Geri Dön

Machine learning in artificial intelligence

Yapay zekada bilgisayarla öğrenme

  1. Tez No: 183700
  2. Yazar: TARDU ERCAN
  3. Danışmanlar: DR. ALİ RIZA AŞKUN
  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: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

ÖZKARAR AĞACI ALGOR TMALARININ SU TÜKET M ALANIÜSTÜNDE UYGULANAN PERFORMANS ANAL ZERCAN, TarduBugünün dünyasında, ?Öğrenme? insanların yaptığı kadar,bilgisayarlarında yaptığı bir eylem haline gelmiştir. ?Öğrenebilen? sistemlerve bilgisayarlar önümüzdeki yıllarda, hayatımızda çok daha fazla yeralacaklar.Bu tez içinde, yapay zeka ve öğrenme, özellikle karar verme ağacıalgoritmalarının yapısı üzerinde çalışılmıştır Öğrenme kurallarını, verisetimizden çıkarmak için bazı algoritmalar kullanılmıştır. Bu veri setimizdeAnkara`nın bir yıllık su tüketim oranı ve bir yıllık meteoroloji bilgilerivardır.Ortaya çıkan sonuçlar ışığında hangi algoritmanın daha verimli ve dahaiyi performansa sahip olduğuna işaret eder.

Özet (Çeviri)

ABSTRACTPERFORMANCE ANALYSIS OF DECISION TREEALGORITHMS ON WATER-CONSUMPTION DOMAINERCAN, TarduIn today?s world, learning is a process of computers as well as humanbeing. ?Learnable? systems and computers will become more important infollowing years and affect our lives in many ways. In this thesis, a surveyhas been carried out in the field of artificial intelligence, machine learningand especially on decision tree learning algorithms. Some of the decisiontree learning algorithms was used to learn rules which are extracted from adataset. The dataset which consists of water consumption of Ankara for oneyear and meteorological data of Ankara was used. The results indicate thatwhich learning method is more efficient and have better performance.

Benzer Tezler

  1. Öznitelik seçimi için çoklu-ebeveyn çaprazlama operatörlerinin karşılaştırılması

    Comparison of multi-parent crossover operators for feature selection

    NAZİF KANÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA KİRAZ

  2. Lifelong learning for auditory scene analysis

    İşitsel sahne analizi için hayat boyu öğrenme

    BARIŞ BAYRAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  3. Kazı destekleme sistemlerinin olası deplasmanlarının tahmini için python programına dayalı yapay sinir ağları algoritmalarının geliştirilmesi

    Development of artificial neural networks algorithms based on the python program to estimate potential displacements of excavation support systems

    CANER KARABULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Gedik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MERT TOLON

    DR. ÖĞR. ÜYESİ REDVAN GHASEMLOUNIA

  4. Aircraft detection using deep learning

    Derin öğrenme kullanarak hava aracı tespiti

    UTKU MUTLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDEF KENT PINAR

  5. Derin öğrenme ile optik koherens tomografi görüntülerinden retinal bozukluk tanısı

    Retinal disorder diagnosis from optical coherence tomography images with deep learning

    GÜLSÜM ARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDURRAHİM AKGÜNDOĞDU