Geri Dön

Learning rules and exceptions for regression: The rex algorithm

Regresyon için kural ve istisnaların öğrenilmesi: Rex algoritması

  1. Tez No: 129312
  2. Yazar: ZAFER BARUTÇUOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ETHEM ALPAYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 169

Özet

ÖZET REGRESYON İÇİN KURAL VE İSTİSNALARIN ÖĞRENİLMESİ: REX ALGORİTMASI İnsan zihni birçok kavramı genel bir kural ve birkaç istisna olarak şekillendirir. Kural basit olup çoğu durumda geçerliyken, istisnalar kuralın basitliğini ve kullanışlılığını bozmadan sıradışı örneklerin de öğrenilebilmesini sağlar. REx algoritması başarılı ve anlaşılabilir bir öğrenme modeli oluşturmak için aynı prensibi yapay öğrenmeye uygular. Daha önce sınıflandırma için incelenmiş ve başarıya ulaşmış olan REx bu tezde regresyon problemlerine, yani çıktısı sürekli problemlere uyarlanmaktadır. Daha basit başka bir algoritmayı temel kural olarak kullanarak öğrenme verilerinden bir dizi istisna belirlenir, ve istisnaları yerel uzmanlar olarak ekleyerek kural bozulmadan genişletilir. Tezde hem işbirlikçi hem de karışım birleştirme senaryoları incelenmekte, ve yoğun istisna gruplarını bulmaya dayanan bir ek anlatılmaktadır. Aynı zamanda, bazı örnekleri vurgulamak yönünden REx ile ilintili olduklarından, regresyon amaçlı Bagging, AdaBoost çeşitleri ve Destek Vektörü Makinalan da detaylı olarak incelen mektedir. Tüm algoritmaları karşılaştıran tartışmalar çeşitli veri kümeleri üzerinde yapılan benzetimlerden gelen deneysel değerlerle desteklenmektedir. Alınan sonuçlara göre, REx'in karışım türü tutarlı öğrenmeyi zorlaştıran bazı yapısal sorunlar içerirken, işbirlikçi hali özellikle basit kurallar kullanıldığında tatmin edici başarıya sahiptir.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT LEARNING RULES AND EXCEPTIONS FOR REGRESSION: THE REX ALGORITHM The human mind models many concepts as a general rule and a few specific ex ceptions. The rule is simple and covers most cases, and the exceptions allow learning obscure examples while still keeping the rule simple and useful. The algorithm REx (iJules and inceptions) applies the same paradigm to machine learning to produce an accurate and interpretable learning model. Previously explored for classification with success, REx is adapted in this thesis to regression problems. Using another simpler algorithm as a base rule, it determines a set of exceptions in the training data, and augments the rule by nondestructively incorporating the exceptions as local experts. Both collaborative and mixture combination schemes are explored, with a possible improvement through finding clusters of exceptions. Also included are detailed exam inations of Bagging, AdaBoost variants and Support Vector Machines for regression, because of their relation to REx in emphasizing some examples more than others. Sim ulations on several datasets provide empirical support for the discussion comparing all algorithms. The results indicate that while the mixture version of REx suffers from certain structural drawbacks that hinder consistent learning, the collaborative version achieves satisfactory performance, especially with simple rules.

Benzer Tezler

  1. Veritabanı sistemlerinde sorgu optimizasyonlarının veri analiz teknikleriyle geliştirilmesi

    Development of query optimization with data analysis techniques in database systems

    AYŞE ÖNCÜ UYSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYLA ŞAYLI

  2. Bankacılıkta değişim yönetimi

    Change management in banking

    AYDIN ARGIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAZIM EKREN

  3. Görünürlük, dönüşümcü liderlik ve personel güçlendirmenin proje başarısına etkisi

    The effect of visibility, transformational leadership and empowerment on project success

    SÜVEYBE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLŞAH HANÇERLİOĞULLARI KÖKSALMIŞ

  4. Combining multiple machine learning algorithms to learn rules and exceptions

    Kurallar ve istisnaların öğrenilmesi için birden çok sınıflandırıcının birleştirilmesi

    CENK KAYNAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ETHEM ALPAYDIN

  5. Yapay zekâ teknolojilerinin ceza muhakemesinde kişisel veri toplanmasına etkileri

    The impact of artificial intelligence technologies on personal data collection within criminal procedures

    IRMAK ERDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VESİLE SONAY EVİK