Bilgisayar mühendisliği bölümü için makine öğrenme algoritmaları ile kariyer tahmini ve açıklanabilir yapay zeka ile değerlendirilmesi

Bu tez çalışmasında bilgisayar mühendisliği alanındaki bireylerin sahip oldukları teknik yeterliliklere ve akademik performanslarına göre hangi mesleki alanda çalışabileceklerinin makine öğrenmesi ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmaya özgü oluşturulan veri kümesi genel not ortalaması, staj alanı, proje bilgisi, veri tabanı bilgisi ve Python, Java, C#, C++ gibi programlama dillerine ilişkin seviyeleri içeren 174 kayıttan oluşmaktadır. Veri ön işleme sürecinde kategorik veriler sayısallaştırılmış ve veri kümesi modellemeye hazır hâle getirilmiştir. Model seçiminde LazyClassifier kullanılarak birçok sınıflandırma algoritma karşılaştırılmış ve en yüksek doğruluğu gösteren sekiz model sınıflandırma için seçilmiştir. Sekiz model ortak veri kümesi kullanılarak GridSearchCV ile hiperparametre optimizasyonu yapılarak eğitilmiştir. Optimum hiperparametreler ile elde edilen sonuçlar doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skor metrikleri ile performansı değerlendirilmiştir. Sonuç olarak sınıflandırma modellerinden en yüksek doğruluk %97 ile Gradient Boosting'dan elde edilmiştir. Modelin kararlarını yorumlayabilmek amacıyla SHAP ve LIME algoritmaları kullanılmıştır. SHAP analizleri sınıf bazında hangi proje ve ilgili alanın karar üzerindeki etkisini gösterirken, LIME analizleri ise veri tabanı ve programlama dili için karar gerekçelerini açıklamıştır. Sonuçlar tahminlerin yalnızca isabetli değil aynı zamanda açıklanabilir olduğunu ortaya koymuştur. Geliştirilen model kariyer yönlendirme, personel yerleştirme ve eğitim planlaması gibi alanlarda etkili biçimde kullanılabilecek potansiyele sahiptir.