VERİ ZARFLAMA ANALİZİ TEMELLİ YAPAY SİNİR AĞLARI VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TEKNOLOJİ GELİŞTİRME BÖLGELERİNİN ETKİNLİKLERİNİN TAHMİNLENMESİ

Published on Jun 28, 2019
· DOI :10.17065/HUNIIBF.414156
Enver Çakin3
Estimated H-index: 3
,
Aslı Özdemir4
Estimated H-index: 4
Sources
Abstract
Teknoloji gelistirme bolgeleri, universite ve sanayinin deneyimlerini paylasarak teknolojik bilgilerin uretildigi ve ticarilestirildigi ortamlardir. Ulkelerin teknoloji politikalarinin odaginda olan teknoloji gelistirme bolgeleri ya da teknoparklar, tum dunyada oldugu gibi ulkemizin de onem verdigi bir konudur ve surekli yatirimlar yapilarak yeni teknoparklarin acilmasi saglanmaktadir. Bu calismada, Yapay Sinir Aglari ve Lojistik Regresyon Analizi, Veri Zarflama Analizi ile butunlesik olarak kullanilarak teknoloji gelistirme bolgelerinin etkinliklerini tahminleyen iki farkli model gelistirilmesi ve bu modellerin tahmin performanslarinin karsilastirilmasi amaclanmistir. Girdi degiskenlerine bagli olarak yeni kurulacak bir teknoloji gelistirme bolgesinin ileride gerceklestirecek performansi tahminlenmistir. Analiz sonuclari, Yapay Sinir Aglarinin etkin olan ve olmayan teknoloji gelistirme bolgelerini % 100 oraninda dogru olarak siniflandirdigini, Lojistik Regresyon Analizinin ise siniflandirma performansinin % 89.7 oldugunu ortaya koymustur.
References0
Newest
Cited By3
Newest
Source
The present study aims to determine which analysis technique-Artificial Neural Networks (ANNs) or Logistic Regression (LR) Analysis-is better at predicting the science literacy success of the 15-year Turkish students who participated in PISA research carried out in 2015 by using learning time spent on science, test anxiety, environmental awareness, environmental optimism, epistemological beliefs, inquiry-based science teaching and learning practices, instrumental motivation, and disciplinary cli...
Source
#1Ozlem Deniz Basar (Istanbul Commerce University)H-Index: 2
#2Elif Guneren GencH-Index: 4
Son yillarda yazilim ve donanim teknolojisindeki gelismeler sayesinde arastirmalarda kullanilan veri kumeleri genislemis, yapay zeka teknolojilerinin devreye girmesi ile de ongorulerde kullanilan modeller daha genis anlamlar iceren sonuclarin elde edilmesine imkan saglamistir. Bu calismada her yil ulkelerdeki suc oranlarini ortaya cikarmak amaciyla hesaplanan suc endeksi kullanilarak 106 ulkeye iliskin guvenilir olma durumlari tahmin edilmistir. Bu amacla lojistik regresyon analizi, yapay sinir ...
Source
This website uses cookies.
We use cookies to improve your online experience. By continuing to use our website we assume you agree to the placement of these cookies.
To learn more, you can find in our Privacy Policy.