Topluluk öğrenmesi yaklaşımıyla anomali belirleme
Anomaly detection with ensemble learning approach
- Tez No: 804904
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN YILDIZTEPE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Veri Bilimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Veri analizlerinde anomaliler bazen veriden çıkartılması gereken kayıt hataları olabilecekleri gibi, bazen de tespit edilmesi hayati öneme sahip değerler olabilir. Bu sebeple anomali belirlemeye farklı uygulama alanlarında ihtiyaç duyulmaktadır. Çoğunluğun kararının daha isabetli olacağı prensibiyle uygulanan topluluk öğrenmesi, sınıflama çalışmalarında tercih edilen bir yaklaşımdır. Topluluk öğrenmesi yaklaşımıyla anomali belirleme ise veri bilimi alanında ilgi gören güncel bir çalışma alanıdır. Anomalilerin nadir gerçekleştiği varsayımı altında, denetimli anomali belirleme, topluluk öğrenmesi yaklaşımıyla çalışan sınıflayıcılar için bir dengesiz sınıflandırma problemi olarak ele alınabilir. Bu tezde, topluluk öğrenmesi yaklaşımlarının uygulandığı sınıflama yöntemlerinin anomali belirlemede kullanılması araştırılmıştır. Çalışmada, yöntemlerin sınıf dengesizliğini gideren teknikler ile birlikte kullanılması durumu da incelenmiştir. Yapılan uygulamalar sonucunda, sınıf dengesizliğini gideren yöntemler ile birlikte kullanıldığında topluluk öğrenmesi yaklaşımlarının anomali belirleme problemlerinde başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In data analysis, anomalies can sometimes be recording errors that need to be removed from the data, and at other times they can be crucial values to detect. For this reason, anomaly detection is essential in various application areas. Ensemble learning, which uses the principle that the majority's decision will be more accurate, is a preferred approach in classification studies. The use of ensemble-based techniques for anomaly detection is a current area of study in data science. Given the assumption that anomalies are rare, supervised anomaly detection can be treated as an imbalanced classification problem for classifiers utilizing ensemble learning. This thesis investigates the use of classification methods that incorporate ensemble learning approaches for anomaly detection. The study also examines the use of techniques that eliminate the class imbalance problem in conjunction with these methods. As a result of the applications, it has been found that ensemble learning approaches are successful in anomaly detection problems when used in conjunction with methods that eliminate class imbalance.
Benzer Tezler
- A transfer learning and ensemble learning approach for anomaly detection in multiscenario event images
Çok senaryolu olay görüntülerinde anomali tespiti için transfer öğrenme ve topluluk öğrenmesi yaklaşımı
ZİYA ANIL ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SARIKAŞ
DOÇ. DR. KAZIM YILDIZ
- Karınca kolonisi optimizasyonuyla geliştirilmiş topluluk öğrenmesi yaklaşımıyla enerji tüketim tahmini
Energy consumption prediction via an ensemble learning approach optimized with ant colony optimization
KASIM ALPAY BAYKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AKIN ÖZÇİFT
PROF. DR. KIVANÇ BAŞARAN
- Deep learning-based cyclone detection, localization, and classification
Derin öğrenme tabanlı kiklon saptaması, konumlandırması ve sınıflandırması
ALİ İBRAHİM ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN YILDIZ
- Maymun çiçeği hastalığının cilt lezyon görüntüleri üzerinden yapay zekâ algoritmaları ile sınıflandırılması
Classification of monkeypox skin lesion images using artificial intelligence algorithms
FIRAT BULAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR KOÇAK
- Taocu felsefede doğa-doğallık kavramı ve eğitim açısından uzanımları
The concept of nature-naturalness in Taoist philosophy and it's educational implications
HALİS ADNAN ARSLANTAŞ
Doktora
Türkçe
2025
FelsefeEskişehir Osmangazi ÜniversitesiFelsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜLLATİF TÜZER