Güncel metasezgisel yöntemlerin kullanılarak derin öğrenme yöntemlerinde hiper parametre ayarlarının araştırılması
Investigating hyperparameter tuning in deep learning methods using up-to-date metaheuristic methods
- Tez No: 1019605
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN ALTAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Metasezgisel algoritmalar, Metaheuristic algorithms
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Metasezgisel yöntemler, farklı kaynaklardan ilham alınarak meydana gelen ve içinde çeşitli algoritmaların çalıştığı bir kurallar bütünüdür. Biyoloji, fizik ve hatta insan davranışını kaynak olarak referans alınıp, içlerindeki mekanizmayı taklit ederek veya kullanarak, farklı türdeki sorunlara bir çözüm yöntemi getirmeyi amaçlar. Bu yöntemler genel olarak referans aldığı kaynağın özelliklerini ve izlerini taşır. Bunun yanında, bazı matematiksel işlemler vasıtasıyla çözümler gösterilip ve amaç ortaya konup bu amaç doğrultusunda zaman içerisinde iyileşme gösterilmesi beklenmektedir. Yöntemler genel olarak birbirinden farklı olsa da amaç aynıdır. Metasezgisel yöntemlerin kullanılmasıyla birlikte daha iyi sonuçlar elde edilebileceği ve bu sonuçların da daha sonra tekrar geliştirilmek üzere teknik anlamda kullanılabileceği bilinmektedir. Gerçekleştirilmesi hedeflenen operasyonun kendi özgü metriklerine göre değerlendirilip, ortaya konulan çözümlerin kendi içerisinde bir değerlendirilmesi yapılmaktadır. Matematiksel ve istatistiksel olarak değerler ele alınıp, anlamlı bir sonuca ulaşılması hedeflenmektedir. Bilimsel olarak rakamlarla ifade edilen değişim, tutarlı bir şekilde gelişime öncü olmaktadır ve bu sayede öngörülen ve kullanılması gereken çözümlerin sağlaması yapılmış olmaktadır. Metasezgisel yöntemlerin yapay zeka modeliyle beraber kullanıldığı bu çalışmada çeşitli yöntemlerin birden fazla veri seti üzerindeki sınıflandırma operasyonun belirli metriklere göre ne kadar iyi gerçekleştirildiği ve hangi yöntemin daha iyi olduğu verilerle ve çeşitli bulgularla gösterilmiştir. Makine Öğrenmesinin alt dalı olan derin öğrenme modelleriyle birlikte daha karmaşık yapıdaki verinin ve problemlerin de anlamlı ve gözle görülür bir şekilde çözüme ulaştırılıp, fayda sağladığı genel olarak bilinmektedir. Tüm veri setlerinde, metasezgisel yöntemlerin VGG (Visual Geometry Group) -19 adlı derin öğrenme modeli üzerinde, özel olarak hiper parametre ayarlaması operasyonun gerçekleştirilmesiyle elde edilen yeni modelin sınıflandırma metrikleri bazında değerlendirilmesi karşılaştırılmalı grafik ve matrislerle birlikte gösterilerek, yapılan operasyonun etkisi ve geçerliliği vurgulanmaktadır.
Özet (Çeviri)
Metaheuristic methods are a set of rules which explains different algorithms operate, inspired by various sources. Using biology, physics, and even human behaviour as reference sources, they aim to provide solutions to various types of problems by imitating or exploiting their inherent mechanisms. These methods generally retain the characteristics and traces of their source. Furthermore, solutions demonstrated through mathematical operations, and a certain goal is established, and improvement is expected over time to reach the target. While the methods differ in general, the goal is the same. It is known that using metaheuristic methods can yield better results, and that these results can be further developed and used for technical purposes. The intended operation is evaluated according to its specific metrics, and the proposed solutions are evaluated internally. The aim is to reach a meaningful conclusion by considering mathematical and statistical values. The change itself, is expressed in numbers and consistently leads to development, thus ensuring that the anticipated and required solutions are satisfied there. In this study, which utilizes metaheuristic methods in conjunction with an artificial intelligence model, data and various findings demonstrate how well various methods perform classification operations on multiple data sets according to specific metrics, and which method is superior. It is known that deep learning models, a sub-branch of machine learning, can provide meaningful and visible solutions to more complex data and problems, providing benefits. The evaluation of the new model, obtained by performing a hyperparameter tuning operation on the VGG-19 deep learning model using metaheuristic methods across all datasets, illustrated with comparative graphs and matrices, highlighting the effectiveness and validity of the operation.
Benzer Tezler
- Adolesan intihar girişimlerinin psiko-sosyal nedenleriyle ilgili araştırma
Başlık çevirisi yok
NAZMİYE YÜKSEL
- Geleneksel Sivrihisar evleri
Traditional houses of Sivrihisar
FİSUN ÖZŞUÇA
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
MimarlıkGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ORHAN CEZMİ TUNCER
- He-Ne laserinin yapımı
Başlık çevirisi yok
AKİF ÖZBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLLA ÖZMEN
- Buca yerleşme merkezinde ekoloji yönünden önemli biyotoplar üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
KEMAL TULUHAN YILMAZ