The impact of human AI collaboration on AI applications
İnsan-yz işbirliğinin YZ uygulamaları üzerindeki etkisi
- Tez No: 986818
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET GÖKTÜRK, DR. BURCU YILMAZ, PROF. DR. MEHMET FATİH AMASYALI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, günümüz dijital dünyasında giderek artan kredi kartı dolandırıcılığına karşı etkili bir çözüm sunmayı amaçlayan, İnsan-Yapay Zeka (YZ) işbirliğine dayalı yenilikçi bir yaklaşımı ortaya koymaktadır. Finansal işlemlerin hacmindeki hızlı artış, işlem verilerinin karmaşık yapısı ve dolandırıcılık yöntemlerinin sürekli değişim göstermesi, mevcut geleneksel sistemlerin yetersiz kalmasına neden olmaktadır. Kural tabanlı yaklaşımlar ve statik makine öğrenmesi modelleri, dolandırıcıların yaratıcı yöntemlerine karşı yeterince esnek ve adaptif olamamaktadır. Bu bağlamda, bu tezde önerilen sistem, derin öğrenme tekniklerinden Uzun-Kısa Süreli Bellek (Long Short- Term Memory – LSTM) ağları ile açıklanabilir yapay zeka yaklaşımlarından SHapley Additive exPlanations (SHAP) çerçevesini bir araya getirerek, kullanıcı geri bildirimi ile sürekli öğrenen bir yapay zeka tabanlı dolandırıcılık tespit sistemi geliştirmeyi hedeflemektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis explores an innovative and interactive approach to credit card fraud de- tection by leveraging the strengths of Human-AI collaboration. In recent years, the increasing sophistication of fraudulent techniques and the massive volume of online transactions have posed serious challenges to conventional fraud detection systems. Traditional rule-based or static machine learning models often fail to adapt to the dy- namic and evolving nature of fraud patterns. To address these limitations, this study proposes a dynamic fraud detection framework that integrates Long Short-Term Mem- ory (LSTM) neural networks with the SHapley Additive exPlanations (SHAP) inter- pretability framework, supported by continuous user feedback.
Benzer Tezler
- Otomotiv sektöründe parça kontrolü için yapay zekâ destekli yazılım geliştirilmesi
Development of ai-supported software for part inspection in the automotive industry
ONUR ARDIÇ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKÇEN ÇETİNEL
- Endüstri 4.0 ve mekatronik sistemler için yapay zekauygulamalarının geleceği
The future of artificial intelligence applications for industry 4.0 and mechatronic systems
PELİN TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Yönetim Bilişim Sistemleriİstanbul Nişantaşı ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİLAY UÇAR YÜZBAŞ
- Yapay zekâ çağında sosyal güvenlik: Sosyal medya platformlarında veri gizliliği ve güvenlik sorunları, fırsatlar ve zorluklar
Social security in the age of artificial intelligence: Data privacy and security issues, opportunities and challenges on social media platforms
HUSAM BERDİ RADHİ RADHI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Radyo-Televizyonİstanbul Gelişim ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM TUĞÇE KELEŞ
- Pazarlamada yapay zeka uygulamaları: Yapay zeka temelli logo tasarımlarının eye-trackıng analizi
Artificial intelligence applications in marketing: Eye-tracking analysis of artificial intelligence based logo designs
ZEHRA AKŞİT
- Yapay zekâ ile film kurgusu
AI and film editing
ÖZCAN VARDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Radyo-Televizyonİstanbul ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEYHAN KANDEMİR