An interactive web-based machine-learning suite
Web tabanlı etkileşimli yapay öğrenme gerçeklemesi
- Tez No: 270488
- Danışmanlar: PROF. DR. ETHEM ALPAYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu ç?alış?mada, araş?tırmacılara ve kullanıcılara hem temel, hem de deneysel yapay öğrenme algoritmaları iç?eren web tabanlı, platform ba ?ımsız ve kapsamlı bir görselleştirme ve analiz aracı sunuyoruz. Sınıflama, kümeleme, gerileme, ön-işleme ve görselleştirme algoritmalarını bir arada sunan bileşen tabanlı uygulamalar daha once bir çok programlama dilinde, değişik platformlar üzerinde çalışacak şekilde ve değişik veri formatları üzerinde gerçekleştirildi. Ancak platform bağımlı bu uygulamalar, kullanıcılara değişik yapay ogrenme algoritmalarını hızlı ve kolay bir şekilde deneme ve karşılaştırma imkanıvermemektedir. ML-Lab ornekleme, ozellik seçme ve çıkarma, sınıflama, görsel olarak karşılaştırma ve istatistiksel testler gibi bir çok metoda imkan vermektedir. ML-Lab kullanıcılara sunduğu geniş algoritma seçeneklerine ek olarak, kullanıcı dostu ve şık bir arayüz sunmaktadır. ML-Lab'ın bileşen tabanlı uygulama çatısı hem deneyimli kullanıcıları ve araştırmacıları, hem de yapay ogrenme alanına yeni adım atmış kullanıcıları hedeflemektedir. Bu çalışmadaki yapay öğrenme algoritmaları kullanımı kolay ve gelişmiş bir sözdizimine sahip olan Python betikleme dilinde gerçeklenmiştir. ML-Lab sisteme kolayca yeni algoritmalar ve eklentiler yaplabilmesi için genişletilebilir bir mimaride tasarlanmıştır.
Özet (Çeviri)
We propose a comprehensive and interactive web-based machine learning suite that will allow researchers and practitioners to use a wide collection of basic and experimental learning algorithms and sophisticated visualization and analysis tools. Component based frameworks incorporating data input/output, pre-processing, classification, clustering, regression and visualization schemes have been implemented before in various programming languages, for use on different platforms, to operate using a variety of data formats. ML-Lab includes a large variety of machine learning algorithms for resampling, feature selection and extraction, classification and ensemble methods, as well as tools to visualize the experimental results of statistical comparison and testing. It provides a sophisticated and easy-to-use interface for creating workflows and a component-based framework intended for both experienced users and also those who are just entering the field. The collection of machine learning algorithms are implemented in Python, a modern easy-to-use scripting language with clear but powerful syntax and extensive set of additional libraries. ML-Lab has an extensible architecture and allows adding new capabilities to the system infrastructure easily.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi kullanarak Türkiye'de elektrikli araç şarj istasyonlarının potansiyel kullanım performansının mekânsal tahmini
Spatial estimation of potential utilization performance of electric vehicle charging stations in Türkiye using machine learning methods
SERKAN TANRIVERDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADALET DERVİŞOĞLU
- Yazılım kodlama tecrübesi tahmini ile kitap öneri sistemi: Stack Overflow deneysel çalışması
Book recommendation system with software coding experience estimation: Stack Overflow experimental study
FATMA ALTINSOY
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED MARUF ÖZTÜRK
- Asma yaprağında hastalık tespiti için derin öğrenme tabanlı mobil uygulama geliştirilmesi
Development of a deep learning based mobile application for disease detection in grapevine leaves
SEYİT GAZİ YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAZIM YILDIZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SARIKAŞ
- Türkçe metinlerde denetimli ve sözlük tabanlı duygu analizi yaklaşımlarının karşılaştırılması
Comparison of supervised and dictionary based sentiment analysis approaches on Turkish text
BURAK İBRAHİM SEVİNDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HACER KARACAN
- Dijital erişilebilirlik bağlamında kullanıcı memnuniyeti odaklı bir değerlendirme itü kaum internet sayfası örneklemi
A user satisfaction oriented evaluation in the scope of digital accessibility the case of itu kaum website
OYLUM BÜLBÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE AYATAÇ