştırma teknikleri kullanılarak modellenmesi
Modeling of standardized groundwater index using machine learning and data decomposition techniques
ERDAL KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat MühendisliğiErzincan Binali Yıldırım Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OKAN MERT KATİPOĞLU