Bilgisayar öğrenmesinde yeni tümevarımsal algoritmalar
New algorithms in inductive machine learning
- Tez No: 274701
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYHAN ÖZDEMİR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgisayar teknolojisinin ilerlemesine paralel olarak, veri toplama kaynakları da oldukça gelişmiş ve yaygınlaşmıştır. Hemen her disiplin, kendi ürettiği veriler ile bereber dış çevreden elde ettiği verilerle, çeşitli amaçlar için büyük boyutlarda veritabanları oluşturmuştur. Bu verilerin içerisinde çok değerli ve gelecek için karar vermeyi sağlayacak bilgiler mevcuttur. Günümüzde bu veritabanlarından anlamlı ve yararlı bilgiyi ortaya çıkarabilmek önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir.Uzman sistemlerin en önemli görevlerinden biri, veritabanları içerisindeki yararlı, fakat saklı bilginin ortaya çıkartılmasıdır. Bilginin elde edilmesi, bilgi kazanımı olarak da isimlendirilir. Uzman sistemlerde, bilginin gösterilmesi, kullanılması ve kazanılması ile ilgili çözülmesi gereken önemli problemler bulunmaktadır. Bunlar içerisinde bilgi kazanımı problemi en kritik aşamayı oluşturmaktadır. Bu çalışmada, bilgiyi elde etmek amacı ile geliştirilen makine öğrenmesi algoritmaları (IREM ve keREM) sunulacaktır.
Özet (Çeviri)
Parallel to the advancement in machine learning, data collecting sources were developed and became common. Almost all the disciplines formed a database with the data they produced along with those they collected from the surroundings. Among the data, there is valuable information that they may facilitate to give decisions about the future. It has been a significant research area to extract significant and useful knowledge from the databases.One of the most significant tasks of expert systems is to explore useful but hidden information in databases. Acquisition of knowledge is also known as obtaining knowledge. There are vital problems that must be solved related to the illustration, usage and acquisition of information in expert systems. Acquisition of knowledge is the most crucial of them. Machine learning algorithms (IREM and keREM) developed to acquire information will be presented in this study.
Benzer Tezler
- Graph neural networks-based primal heuristics for combinatorial optimization
Kombinatoryal optimizasyon için grafik sinir ağları tabanlı birincil sezgisel yöntem
FURKAN CANTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiYapay Zeka Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ REYHAN AYDOĞAN
PROF. DR. OKAN ÖRSAN ÖZENER
- Exploiting clustering patterns in training sets to improve classification performance of fully connected layers
Tam bağlantılı katmanların sınıflandırma performansını iyileştirmek için eğitim setlerindeki kümeleme örüntülerinden faydalanma
TOLGA AHMET KALAYCI
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Müze yapılarında yenilenen sergileme anlayışı / interaktif yöntemler
The Renewed exhibition consept in museums / interactive methods
ÖZLEM UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
MimarlıkYıldız Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT SOYGENİŞ
- Modüler bulanık takviyeli öğrenme
Modular fuzzy reinforcement learning
İRFAN GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ARSLAN
- Fuzzy cognitive maps for emotion modeling
Bulanık bilişsel haritalar yardımıyla insan duygularının modellenmesi
HASAN MURAT AKINCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL