Bulut bilişim sistemlerinde eşle/indirge yöntemi uygulanarak veri madenciliği yazılım çatısının geliştirilmesi
Development of data mining software framework by using map/reduce method in cloud computing systems
- Tez No: 353637
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Büyük Veri, Destek Vektör Makinesi, Eşle/İndirge, Makine Öğrenmesi, Sosyal Medya, Dağıtık bilgisayar sistemi, Paralel bilgisayarlar, Big Data, Machine Learning, MapReduce, Social Media, Support Vector Machines, Distributed computer system, Parallel computers
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Makine öğrenmesi, özellikle sınıflandırma ve regresyon problemlerinin çözümüne olanak sağlamaktadır. Makine öğrenmesi yöntemleri arasında destek vektör makinesi (DVM) algoritması yüksek genelleme özelliğinden dolayı en çok kullanılan sınıflandırma yöntemidir. Bununla beraber, DVM sınıflandırma algoritması yüksek boyutlu veri setleri için ihtiyaç duyduğu hesaplama gereksinimleri oldukça yüksektir.Bu çalışmada, çok sınıflı destek vektör makinesi algoritmasının bulut bilişim sistemleri üzerinde Eşle/İndirge tekniği ile eğitilmesi incelenmiştir. Bu çalışmayı dört bölüme ayırmak mümkündür. Birinci bölümde bulut bilişim sistemleri ile ilgili bilgi verilmektedir. Bulut sistemlerde yer alan servis modelleri, dağıtım modelleri, bilimsel araştırmalar için bulut bilişim sistemleri, fonksiyonel programlama ve Eşle/İndirge konuları incelenmiştir.İkinci bölümde, DVM algoritması incelenmektedir. DVM algoritmasının sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanımı araştırılmıştır. Üçüncü bölümde DVM sınıflandırma algoritmasının Eşleİndirge (MapReduce) tekniği ile dağıtık mimari bulut bilişim sunucuları üzerinde yüksek boyutlu veri setlerinin eğitilmesi anlatılmaktadır. Bulut bilişim sistemlerinde oldukça sık kullanılan Eşleİndirge tekniğinin ve fonksiyonel programlamanın tarihsel gelişimi anlatılmaktadır.Dördüncü bölüm tezin uygulama kısmını oluşturmaktadır. İki kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısımda California Irvine Üniversitesi (UCI) tarafından makine öğrenmesi için yayınlanan veri setlerinden yazı ve rakam tanımaya yönelik veri setleri kullanılarak, sadece ikili sınıflandırmaya izin veren DVM sınıflandırma algoritmasının, çok sınıflı sınıflandırma teknikleri ile uygulaması gösterilmektedir. İkinci aşamada Türkiye'de bulunan vakıf ve devlet üniversitelerinin sosyal medya mesaj veri seti ile sınıflandırılması yapılmıştır. Eşleİndirge tekniği ile ortaya çıkan modellerin testi için 10 parçalı çapraz doğrulama yöntemi uygulanarak, her yinelemedeki model iyileşmesi grafiklerle gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Machine learning allows specially solution of classification and regression problems. Support vector machine algorithm (SVM) is the most commonly used classification method among machine learning techniques due to its high generalization property. However, SVM needs high computational requirements for high-dimensional datasets.In this study, multi-class support vector machine algorithm over cloud computing systems with MapReduce technique is studied. This work can be divided into four parts.In the first section, general information on cloud computing systems is provided. Service models, distribution models, cloud computing systems for scientific research, functional programming and MapReduce in cloud computing were examined.In the second part, SVM algorithm is analyzed. The use of SVM algorithm in classification and regression is studied. In the third part, SVM classification algorithm with MapReduce technique of training high-dimensional datasets on a distributed cloud computing system servers are described. The historical development of MapReduce technique and functional programming that commonly used in cloud computing systems is described.The fourth chapter of this thesis is the application part. It consists of two sections. In the first section, using text and digit classification datasets that is provided by University of Caroline Irvine (UCI) for machine learning, SVM classification algorithm that allows only binary classification is used for multi-class classification with some techniques. In the second section, social media posts data set of foundations and state universities in Turkey is classified. The models that are created with MapReduce are tested with 10-fold cross-validation technique and accuracy improvement of each iteration is shown with graphics.
Benzer Tezler
- Stacked job scheduling on virtual machines with containers in cloud computing systems
Bulut bilişim sistemlerinde sanal makineler üzerinde taşıyıcılar ile yığın iş çizelgelemesi
MUSTAFA AKIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
- Investigation of amazon and google for fault tolerance strategies in cloud computing services
Amazon ve google'ın bulut bilişim servislerinde hata tolerans stratejisi kapsamında incelenmesi
SHEREEN ALRAHEYM
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiMatematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR TOLGA PUSATLI
DR. SİNAN CAN AÇAN
- Analysis of big data using cloud computing
Büyük veri analizi via bulut bilişim
ASMIDA ALI R. ALASFAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BAYAT
- Tek kart bilgisayar kümeleri üzerinde bulut
Cloud on single board computer clusters
LEVENT AYSAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İZZET GÖKHAN ÖZBİLGİN
- Parametre değerleri sezgisel algoritmalar ile belirlenen bulut tabanlı tavsiye sisteminin geliştirilmesi
Developing a cloud-based recommendation system that parameter values are determined by heuristic algorithms
İCLAL ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ METE ÇELİK