Geri Dön

İnsan kaynakları yönetiminde yapay zeka modellemesi

Ai modeling in human resources management

  1. Tez No: 835178
  2. Yazar: ERDİNÇ AYDIN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

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

  1. Proposing a hybrid talent acquisition methodology towards tanker industry

    Tanker endüstrisine yönelik bir hibrit yetenek kazanım yöntemi önerisi

    MUHİTTİN ORHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN ÇELİK

  2. Artificial intelligence based risk analysis in project management

    Proje yönetiminde yapay zekâ tabanlı risk analizi

    YASEMİN TUNCER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN ÖZTEMEL

  3. Dizel makinanın makina öğrenmesi yöntemi kullanılarak modellenmesi ve karar-destek mekanizması oluşturulması

    Machine learning method based marine diesel engine modelling and decision-support system setting

    TOLGA ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEVAT ERDEM İMRAK

  4. Lifelong learning for auditory scene analysis

    İşitsel sahne analizi için hayat boyu öğrenme

    BARIŞ BAYRAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  5. Implementation of data-driven decisions in urban governance and planning

    Kent yönetişim ve planlamasında veri odaklı kararların uygulanması

    JAFAR NAJAFLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZHAN ERTEKİN