Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Temel, Seyithan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • Yükleniyor...
    Küçük Resim
    Öğe
    Yapay Sinir Ağları ve K-Ortalamalar Tabanlı Büyük Veri Azaltma Algoritmasının Tasarımı ve Uygulaması
    (2021) Kahraman, Hamdi Tolga; Temel, Seyithan
    Büyük veri azaltma sürecinde karşılaşılan başlıca zorluk, veri setinin homojenliğinin ve problem uzayını temsil yeteneğinin korunmasıdır. Bu durum, büyük veri setleri üzerinde yapılan modelleme çalışmalarında hesaplama karmaşıklığının yeterince azaltılamamasına, geliştirilen modelin orijinal veri setine dayalı olarak geliştirilen modele kıyasla kararlılık ve doğruluk performansının önemli ölçüde azalmasına neden olmaktadır. Bu makale çalışmasının amacı, büyük veri setleri için kararlı ve etkili bir şekilde çalışan veri azaltma algoritması geliştirmektir. Bu amaçla, yapay sinir ağları (YSA) tabanlı problem modelleme modülü ve K-ortalamalar tabanlı veri azaltma modülünden oluşan melez bir algoritma geliştirilmiştir. Problem modelleme modülü, büyük veri seti için performans eşik değerlerini tanımlamayı sağlamaktadır. Bu sayede, orijinal veri setinin ve veri azaltma işlemi uygulanmış veri setlerinin problem uzayını temsil yetenekleri ve kararlılıkları analiz edilmektedir. Kortalamalar modülünün görevi ise, veri uzayını K-adet kümede gruplamayı ve bu grupların her biri için küme merkezini referans alarak kademeli olarak veri (gözlem) azaltma işlemini gerçekleştirmektir. Böylelikle, Kortalamalar modülü ile veri azaltma işlemi uygulanırken, azaltılmış veri setlerinin performansı ise YSA modülü ile test edilmekte ve performans eşik değerlerini karşılama durumu analiz edilmektedir. Geliştirilen melez veri azaltma algoritmasının performansını test etmek ve doğrulamak amacıyla UCI Machine Learning uluslararası veri havuzunda yer alan üç farklı veri seti kullanılmıştır. Deneysel çalışma sonuçları istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre büyük veri setlerinde kararlılık ve performans kaybı yaşanmadan %30-%40 oranları arasında veri azaltma işlemi başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir.

| Düzce Üniversitesi | Kütüphane | Açık Erişim Politikası | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Düzce Üniversitesi, Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı, Düzce, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2025 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim