Optimization of call center performance by call prediction using various machine learning methods
Çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri aracılığıyla çağrı tahminleme yaparak çağrı merkezi performansı iyileştirme
- Tez No: 893073
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM TAŞKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda, bir problem tahmin problemi olarak dizayn edildiğinde, literatür çeşitli makine öğrenimi ile alakalı olan veya olmayan çözümler sunmaktadır. Bu nedenle, tahmin problemleri yoğun bir şekilde incelenmektedir ve özellikle hizmet sistemlerinde karşılaştırmalı çalışmaların en iyi çözümleri bulmak için önerildiği görülmektedir. Bu çalışmada, çeşitli alanlardaki öngörü problemleri hakkında mevcut son literatürü düzenlenmesi ve literatürden yola çıkarak 4 kıyaslamalı model incelemeyi amaçlamaktadır. 997 makaleden oluşan sorguların birleştirilmesiyle sürece dahil edilen bir sistemli literatür tarama süreci izlenmiştir. Elemeler sonucunda bunların 24'ü tamamen analiz edilmiştir. Sonuçlar, öngörüyü bir sınıflandırıcı problemi olarak formüle etmenin, XGBoost, Bayesyen Sınıflandırıcı, regresyon vb. kullanımını sağlayarak etiketli verilere ihtiyaç duyduğunu ve hesaplama kolaylığı sağladığını, ancak derin öğrenme çözümlerine göre daha az doğru olabileceğini göstermektedir. Derin öğrenme çözümleri ise herhangi bir alanda olduğu gibi“kara kutu”olup, literatürün kaydedilen her iterasyonu tam olarak tanımlayamamaktadır. Son olarak, literatür, daha iyi bir uyum elde etmek için, örneğin sezgisel kural setleri ve derin öğrenmeyi kullanarak, karışık çözümlere, yani makine öğrenimi olmayan ve makine öğrenimi çözümlerini bir araya getirmeyi önermektedir.
Özet (Çeviri)
In recent years, when a problem is formulated as a prediction problem, literature offers various methodologies of ML and non-ML solutions. Thus prediction problems are highly studied, and especially in service systems comparative studies are suggested to find optimal solutions. In this study, the aim is to tidy up the existing recent literature about prediction problems in various fields and to utilise this literature to come up with a three option comparative study. A systematic literature review process has been followed, with 997 articles included into the process combined from queries from ScienceDirect, Scopus and Web of Science. Through elimination, 24 of them are fully analyzed. The results indicate that formulating the prediction as a classifier problem, which enables usage of XGBoost, Bayesian Classifier, regression etc. provides need for labeled data, and provides computational ease, whereas it can be less accurate, compared to deep learning solutions. Deep learning solutions are however“blackbox”as in in any field, literature cannot fully identify each iteration that has been recorded. Finally, literature suggests combining into hybrid solutions, as in using non-ML and ML solutions together, for example heuristic rulesets and deep learning to obtain a better fit.
Benzer Tezler
- Demiryollarında boş yük vagonlarının dağıtılması
Başlık çevirisi yok
LÜTFÜ GÜRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORAL TÜMAY
- Hava tahmin modelleri ve yüzdelik dilim regresyonu temelli hibrit güneş enerjisi öngörü sistemi geliştirilmesi ve uygulamaları
Development and applications of a hybrid solar energy forcasting system integrating weather models and quantile regression
AYŞEGÜL BİÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN
- İsale hatlarında deprem riski: yöntem geliştirme ve istanbul için bir uygulama
Seismic risk of water mains : method development and application to istanbul
GÖKHAN ÇALIM
Doktora
Türkçe
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA GÜLTEN GÜLAY
YRD. DOÇ. DR. İHSAN ENGİN BAL
- Development of iron cobalt bimetallic fischer-tropsch catalysts for production of light olefins
Hafif olefinlerin üretimi için demir kobalt bimetalik fıscher-tropsch katalizörlerinin geliştirilmesi
DENİZ UYKUN MANGALOĞLU
Doktora
İngilizce
2025
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSNÜ ATAKÜL
- Elektrik enerji iletim şebekelerinin optimal genişletme planlaması
Optimal expansion planning of power transmission networks
NAZİF HÜLAGÜ SOHTAOĞLU
Doktora
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. NESRİN TARKAN