Lisans Dersleri için Zaman Serisi ile Açılacak Şube Sayısı ve Kontenjanlarını Tahmin Eden Yapay Zekâ Sisteminin Geliştirilmesi

dc.contributor.other Computer Engineering
dc.contributor.other 06. School Of Engineering
dc.contributor.other 01. Atılım University
dc.date.accessioned 2024-07-18T20:58:49Z
dc.date.available 2024-07-18T20:58:49Z
dc.description.abstract This project aims to address the problems experienced in traditional methods used in determining course quotas and number of sections in universities. This project, carried out with the support of Atılım University Undergraduate Research Projects, aims to optimize this process by using machine learning models. In the project, XGBoost and LightGBM were examined and their ability to make high-accurate predictions was tested. en_US
dc.description.abstract Bu proje, üniversitelerde ders kontenjanlarının ve şube sayılarının belirlenmesinde kullanılan geleneksel yöntemlerde yaşanan sorunları ele almayı amaçlamaktadır. Atılım Üniversitesi Lisans Araştırma Projeleri desteğiyle yürütülen bu proje, makine öğrenimi modellerinin kullanılmasıyla bu sürecin optimize edilmesini hedeflemiştir. Projede, XGBoost ve LightGBM yapıları incelenmiş ve yüksek doğrulukta tahmin yapabilme kabiliyetleri denenmiştir. tr
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.14411/6874
dc.subject Undergraduate courses, Artificial Intelligence, Prediction en_US
dc.subject Lisans dersleri, Yapay Zeka, Tahmin tr
dc.title Lisans Dersleri için Zaman Serisi ile Açılacak Şube Sayısı ve Kontenjanlarını Tahmin Eden Yapay Zekâ Sisteminin Geliştirilmesi
dspace.entity.type Project
gproject.coordinator Arda Sezen
gproject.funder Atılım Üniversitesi
gproject.grantduration 10 months
gproject.grantidentifier ATÜ-LAP-2223-05
gproject.status Tamamlandı
project.endDate 2023-09-01 00:00:00
project.investigator Sezen, Arda
project.startDate 2022-11-01 00:00:00
relation.isOrgUnitOfProject e0809e2c-77a7-4f04-9cb0-4bccec9395fa
relation.isOrgUnitOfProject 4abda634-67fd-417f-bee6-59c29fc99997
relation.isOrgUnitOfProject 50be38c5-40c4-4d5f-b8e6-463e9514c6dd
relation.isOrgUnitOfProject.latestForDiscovery e0809e2c-77a7-4f04-9cb0-4bccec9395fa
relation.isPersonOfProject 367853fe-83ca-445e-a3be-00c62fcb4e35
relation.isPersonOfProject.latestForDiscovery 367853fe-83ca-445e-a3be-00c62fcb4e35

Files

Collections