Browsing by Author "Türkmen, Güzin"

Now showing 1 - 4 of 4

Citation - Scopus: 21
Comparative Analysis of Programming Languages Utilized in Artificial Intelligence Applications: Features, Performance, and Suitability
(Prof.Dr. İskender AKKURT, 2024) Sezen, Arda; Türkmen, Güzin; Şengül, Gökhan; Computer Engineering; 06. School Of Engineering; 01. Atılım University
This study presents a detailed comparative analysis of the foremost programming languages employed in Artificial Intelligence (AI) applications: Python, R, Java, and Julia. These languages are analysed for their performance, features, ease of use, scalability, library support, and their applicability to various AI tasks such as machine learning, data analysis, and scientific computing. Each language is evaluated based on syntax and readability, execution speed, library ecosystem, and integration with external tools. The analysis incorporates a use case of code writing for a linear regression task. The aim of this research is to guide AI practitioners, researchers, and developers in choosing the most appropriate programming language for their specific needs, optimizing both the development process and the performance of AI applications. The findings also highlight the ongoing evolution and community support for these languages, influencing long-term sustainability and adaptability in the rapidly advancing field of AI. This comparative assessment contributes to a deeper understanding of how programming languages can enhance or constrain the development and implementation of AI technologies.
Developing a Data Warehouse for Distance Remote Laboratory
(IEEE, 2007) Türkmen, Güzin; Çağıltay, Nergiz; Computer Engineering; Software Engineering; 06. School Of Engineering; 01. Atılım University
Data warehouse is an important contemporary issue for many organizations and is relatively a new field in the realm of information technology. As data warehousing, e learning is also a new field. Little research has been done regarding the special considerations and characteristics of academic data and the complexity of analyzing such data. Educational institutions measure success very differently from business-oriented organizations and the analyses that are meaningful in such environments cause unique problems in data warehousing. Especially for the educational purposes, data warehouses offer several benefits. This paper discusses the use of Data Warehouse and Decision Support resources to aid in the assessment of Distance Remote Laboratory Environment.
Nijerya, Lagos'taki Firstbank'ta Müşteri Deneyimini Geliştirmede
(2025) Hudu, Musa; Türkmen, Güzin; Computer Engineering; 06. School Of Engineering; 01. Atılım University
Bu çalışma, First Bank Lagos'un sohbet robotu Fibani'nin Müşteri Deneyimi üzerindeki etkisini Teknoloji Kabul Modeli (TAM) kullanarak incelemektedir. Analiz edilen temel faktörler arasında Algılanan Kullanışlılık (PU), Algılanan Kullanım Kolaylığı (PEOU), Chatbot Güveni (CT), Müşteri Memnuniyeti (CS) ve Kullanım Niyeti yer alır. 400 müşteri ile yapılan bir anket, 5'li Likert ölçeğinde derecelendirilen 30 maddelik bir anket kullanılarak gerçekleştirilmiştir. SPSS'de (Versiyon 26) veri analizinde tanımlayıcı istatistikler, korelasyon ve regresyon kullanılmıştır. Sonuçlar, PU, PEOU ve BT'nin CS'yi önemli ölçüde etkilediğini (r = 0.75, p < .01) ve BT'nin (β = 0.35, p < .001) en güçlü öngörücü olduğunu göstermektedir. Bulgular, Fibani'nin müşteri deneyimini geliştirdiğini ancak doğruluk, güvenlik ve kişiselleştirme konularında iyileştirmelere ihtiyaç duyduğunu gösteriyor. Anahtar Kelimeler: Chatbot benimseme, müşteri deneyimi, dijital bankacılık, Teknoloji Kabul Modeli (TAM), chatbot güveni, müşteri memnuniyeti, First Bank Lagos.
Üniversite Karar Destek Sistemi için Veri Ambarı Tasarımı
(2007) Türkmen, Güzin; Çağıltay, Nergiz Ercil; Yazıcı, Ali; Computer Engineering; Software Engineering; 06. School Of Engineering; 01. Atılım University
Veri ambarı bir çok organizasyon için çagdas bir meseledir ve bilgi teknolojileri için yeni bir alandır. Özellikle egitimsel amaçlı kullanımda, veri ambarları birçok fayda saglar. Veri ambarları yeni bir alan oldugundan, akademik veri yapıları ve bu veriyi analiz etmedeki karmasa ile ilgili çok az sayıda arastırma yapılmıstır. Egitim kurumları basarıyı, ticari amaçlı organizasyonlardan çok farklı ölçer ve bu çevrede anlamlı olan analizler veri ambarlamada nadir problemler ortaya çıkarır. Bu tezin amacı, var olan Ögrenci Bilgi Sisteminden (MasterSIS) alınan veriyi sorgulayacak bir karar destek sistemi hazırlamak ve Atılım Üniversitesi Yüksek Lisans Programı'nda akademik karar vermeyi destekleyici rapor çıktıları almayı saglamaktır. Anahtar Kelimeler: Karar Destek Sistemleri, Veri Ambarı, Egitim