Geri Dön

Optimizasyon ve yapay zekâ algoritmaları kullanarak menü planlama yazılımı geliştirilmesi

Developing menu planning software using optimization and artificial intelligence algorithms

  1. Tez No: 878556
  2. Yazar: SHAHMİRZALİ HUSEYNOV
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH TARLAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Gedik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Günümüzde, bireylerin sağlık ve beslenme bilincinin giderek arttığı bir dönemdeyiz. Bu durum, gıda sektöründe kişiye özel beslenme önerilerinin sağlanmasının önemini artırmakta ve yemek israfının azaltılması gerekliliğini ortaya koymaktadır. Çalışmada, demografik veriler ve yemek tercihleri gibi kullanıcı bilgileri toplanarak bu veriler yapay zeka modelleri ile analiz edilmiştir. Özellikle, Rastgele Orman algoritması kullanılarak geliştirilen model, kullanıcıların gelecekteki tercihlerini tahmin etmek ve menü planlama sürecinde eğitilmiştir. Modelin doğruluğunu ve performansını değerlendirmek amacıyla çeşitli testler gerçekleştirilmiş ve sonuçlar, yapay zeka ve optimizasyon tekniklerinin birlikte kullanılmasıyla kullanıcı odaklı menü planlarının başarıyla oluşturulabildiğini göstermiştir. Bu sayede, hem çalışan memnuniyetinin arttığı hem de yemek israfının önemli ölçüde azaldığı gözlemlenmiştir. Ayrıca, veri setinin büyüklüğüne bağlı olarak modelin performansında bazı zorluklar yaşanmış ve daha nitelikli ve temsili veri kullanmanın gerekliliği vurgulanmıştır. Geliştirilen model, catering firmaları ve toplu beslenme hizmeti sunan diğer kuruluşlar için, yemek israfını azaltırken çalışan memnuniyetini artıran yenilikçi çözümler sunmaktadır. Gelecekte yapılacak çalışmalarla modelin daha da geliştirilmesi ve farklı sektörlerde de uygulanabilir hale getirilmesi hedeflenmektedir.

Özet (Çeviri)

In today's world, we are experiencing a period where individuals' awareness of health and nutrition is increasingly growing. This situation emphasizes the importance of providing personalized nutrition recommendations in the food industry and highlights the necessity of reducing food waste. In this study, demographic data and food preferences were collected from users and analyzed using artificial intelligence models. Specifically, a model developed using the Random Forest algorithm was trained to predict users' future preferences and guide the menu planning process. Various tests were conducted to evaluate the model's accuracy and performance, and the results demonstrated that using artificial intelligence and optimization techniques together successfully creates user-focused menu plans. Consequently, it was observed that employee satisfaction increased while food waste significantly decreased. Additionally, challenges related to the size of the dataset were encountered, underscoring the need for more qualitative and representative data. The developed model offers innovative solutions that increase employee satisfaction while reducing food waste for catering companies and other institutions providing mass dining services. Future studies aim to further develop the model and make it applicable in different sectors.

Benzer Tezler

  1. Çerçeve sistemlerin sezgisel algoritma teknikleriyle optimum tasarımı

    Optimum design of frame systems with heuristic algorithm techniques

    ERKİN EREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÜLKER

  2. Çok girişli çok çıkışlı dikgen frekans bölmeli çoğullama sistemlerinde yapay zeka teknikleri ile kanal kestirimi

    Channel estimation in multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing systems by artificial techniques

    MUHAMMET NURİ SEYMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR

  3. Yapay zeka optimizasyon algoritmaları kullanarak görüntü çakıştırma

    Image registration using artificial intelligence optimization algorithms

    MURAT TAŞYÜREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL ASLANTAŞ

  4. Yapay zekâ optimizasyon algoritmaları kullanarak hava trafik kontrolünün gerçekleştirilmesi

    Air traffic control using artificial intelligence optimization algorithms

    ABDURRAHMAN ŞAHİNKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Sivil HavacılıkErciyes Üniversitesi

    Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURCAN SARIKAYA BAŞTÜRK

  5. Diyabetik retinopati teşhisi için derin öğrenme tabanlı sınıflandırma analizi

    Deep learning based classification analysis for diabetic retinopathy diagnosis

    DİLAN BUDAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAksaray Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAHMİ BAKİ

    DOÇ. DR. KEMAL ADEM