Yazar "Temür, Günay" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 6 / 6
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe BOOSTING ALGORİTMALARI KULLANARAK SALDIRI TESPİT SİSTEMLERİ SINIFLANDIRMADA AÇIKLANABİLİR YAPAY ZEKA UYGULAMASI(Mugla Sitki Kocman University, 2024) Atagün, Ercan; Temür, Günay; Biroğul, Serdarİnternete erişimin kolaylaşması ve hız oranlarının artması ile birlikte internete bağlı cihazlara erişimi de arttırmaktadır. İnternet kullanıcıları yetkili oldukları veya yetkilendirilmedikleri birçok cihaza erişebilirler. Kullanıcıların yetkisiz erişime sahip olup olmadığını tespit eden bu sistemlere Saldırı Tespit Sistemleri denir. Saldırı tespit sistemleri ile kullanıcıların erişimleri sınıflandırılır ve normal bir giriş mi yoksa bir anormallik mi olduğu belirlenir. Makine öğrenimi yöntemleri bu sınıflandırma görevini üstlenir. Özellikle Boosting algoritmaları, yüksek sınıflandırma performansları ile öne çıkmaktadır. Gradient Boosting algoritmasının Saldırı Tespit Sistemleri problemi için önerilen diğer yöntemlere göre dikkate değer bir sınıflandırma performansı sağladığı gözlemlenmiştir. Python programlama dili kullanılarak Gradient Boost ve Adaboost algoritmaları ile tahmin yapılmış ve ardından model SHAPASH ile açıklanmıştır. SHAPASH, makine öğrenmesi modellerinin herkes tarafından yorumlanabilir ve anlaşılır hale getirmeyi hedeflemektedir. Saldırı Tespit Sistemleri için yorumlanabilir ve açıklanabilir bir yaklaşım sunulması siber güvenlik alanında önemli tedbirlerin alınmasında katkı sağlamaktadır. Bu çalışmada Boosting algoritmaları kullanılarak sınıflandırma yapılmış ve Açıklanabilir Yapay Zeka yaklaşımlarından biri olan SHAPASH ile oluşturulan tahmin modeli anlatılmıştır.Öğe Comparing of Results and Implemantation of Clustering Methods of Data Mining Software with a Data Set(Ieee, 2017) Argun, İrem Düzdar; Temür, GünayIn data mining, the process of grouping similar data among each other in an evaluation made by the same kind of data is called clustering. Clusters are usually computed by algorithms that take advantage of relational or remote neighborhood relations to each other. A large number of clustering methods are used in practice. In this study, the differences between open source software used in data mining and results obtained by clustering methods of Oracle, Knime, Weka and RapidMiner programs are tabulated. As a source for this study, clustering analysis based article presentations by M. Turanli, U.H. Ozden and S. Turedi have been handled. For the evaluation, in 2006, economic similarities of 29 countries from candidate and member countries from the EU in terms of proprtion of inflation, Gross National Product, Internet Usage, Unemployment, Lifetime Education Indicators and Imports and Exports were tried to be clustered. Clustering operations were performed separately as 2-3-4 clusters in each program. In the clustering process, the euclidean distance is set for calculation and the number of iterations is 99 in each program. The obtained results were written in tabular form and the results were interpreted.Öğe Derin öğrenme tabanlı nesne tespit algoritmaları ile hisse senedi al-sat karar destek sisteminin modellenmesi(Düzce Üniversitesi, 2021) Temür, Günay; Biroğul, Serdar; Köse, UtkuFinansal alanda yatırım gerçekleştiren tüm yatırımcıların ana hedefi, bir yatırım enstrümanını düşük fiyattan alıp yüksek fiyattan satış yaparak kar elde etmektir. Bu bakış açısı çerçevesinde çalışma kapsamında, hisse senedi piyasası, parite analizi, endeks analizi ve diğer borsaların hisse analizinde, kısacası mum grafiği oluşturulan tüm yatırım enstrümanları için kullanılabilecek etkili bir "Al-Sat" karar destek modeli tasarlanmıştır. Nesne tespit tabanlı çalışan bu model tasarımı hem finansal hem de bilimsel olan iki yönlü farklı bakış açısıyla tasarlanan yenilikçi bir model yaklaşımdır. Çalışmada BIST hisse senetlerine ait 2D mum grafik verileri kullanılmıştır. Grafikler iki ayrı veri seti şeklinde etiketlenmişlerdir. İlk olarak 550 adet 2D mum grafik üzerinde 10000 adet veri etiketlemesi gerçekleştirilmiş ve YoloV3 Veri Grubu-1 (VG-1) ile eğitilmiştir. Ardından veri seti 20000 adete çıkarılmıştır. Hazırlanan bu 20000 adet etiketli veri seti üzerinden rastgele 10000 etiketli veri seçilmiştir. Yeni oluşturulmuş 10000 adet etiketli veri seti VG-2 olarak isimlendirilmiş ve YoloV3, YoloV4, Faster R-CNN, SDD algoritmaları ile eğitilmişlerdir. Seçilen bu dört algoritma için gerçekleştirilen eğitimler sonucu elde edilen başarım sonuçları değerlendirilmiştir. Bu değerlendirme için üç farklı senaryo düzenlenmiş olup, tüm bu senaryolardan iyileştirilmiş veri seti ile eğitilmiş YoloV3 VG-2 algoritması en başarılı sonuçlara sahiptir. Gerçekleştirilen karşılaştırmalı test senaryoları sonucunda YoloV3 VG-2 modeli,%98 nesne tespiti başarısı sağlamıştır. Bununla birlikte tespit edilen nesne sınıfı için %100 doğru tahmin başarısı ve altı aylık periyotta %89,84 kazanç getirisi sağladığı gözlemlenmiştir. Gözlemlenen bu kazanç başarısında herhangi bir ek parametre kullanılmamıştır. Sonuç olarak final model olarak belirlenen YoloV3 VG-2 mum grafik görünümü oluşturulabilen tüm yatırım enstrümanları için bir karar destek modeli olarak uygulanabilir.Öğe FİNANSAL PERFORMANSIN TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST PERAKENDE TİCARET İŞLETMELERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA(Asos Eğitim Bilişim Danışmanlık San. Tic. Ltd. Şti., 2017) Temür, Ayşe Soy; İşler, İlyas İlker; Temür, GünayGeçmişten günümüze insanoğlu en uygun kararı vermek üzerine önemli çabalar sarf etmiştir ve sarf etmektedir. Bu nedenle karar vermeye dönük olarak çeşitli yöntemler, yollar geliştirilmeye çalışılmıştır. Belirli koşullara göre sınıflandırılan alternatifler arasından en iyisinin seçilmesi olarak tanımlanabilecek karar verme süreci, bünyesinde barındırdığı çok kriterli yöntemlerle günümüzde işletmelerin finansal performanslarının değerlendirilmesi amacıyla da başvurulan bir ölçüm aracıdır. Çalışmada Borsa İstanbul Perakende Ticaret sektöründe faaliyette bulunan on işletmenin mali tablolarını kullanarak, bu işletmelerin finansal performansları, Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri’nden birisi olan TOPSIS yöntemi ile analiz edilmiştir. Çalışmada, 6 dönem için 2011-2016 yılları hesaplanan on üç finansal oran ile yöntem uygulanmış ve elde edilen sonuçlara göre işletmelerin performans derecelendirmeleri yapılmıştır.Öğe Yapay sinir ağlarının otomatik olarak FPGA çipine uygulanması için denetleyici tasarım aracı(Düzce Üniversitesi, 2013) Temür, Günay; Şahin, İbrahimYapay Sinir Ağları (YSA)'lar insan beyninin ufak bir kopyası gibidirler ve çok değişik alanlarda etkili bir şekilde kullanılmaktadırlar. Yazılımsal olarak gerçeklenen YSA'ların istenen performansı vermediği durumlarda donanımsal YSA uygulamaları tercih edilmektedir. YSA'lar gerçek performanslarını ancak paralel çalışan mimariler üzerinde gösterebilen sistemlerdir. FPGA'lar (Field Programable Gate Array-Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri) ise özellikle paralel işlem gerektiren uygulamalarda yaygın olarak kullanılan donanım elemanlarıdır. Bu durum YSA'ların FPGA çiplerine uygulanmasını kaçınılmaz kılmaktadır. Fakat YSA'ların FPGA çiplerine uygulanması uzun zaman alan ve uzman gereksinimine ihtiyaç duyan bir süreçtir. Ayrıca uygulama aşamasında oluşabilecek yazılımsal hatalar, hata düzenleme (debug) aşamasını gerektirmektedir. Bu çalışmada YSA'ların otomatik olarak FPGA çipine uygulanması için bir denetleyici tasarım aracı olan ANNCONT (Artificial Neural Network Controller) ve var olan YSA veri yolu ile birleştirerek YSA sistemini oluşturan ANNSYS (Artificial Neural Network System) geliştirilmiştir. Burada amaç; YSA'ların FPGA'lara uygulanmasını otomatikleştirerek tasarım ve uygulama süresini kısaltmak, debug aşamasını ve uzman gereksinimini ortadan kaldırmaktır. Geliştirdiğimiz tasarım aracı için iki adet örnek test durumu oluşturulmuştur. ANNCONT ve ANNSYS örnek test durumları üzerinde çalıştırılarak saniyeler içinde YSA sistemleri için VHDL (Very High Speed Integrated Circuit HDL (Hardware Description Language) (Çok Yüksek Hızlı Entegre Devre Donanım Tanımlama Dili)) kodu üretilmiştir. Otomatik olarak üretilen VHDL kodları Xilinx in ISE aracında denenerek ANNCONT ve ANNSYS'in etkinliği ve doğruluğu ispatlanmıştır.Öğe Yüzde tabanlı String Eşleme Problemi için yeni bir donanım modülü tasarımı(2016) Şahin, İbrahim; Temür, GünayBir verinin bir dizgi içerisinde veya bir gen yapısının bir DNA gen dizilimi içerisinde arama işleminin gerçekleştirilmesi için çeşitli algoritmalar kullanılmaktadır. Kullanılan bu algoritmalardan bazıları bize mutlak eşleşme olmadığı durumlarda olumsuz dönüt vermekte, bazıları ise "bunu mu arıyorsunuz" diye alternatifler sunmaktadır. Her iki algoritma da genel amaçlı PC'lerde saniyeler süren işlemler sonucunda bize dönüt verebilmektedir. Bu çalışmada bize hem mutlak eşleşmeyi hem de hedef dizgi içinde yüzdelik eşleşme oranlarının gerçekleştiği konumu veren FPGA çiplerine yönelik yüksek performanslı bir donanım modülü tasarlanmıştır. Geliştirilen modülün veri işleme hızı farklı PC'lerle karşılaştırılmış ve 2300 kata kadar daha hızlı arama gerçekleştirdiği karşılaştırma sonuçlarından elde edilen veriler ile doğrulanmıştır.
