Yapay zekanın temelleri ve bir yapay sinir ağı uygulaması
The foundations of artificial intelligence and an application on neural networks
- Tez No: 240904
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NECMİ EMEL DİLMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İletişim Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Communication Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 164
Özet
Bu tez çalışmasının amacı yapay zekanın temellerini inceleyip, yapay zeka tekniklerinden biri olan yapay sinir ağlarının sosyo-ekonomik alanda bir uygulamasını gerçekleştirmektir. Gerçekleştirilen uygulama ile YSA'larının sosyal alanlara da başarıyla uygulanabileceği görülmüştür.Bu çalışmada kullanılan veriler devlet planlama teşkilatının web sitesinden elde edilmiştir. Toplam 40 farklı değişken üzerinden illerin gelişmişlik düzeyi saptanmaya çalışılmıştır. Bu veriler 2003 ve 1996 yılının verilerine dayanmıştır.Bu çalışma sonucunda yapay sinir ağlarının sosyal yapılara da başarıyla uygulanabileceği görülmüş ve parametreler, eğitim algoritmaları gibi özelliklerin çözüme ulaşmada ne derece etkili olacağı tespit edilmeye çalışılmıştır. Çalışmamız gelecekte bu alanda yapılabilecek çalışmaların bir karar-destek sistemi olarak kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The purpose of this study was to examine the foundations of artificial intelligence and perform a neural network application about socio economic status of provinces of Turkey to see its success rate. We saw that how it can be applied succesfully in the social field.The data were collected from the official web site of the Government Planning Organization (DPT). 40 different variables which effect the fluctuations of socio economic parameters were used in this study. The data were based on real report data of 2003 and 1996As a result of this study we determined how effects these parameters such as number of layers, training algorithms to reach the better solutions. We have decided that this kind of Neural Networks can be used as a supplementary tool to make a decision
Benzer Tezler
- Radyolojik görüntüleme üzerine bir derin öğrenme uygulaması
A deep learning application on radiological imaging
ONUR MUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ MERT
- 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
- Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data
Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi
OZAN ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Nesne kavrama becerilerinin derin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarıyla geliştirilmesi
Developing object grasping skills with deep reinforcement learningalgorithms
MUSAB COŞKUN
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAKUP DEMİR
DOÇ. DR. ÖZAL YILDIRIM
- Konvolüsyonel sinir ağlarında ağ eğitiminin iyileştirilmesi
Improving the network training in convolutional neural networks
KÜBRA UYAR
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR