Çankaya GCRIS Standart veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.

Bilgi Teknolojisi Bölümü Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/298

Browse

Browsing Bilgi Teknolojisi Bölümü Tezleri by Subject "Artificial Neural Network"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Predicting house prices in Ankara using machine learning
    (2023) Ersoy, Cihan
    Geleneksel gayrimenkul değerleme süreci, bir değerleme uzmanının gayrimenkulü görmesi ve evin sahip olduğu değerlere göre içerisinde ev fiyatının da bulunduğu bir rapor oluşturması üzerine kuruludur. Ancak, bu yöntem zaman alıcı ve yüksek maliyetli olarak nitelendirilebilir. Makine öğrenmesi, bu süreci hızlandırmaya ve maliyetleri azaltmaya yardımcı olabilecek bir araçtır. Bu nedenle, bu tezde amacımız, makine öğrenimi tahminlerinin ev fiyatı değerlemesi sürecinde gerçekçi ve yeterli olup olmadığını araştırmaktır. Bu amaçla, çalışmada biri gayrimenkul web sitesinden toplanmış, diğeri ise değerleme raporlarından oluşturulmuş iki veri seti çeşitli makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak karşılaştırılmaktadır. İnşa edilen tüm modellerin hiper parametreleri dikkatli bir şekilde seçilmiş, modellerin başarısı ise kök ortalama kare hatası ve netlik skoru kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgular, yaklaşımın varolan değerleme sürecini iyileştirme potansiyeline sahip olduğunu, ancak uygulanabilirliğini göstermek için daha öteye araştırma gerektiğini öneriyor.