Geri Dön

Yapay sinir ağları ile stratejik yönetim araçlarının kullanımının işletme DNA'sına etkisinin tahmin edilmesi: İstanbul'da özel hastanelerde bir araştırma

Estimation of the impact of the use of artificial neural networks and strategic management tools on business DNA: A study in private hospitals in Istanbul

  1. Tez No: 848976
  2. Yazar: HATİCE KÖSE BAYLAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ADİL SALEPÇİOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Stratejik Yönetim Araçları, Kurumsal Stratejiler, Sosyal Organizasyon, İşletme DNA'sı, Yapay Sinir Ağları, Strategic Management Tools, Corporate Strategies, Social Organization, Business DNA, Artificial Neural Networks
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 210

Özet

Yapay sinir ağları (YSA), yapay zeka sistemlerinin temelini oluşturan önemli bir teknolojidir. YSA'lar, insan beyninin çalışma prensiplerinden esinlenerek oluşturulmuş matematiksel model ve algoritmaları içeren, öğrenme yeteneği olan ve tahminleme yapabilen bilgisayar sistemleridir. Günümüzde hızlı dönüşümlerin yaşandığı birçok sektörde etkili bir şekilde kullanılmaktadır. Bu araştırmanın sorunsalını ve değişkenini oluşturan, stratejik yönetim araçlarının işletme DNA'sına etkisini tahmin etmek amacıyla, yapay sinir ağları analizi uygulanmıştır. Bu çalışmanın motivasyonunu oluşturan stratejik yönetim araçları, bir organizasyonun stratejik hedeflere ulaşma sürecini yönetmeye yardımcı olan yönetim araçlarını ve uygulamalarını içermektedir. İşletme DNA'sı kavramı ise, örgütün ruhunu, temel kültürünü, değerlerini, liderlik tarzlarını ve iş yapma modellerini temsil eden bir metafordur. Araştırma modeli girdi, gizli ve çıktı katmanından oluşmaktadır. Yapay sinir ağları, girdi katmanında bağımsız değişkenleri oluşturan stratejik yönetim araçlarının tümü yer almaktadır. Gizli katman, ağın öğrenme yeteneğini sağlayan temel unsurlardır. Gizli katman bağımsız değişkenlerin (SYA) üzerinden bağımlı değişkenlerin (işletme DNA'sı) etki durumunun tahmin gücüne bakmaktadır. Çıktı katmanı ise ağın öğrenme sürecinde elde ettiği bilgileri temsil etmektedir. Toplamda 402 kişilik örneklemden elde edilen verilerin analizi gerçekleştirilerek, araştırmanın amacına uygun hipotezler test edilmiştir. Araştırmanın değişkenleri arasında anlamlı etkileşim olduğu görülmüş ve stratejik yönetim araçlarının her birinin örgütün yapısına etkisi olduğu tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Artificial neural networks (ANNs) are an important technology that forms the basis of artificial intelligence systems. ANNs are computer systems that contain mathematical models and algorithms inspired by the working principles of the human brain, have the ability to learn and make predictions. Today, it is used effectively in many sectors where rapid transformations are experienced. Artificial neural networks analysis was applied in order to predict the effect of strategic management tools, which constitute the problematic and variable of this research, on business DNA. The strategic management tools that motivate this study include management tools and practices that help manage the process of achieving an organization's strategic goals. The concept of business DNA, on the other hand, is a metaphor that represents the spirit, basic culture, values, leadership styles and business models of the organization. The research model consists of input, hidden and output layers. Artificial neural networks include all of the strategic management tools that make up the independent variables in the input layer. The hidden layer is the key elements that provide the network's ability to learn. The hidden layer looks at the predictive power of the impact status of the dependent variables (business DNA) over the independent variables (CSA). The output layer, on the other hand, represents the information obtained by the network in the learning process. The data obtained from a sample of 402 people in total were analyzed and hypotheses suitable for the purpose of the research were tested. It was observed that there was a significant interaction between the variables of the research and it was determined that each of the strategic management tools had an effect on the structure of the organization.

Benzer Tezler

  1. Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace

    Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı

    ALİ CENK KESKİN

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    2009

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JEAN MARC SOREL

    PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM

  2. Leveraging ai in construction management

    İnşaat proje yönetiminde yapay zekadan faydalanma

    BARAN AKOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK

  3. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  4. District-based urban sprawl monitoring and modelling using CA-Markov model: application in two mega cities

    İlçe bazlı kentsel yayılma izleme ve CA-Markov model ile modelleme: iki mega şehirde uygulama

    ANALI AZABDAFTARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  5. Adaptive equivalent consumption minimization strategy with driving pattern recognition for hybrid electric vehicles

    Hibrit elektrikli araçlar için sürüş tanıma ile uyarlanabilir eşdeğer yakıt tüketimi minimizasyonu stratejisi

    BARIŞ KALAYCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER