Üretim süreçlerinde doğal dil işleme kullanılarak makine öğrenimi
Machine learning using natural language processing in production processes
Yazar: ELİF MELİKE DEDELEROĞLU
Danışman: PROF. DR. ALİ FUAT GÜNERİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Güncel teknolojik konulardan biri olan doğal dil işleme, insanoğluna pek çok alanda kolaylıklar sağlamayı amaçlamaktadır. Doğal dil işleme, yazılım kütüphanelerinin kullanılarak tasarlandığı uygulamalar ve sistemler ile makinelerin metinleri kontrol edebilmeleri, sözlü komutları anlayıp yönlendirmeleri ve kendi kendilerini eğiterek
üretim süreçlerinde iyileştirmeler yapılmasına katkıda bulunmaktadır. Ancak doğal dil işleme gibi teknolojinin getirdiği kolaylıkların varlığı bilinmesine rağmen, günümüz dünyasında bu alandaki oluşumlar henüz yaygınlıkla kullanılmamaktadır. Doğal dil işleme algoritmaları ve makine öğrenimi algoritmaları bir arada çalıştırılarak sonuç alınmasına gayret edilmektedir. Bu bileşik algoritma çalışmalarıyla sistemlerin kalitesini belirlemede önemli ölçerler olarak tanımlanan üç temel unsur: 1) Güvenilirlik, 2) Sürdürülebilirlik, 3) Anında müdahale oldukça
kolay hale gelmektedir. Bu ölçerlerin istenilen düzeyde süreklilik arz edebilmesi de peyder pey etkili kontroller ile mümkün olabilmektedir. Bu tezde makine öğrenimi ve doğal dil işleme algoritmalarının analiz edilmesi,
birlikte kullanım alanlarının çıkarılması ve birlikte kullanılmak için en uygun yöntemlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma neticesinde üretim süreçlerinde analiz, tasarım, uygulama ve test aşamalarında hangi iyileştirmelerin, hangi algoritmalar kullanıldığında mümkün olacağı analiz edilmiştir. Ürün tasarımında müşteri taleplerinin işlenmesi ve önceliklendirilmesi için doğal dil işleme yöntemlerinden biri olan semantik analizin oldukça etkili sonuçlar verdiği, müşteri memnuniyetini yüksek oranda arttırdığı ve süreçleri kolaylaştırdığı
gözlemlenmiştir. Proje yönetimi süreçlerindeki proje statülerinin güncellenmesinde KNN ve Naive Bayes sınıflandırma yöntemlerinin, projelerin statülerinin güncellenmesinde 'proje yöneticilerinin beyanlarına' olan bağlılığı azalttığı ve proje statülerinin standardize edilmesine yardımcı olduğu gözlemlenmiştir. Durum tabanlı analizlerinde, 'stemming', 'lemmatizasyon' ve 'n gram' algoritmalarının oldukça etkin olduğu gözlemlenmiştir. Bu izlenimlere ek olarak, literatür taramasında doğal dil işleme ve makine öğrenimi algoritmalarının transfer öğrenimi algoritmaları ile birlikte kullanılabildiği gözlenmiştir. Müşteri memnuniyetinin arttırılması için gerekli olan hataların giderilmesi ve belirlenmesinde kullanılan pareto analizinin oluşturulması ve etüd edilmesinin, doğal dil işleme, makine öğrenimi ve transfer öğrenimi algoritmalarının birlikte kullanılması ile kolaylaştığı izlenmiştir.

Abstract:
Natural language processing, which is one of the current technological issues, aims to provide facilities for human beings in many areas. Natural language processing contributes to improvements in production processes by enabling machines to control texts, understand and direct verbal commands, and by training themselves with applications and systems designed using software libraries. However, although the existence of the conveniences brought by technology such as natural language processing is known, formations in this area are not yet widely used in today's world. 
Natural language processing algorithms and machine learning algorithms are working together to achieve results. With these composite algorithms, three key elements are defined as important metrics for determining the quality of systems: 1) reliability, 2) sustainability, 3) instant intervention becomes quite easy. The continuity of these meters at the desired level is also possible with effective controls. 
The aim of this thesis is to analyze the algorithms of machine learning and natural language processing, to determine the areas of use together and to determine the most appropriate methods for use together. As a result of the study, it was analyzed which improvements would be possible during the analysis, design, implementation and testing phases of the production processes and which algorithms would be used. Semantic analysis, one of the natural language processing methods for processing and prioritizing customer demands in product design, has been observed to produce highly effective results, greatly increase customer satisfaction and facilitate processes. It was observed that KNN and Naive Bayes classification methods in updating project statuses in project management processes reduced adherence to 'declarations of project managers' in updating project statuses and helped to standardize project statuses. In their case-based analysis '' stemming',' lemmatization 'and' N gram ' algorithms have been observed to be highly effective. In addition to these impressions, it has been observed that natural language processing and machine learning algorithms can be used in conjunction with transfer learning algorithms in literature scanning. It has been observed that the creation and study of pareto analysis, which is used to correct and determine the errors necessary for increasing customer satisfaction, is facilitated by the use of natural language processing, machine learning and transfer learning algorithms together.