İnsan kaynakları yönetiminde yapay zeka modellemesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorTuran, Metin
dc.contributor.authorAydın, Erdinç
dc.date.accessioned2024-10-10T18:25:21Z
dc.date.available2024-10-10T18:25:21Z
dc.date.issued2023
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionFen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractBirçok firma yapay zekayı kullanarak rekabet avantajı sağlayıp, masrafların azaltılmasını ve aynı zamanda teknolojik gelişmelerin potansiyelini kaçırmamayı hedefler. İnsan kaynakları yönetiminde yapay zekanın benimsenmesi, işletmelere yardımcı olabilir ve pazarda keskin bir avantaj yaratabilir. Yapay zekanın yardımıyla, çoğu insan kaynakları görevi verimli bir şekilde ve çok daha kısa sürede tamamlanabilir. İşe alım sürecinde yapay zeka kısa liste yaratma ve çok daha fazla işlemi kolaylaştırabilir. Bu doktora tezi, bir insan kaynakları yönetimi operasyonu olarak işe alım ve kısa listeye alma için yapay zekanın benimsenmesine odaklanmaktadır. Çalışmanın amacı olan kısa liste oluşturulması için; özgeçmiş verisi, bir makine öğrenme algoritması için pek çok öznitelikleri içermesine rağmen, minimum description length algoritması yardımı ile özgeçmiş öznitelikleri azaltmıştır. Başarılı veya başarısız olarak etiketleyerek kısa liste oluşturmak için farklı yapay zeka algortimaları kullanılarak en yüksek doğruluk değerine sahip algoritma tespit edilmiştir. Destek vektör makinesi algoritması gauss çekirdeği ile eğitime sokulduğunda değerlendirme işleminde olumlu bir sonuç vermektedir. Bunun dışında yapay sinir ağları, naive bayes, random forest ve generalized linear models öğrenme algoritmalarının kısa liste oluşturma yetenekleri test edilmiştir.en_US
dc.description.abstractthe costs of the company, while others aim for the future potential of the technology. The adoption of artificial intelligence in human resource management may help businesses and create a keen advantage in the market. With the help of artificial intelligence, most human resource duties can be completed efficiently and in a much shorter timeframe. Especially in the recruitment process, artificial intelligence can ease short listings and much more. This study focuses on the adoption of artificial intelligence for recruitment and shortlisting as a human resource management operation. Although a simple resume contains many features for a machine learning algorithm, the minimum description length algorithm reduces the noisy features for the learning algorithms. The algorithm with the highest accuracy value was determined by using different artificial intelligence algorithms to create a short list by labeling as successful or unsuccessful. When the support vector machine algorithm is trained with a gaussian kernel, it gives a positive result in the evaluation process. In addition, shortlisting capabilities of artificial neural networks, naive bayes, random forest and generalized linear models learning algorithms were tested.en_US
dc.identifier.endpage104en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=S2eMu1TIwY_v4mYv58xAryPXAQRuqCCnNm1xEl2tTTPUkNCtQ2cKsEIor1eSnwNO
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/7566
dc.identifier.yoktezid835178en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmz2024_Tezen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleİnsan kaynakları yönetiminde yapay zeka modellemesien_US
dc.title.alternativeAi modeling in human resources managementen_US
dc.typeDoctoral Thesisen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu