Browsing by Author "Ergenecoşar, Gizem Temelcan"

Now showing 1 - 3 of 3

AI (YZ) Teknikleri Kullanılarak Küresel Yazılım Geliştirmede Kültürlerarası Sorunların Öngörülebilir Analizi
(2024) Iqbal, Zohaib; Ergenecoşar, Gizem Temelcan
Bu tezin amacı, GSD ortamında kültürel farklılıklardan kaynaklanan sorunları azaltmak için kullanılabilecek tahmini modellemenin nasıl kullanılabileceğini belirlemektir. Küresel kullanım için yazılım geliştirilirken, giderek daha fazla ekip farklı kültürel geçmişlere sahip üyelerden oluşmaktadır. Bu tür farklılıklar iletişim problemlerine neden olmakta, işe yönelik çelişkili yaklaşımlar sergilemekte ve daha zayıf projelere yol açan kafa karışıklığı yaratmaktadır. Bu çalışma, yukarıda bahsedildiği gibi önemli sorunların proje çıktılarını tehlikeye atmaması için kültürlerarası etkilerin erken tespitinde yararlı olan risk faktörlerine ulaşmaktadır. Doğrusal Regresyon, Ridge Regresyonu, Lasso Regresyonu, SVR ve XGboost algoritmaları kullanılarak testler yapılmıştır. Her modelin karşılaştırılması için Ortalama Karesel Hata (MSE), Kök Ortalama Karesel Hata (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve R-kare içeren bir dizi kriter incelenmiştir. Kullanılan algoritmalar arasında Doğrusal Regresyon ile modelin yüksek doğrulukla tahmin edilebileceğini gösteren en yüksek R-kare değeri elde edilmiştir. Diğer modeller için Ridge Regresyon ve XGBoost tarafından orta düzeyde doğruluk ortaya konmuş, ancak bunların ayarlanması sonuçları çok az iyileştirmiştir. Ayrıca, yapılan analizler sonucunda Linear Regresyonun en doğru model olduğunu gösterilebilmektedir. Bu çalışma, yazılım geliştirme ekiplerinde ele alınan kültürlerarası endişeleri destekleyebilecek insan merkezli yaklaşımlara, mevcut AI-tabanlı yöntemlerin entegrasyonu için önemli çıkarımlar sunmaktadır. Çıkar çatışmaları öngörüldüğünde, ekip çalışması verimliliğini ve dolayısıyla bir projenin başarısını en üst düzeye çıkarmak için daha iyi anlayış ve iş birliği çözümlerinin kullanılması gerektiği görülmüştür. Anahtar kelimeler: Kültürlerarası Zorluklar, Küresel Yazılım Geliştirme, Tahminleme Analizi, Makine Öğrenmesi, AI-Odaklı Çözümler.
Online Elektrik Fatura Yönetim Sistemi: Somali'deki Bir Enerji Tedarikçi Firmasına Yönelik Web Uygulaması
(2024) Hilowle, Mohamed Maawıye; Ergenecoşar, Gizem Temelcan; Aydın, Zeynep Behrin Güven
Bu tezde, Software Development Life Cycle yapısal yöntemi, Waterfall metodu, kullanılarak çevrimiçi bir elektrik faturası yönetim sistemi tasarımı ve geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Bu yapıda, programın kavramsallaştırılması, tasarlanması ve uygulanması sürecini basitleştirir. Müşteriler, çevrimiçi uygulamanın kullanıcı dostu arayüzünü kullanarak faturalarını etkili bir şekilde ödeyebilmektedir. Faturalandırma sürecinde otomasyon kullanımıyla, sistem insan işinin gereksinimini etkili bir şekilde azaltmakta ve hataların oluşumunu önemli ölçüde engellemektedir. Ayrıca, kağıda bağlı faaliyetlerin gerekliliğini ortadan kaldırmakta ve dolayısıyla dijital iş akışının uygulanmasına teşvik etmektedir. Bu tezin temel amacı, bağlantılar, güç panelleri ve müşteri bilgileri hakkında ayrıntılar da dahil olmak üzere elektrik verilerinin yönetimini merkezîleştirmektir. Bu görevi gerçekleştirmek için, sistem regresyon modelleri ve rastgele ormanlar gibi makine öğrenme yöntemlerini kullanmaktadır. Sonuç olarak, sistem temel faturalandırma verilerinin sadece sunulmasının ötesinde kapsamlı raporlar sağlayabilmektedir. Bu, talebin potansiyel artışlarını tahmin eden raporlar oluşturma veya tüketim trendlerini gösteren tüketim segmentlerini keşfetme yeteneği olarak da kabul edilebilir. Sistem, veri tabanı yönetim sistemi olarak MySQL sunucusunu kullanırken, bir Apache web sunucusu kullanıcı erişimi için web arayüzünü barındırmaktadır. Bu tezin bir diğer amacı, manuel fatura hesaplamalarından kaynaklanan yanlışlıkları ve kağıda bağlı prosedürlerden kaynaklanan verimsizlikleri ele almaktadır. Fatura yönetim sistemi, sözü geçen bu işlemlerin verimliliğini ve doğruluğunu artırmak için otomatikleştirmeyi amaçlamaktadır.
Rasgele Orman Yaklaşımına Dayalı Seyahat Öneri Sistemini Etkileyen Temel Faktörlerin Analizi
(2024) Haq, Muhammad Zia Ul; Ergenecoşar, Gizem Temelcan
Bu tez, bir seyahat öneri sisteminin geliştirilmesi ve değerlendirilmesine odaklanmaktadır. Amaç, seyahat öneri sistemini etkileyen faktörleri analiz etmek ve Pakistan'daki gezginler için bir öneri sistemi sunmaktır. Gelişmiş algoritmalar ve kullanıcı tercih verilerini kullanarak, sistem kullanıcı memnuniyetini artırmayı ve seyahat planlamasını kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. Sistem, kullanıcı tercihlerini rasgele orman (random forest) algoritması kullanıp işleyerek kişiselleştirilmiş seyahat önerileri sunmaktadır. Bu çalışma, sınırlı veri erişilebilirliği ile önerilerde bulunmanın zorluklarını da ele almakta ve veri setini genişletmenin doğruluğu nasıl artırabileceğini göstermektedir. Seyahat öneri sistemlerinde algoritmik verimlilik ve veri kalitesinin sistem performansı üzerindeki rolü için, bu sistemlerin ana bileşenleri analiz edilmektedir. Tavsiye doğruluğu, kullanıcı memnuniyeti ve genel sistem performansı, belirtilen sistemi değerlendirmek için temel oluşturmaktadır. Tez, pratik bir uygulama önermekte ve potansiyel sistem iyileştirmeleri hakkında bilgiler sunmaktadır. Sınırlı veri seti nedeniyle, sistemin daha doğru önerilerde bulunabilmesi için veri setinin daha da genişletilmesi gerektiği sonucuna varılmaktadır. Anahtar Kelimeler: Seyahat Öneri Sistemi, Rasgele Orman, Kullanıcı Memnuniyeti, Seyahat Planlaması, Öneri Algoritmaları