• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace@Muğla
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace@Muğla
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Ticari Havayolu Taşımacılığı Sektöründe Makine Öğrenmesi Uygulamalarının İncelenmesi

Tarih

2019

Yazar

Şekerli, Eyüp Bayram

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Özet

Karmaşıklığın oldukça fazla olduğu, dinamik bir çevrede operasyonlarını sürdüren havayolu işletmelerinin birçok kısıta rağmen doğru karar almaları oldukça önemlidir. Bugün çok çeşitli veri ve büyük miktarda veri üreten havayolu işletmelerinin bu verileri en doğru şekilde değerlendirebilme becerileri kararlarının etkinlik derecesini belirleyebilecektir. Bu nedenle, bu çalışma kapsamında Yapay Zeka (YZ) uygulaması olan Makine Öğrenmesinin (MÖ) havayolu işletmelerinin hangi süreçlerinde, hangi algoritmalar ile kullanılabileceği alanyazında yer alan çalışmalar incelenerek tespit edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar, özellikle son yıllarda MÖ’nün “dispeç güvenilirliği”, “uçuş emniyeti”, “gelir yönetimi/fiyatlama” ve “müşteri davranışları” konularına uygulanmasında bir artış olduğunu ortaya koymaktadır.
 
It is very important that the airlines that carry out operations in a dynamic and complex environment struggle to make the right decision despite many limitations. Today, a wide range of data and a large amount of data generated by airline companies and their ability of data evaluation will determine the effectiveness of the decisions. For this reason, in this study, it has been tried to determine the applications of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) algorithms in airline processes of by examining previous literature. The results show that there has been an increase in the application ML algorithms in “dispatch reliability”, “flight safety”, “yield management/pricing” and “customer behavior” issues especially in recent years.
 

Kaynak

Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi

Cilt

22

Sayı

2

Bağlantı

https://app.trdizin.gov.tr//makale/TXpFME5UWTVPUT09
https://hdl.handle.net/20.500.12809/8222

Koleksiyonlar

  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [3005]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@Muğla

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi || OAI-PMH ||

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Muğla, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Muğla:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.