Yapay zeka teknikleri kullanılarak beceri ve yeterlilik belirlemeye dayalı kariyer eşleştirme
Career matching based on determining skills and competencies using artificial intelligence techniques
Yazar: HİLAL ERİSEV
Danışman: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Doğal dil işleme = Natural language processing ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
İnternetin kullanımı gün geçtikçe yaygınlaşmaktadır. Bu sayede gelişen teknoloji ile beraber bilgiye ulaşma hızı, isteklerimiz ve beklentilerimiz de artmaktadır.  Yapay Zeka'nın hayatımıza girmesiyle birlikte de birçok alanda işimizi kolaylaştıran ve otomatikleşen makineler ortaya çıkmaya başlamıştır. Çeşitli alanlarda kullanılan farklı Yapay Zeka yöntemleri bulunmaktadır. Nasıl ki robotlar insanlara fiziksel olarak yardımcı olan birer makine ise karar vermemize de yardımcı olacak sistemler bulunmaktadır. Bu çalışmada bilişim sektöründeki ilanlar dikkate alınarak bir karar destek sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Yapay Zeka'nın alt yöntemlerinden biri olan Doğal Dil İşleme teknikleri kullanılarak internet ortamından toplanan iş ilanlarının sınıflandırılması ve ilanların başlıca yetkinliklerinin önerilmesi sağlanmıştır. İlanların sınıflandırılması için Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme algoritmalarından yararlanılmıştır. En yüksek performans ölçütüne sahip algoritma seçilmiştir. Veri seti ve problem tanımına en uygun algoritma seçilirken literatür taraması sonucunda metin sınıflandırmada kullanılan başlıca algoritmalar belirlenmiştir. Makine Öğrenimi algoritmalarından; Destek Vektör Makineleri, Rastgele Orman, Lojistik Regresyon, Aşırı Gradyan Arttırma: Derin Öğrenme algoritmalarından; Uzun Kısa Süreli Hafıza, Kapı Özyinelemeli Geçitler ve Evrişimsel Sinir Ağı kullanılmıştır. Bu algoritmalar, 3 farklı kelime vektörleştirme tekniği ile beraber kullanılarak performansları değerlendirilmiştir. Bunun sonucunda en iyi skoru üreten algoritmanın Destek Vektör Makineleri olduğu gözlemlenmiştir. Bu işlemler sonucunda herhangi bir iş tanımının hangi alana ait olduğunu ya da yüklenen özgeçmişe sahip kişinin en yakın hangi alanlarda çalışabileceği listelenmiştir. İstenilen çalışma alanına göre de ilgili alanda sahip olunması gereken yetkilikler önerilmiştir.

Abstract:
The use of the Internet is becoming more and more widespread day by day. In this way, with the developing technology, the speed of accessing information, our requests and expectations are also increasing. With the introduction of Artificial Intelligence into our lives, machines that facilitate and automate our work in many areas have begun to emerge. There are different Artificial Intelligence methods used in various fields. Just as robots are machines that help people physically, there are systems to help us make decisions. In this study, it is aimed to develop a decision support system by considering the advertisements in the informatics sector. By using Natural Language Processing techniques, one of the sub-methods of Artificial Intelligence, job postings collected from the internet are classified and the main competencies of the postings are suggested. Machine Learning and Deep Learning algorithms were used to classify the advertisements. The algorithm with the highest performance criterion was selected. While choosing the most suitable algorithm for the data set and problem definition, the main algorithms used in text classification were determined as a result of the literature review. 
From Machine Learning Algorithms; SVM, Random Forest, Logistic Regression, XGBoost: Deep Learning algorithms; LSTM, GRU and CNN are used. These algorithms were used together with 3 different word vectorization techniques to evaluate their performance. As a result, it was observed that the algorithm producing the best score was SVM.  As a result of these processes, it is listed to which field any job description belongs to or in which fields the person with the uploaded CV can work closest. According to the desired field of study, the competencies to be possessed in the relevant field are suggested.