İnsan kaynakları yönetiminde yapay zeka modellemesi
Ai modeling in human resources management
- Tez No: 835178
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bayesian ve nonbayesian yöntemler, Makine öğrenmesi yöntemleri, Yapay zeka, Bayesian and nonbayesian methods, Machine learning methods, Artificial intelligence
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Birçok firma yapay zekayı kullanarak rekabet avantajı sağlayıp, masrafların azaltılmasını ve aynı zamanda teknolojik gelişmelerin potansiyelini kaçırmamayı hedefler. İnsan kaynakları yönetiminde yapay zekanın benimsenmesi, işletmelere yardımcı olabilir ve pazarda keskin bir avantaj yaratabilir. Yapay zekanın yardımıyla, çoğu insan kaynakları görevi verimli bir şekilde ve çok daha kısa sürede tamamlanabilir. İşe alım sürecinde yapay zeka kısa liste yaratma ve çok daha fazla işlemi kolaylaştırabilir. Bu doktora tezi, bir insan kaynakları yönetimi operasyonu olarak işe alım ve kısa listeye alma için yapay zekanın benimsenmesine odaklanmaktadır. Çalışmanın amacı olan kısa liste oluşturulması için; özgeçmiş verisi, bir makine öğrenme algoritması için pek çok öznitelikleri içermesine rağmen, minimum description length algoritması yardımı ile özgeçmiş öznitelikleri azaltmıştır. Başarılı veya başarısız olarak etiketleyerek kısa liste oluşturmak için farklı yapay zeka algortimaları kullanılarak en yüksek doğruluk değerine sahip algoritma tespit edilmiştir. Destek vektör makinesi algoritması gauss çekirdeği ile eğitime sokulduğunda değerlendirme işleminde olumlu bir sonuç vermektedir. Bunun dışında yapay sinir ağları, naive bayes, random forest ve generalized linear models öğrenme algoritmalarının kısa liste oluşturma yetenekleri test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
the costs of the company, while others aim for the future potential of the technology. The adoption of artificial intelligence in human resource management may help businesses and create a keen advantage in the market. With the help of artificial intelligence, most human resource duties can be completed efficiently and in a much shorter timeframe. Especially in the recruitment process, artificial intelligence can ease short listings and much more. This study focuses on the adoption of artificial intelligence for recruitment and shortlisting as a human resource management operation. Although a simple resume contains many features for a machine learning algorithm, the minimum description length algorithm reduces the noisy features for the learning algorithms. The algorithm with the highest accuracy value was determined by using different artificial intelligence algorithms to create a short list by labeling as successful or unsuccessful. When the support vector machine algorithm is trained with a gaussian kernel, it gives a positive result in the evaluation process. In addition, shortlisting capabilities of artificial neural networks, naive bayes, random forest and generalized linear models learning algorithms were tested.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ tabanlı sistemlerin proje yönetimi süreçlerine entegrasyonu ve performans sonuçları
Integration of artificial intelligence-based systems into project management processes and performance results
MERYEM ATASOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İşletmeİstanbul Rumeli Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ PAŞAOĞLU
- Digitalization in construction claim management
İnşaat hak talebi yönetiminde dijitalleşme
NİL DENİZMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ ARTAN
- Gaziantep'te PM2.5 konsantrasyonunun zamansal ve mekânsaltahminine yönelik transfer öğrenme destekli hibrit yapay zeka modelleri
Spatio-temporal estimation of PM2.5 concentrations in gaziantepusing transfer learning-based hybrid artificial intelligence models
TÜRKAN ZENGİN GÖMLEKSİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim Bilimi ve Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN TOROS
- Proposing a hybrid talent acquisition methodology towards tanker industry
Tanker endüstrisine yönelik bir hibrit yetenek kazanım yöntemi önerisi
MUHİTTİN ORHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve Öğretimİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ÇELİK
- Artificial intelligence based risk analysis in project management
Proje yönetiminde yapay zekâ tabanlı risk analizi
YASEMİN TUNCER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN ÖZTEMEL