Geri Dön

Makine öğrenmesi modelleri ile bilgi teknolojileri hizmet yönetiminde vaka ve kritik arıza tespiti

Machine learning models in information technology service management for incident and critical incident detection

PDF İndir

  1. Tez No: 925401
  2. Yazar: MEHMET AKİF ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HİKMETCAN ÖZCAN
  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: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

Bu çalışma, Bilgi Teknolojileri Hizmet Yönetimi (ITSM) süreçlerinde makine öğrenmesi modellerinin vaka ve kritik arıza tespitlerini nasıl iyileştirebileceğini kapsamlı bir şekilde incelemektedir. Araştırma, on farklı makine öğrenmesi modelini Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri, Rastgele Ormanlar, Gradient Boosting, genetik algoritmalar, kümeleme teknikleri, güçlendirilmiş öğrenme modelleri ve bayes ağlarını kullanarak, bu modellerin ITSM süreçlerine entegrasyonunu ve etkinliğini detaylı bir şekilde ele almaktadır. Modellerin veri ön işleme, eğitim, doğrulama ve test süreçleri titizlikle incelenmiştir. Çalışma, gerçek zamanlı veri akışları ve karmaşık sistem yapılarındaki uygulanabilirliği değerlendirerek, çözüm süresi tahmini, vaka servisi tahmini, tekrarlayan vakaların tespiti ve müdahale sürelerinin anomali tespiti gibi kritik işlevleri belirlemiştir. Araştırma, gerçek dünya senaryolarında modellerin performans değerlendirmeleri yaparak, karşılaşılan zorlukları ve bu zorluklara yönelik yenilikçi çözüm önerileri geliştirmiştir. Sonuçlar, makine öğrenmesi modellerinin ITSM'deki vaka ve kritik arıza tespit süreçlerinde sağladığı potansiyel avantajları ve bu teknolojilerin operasyonel sınırlılıklarını detaylı bir şekilde ortaya koymaktadır. Çalışma, makine öğrenmesi teknolojilerinin ITSM alanında nasıl kullanılabileceğine dair potansiyel stratejiler sunmakta ve bu alandaki araştırmalar için bir katkı sağlamayı amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

This study comprehensively examines how machine learning models can enhance incident and critical fault detection processes within Information Technology Service Management (ITSM). The research utilizes ten different machine learning models Decision Trees, Artificial Neural Networks, Support Vector Machines, Random Forests, Gradient Boosting, genetic algorithms, clustering techniques, reinforcement learning models, and Bayesian networks to assess their integration and efficacy in ITSM processes. The study meticulously explores the data preprocessing, training, validation, and testing processes of these models. It assesses their applicability in real-time data streams and complex system structures, identifying critical functions such as resolution time estimation, case service prediction, detection of recurring events, and anomaly detection in intervention times. The research evaluates the performance of these models in real-world scenarios, addressing the challenges encountered and developing innovative solutions. The findings highlight the potential advantages and operational limitations of machine learning models in ITSM's incident and critical fault detection processes. The study aims to present potential strategies for the use of machine learning technologies in the ITSM field and to contribute to research in this area.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    510230

    Küresel değer zincirlerinde yükselme stratejileri ve tasarım yönetimi kabiliyetleri arasındaki ilişkilerin Türk elektrik-elektronik sektöründe faaliyet gösteren firmalar üzerinden incelenmesi

    The relations between upgrading strategies in global value chains and design management capabilities: An investigation on firms operating in Turkish electrical and electronics sector

    BİLGEN TUNÇER MANZAKOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM ER

  2. Tez No

    739766

    Bankacılık sektöründe dış kaynak çalışan yönetiminin iyileştirilmesinde bilgi teknolojileri kullanımına yönelik bir uygulama

    An application to use information technologies to improve management of outsourced employee in the banking industry

    SEREN AKBABA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM

  3. Tez No

    727570

    Elektronik insan kaynakları yönetimi uygulamalarına ilişkin danışmanlık firmaları üzerine nitel araştırma

    Qualitative research on consultancy firms on electronic human resources management applications

    GÜL ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeBeykent Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMAL YÜKSELEN

  4. Tez No

    855664

    Flexigpt: Engaging with documents

    Flexıgpt: Belgelerle etkileşim

    ABDALRHMAN AL-QUAARY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NUMAN ÇELEBİ

  5. Tez No

    803857

    User-centered interface design for BIM-IoT enabled fire emergency response system

    BIM-IoT tabanlı yangın acil müdahale sistemi için kullanıcı odaklı arayüz tasarımı

    SANAM REZAEIFAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSNÜ MURAT GÜNAYDIN

    PROF. DR. ESİN ERGEN PEHLEVAN

Geri Dön