Rastlantısal yapay sinir ağlarının veri madenciliğinde kullanılması
Using probabilistic neural networks on data mining
- Tez No: 200150
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ OKATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Bilgisayar Teknolojisi ve veri toplama araçlarındaki gelismeler ile birlikte, veri analizi yöntemlerinde hızlı bir gelisim görülmektedir. Veri toplama araçlarındaki gelisim ile birlikte isletmelerde toplanan veriler her geçen daha büyük boyutlara ulasmaktadır. sletmelerin, faaliyetlerini yürütebilmeleri ve çesitli kararlar alabilmeleri için veritabanlarında veya veri ambarlarında toplanan bu verilere ihtiyaçları vardır. Örnegin bir isletmenin pazardaki mevcut konumunun belirlenmesi ile elde edilen bilgilerin ısıgında, gerek ürün gerekse Pazar ile ilgili alınacak yeni kararlar stratejik degerdedir. Bu nedenle, isletmelerin pazarlama kararlarını destekleyen bilgi sistemlerine uzun süredir ilgi yogundur. Veri madenciligi bu islemi yapan en önemli araçlardan biridir. Büyük hacimli verilerin içinden çesitli teknikler ile gizli kalmıs örüntü, kural ve iliskilerin otomatik olarak kolayca ortaya çıkarılması süreci olarak tanımlanabilir. Bu çalısmada ilk olarak olasılıksal sinir agı yardımıyla kisilerin markette ürün tercihlerinin sınıflandırılması üzerinde durulmustur. kinci kısımda ise iliskilendirilmis veri madencigili ile markette birlikte alınan ürünlerin benzerligi saptanacaktır. Tez kapsamında hedeflenen, market `te bulunan müsteri ve ürünlerin veri madenciligi teknikleriyle özdevimli bir sekilde gruplanması ve bunların en etkili bir sekilde eslestirilmesinin saglanması ve herhangi bir markette alısveris yapan müsterilerin semt, yas ve meslek özelliklerine göre tercih ettikleri ürünleri belirlemek ve bu verileri bir ortamda saklamak, daha sonra ise bu bilgiye dayanarak sınıflandırma yöntemlerinden birini kullanarak yeni müsterilerin bu özelliklerine göre tercih ettikleri ürünleri tespit etmektir
Özet (Çeviri)
With the evolution of computer technology and data collection tools,fast development are observed on data analysis method. With the improvement on data collection tools, the datas that collected are rising day by day.For business actions,the business need datas for giving some decisions that are collected in databases or data storehouses. In this project firstly I am related with the customer product selections on markets and for making this there were used Probabilistic Neural Network algorithms.In the second section we have determined that in market which products are bought together and for this we can use the associative data mining tools and algorithms. Our real aim is grouping the product and customer with using data mining techniques and providing the appropriate matching.Customers that are shopping on some markets,we have to determine the products that are select by customers,we have to use some properties;state,age and job. For this properties we can do this.And then we have hidden these datas, and with based on these data ,we could find new customer selections with their properties for example state ,job and age.We have done this with a classification method.These method is probabilistic neural network.
Benzer Tezler
- Veri madenciliğinde sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması 'bankacılık müşteri veri tabanı üzerinde bir uygulama'
Comparison of classification techniques in data mining 'an application in banking customer database'
ÖZGÜR ÇAKIR
- MRG de prostat lezyonlarının karekterize edilmesinde evrişimli sinir ağlarının performansı
Performance of convolution neural networks incharacterizing prostate lesions in MRI
RABİA ASENA UZUNÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiYapay Zeka Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ÖNDER YENİÇERİ
- Çapraz e-ticaret pazarlarında hibrit öneri sistemi
Hybrid recommendation system at cross e-commerce markets
EMRE KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- BMI prediction from face images
Yüz görüntülerinden vücut kitle indeksi tahmini
GÜLPINAR BÖLÜKBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Sistemli mimari tasarım sürecinde üretken bir yapay yardımcı önerisi
Proposal for a productive artificial aid in the systematic architectural design process
BETÜL ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜKSEL DEMİR