Atıf Sayısı
1
Görüntüleme
7
İndirme
3
Yapay zeka teknolojilerinden biri olan makine öğrenmesi teknikleri günümüzde yaygın olarak kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi teknikleri ile hızlı ve güvenilir şekilde tahminlemeler yapılabilmektedir. Makine öğrenmesine ait birçok algoritma mevcut olup, problemin kaynağına ve veri sayısına göre hangi algoritmanın kullanılacağına karar verilmektedir. Farklı algoritmalar, kullanılan veriye göre özgüllük ve duyarlılık değerleri üretmektedir. Kullanılan veriye göre bu değerler göz önünde bulundurularak farklı algoritmalar arasından en iyi uyum sağlayan algoritma tercih edilerek sonuç iyileştirilir ve zaman maliyeti azaltılır. Metin madenciliği son yıllarda hızla gelişen bir alan haline geldi ve bu alandaki uygulamalar yapay zekâ alanındaki uygulamaların büyük bir bölümünü oluşturmaktadır. İnsan kaynakları departmanlarının işletme yöneticileri çeşitli konularda kararlar almaktadırlar. Metinsel veriler de dahil olmak üzere daha fazla veri oluşturulup biriktikçe işletme yöneticileri şirketleri ile ilgili karar verirken metin madenciliğini kullanarak bu tür verilerden uygulanabilir bilgi elde edebilirler. Bu çalışma iş tatmini faktörlerini belirlemeye ve analiz etmeye yönelik olarak çalışanların çevrimiçi değerlendirmelerinin makine öğrenmesine dayalı analizini elde etmek amacıyla gerçekleştirilen çalışmalar hakkında bilgi vermektedir. Çalışanların şirketleri hakkında yaptıkları yorumlardan 1 ve 2 puan olanlar negatif, 3,4 ve 5 puanlar pozitif olarak değerlendirilmiş olup toplamda 18 firmadaki 2321 pozitif yorum ve 702 negatif yorum ele alınarak makine öğrenmesine dayalı analizleri gerçekleştirilmiştir. Metin belgesindeki özniteliklerin belirlenmesinde terim varlığı, terim sıklığı gibi temel temsil yöntemleri ve 1-gram, 2-gram, 3-gram modelleri dikkate alınarak incelenen veri seti için farklı temsil yöntemlerinin doğru sınıflandırma başarımları, F-ölçütü, duyarlılık, hassasiyet ölçütleri 5 temel sınıflandırıcı aracılığıyla karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir.
Machine learning techniques, one of the artificial intelligence technologies, are widely used today. Mechanical learning techniques can make predictions quickly and reliably. There are many algorithms for machine learning, and it is determined which algorithm to be used depending on the source of the problem and the number of data. Different algorithms generate personality and sensitivity values according to the data used. According to the data used, taking into account these values, the algorithm that best fits between different algorithms is selected and the result is improved and the cost of time is reduced. Text mining has become a rapidly developing field in recent years, and the applications in this field make up a large portion of the applications in the field of artificial intelligence. Managers of the Human Resources departments make decisions on various issues. As more data, including text data, is created and accumulated, business managers can obtain applicable information from such data using text mining while making decisions about their companies. This study provides information about the studies carried out with the aim of obtaining an analysis based on machine learning of employees’ online assessments for the purpose of determining and analysing work satisfaction factors. One and two of the employees’ comments about their companies were negative, 3.4 and 5 were positive, and a total of 18 companies’ 2321 positive comments and 702 negative comments were analyzed on the basis of machine learning. In the determination of the specificities in the text document, the correct classification of the different representation methods for the data set examined taking into account the basic representation methods such as the existence of the term, the frequency of the term and the 1-gram, 2-gram, 3-gram models, the F-dimensions, sensitivity, sensitivity criteria were compared through 5 basic classificators.
Machine learning techniques, one of the artificial intelligence technologies, are widely used today. With machine learning techniques, predictions can be made quickly and reliably. There are many algorithms of machine learning, and it is decided which algorithm to use according to the source of the problem and the number of data. Different algorithms produce specificity and sensitivity values according to the data used. Considering these values according to the data used, the best fit algorithm among the different algorithms is preferred, improving the result and reducing the time cost. Text mining has become a rapidly developing field in recent years and applications in this field constitute a large part of applications in the field of artificial intelligence. Business managers of human resources departments make decisions on various issues. As more data, including textual data, is createdand accumulated, business managers can derive actionable insights from such data by using text mining when making decisions about their companies. This study provides information about the studies carried out to obtain machine learning-based analysis of online evaluations of employees to determine and analyze job satisfaction factors. Among the comments made by the employees about their companies, 1 and 2 points were evaluated as negative, 3,4 and 5 points were evaluated as positive, and a total of 2321 positive comments and 702 negative comments from 18 companies were analyzed, based on machine learning. Accurate classification performances of different representation methods, F-criterion, sensitivity, precision criteria for the analyzed data set, taking into account the basic representation methods such as term presence, term frequency, and 1-gram, 2-gram, 3-gram models in determining the features in the text document. 5 basic classifiers evaluated comparatively.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
