Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi最新文献

{"title":"Decision Support System for Software Selection with AHP Method in Business Process Automation","authors":"Ozge Doguc, Kevser Sahinbas","doi":"10.54525/tbbmd.1148779","DOIUrl":"https://doi.org/10.54525/tbbmd.1148779","url":null,"abstract":"İş süreçlerinin otomasyonu, şirketler için hızlanma, standartlaşma ve süreç iyileştirme gibi kazanımlar sunar. Robotik süreç otomasyonu (RPA) son 5 yılda gerek kullanım kolaylığı gerekse hızlı entegrasyon sağlaması nedeniyle dünyada ve ülkemizde çok sayıda şirket tarafından kullanılmaya başladı. Şirketler RPA teknolojisine geçiş öncesinde belirli öncelikler ve kriterler doğrultusunda seçim yapmakta olmalarına rağmen, RPA’dan elde edilen sonuçlar çoğu zaman beklentileri karşılamamaktadır. Bunun temel nedenleri arasında, RPA teknolojisinin getirilerinin yanlış tanıtılması, RPA’nın hedef dışı alanlarda kullanılması gibi faktörler sayılabilir. Bu çalışma, AHP yöntemiyle, şirketlere RPA yazılımı seçimi için uygulamalı bir çerçeve sunmaktadır. Bu çalışmada, en popüler 4 RPA yazılımı ile uygulama yapılmış ve AHP ile bulunan sonuçlar yorumlanmıştır.","PeriodicalId":307505,"journal":{"name":"Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi","volume":"95 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-02-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129478675","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Assessment of DevOps Pipeline with Quality Perspective and Application of ISO/IEC 25010 Gap Analysis","authors":"Çağrı Şenkal, Burak Yolaçan, Kadir Herkiloglu, Asım Egemen Yılmaz","doi":"10.54525/tbbmd.1118200","DOIUrl":"https://doi.org/10.54525/tbbmd.1118200","url":null,"abstract":"Bu çalışmada, DevOps işletim hattı bütüncül bir yazılım ürünü olarak ele alınmakta; bugüne değin farklı araştırmacılar tarafından literatürde yayınlanmış olan ve DevOps işletim hattı üzerinde yürütülen süreçlerin başarımının izlenmesine yönelik olarak önerilmiş yazılım geliştirme ve ürün ölçütlerinin, ISO/IEC 25010 kalite bakış açısı ile hangi kavramlarla ilintilenebilir olduğu incelenmekte; bu kapsamda ISO/IEC 25010 kalite çerçevesinde hangi boyutlarda boşluklar kaldığına ve hangi hususlarda çalışmalar ve tanımlamalar yapılmasına ihtiyaç bulunduğu tespit edilmeye çalışılmaktadır.","PeriodicalId":307505,"journal":{"name":"Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi","volume":"37 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-02-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125471462","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Review on Detection of Dangerous Objects in Video Data using Deep Learning Methods","authors":"Ayşe Berika VAROL MALKOÇOĞLU, R. Samli","doi":"10.54525/tbbmd.1184322","DOIUrl":"https://doi.org/10.54525/tbbmd.1184322","url":null,"abstract":"Bilgisayarla görme tekniklerinden biri olan nesne saptaması son yıllarda hem akademik hem de ticarî potansiyeli sayesinde büyük ilgi görmektedir. Günümüzde teknolojinin gelişimi ile birlikte güvenlik ya da kişisel amaçlarla çekilen video görüntülerinin artması ve donanım elemanlarının gelişmesi, ihtiyaç duyulan kaynaklara erişimi kolaylaştırmış dolayısıyla nesne saptama sistemlerinin gelişimini hızlandırmıştır. Bu alanda yaya saptaması, yüz tanıma gibi bazı klasikleşmiş konularda çok sayıda çalışma bulunmaktadır. Fakat bu çalışmada farklı nesne gruplarının getirdiği zorlukları gözlemlemek adına tehlikeli nesneler üzerine yapılan ve güvenlik güçlerine yardımcı sistemlerin tasarlanmasına katkı sağlayan çalışmalar araştırılıp derlenmiştir. Çalışmalarda kullanılan nesne saptama yöntemleri geleneksel yöntemler ve derin öğrenme tabanlı modern yöntemler olarak iki kısımda incelenmiş olup avantajları ve dezavantajları tartışılmıştır. Ayrıca literatürdeki eksiklikler belirlenip, gelecekteki çalışmalar için araştırmacılara yönergeler sunulmuştur.","PeriodicalId":307505,"journal":{"name":"Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi","volume":"9 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-02-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132645395","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"İki Boyutlu(2D) Arkeolojik Parçalanmış Nesnelerin Görüntü İşleme ve Geometrik Metotları Kullanarak Birleştirilmesi","authors":"Gürel Yildiz, N. Duru","doi":"10.54525/tbbmd.1221824","DOIUrl":"https://doi.org/10.54525/tbbmd.1221824","url":null,"abstract":"Arkeologlar ya da restoratörler tarafından arkeolojik kalıntılar ile yapılan tekrar birleştirme süreçlerinde; ilk olarak kalıntı parçalarının analizi, eşleşen varsayımları tasarlama, kalıntı gerçek parçaları üzerinde bu varsayımları prova yapma ve çapraz karşılaştırma ve son olarak da öngörülen yeniden yapılandırma varsayımına göre bitişik parçaların birleştirilmesi adımları el ile yapılmaktadır. Bununla birlikte parça sayısının fazla olması, parçaların aşınması, parçaların üzerindeki desen ve renklerin silinmesi nedeniyle tekrar birleştirme adımları zaman alıcı ve zor bir süreçtir [1],[2],[3]. Bu çalışmada arkeolojik kazılar sonucunda ortaya çıkan iki boyutlu parçalanmış duvar resimleri ve mozaikler gibi kalıntı nesnelerinin dijital görüntüleri üzerinden görüntü işleme ve geometrik yöntemler kullanarak tekrar birleştirerek gerçek nesnenin görüntüsünü oluşturan bir uygulama geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulama üzerinde farklı iki boyutlu parça görüntülerinin belirlenen kısıtlar kapsamında gerçek nesne görüntüsünü yeniden oluşturmada başarılı sonuçlar vermiştir.","PeriodicalId":307505,"journal":{"name":"Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi","volume":"40 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115472914","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi","authors":"Muhammed Mehmet Akgümüş, Ali Boyaci","doi":"10.54525/tbbmd.1163852","DOIUrl":"https://doi.org/10.54525/tbbmd.1163852","url":null,"abstract":"Bu çalışmada; bankacılık sektöründe müşterilerden gelen her türlü bildirimlerin sınıflandırılması, sonrasında bu sınıfların önceliklendirilmesi ve bu önceliğe göre müşteriye geri bildirim verilmesi amaçlanmıştır. Bu sayede müşteri memnuniyeti sağlayacak öncelikli bildirimlere hızlı çözüm üretilebilmesi hedeflenmiştir. Verilerin sınıflandırılmasıyla ilgili yapılan literatür taramasında yüksek doğruluk değerlerinin; Lojistik Regresyon, Uzun Kısa Süreli Bellek, Multinominal Naive Bayes ve Destek Vektör Makinesi algoritmaları ile elde edildiği gözlemlenmiştir. Bu sebeple bu algoritmalarla gerçek bir banka veri seti üzerinde Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP) yöntemleri kullanılarak eğitim ve sınama işlemleri gerçekleştirilmiştir. Yeni bir yöntem olarak sunulan iki aşamalı yaklaşımla sınırlı sayıda veri setiyle çalışılarak doğruluk değerlerini yüzde yetmişin üzerine çıkarılması başarılmıştır.","PeriodicalId":307505,"journal":{"name":"Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi","volume":"18 7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122167989","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Büyük Veri Tabanlı Arşivleme Yönetim Sistemi","authors":"Ayşegül ŞENOL ÇALIM, Cüneyt Kaya","doi":"10.54525/tbbmd.1008300","DOIUrl":"https://doi.org/10.54525/tbbmd.1008300","url":null,"abstract":"Yeni ürünlerin hizmete sunulması, müşteri sayısının hızla artması, denetim iz kayıtları gibi zorunlu olarak tutulması gereken verilerin boyutlarının fazla olması nedeniyle banka gibi kurumlarda veri büyüklüğü hızlı bir şekilde artmaktadır. Bu veriler mevcut sistemlerde yıllarca kaldığı zaman sistemleri ve uygulamaları ağırlaştırmakta, yedekleme ve sistem bakımı gibi operasyonel işlemlerin maliyetlerini arttırmaktadır. Bütün bu sorunlar için verilerin sınıflandırılarak erişim sıklığına göre kategorize edilmesi, sınıflandırılan verilerin anlık erişim gereksinimi olmayanlarının ikincil ve daha az maliyetli sistemlere taşınarak arşivlenmesi ve arşivlendikten sonra kaynak sistemden silinmesi gerekmektedir. Bu gereksinimleri karşılamak için yazılan büyük veri tabanlı arşivleme yönetim sistemi, bir yazılım ürünü olarak geliştirilmiştir. Yapısal ve yapısal olmayan verilerin Hadoop ekosisteminde arşivlenmesi verilere daha etkin erişim sağlayacak ve daha ucuz saklama maliyetleri getirecektir. Bu bağlamda yapılan çalışmada veri erişim katmanı, hizmet ve uygulama katmanından oluşan verileri, HDFS (Hadoop Distributed File System) dosya sistemi yapısında dağıtık olarak üç kopya halinde tutan ve fiziksel sunucular üzerinde sanallaştırma teknolojileri kullanılarak kurulan bir büyük veri tabanlı arşivleme yönetim sistemi geliştirilmiştir. Sonrasında ise ilişkisel veri tabanlarındaki yapısal tabloların erişimi ve aktarımı için Sqoop, yapısal olmayan kaynaklardan yapılan aktarımların gerçekleştirilmesi ve zamanlanması için Nifi araçları kullanılmıştır. \u0000İlişkisel veri tabanlarından büyük veri arşivleme sistemine aktarılan ve HDFS dosya yapısında tutulan verilerde hacimsel büyüklükte çok büyük oranda azalma gerçekleşmiştir. Veri erişim katmanı üzerinden yapılan veri sorgulama işlemlerinde ise özellikle sayısal olmayan verilerin erişiminde yüksek performans artışları gözlemlenmiştir. \u0000Bu çalışmada, büyük veri arşivleme ve veri analitiği kavramları incelenmiş ve bu kavramlar üzerine yapılan çalışmalar araştırılmıştır. Bu kapsamda gerçekleştirilen kaynak \u0000taramasından çıkarılan bilgiler neticesinde; veri büyüklüğünün ve veriye erişim hızı gereksinimin hızla arttığı kurumlarda kullanılabilecek olan, yüksek hız, yüksek verimlilik, daha az maliyet ve daha fazla çeşitlilik gereksinimlerini karşılayan bir arşivleme yönetim sistemi büyük veri platformu üzerinde gerçekleştirilmiştir.","PeriodicalId":307505,"journal":{"name":"Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi","volume":"53 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134116947","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Yazılım Gözden Geçirme Toplantılarında Çevrimiçi İşbirlikçi Araçların Kullanımı Üzerine Öğrencilerle Bir Çalışma","authors":"İbrahim Akman, Çigdem Turhan, Tuna Hacaloğlu","doi":"10.54525/tbbmd.1105906","DOIUrl":"https://doi.org/10.54525/tbbmd.1105906","url":null,"abstract":"Yazılım geliştirme süreci için takım toplantıları olmazsa olmaz aktivitelerdendir. Bu toplantılar, genellikle, yüz yüze yapılsa da COVID-19 salgını gibi değişen küresel koşullar, yazılım geliştirme takvimini kesintiye uğratmadan başka türlü çözümlerin sürece acilen dahil olmasını gerektirmektedir ve bu konudaki literatür henüz yeterince olgunlaşmamıştır. Bu çalışmada, Yazılım Mühendisliği uygulamalarına çevrimiçi işbirlikçi araçların entegrasyonunu etkileyen faktörleri, gözden geçirme toplantıları özelinde değerlendirilmesi hedeflenmektedir. Bu amaçla, geleceğin yazılım profesyonelleri olarak nitelenen 73 ikinci ve üçüncü sınıf Yazılım Mühendisliği öğrencisinin önceden tanımlanmış senaryolar üzerinden deneysel gözden geçirme toplantılarına katılımı sağlamıştır. Çalışmanın sonucunda, çevrimiçi işbirlikçi araç kullanımının katılımcıların gerçek performanslarına olumlu etki ettiği ve takım üyeleri arasındaki etkileşimi yüz yüze toplantılara nazaran geliştirdiği, katılımcıların bu tür platformları gelecekteki kariyerlerinde kullanma niyetlerine olumlu katkı sağladığı saptanmıştır.","PeriodicalId":307505,"journal":{"name":"Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi","volume":"28 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116635784","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"MFCC ve LBP Yöntemlerinin Karşılaştırılması ile Konuşmacı Tanıma ve Konuşmacı Doğrulama","authors":"Emrah Aydemir","doi":"10.54525/tbbmd.1083707","DOIUrl":"https://doi.org/10.54525/tbbmd.1083707","url":null,"abstract":"Konuşmacıyı tanıma ya da konuşmacıyı tanımlama konuşmacının ses sinyallerine ait parametrelerinin analiz edilmesi ile otomatik olarak tanınmasıdır. İnsan sesleri sahibine çok yüksek bağlılık içerir. Bu nedenle bu çalışmada Yasin Suresini okuyan 46 farklı kişiden kim olduğunu belirlemek için Youtube üzerinden veri kümesi elde edilmiştir. Elde edilen ses dosyalarından MFCC ve LBP ile öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Öznitelik vektörleri çeşitli sınıflandırma algoritmaları ile sınanmış ve MFCC için %35,10 başarı elde edilirken LBP için %90,74 oranında başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Kişi doğrulama için ise LBP’de %100 sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.","PeriodicalId":307505,"journal":{"name":"Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi","volume":"23 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130610489","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Integrating Fuzzy Logic into Intelligent Agents: Experiments on a CPS","authors":"Burak Karaduman, Baris Tekin Tezel, Moharram Challenger","doi":"10.54525/tbbmd.1035287","DOIUrl":"https://doi.org/10.54525/tbbmd.1035287","url":null,"abstract":"Siber-fiziksel Sistemler (SFS), anlık dış değişikliklerin olduğu fiziksel dünya ile etkileşime giren karmaşık yapıdaki sistemlerdir. Literatürde, yazılım etmenleri bu karmaşık yapıdaki sistemlerin programlanması için bir seçenek olarak kabul edilir ve sahip oldukları özellikleri geliştirmek için bulanık mantık ile birlikte kullanılabilir. Etmen odaklı yaklaşımlar, özellikle Kanı-İstek-Hedef (KİH) mimarisi, çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. Siber-fiziksel Sistemler alanında özerklik, önalma ve insan benzeri akıl yürütme, bir sistemin zekasını geliştirmek için gereken temel unsurlardır. KİH etmenleri tarafından bu özellikler, sistemlerin karmaşık olduğu SFS de uygulanabilir ve bulanık mantık ile kapasiteleri genişletilebilir. Bu çalışma, SFS'deki kusurlu olabilecek hesaplamaları azaltmak amacıyla bulanık mantığı baz alarak KİH mimarisine bağlı akıllı etmenleri uygular. Önerilen bulanık KİH yaklaşımını değerlendirmek için bir MİB fan sistemi kullanılmıştır. İlk olarak, sıcaklık duyargasının herhangi bir örnekleme gürültüsü olmadan ideal olduğu varsayılarak sistem test edilmiştir. Normal KİH ve bulanık mantık tabanlı KİH ayrı ayrı uygulanarak sonuçlar test edilmiştir. Daha sonra -+ beş hata oranı dikkate alınarak veri örnekleme süreci test edilmiştir. Hem ideal hem de gürültülü veriler için bulanık KİH yaklaşımının önemli bir gelişme gösterdiği sonucuna varılmıştır. Ayrıca, somut bir vaka çalışması da kullanarak Jason KİH için akıl yürütme döngüsü kısıtlamaları denenmiştir.","PeriodicalId":307505,"journal":{"name":"Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi","volume":"92 5-6","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"120910586","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Sağlık Verilerinin Analizinde Veri Ön işleme Adımlarının Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Performansına Etkisi","authors":"Hatice NİZAM ÖZOĞUR, Zeynep Orman","doi":"10.54525/tbbmd.1167316","DOIUrl":"https://doi.org/10.54525/tbbmd.1167316","url":null,"abstract":"Günümüzde verilerin hızla artmasıyla makine öğrenmesi yöntemleri ile veri analizi birçok alanda popüler hale gelmiştir. Gerçek dünya veri kümelerinde eksik değerler ve dengesiz sınıf verileri sıklıkla karşılaşılan sorunlardır. Bu sorunlar, makine öğrenmesi yöntemlerinin başarımlarını olumsuz yönde etkilemekte ve modelin hatalı veya yanlış sonuçlar elde etmesine neden olmaktadır. Verilerdeki eksik değerlerin doldurulması ve sınıf dengesizliğinin ortadan kaldırılması veri ön işleme aşamasında önem arz etmektedir. Özellikle, sağlık verilerinde sınıfların dengesi verilerin doğruluğu ve eksiksizliği makine öğrenmesi yöntemlerinin performansını etkilediğinden çok önemlidir. Bu makalede, makine öğrenmesinde eksik değerlere sahip dengesiz veri sınıflandırması ile ilgili sorunları araştırmak için literatürde başarılı olan yöntemlerin karşılaştırmalı bir çalışması PIMA diyabet veri kümesi kullanılarak yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, sınıf dengesizliğinde eksik ve aşırı örnekleme yöntemlerinin birleştirildiği SMOTEENN algoritması ile eksik değerlerde zincirleme denklemlerle çoklu atama yönteminin kullanılması hasta ve sağlıklı bireylerin sınıflandırılmasında %91 F-skor değeri ile diğer en iyi yöntemlerden yaklaşık %9 oranında daha iyi performans göstermiştir","PeriodicalId":307505,"journal":{"name":"Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi","volume":"65 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133662850","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}