Yüksek Lisans Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1785
Browse
2 results
Search Results
Master Thesis Makine Öğrenme ve Derin Öğrenme Modelleri Kullanılarak Gümrük İşlem Belgelerinin Görsel Sınıflandırılması(2025) Demir, Hasan Hürşad; Çakar, TunaGümrük işlemlerinde kullanılan belgelerin imgesel hallerini, makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri ile sınıflandırma yapılmıştır. Resim sınıflandırma yöntemleri olarak, bu tez kapsamında, makine öğrenmesi alanında Gaussian Naive Bayes, Rastgele Orman ve Destek Vektör Makinesi; derin öğrenme alanında Evrişimsel Sinir Ağları, Görsel Dönüştürücü, ConvNext ve EfficientNetV2 yöntemleri kullanılmıştır. Model tiplerine özel olarak veri setleri düzenlenmiş olup, modellerin en uygun düzeyde çalışmasını sağlayacak şekilde belirlenen parametre değerleriyle modeller oluşturulmuş ve ilgili veri setleri ile eğitim ve testleri yapılmıştır. Modellerin karşılaştırılmaları eğitim süreleri ve doğruluk oranları açısından yapılmıştır. En iyi sonuçlar, yaklaşık 11 dakikalık eğitim süresi ve %98,32 doğruluk oranı ile Evrişimsel Sinir Ağı modeliyle elde edilmiştir. İkinci en yüksek doğruluk oranı %97,94 ile Rastgele Orman modelinde elde edilirken, genel anlamda ikinci en iyi sonuçlar ise yaklaşık 22 dakikalık eğitim süresi ve %95,89 doğruluk oranı ile EfficientNetV2 modeliyle elde edilmiştir.Master Thesis Dijital Dönüşüm ile ESG Skorlaması: Makine Öğrenimi ile Sürdürülebilirliği Sayısallaştırmak(2025) Bozkan, Tunahan; Çakar, TunaBu çalışma, büyük şirketlerin yan kuruluşlarına verilen Çevresel, Sosyal ve Yönetişim (ESG) puanlarının fonların yatırım kararları üzerindeki etkisini sistematik olarak analiz etmeyi amaçlamaktadır. Temel hedef, özellikle risk yönetimi, sürdürülebilirlik ve uzun vadeli finansal performansla ilgili olarak, ESG puanlarının fon portföylerini ve yatırım stratejilerini şekillendirmedeki rolünü incelemektir. ESG metriklerinin artan önemi, fon yöneticilerinin karar alma süreçlerinde değişiklik yapılmasını gerektirmekte olup, ESG puanına sahip şirketlerin yatırım portföylerine nasıl dahil edildiklerinin derinlemesine değerlendirilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu araştırma, büyük kurumsal varlıkların yan kuruluşlarının özel katkılarını araştıracak ve bu yan kuruluşların, genel fon değerlemesindeki rollerini inceleyecektir. Yan kuruluşlara odaklanarak, çalışma bireysel iş birimlerinin sürdürülebilirlik performanslarının geniş yatırım manzarasını nasıl etkilediğini vurgulayacaktır. ESG puanlarının risk azaltma, sürdürülebilirlik hedefleriyle uyum ve uzun vadeli getirileri maksimize etme önemi bu analizin merkezinde olacaktır. Ayrıca, çalışma, ESG puanına sahip olmayan şirketlere yapılan yatırımlarla ilişkili potansiyel riskleri değerlendirecek ve bu tür puanların olmamasının yatırım stratejileri üzerindeki etkisini inceleyecektir. Araştırmanın temel bir bileşeni, fon yöneticilerinin ESG puanına sahip olan ve olmayan şirketleri değerlendirirken kullandıkları karar verme kriterlerinin incelenmesi olacaktır. Bu puanların portföy kompozisyonunu ve yatırım önceliklendirilmesini nasıl etkilediği araştırılacaktır. Çalışma ayrıca, finans sektöründe sürdürülebilirlik için geniş çaplı sonuçları ele alacak, özellikle ESG düşüncelerinin geleneksel finansal performans metrikleriyle nasıl kesiştiğini tartışacaktır. Sonuç olarak, bu araştırma, ESG puanlarının fonların yatırım stratejilerini şekillendirme rolü hakkında kapsamlı bir anlayış sağlamayı amaçlamaktadır. Büyük firmaların yan kuruluşlarına odaklanarak, bu çalışma ESG yatırımları üzerine büyüyen bilgi birikimine katkıda bulunacak ve bu metriklerin fon performansı, karar alma süreçleri ve yatırım portföylerinin uzun vadeli başarısı üzerindeki etkilerine dair içgörüler sunacaktır.