- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 28 Special Issue
- Çalışanların Çevrimiçi Değerlendirmelerinin İş Tatmini Faktörlerini Belirlemeye ve Analiz Etmeye Yön...
Çalışanların Çevrimiçi Değerlendirmelerinin İş Tatmini Faktörlerini Belirlemeye ve Analiz Etmeye Yönelik Olarak Makine Öğrenmesine Dayalı Analizi
Authors : Ali Özdemir, Aytuğ Onan, Vildan Çinarli Ergene
Pages : 526-530
Doi:10.31590/ejosat.1008393
View : 20 | Download : 7
Publication Date : 2021-11-30
Article Type : Research
Abstract :Yapay zeka teknolojilerinden biri olan makine öğrenmesi teknikleri günümüzde yaygın olarak kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi teknikleri ile hızlı ve güvenilir şekilde tahminlemeler yapılabilmektedir. Makine öğrenmesine ait birçok algoritma mevcut olup, problemin kaynağına ve veri sayısına göre hangi algoritmanın kullanılacağına karar verilmektedir. Farklı algoritmalar, kullanılan veriye göre özgüllük ve duyarlılık değerleri üretmektedir. Kullanılan veriye göre bu değerler göz önünde bulundurularak farklı algoritmalar arasından en iyi uyum sağlayan algoritma tercih edilerek sonuç iyileştirilir ve zaman maliyeti azaltılır. Metin madenciliği son yıllarda hızla gelişen bir alan haline geldi ve bu alandaki uygulamalar yapay zekâ alanındaki uygulamaların büyük bir bölümünü oluşturmaktadır. İnsan kaynakları departmanlarının işletme yöneticileri çeşitli konularda kararlar almaktadırlar. Metinsel veriler de dahil olmak üzere daha fazla veri oluşturulup biriktikçe işletme yöneticileri şirketleri ile ilgili karar verirken metin madenciliğini kullanarak bu tür verilerden uygulanabilir bilgi elde edebilirler. Bu çalışma iş tatmini faktörlerini belirlemeye ve analiz etmeye yönelik olarak çalışanların çevrimiçi değerlendirmelerinin makine öğrenmesine dayalı analizini elde etmek amacıyla gerçekleştirilen çalışmalar hakkında bilgi vermektedir. Çalışanların şirketleri hakkında yaptıkları yorumlardan 1 ve 2 puan olanlar negatif, 3,4 ve 5 puanlar pozitif olarak değerlendirilmiş olup toplamda 18 firmadaki 2321 pozitif yorum ve 702 negatif yorum ele alınarak makine öğrenmesine dayalı analizleri gerçekleştirilmiştir. Metin belgesindeki özniteliklerin belirlenmesinde terim varlığı, terim sıklığı gibi temel temsil yöntemleri ve 1-gram, 2-gram, 3-gram modelleri dikkate alınarak incelenen veri seti için farklı temsil yöntemlerinin doğru sınıflandırma başarımları, F-ölçütü, duyarlılık, hassasiyet ölçütleri 5 temel sınıflandırıcı aracılığıyla karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir.Keywords : Makine öğrenmesi, Metin madenciliği, Sınıflandırıcı topluluğu