Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Açık Bilim, Sanat Arşivi

Açık Bilim, Sanat Arşivi, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi tarafından doğrudan ve dolaylı olarak yayınlanan; kitap, makale, tez, bildiri, rapor gibi tüm akademik kaynakları uluslararası standartlarda dijital ortamda depolar, Üniversitenin akademik performansını izlemeye aracılık eder, kaynakları uzun süreli saklar ve yayınların etkisini artırmak için telif haklarına uygun olarak Açık Erişime sunar.

MSGSÜ'de Ara
Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorPerdahçı, Nazım Ziya
dc.contributor.authorDinçman, Mert Burak
dc.date.accessioned2024-07-03T11:50:46Z
dc.date.available2024-07-03T11:50:46Z
dc.date.issued2023en_US
dc.date.submitted2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14124/6042
dc.description.abstractBu çalışmada, insanların günlük yaşamlarında sıklıkla karşılaştığı yapay zekâ, makine öğrenmesi ve algoritmaların artan maruziyeti ele alınmaktadır. Bununla birlikte, bu teknolojilerin kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte, algoritmik önyargı ve makine öğrenmesi adaletsizliği gibi yeni kavramların ortaya çıktığına dikkat çekilmektedir. Makine öğrenmesinin kısıtlı bir alanda aldığı kararların fark yaratmasına rağmen, kapsam alanının artmasıyla birlikte algoritmaların etki alanı dar kapsamlı olmaktan çıkabildiği ve toplumsal ayrışmalara neden olabileceği ifade edilmektedir. Bu nedenle, kredi karar süreçlerinde kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarının önyargı veya eşitsizliğe neden olup olmadığı Alman Kredi verisi üzerinde test edilmiştir. Test sonuçları istatistiksel sonuçlar ve eşitsizlik metrikleri yardımıyla yorumlanmış ve makine öğrenmesi algoritmalarının kredi süreçlerinde adaletsizliğe sebep olduğu belirlenmiştir. Algoritmik önyargıların, yapay zekanın insanlara kıyasla geniş kapsamlı öğrenme ve anlamlandırma yeteneğinin olmaması, yapay zekanın adaptasyon yeteneğinin yetersiz kalmasının yanı sıra duygusal zekâsı gibi yeteneklerinin eksikliğinden kaynaklanabileceği tartışılmıştır. Ayrıca, makine öğrenmesinin adaptasyon yeteneğinin olmaması değişimlerde yapay zekanın genel zekaya göre uyumsuz kalmasına neden olduğu vurgulanmaktadır. Bu çalışma, yönetim bilimleri açısından bir optimizasyon problemi olarak karar destek sistemi için açıklanabilir yapay zekanın önemini ve çözüm gücü de vurgulamaktadır. Algoritmik önyargı ve eşitsizlik metrikleri gibi konular, yönetim bilimleri alanında karar alıcıların yapay zekâ teknolojileri kullanımında dikkate almaları gereken önemli hususlardır. Ayrıca, yapay zekanın duygusal boyutunun eksikliği, algoritmik önyargıları ortaya çıkarabileceğinden, bu teknolojilerin geliştirilmesinde duygusal zekâ bileşenlerinin dikkate alınması önemlidir. Bu çalışma, yapay zekâ teknolojilerinin etik, hukuk ve toplumsal boyutlarına da dikkat çekerek, yapay zekâ kullanımının toplumsal yararına katkı sağlamayı amaçlamaktadır.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectYapay Zekâ (AI)en_US
dc.subjectAçıklanabilir Yapay Zekâ (XAI)en_US
dc.subjectMakine Öğrenmesien_US
dc.subjectAlgoritmik Önyargıen_US
dc.subjectEşitsizlik Metriklerien_US
dc.subjectAlman Kredi Verisien_US
dc.subjectYönetim Bilimlerien_US
dc.subjectOptimizasyon Problemien_US
dc.subjectKarar Destek Sistemien_US
dc.titleMakine öğrenimi tabanlı karar destek sistemlerinde algoritmik önyargı ve eşitsizlik üzerine bir araştırma: Kredi değerlendirme vaka analizien_US
dc.title.alternativeA research on algorithmic bias and fairness in machine learning-based support decision systems: A case analysis of credit evaluationen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Enformatik Anabilim Dalıen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster