@article{RENÇBER_METE_2018, title={ÜLKELERİN İNSANİ GELİŞMİŞLİK ENDEKSİNE GÖRE YENİDEN SINIFLANDIRILMASI: YAPAY SİNİR AĞI VE ANFIS YÖNTEMLERİ İLE BİR UYGULAMA}, volume={6}, url={https://www.bmij.org/index.php/1/article/view/939.1}, DOI={10.15295/bmij.v6i3.356}, abstractNote={<p><em>İstatistik, ekonometri ve veri madenciliği alanlarında sınıflandırma problemlerine sıklıkla karşılaşılmaktadır. Bu amaç doğrultusunda kullanılan yöntemler teknolojiye bağlı olarak günden güne değişmekte ve gelişmektedir. Bu kapsamda çok değişkenli istatistik ve yapay zeka yöntemleri günümüzde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, makine öğrenme tekniklerinden yapay sinir ağı (ANN) ve YSA ile bulanık mantık tekniğinin birleşimi olan ve hibrid öğrenme tekniğine dayanan Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (Adaptive Neural Fuzzy Inference System-ANFIS) yöntemlerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda Birleşmiş Milletler Dünya Gelişmişlik Göstergeleri ve ANN ve ANFIS yöntemleri kullanılarak İnsani Gelişmişlik Endeksi’ne (HDI) göre ülkeler sınıflandırılmış ve elde edilen sonuçlar İGE ile karşılaştırılmıştır. Analiz sonuçları ele alındığında, iktisadi açıdan; çalışmada hesaplanan tahmini endekse göre gelişmişlik, İGE’den farklı olarak, yedi faktör ve sekiz ana konudan oluşmaktadır. İstatistiki açıdan ülkeler; ANN’ye göre %87.5 ve ANFIS’e göre %91.36 oranında doğru sınıflandırılmıştır. Bu durumda ANFIS yönteminin ANN’den daha başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir.</em></p>}, number={3}, journal={Business & Management Studies: An International Journal}, author={RENÇBER, Ömer Faruk and METE, Sinan}, year={2018}, month={Kas.}, pages={228–252} }