Yazar "BAYDEMİR, Muhammed Bedir" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Arıcılık Faaliyeti için Sosyo-Ekonomik Bir İnceleme: Malatya İli Örneği
    (2022) BAYDEMİR, Muhammed Bedir
    Arıcılık gelişime açık bir alandır. Bölgeden bölgeye ciddi farklılıklar olmasının yanında, aynı bölge içerisinde dahi birçok faktörden etkilenebilmektedir. Bu çalışmada Malatya ilinde arı yetiştiriciliği yapan işletmelerin yapısal özellikleri ve üretimlerine ilişkin sorunları incelenmiştir. Arıcılık faaliyeti ile uğraşanlara yönelik 2020 yılı Kasım ayı ile 2021 yılı Şubat ayları arasında yapılan 77 adet anket sonuçları değerlendirilmiştir. Çalışma sonunda kovan başına ortalama bal veriminin 11.87 kg düzeyinde olduğu belirlenmiştir. Bu miktar Türkiye ortalamasından düşük ve bu fark istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur (P<0.001). Bu çalışmada, diğer çalışmalardan farklı olarak sorulmuş olan arıya en çok za- rar veren canlılar arasında farklı bir sonuç bulunmuştur. Bu soruya verilen cevaplar; %68.8 arı kuşu, %24.7 yabani arı, %3.9 kirpi, %2.6 hepsi şeklindedir. Sonuç olarak, arıcılık sorunları üzerinde yapılan çalışmalar göz önüne alındığında genel olarak bir standarda ulaşılamaması dikkat çekicidir. Çalışmalardaki farklılıkların nedeni bölgesel farklılıklardan kaynaklı olabileceği gibi çalışmalarda bazı ayrımların tam olarak yapılmaması da olabilir. Bunun yanında, daha iyi so- nuçlar için öncelikle doğru ve güvenilir veriler elde edilmesi için arıcıların, sektörle ilgili kayıt tutmaları önerilebilir. Böl- gesel farklardan dolayı anket veya saha çalışmalarının bölge insanları tarafından yapılması için üniversiteler veya tarım il müdürlükleri öncülük yapması da önerilebilir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Performance of Transformer-Based Methods on Restaurant Reviews Analysis
    (2025) Karaduman, Mucahit; BAYDEMİR, Muhammed Bedir; YILDIRIM, Muhammed
    Sentiment analysis provides important data in various areas, from customer feedback to social media posts, by determining the text's emotional tones. In this study, sentiment analysis was performed using restaurant reviews with a transformer-based model. The attention mechanism underlying these models dynamically learns the contextual relationships of words in the text and better captures the meaning of the language. The model was trained and tested using a dataset from a vast information source. First, tokenization and padding operations of the dataset were performed; then, the model was trained, and test results were obtained. The training accuracy of the model was calculated as 90.81% and the test accuracy as 85.79%. When other performance metrics were also considered, the model, which achieved high success for negative and positive classes, showed lower success for the neutral class. In terms of general evaluation, it is seen that the model exhibited good performance when the accuracy rate was taken into account. This shows that transformer-based approaches are suitable for natural language processing and usability in this area.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Regresyon ve Yapay Sinir Ağları ile Kuru Kayısı Fiyat Tahmini: Malatya Örneği
    (2025) BAYDEMİR, Muhammed Bedir
    Türkiye, dünya kayısı üretiminde lider ülke olup, üretiminin önemli kısmı Malatya'da yapılmaktadır. Üretilen kayısının büyük bir kısmı kurutulmakta ve kurutulmuş kayısının yaklaşık %90’ı ihraç edilmektedir. Kayısının farklı yönleri üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Ancak, literatürde incelendiği kadarıyla kayısı fiyat tahmini üzerine bir çalışmaya rastlanmamaktadır. Oysa, geleceğe yönelik fiyat tahmini yapmak, yatırımcıların karar alma süreçlerini desteklemesi açısından önemli bir gereklilik olabilir. Bu çalışmanın amacı kuru kayısı fiyatlarının gelecekteki seyrini tahmin etmek ve piyasa dinamiklerine dair analiz yaparak, sektörün öngörülebilirliğini artırmaktır. Yöntem olarak bağımsız değişkenlerin ekonomik dalgalanmalara karşı duyarlılığını göz önünde bulunduran çoklu doğrusal regresyon seçilmiştir. Ayrıca değişkenlerin yapay sinir ağları ile öğrenme süreçleri gerçekleştirilerek, elde edilen sonuçlar regresyon analizi sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Her iki yöntem de kayısı fiyat tahmininde başarılı sonuçlar sunmuştur. Bağımsız değişkenlerin kayısı fiyatları üzerindeki etkilerinin önemleri benzer belirlenmiştir. Tarımsal girdi fiyat endeksinin kayısı fiyatları üzerinde en büyük etkiye sahip olduğu görülmüştür. Daha sonra enflasyon ve ihracat miktarının etkili olduğu gözlemlenmiştir. Tarımsal girdi fiyat endeksinin kayısı fiyatları üzerindeki belirleyici rolü göz önüne alındığında, üretim maliyetlerini düşürmeye yönelik önlemler üreticilerin karlılığını artırabilir. Devlet destekli fiyat istikrar mekanizmaları ve taban fiyat politikaları, aşırı dalgalanmaları dengeleyerek üreticileri koruyabilir. Ayrıca, üretici birlikleri ve kooperatifler aracılığıyla pazarlık gücünün artırılması, fiyat dalgalanmalarına karşı bir denge unsuru oluşturabilir.