Sinir ağları ile istatistiksel modelleme ve bir uygulama denemesi
Statistical modelling with neural network and an attempt for an application
- Tez No: 150603
- Danışmanlar: PROF.DR. ALİ FUAT YÜZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağı, Perseptron, Çok Katmanlı Perseptron, Geriye Yaydım Ağı, Lojistik Regresyon, Neural Network, Perceptron, Multilayer Perceptron, Backpropagation Net, Logistic Regression
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi SİNİR AĞLARI İLE İSTATİSTİKSEL MODELLEME VE BİR UYGULAMA DENEMESİ HALİL ERYILMAZ Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman: Prof.Dr. Ali Fuat YÜZER 2004, 104 sayfa İnsan beyninin çalışma prensibini taklit eden yapay sinir ağları, herhangi bir problem hakkında girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi (doğrusal olsun veya olmasın), elde bulunan mevcut örneklerden genelleme yaparak daha önce hiç görülmemiş veya uygulanmamış olan örneklere kabul edilebilir çözümler üretebilirler. 1990'h yılların başlangıcında yayınlanan bazı kaynaklarda bazı yapay sinir ağları modelleri ile bazı istatistik tekniklerin benzer hatta bazılarının aynı olduğuna dikkat çekilmiştir. Sonraki çalışmalar ise bunun tesadüfi olmadığını, bu iki alanın birbirleriyle ileri derecede ilişkili olduğunu göstermiştir. Yapay sinir ağı modelleri, ile istatistik tekniklerin karşılaştırılması birinin diğerinin geliştirilmesinde önemli olduğunu ortaya çıkarmıştır. Perseptron, çok katmanlı perseptron gibi bazı yapay sinir ağı modelleri istatistiksel uygulamalar için faydalı olabileceği bazı bilim adamları tarafından ileri sürülmektedir. Bu çalışmanın amacı, yapay sinir ağlarını tanıtmak, bazı yapay sinir ağ modelleri ile bazı istatistiksel teknikler arasındaki ilişkiyi incelemek ve bir uygulama üzerinde yapay sinir ağı modellerin istatistiksel uygulamalardaki kullanılabilirliği ve etkinliğini araştırmaktır.
Özet (Çeviri)
11 ABSTRACT Master of Science Thesis STATISTICAL MODELLING WITH NEURAL NETWORKS AND AN ATTEMPT FOR AN APPLICATON Halil ERYILMAZ Anadolu University Graduate School of Natural and Applied Sciences Statistics Program Supervisor: Prof. Ali Fuat YÜZER 2004, 104 pages Imitiating the principles of human brain, Neural Networks can produce meaningful answers for never seen or never encountered problems via creating generalizations from the present information for the relationships (linear or not) between input and output. In some sources published early 1990's, it's brought forward that there were some resembles between some neural network models and statistical techniques and even for some cases there was equality. Later studies showed that it was not just pure coincidince but these two scientific areas were related to each other extensively. Comparison neural networks and statistical techniques showed that either is useful for creating better results on the other. A few scientist put forward that some of the neural network models like perceptron or multilayer perceptron were actually very useful for statistical applications. The aim of this study is to explain neural networks, to show the relationships between neural network models and statistical techniques and using a real life application to show efficiency and applicability of neural networks in statistical problems.
Benzer Tezler
- Secure and coordinated beamforming in 5G and beyond systems using deep neural networks
5G ve ötesi sistemlerde derin sinir ağları kullanarak güvenli ve koordineli hüzmeleme
UTKU ÖZMAT
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF YAZICI
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRKOL
- Türk müziği enstrümanlarının öznitelik vektörlerinin çıkarılması ve yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması
Obtaining the feature vectors of Turkish musical instruments and classification using artificial neural networks
MEHMET HAŞİM AÇANAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ
- Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü
Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks
MURAT ERMİŞ
Doktora
Türkçe
2005
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies
Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi
MEHMET İLTER ÖZMEN
Doktora
İngilizce
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL