Çok Kriterli Karar Verme Ve Yapay Zeka Teknikleri İle Bulut Servisi Seçimi /

Bu tez, bulut servisi seçim sürecinde Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ve yapay zeka tekniklerinin kullanımını incelemektedir. Günümüzde bulut bilişim, işletmelerin dijital dönüşümünde kritik bir rol oynamaktadır ve doğru bulut servisi sağlayıcısını seçmek, organizasyonların operasyonel ve...

Ful tanımlama

Detaylı Bibliyografya
Yazar: Ergün, Pınar Simay
Müşterek Yazar: Bursa Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Diğer Yazarlar: Şahin, Hasan (tez danışmanı)
Materyal Türü: Tez
Dil:Türkçe
Konular:
Bulut sevis seçimi
Makine öğrenmesi
Online Erişim:https://hdl.handle.net/20.500.12885/3536
OPAC'ta görüntüle
Diğer Bilgiler
Özet:Bu tez, bulut servisi seçim sürecinde Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ve yapay zeka tekniklerinin kullanımını incelemektedir. Günümüzde bulut bilişim, işletmelerin dijital dönüşümünde kritik bir rol oynamaktadır ve doğru bulut servisi sağlayıcısını seçmek, organizasyonların operasyonel verimliliği için önemlidir. Ancak, bulut servisi seçiminde çok sayıda kriter ve alternatif bulunması, karar verme sürecini karmaşık hale getirmektedir. Bu çalışma, en uygun bulut hizmet sağlayıcısının belirlenmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bilgi teknolojileri alanında çalışan 6 uzman ile yapılan beyin fırtınası ve literatür taraması sonucunda, bulut hizmet sağlayıcısı seçiminde önemli olan 8 temel ölçüt Maliyet, Kullanıcı Dostu Arayüz ve Yönetim Araçları, Veri Yedekleme ve Kurtarma, Güvenlik, Entegrasyon, Destek ve Müşteri Hizmetleri, Performans, Uyumluluk belirlenmiştir. Tezde, bulut servisi seçim sürecinde ÇKKV yöntemlerinden AHP ve TOPSIS kullanılmıştır. AHP ile kriter ağırlıkları belirlenerek TOPSIS yöntemi ile en uygun bulut hizmet sağlayıcısı seçilmiştir. Bulut hizmet sağlayıcısı tahmininde makine öğrenmesi yöntemleri karşılaştırmalı olarak incelemiştir. Çalışmada, k-Nearest Neighbors, Random Forest, Neural Network ve Gradient Boosting algoritmaları tercih edilmiştir. Sonuçlara göre, MAE, MAPE ve RMSE kriterlerine göre en iyi tahmin yöntemi olarak kNN belirlenmiştir. Bu yaklaşım, karar vericilere, kriterler arasındaki dengeyi sağlamak ve büyük veri kümeleri üzerinde daha doğru analizler yapmak için kapsamlı bir çerçeve sunar. ÇKKV yöntemleri, kriterlerin önem derecelerini ve alternatiflerin sıralamasını belirlerken; yapay zeka teknikleri tahminleme yapar. Araştırmanın uygulama kısmında, bulut servis sağlayıcılarının değerlendirilmesi için veri toplama, ÇKKV ve yapay zeka yöntemlerinin uygulanması adımları detaylı olarak ele alınmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yaklaşımın, bulut servisi seçiminde daha hızlı, doğru ve etkili sonuçlar sağladığını göstermektedir. Sonuç olarak, bu tez bulut servisi seçimi gibi karmaşık karar verme süreçlerinde ÇKKV ve yapay zeka tekniklerinin nasıl kullanılacağına dair değerli bir yöntem sunmakta ve bu yaklaşımın avantajlarını, sınırlamalarını belirlemekte, ayrıca gelecekteki çalışmalar için önerilerde bulunmaktadır. Bu yaklaşım, işletmelerin bulut hizmetlerini daha etkin bir şekilde seçmelerine yardımcı olarak, daha verimli ve rekabetçi bir dijital ortam yaratmalarına katkı sağlamayı amaçlamaktadır.
Fiziksel Özellikler:69 sayfa ; 30 cm
Bibliyografya:Kaynakça : 63-68 sayfa

Benzer Materyaller