Yazar "Arslankaya, Seher" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • [ X ]
    Öğe
    Ergonomic Risk Assessment of Female Workers Working in the Automotive Industry
    (Kırıkkale Üniversitesi, 2021) Arslankaya, Seher; Çelik, Miraç Tuba
    Today, with the gradual development of the automotive industry, female workers constitute more than 30% of the workforce in our country..The increasing number of female employees brings along the occupational risks they face in their business life.Due to the fact that women have less physical working power than men, they experience serious health problems as a result of their exposure to physical, chemical, ergonomic, biological and psycho-social risks throughout their working life.For this reason, ergonomic risks should be determined and evaluated in order to prevent all health problems that may occur.In this study, ergonomic risk assessment was made by considering the occupational accidents that occurred in the last 4 years of female workers working in an automotive company.Values showing occupational health and safety performance were calculated with the data discussed, and the risk factors causing the accident were classified among themselves.After this classification, the number of accidents caused by ergonomic risk factors was determined and suggestions were presented.This study was carried out due to the inadequacy of studies on female employees in the literature.
  • [ X ]
    Öğe
    Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Algoritmalarını Kullanarak Hisse Senedi Fiyat Tahmini
    (Kırıkkale Üniversitesi, 2021) Arslankaya, Seher; Toprak, Şevval
    Günümüzde borsalar gözde bir dinamik yatırım aracıdır. Ancak bu dinamik yatırım aracı aynı zamanda ülkenin içinde bulunduğu durumdan, siyasetten, ülkeler arası izlenen politikalardan ve ülkenin sanayisinden büyük oranda etkilenmektedir. Bütün bu risklere karşın yatırımını bu alanda yapmak isteyen yatırımcılar belli tahminlerde bulunmaktadırlar. Bu tahmin de geçmiş verilerden faydalanarak yapılmaktadır. Bunun nedeni olağanüstü durumlar dışında borsa hareketlerinin büyük oranda tahmin edilebilirliğindendir. Tahminlerin daha tutarlı olması için bazı tahmin sistemleri kurulabilir. Bu sistemlerde geleneksel tahmin yöntemlerinin yanı sıra yapay zeka yöntemleri de kullanılmaya başlanmıştır. Yapılan tahmin sistemlerinde yapay zeka yöntemlerinin geleneksel tahmin yöntemlerinden daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Bunun nedeni yapay zeka yöntemlerinin bir hafızası olmasıdır. Bu çalışmada makine öğrenmesi yöntemlerinden Polinom Regresyon ve Random Forest Regresyon ve derin öğrenme yöntemlerinden ise Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) ve Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre en iyi sonucu Random Forest Regresyon modeli, en kötü sonucu ise Polinom Regresyon modeli vermiştir.