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

Multi-objective software project cost estimation using recent machine learning approaches

dc.contributor.author Derya, Doğay
dc.date.accessioned 2024-02-12T13:07:19Z
dc.date.available 2024-02-12T13:07:19Z
dc.date.issued 2023
dc.department Çankaya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü en_US
dc.description.abstract Yazılım projeleri, çeşitli sektörlerdeki şirketlerin günlük operasyonlarında dahi günden güne stratejik önem kazanmaktadır. Artan ihtiyaçla birçok şirket gerek kendi bünyesinde, gerekse farklı sektörlerin ihtiyacına yönelik olarak projeler yaratarak yazılımlar geliştirmektedir. Yazılım projeleri için ihtiyaç duyulan işgücünü doğru tahmin etmek, proje maliyetlerini doğru tahmin etmek ve zamanında tamamlanmasını sağlamak için çok önemlidir. 1970'lerden bu yana, yazılım efor tahmini alanı, literatürde kapsamlı araştırmaların konusu olmuştur. Başlangıçta uzman görüşü gibi algoritmik olmayan yöntemler kullanılırken, sorunlar karmaşıklaştıkça, teknoloji ve donanım özellikleri çeşitlendikçe farklı çözüm yaklaşımlarına olan ihtiyaç da ortaya çıkmıştır. Bu zorlukların üstesinden gelmek için regresyon ve model tabanlı tahmin gibi algoritmik yöntemler geliştirilmiştir. Son yıllarda ise, özellikle son on yılda olmak üzere teknolojideki gelişmelerle birlikte, Makine Öğrenimi tabanlı modelleri ve Yapay Zekayı yazılım maliyet tahminine uygulamaya yönelik artan bir ilgi olmuştur. Bu çalışmanın odak noktası, yazılım projeleri bağlamında Makine Öğrenimi tabanlı tahmin yöntemlerini keşfetmektir. Amaç, bu yöntemlerin yazılım maliyet tahminini nasıl iyileştirebileceğini araştırarak, etkinliklerini analiz etmektir. en_US
dc.description.abstract Software projects are gaining strategic importance day by day, even in the daily operations of companies in various sectors. With the increasing need, many companies develop software by creating projects both within their own structure and for the needs of different sectors. Accurately estimating the workforce needed for software projects is crucial to accurately estimating project costs and ensuring timely completion. Since the 1970s, the field of software effort estimation has been the subject of extensive research in the literature. While non-algorithmic methods such as expert opinion were used in the beginning, as the problems became more complex and technology and hardware features diversified, the need for different solution approaches emerged. To overcome these difficulties, algorithmic methods such as regression and model-based estimation have been developed. In recent years, however, with advances in technology, especially in the last decade, there has been an escalating interest in applying Machine Learning-based models and Artificial Intelligence to software cost estimation. The focus of this study is to explore Machine Learning based prediction methods in the context of software projects. The aim is to analyze their effectiveness by investigating how these methods can improve software cost estimation. en_US
dc.identifier.citation Derya, Doğay (2023). Multi-objective software project cost estimation using recent machine learning approaches / Güncel makine öğrenme yaklaşımları ile çok amaçlı yazılım projesi maliyet tahminlemesi. Yayımlanmış yüksek lisans tezi. Ankara: Çankaya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. en_US
dc.identifier.endpage 120 en_US
dc.identifier.startpage 1 en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12416/7175
dc.language.iso en en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Software Cost Estimation en_US
dc.subject Software Effort Estimation en_US
dc.subject Artificial Intelligence en_US
dc.subject Machine Learning en_US
dc.subject Feature Selection en_US
dc.subject Yazılım Maliyet Tahmini en_US
dc.subject Yazılım Efor Tahmini en_US
dc.subject Yapay Zeka en_US
dc.subject Makine Öğrenimi en_US
dc.subject Özellik Seçimi en_US
dc.title Multi-objective software project cost estimation using recent machine learning approaches tr_TR
dc.title Multi-Objective Software Project Cost Estimation Using Recent Machine Learning Approaches en_US
dc.title.alternative Güncel Makine Öğrenme Yaklaşımları ile Çok Amaçlı Yazılım Projesi Maliyet Tahminlemesi en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Thesis.pdf
Size:
1.86 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Yazar sürümü

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: