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: Anomali tespiti, Makine öğrenmesi, Anomaly detection, Machine learning
  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: Belirtilmemiş.

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

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM ER

  2. Tez No

    203

    Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu

    Başlık çevirisi yok

    İRFAN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BORAT

  3. Tez No

    257

    Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    DİDEM ÖZPULAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İstatistikEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET İKİZ

  4. Tez No

    320

    Yenileme yatırımları

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN NURİ FİLİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İşletmeGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN OKKA

  5. Tez No

    220

    Çeltik kabuklarının yalıtım malzemesi olarak kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    B.CİHAN ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KIRBIYIK

Geri Dön