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

Ticari Havayolu Taşımacılığı Sektöründe Makine Öğrenmesi Uygulamalarının İncelenmesi

Date

2019

Author

Şekerli, Eyüp Bayram

Metadata

Show full item record

Abstract

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.
 

Source

Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi

Volume

22

Issue

2

URI

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

Collections

  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [3005]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Policy | Guide | Contact |

DSpace@Muğla

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeInstitution AuthorThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeInstitution Author

My Account

LoginRegister

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Policy || Guide|| Instruction || Library || Muğla Sıtkı Koçman University || OAI-PMH ||

Muğla Sıtkı Koçman University, Muğla, Turkey
If you find any errors in content, please contact:

Creative Commons License
Muğla Sıtkı Koçman University 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.