Film Endüstrisinde Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Yeni Ürünlerin Gelir Tahmini

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Mühendislik Fakültesi Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Özge Hüsniye Namlı

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Tuncay ÖZCAN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Film endüstrisi istikrarlı olarak büyümekte olan dinamik bir sektördür. Her yıl üretilen film sayısının sürekli olarak artış gösterdiği gerçeği göz önüne alındığında film sektörüne harcanan bütçenin ne kadar büyük miktarlarda olduğu görülmektedir. Sürekli gelişen teknoloji, değişen koşullar her sektörü etkilediği gibi film sektörünü de etkilemekte ve kaçınılmaz bir rekabet ortamı yaratmaktadır. Bu rekabet ortamı içerisinde işletmelerin doğru yatırım kararları vermeleri önemli bir problem haline gelmektedir. Bu noktada filmlerin gişe hasılatının ne olacağını önceden bilmek ve buna göre stratejik kararlar almak büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, filmlerin vizyona girmeden önce gişe hasılatının tahmin edilmesi için makine öğrenmesi esaslı sınıflandırma metodolojileri kullanılmıştır. Sınıflandırma modellerinin oluşturulmasında; makine öğrenmesi esaslı yöntemlerden Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makinaları, bileşik makine öğrenmesi esaslı yöntemlerden ise Torbalama algoritması gişe hasılatının tahmin edilmesi probleminin çözümünde uygulanmıştır. Çalışmada, hem bireysel sınıflandırma algoritmaları ile bileşik makine öğrenmesi algoritmasının sınıflandırma probleminin çözümündeki başarıları karşılaştırılmış hem de algoritmaların parametre değerlerinin eniyilenmesinin modellerin performansına etkisi araştırılmıştır. Sunulan üç modelin gişe hasılatının tahmini için birbirleriyle karşılaştırılabilir ve oldukça güçlü sonuçlar verdiği görülmüştür. Parametre eniyileme ise modellerin performansını önemli ölçüde iyileştirmiştir.