Endüktif öğrenmede bilgi kazanımı için yeni algoritmalar
New algorithm for knowledge acquisition in inductive learning
- Tez No: 136442
- Danışmanlar: PROF. DR. ERCAN ÖZTEMEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 167
Özet
ÖZET Anahtar Kelimeler : Bilgisayarla öğrenme, Endüktif öğrenme, Bilgi kazanımı, Entropi, Endüktif öğrenme algoritmaları. Bilgi, genel olarak bir uzmandan, konu ile ilgili kaynaklardan, arşiv bilgilerinden, gözlem veya deneylerden elde edilebilir. Bir uzmandan bilgi elde etme, karşılıklı görüşmeler gerektiren, uzun zaman alan, dikkat isteyen ve sistematik çalışmalar gerektiren bir işlemdir. Uzmanlar, uzmanlık bilgilerini günlük çalışmalarında rahatlıkla kullanabilmelerine rağmen, bunları özetleme ve bir uzman sistemde kullanılabilir hale getirmede aynı başarıyı gösteremeyebilirler. Bu bilgilerin değerlendirilmesi ve bir uzman sistem için bilgi tabam haline getirilmesi ayn bir uzmanlık ister. Bilgi tabanının bu yolla oluşturulması hem uzun zaman almakta hem de yüksek maliyet gerektirmektedir. Çünkü bu işlemleri yerine getirecek uzman kişilere ihtiyaç vardır. Bu elemanları bulmak çok zor ve istihdamı da yüksek maliyet gerektirmektedir. Araştırmacılar bilgi kazanımını, bir uzman sistemin geliştirilmesindeki en büyük darboğaz olarak kabul etmektedirler. Bütün bu ve benzeri zorluklar, araştırmacıları bu darboğazı aşmak için alternatif teknikler geliştirmeye sevk etmiştir. Bu konuda birçok başarılı teknikler geliştirilmiş ve geliştirilmeye devam edilmektedir. Yapılan çalışmalarda olumlu sonuçlar elde edilmiştir. Geliştirilen bu tekniklerin amacı bilgi kazanımını otomatik hale getirmektir. Bu çalışmada, otomatik bilgi kazanımını sağlamak amacıyla üç algoritma geliştirilmiştir: REX-1, REX-2 ve REX-3. Geliştirilen algoritmaların verimliliğini test etmek amacıyla dünyada bu alanda. kullanılan ve gerçek hayattan alman veri setleri kullanılmıştır. Bu veri setleri kullanılarak, günümüzün en çok kullanılan algoritmalarından olan ID3, C4.5, RULES-3, RULES 3 PLUS, RULES-4, İLA, ILA-2, PRISM, OC1, CN2, J-PRUNED, GDT-NR ve GDT-RS ile performans karşılaştırmaları yapılmıştır. Yapılan performans karşılaştırmalarında, algoritmalar tarafından elde edilen sonuçların iyi olduğu tespit edilmiştir. Algoritmaların büyük veri setleri için işlem yapması için DELPHI-6 programlama dili kullanılarak bir program hazırlanmıştır. XII
Özet (Çeviri)
NEW ALGORITHMS FOR KNOWLEDGE ACQUISITION IN INDUCTIVE LEARNING SUMMARY Keywords : Machine learning, Inductive learning, Knowledge acquisition, Entropy, Inductive learning algorithms. In general, knowledge can be gathered from an expert, from the resources related to the subject, from archives, or from observations and experiments. The process of knowledge gathering from an expert usually involves interviews, and thus is a time consuming method requiring careful and systematic examination. Although the experts can utilize their skills comfortably in their daily life, they may not demonstrate the same achievement in summarizing the knowledge, as well as making use of it within an expert system. To evaluate the available data and to translate it into an expert system database demands a different proficiency. The creation of the database through this route is time consuming and costly because of the need for the skilled human resources to accomplish the job which is a difficult task requiring higher costs. Therefore, researchers identify the knowledge acquisition as the most important element in the process of developing an expert system. Such difficulties have directed researchers to developing alternative techniques for going beyond this obstruction. Several successful procedures have been/are being developed on this subject and encouraging results have already been obtained. The aim of these newly developed techniques is to automatize the process of knowledge acquisition. In this study, three algorithms have been developed to make available the knowledge acquisition: REX-1, REX-2 and REX-3. In order to evaluate the performance of these algorithms, the database taken from real life and are employed in this field in the world have been used. Performance comparisons with today's mostly used algorithms, such as ID3, C4.5, RULES-3, RULES 3 PLUS, RULES-4, İLA, ILA-2, PRISM, OC1, CN2, J-PRUNED, GDT-NR and GDT-RS, have been carried out and the results from our algorithms were found to be acceptable. A program written in DELPHI-6 was also prepared in order to utilize these algorithms for larger databases. XIII
Benzer Tezler
- Endüktif öğrenme tekniği ile çizgikodlarını tanıma
Identification of bar-codes with inductive learning techniques
METİN BAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET SABİH AKSOY
- Bütünleşik tedarik zinciri ağlarında bilişim paylaşım ölçüm modeli
A model of information sharing measurement in integrated supply chain networks
FATİH ÇALLI
Doktora
Türkçe
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiÜretim Yönetimi ve Pazarlama Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ORHAN TORKUL
- Descriptive analysis of the interplay between english teachers' pedagogic beliefs and their reflections on instructional practices in English grammar teaching
İngilizce öğretmenlerinin pedagojik inançları ve bunların dilbilgisi öğretimi uygulamalarına yansımasının betimsel analizi
TUĞBA ÇALIŞIR GEREM
Doktora
İngilizce
2019
Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GONCA EKŞİ
- Endüktif öğrenmeyi kulanarak konuşmayı tanıma
Speech recognition using enductive learning
İLHAN COŞKUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ETEM KÖKLÜKAYA
- Endüktif öğrenme yaklaşımıyla hücresel imalat sistem tasarımı
Cellular manufacturing system design with inductive learning approach
MUHTEREM ÇÖL
Doktora
Türkçe
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN TORKUL