Arş. Gör.
Özge Hüsniye NAMLI DAĞ

Mühendislik Fakültesi

Endüstri Mühendisliği

Kısa Özgeçmiş

Endüstri Mühendisliği lisans eğitimini 2015 yılında, Endüstri Mühendisliği yüksek lisans eğitimini 2018 yılında tamamlamıştır. Şu anda İTÜ Endüstri Mühendisliği bölümünde doktora eğitimine devam etmektedir. Araştırma alanları makine öğrenmesi ve optimizasyondur.

Eğitim

2018 -
Doktora

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ

FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ (DR)
2015 - 2018
Yüksek Lisans

İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ

FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ (YL) (TEZLİ)
2010 - 2015
Lisans

CELÂL BAYAR ÜNİVERSİTESİ

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Akademik Ünvanlar

2016
Araştırma Görevlisi

TÜRK-ALMAN ÜNİVERSİTESİ, TÜRKİYE

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

AKADEMİK ÇALIŞMALAR

  • Uluslararası

    (2024) A novel ensemble artificial intelligence approach for coronary artery disease prediction

    Yazarlar: NAMLI DAĞ ÖZGE HÜSNİYE, YANIK SEDA, ERDOĞAN ASLAN, SCHMEINK ANKE, Endeks Türü: ESCI: Emerging Sources Citation Index, Tür: people.with_referee, Dergi Adı: International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics, Yazar Sayısı: 4, Ay: Haziran, Dil: İngilizce, Doi: 10.1108/IJICC-11-2023-0336, ISSN: 1756-378X, Erişim Türü: Basılı+Elektronik, Makale Linki: http://dx.doi.org/10.1108/ijicc-11-2023-0336 , Alan Bilgisi: Mühendislik Temel Alanı>Endüstri Mühendisliği, Makale Türü: Özgün Makale,

    (2022) A neural networks approach to predict call center calls of an internet service provider

    Yazarlar: NAMLI DAĞ ÖZGE HÜSNİYE, YANIK SEDA, NOURİ FARANAK, ŞENGÖR NESLİHAN SERAP, KOYUNCU YUSUF MERTKAN, UÇAR ÖMER BERK, Endeks Türü: SCI-Expanded kapsamındaki dergilerde yayımlanmış tam makale, Tür: people.with_referee, Dergi Adı: Journal of Intelligent Fuzzy Systems, Yazar Sayısı: 6, Ay: Ocak, Dil: İngilizce, Cilt: 42, Sayı: 1, Sayfa: 503-515, Doi: 10.3233/JIFS-219207, ISSN: 1064-1246, Erişim Türü: Basılı+Elektronik, Makale Linki: https://content.iospress.com/articles/journal-of-intelligent-and-fuzzy-systems/ifs219207 , Alan Bilgisi: Mühendislik Temel Alanı>Endüstri Mühendisliği>Call center problem prediction,classification,clustering,artificial neural networks,bagging,CHURN PREDICTION,MANAGEMENT, Makale Türü: Özgün Makale,

    (2020) Using machine learning techniques to develop prediction models for detecting unpaid credit card customers

    Yazarlar: YONTAR MELTEM, NAMLI ÖZGE HÜSNİYE, YANIK SEDA, Endeks Türü: SCI-Expanded kapsamındaki dergilerde yayımlanmış tam makale, Tür: people.with_referee, Dergi Adı: Journal of Intelligent Fuzzy Systems, Yazar Sayısı: 3, Ay: Kasım, Dil: İngilizce, Cilt: 39, Sayı: 5, Özel Sayı: Yok, Sayfa: 6073-6087, ISSN: 1064-1246, Erişim Türü: Elektronik, Makale Linki: https://www.medra.org/servlet/aliasResolver?alias=iospressdoi=10.3233/JIFS-189080 , Alan Bilgisi: Mühendislik Temel Alanı->Endüstri Mühendisliği, Makale Türü: Özgün Makale,

    (2019) Predicting the Success of Ensemble Algorithms in the Banking Sector

    Yazarlar: NAMLI ÖZGE HÜSNİYE, Endeks Türü: İlgili alanda önde gelen ülkelerin hakemli bilimsel/mesleki dergilerinde yayımlanmış tam makale, Tür: people.with_referee, Dergi Adı: International Journal of Business Analytics, Yazar Sayısı: 1, Ay: Ekim, Dil: İngilizce, Cilt: 6, Sayı: 4, Özel Sayı: Yok, Sayfa: 12-31, Doi: 10.4018/IJBAN.2019100102, ISSN: 2334-4547, Alan Bilgisi: Mühendislik Temel Alanı->Endüstri Mühendisliği, Makale Türü: Özgün Makale,

    Ulusal

    (2017) Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanarak Gişe Hasılatının Tahmini

    Yazarlar: NAMLI ÖZGE HÜSNİYE, ÖZCAN TUNCAY, Endeks Türü: Alan endeksleri kapsamındaki dergilerde yayımlanmış tam makale (Endeksi belirtiniz), Tür: people.with_referee, Dergi Adı: Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, Yazar Sayısı: 2, Ay: Aralık, Dil: Türkçe, Cilt: 3, Sayı: 2, Özel Sayı: Yok, Sayfa: 130-143, Erişim Türü: Elektronik, Alan Bilgisi: Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Temel Alanı->Nicel Karar Yöntemleri, Makale Türü: Özgün Makale,

İletişim

İletişim Bilgileri

E-Posta: namli@tau.edu.tr


Ofis Telefon Numarası: : +902163333164