Makine öğrenmesi algoritmaları ve anomali tespiti
Machine learning algorithms and anomaly detection
- Tez No: 391776
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ATABEY KAYGUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Bölümü
- Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Makine öğrenmesi yapay zekanın bir alt çalışma alanıdır ve veriden önemli davranışlar ve kurallar çıkartarak ileriye doğru tahminler yapabilmemizi sağlar. Son 20 yılda değişik çalışma alanlarındaki veri miktarı çok hızlı artmıştır ve bu verinin insan çalışması ile analiz edilmesi zordur. Makine öğrenmesi algoritmalarına dair temelde iki öğrenme şekli vardır : gözeticili öğrenme ve gözeticisiz öğrenme. Gözeticili öğrenmede data önceden bilinen sınıflara ayrılır. Gözeticisiz öğrenme de ise sınıflar önceden bilinmez, öğrenme algoritması veri içindeki ayrık yapıları kendisi keşfeder. Bu tezde çok kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları detayları ile açıklanmıştır. Veri kümesi içinde beklenen davranışları doğrulamayan örüntülere anomali denir. Veri kümesi içinde anomali bulunmasının önemli sonuçları olabilir. Tezin son bölümünde önceki kısımda bahsedilen makine öğrenmesi algoritmalarının ve yaklaşımlarının anomali tespit etme problemine nasıl uyarlandığı açıklanmıştır.
Özet (Çeviri)
Machine learning is the subfield of the artifical intelligence which finds the significant behaviours or functions from the data for future predictions. Huge amount of data were collected in the last decades and analysis of such a big data requires intelligent systems. Machine learning enables a computer to learn from example data or past experience. According to their learning style, machine learning algorithms can be categorized into two groups: supervised learning algorithms and unsupervised learning algorithms. Training data of supervised learning algorithms includes both the inputs and labels. Unsupervised learning model is not provided with the correct labels during training. A detailed explanation of leading machine learning algorithms is offered in the first part of this thesis. Anomaly is a pattern in the data that does not conform to expected behaviour. Existence of anomalies in the data is important because they might translate to critical actionable information. Both supervised and unsupervised machine learning techniques are applied to detect anomalies in different domains. Last part of this thesis provides an overview of the relation between anomaly detection problem and machine learning approaches.
Benzer Tezler
- Yazılım tanımlı ağlarda makine öğrenmesi algoritmaları ile anomali tespiti ve siber saldırı sınıflandırması
Anomaly detection and cyber attack classification with machine learning algorithms in software defined networks
HASAN ZEYNIYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Gedik ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH TARLAK
- Kestirimci bakım süreçlerinde makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak anomali tespiti
Anomaly detection using machine learning algorithms in predictive maintenance processes
FATMA YASEMİN ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiManisa Celal Bayar ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ UYSAL
- Stratejik yönetim perspektifinden sigortacılık sektöründe makine öğrenmesi algoritmaları ile anomali tespiti
An application of machine learning to anomaly detection in insurance industry using strategic management approach
AYŞE NURBANU ŞAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. TOLGA KAYA
- Türkiye'nin dış ticaret verilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi ve tahmini
Analysis and forecasting of Turkey's foreign trade data using machine learning methods
TOLGA HASTAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN
- Makine öğrenme temelli kestirimci bakım ve anomali tespiti ile asansörlerin kondisyonlarının izlenmesi
Monitoring the conditions of elevators with machine learning based predictive maintenance and anomaly detection
SAFA ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAİF BAYIR