Geri Dön

Visual integrated machine learning

Görsellik entegre edilmiş makine öğrenimi

  1. Tez No: 252928
  2. Yazar: CİHANGİR DEVRİM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET R. TOLUN
  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: 2009
  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: 70

Özet

Bu tez çalışmamda kullanıcı verilerinden kurallar oluşturan bir yapay zeka sistemi geliştirilmiştir. Geliştirme öncesi makina öğrenimi konusu araştırılmış ve kullanıcı verilerinden kurallar keşfetmeyi daha iyi anlamak için EMERALD (Deneysel Makina Öğrenme Tabanlı Muhakeme ve Öğrenme Disiplini ) 'ın AQ yazılımı detaylıca incelenmiştir. Endüktif Öğrenme Algoritması'na (Tolun and Abu Soud, 1998) dayalı olarak geliştirilmiş bu sistem ( ILA Weather) özel grafik kullanıcı arayüzü ile kullanıcıya seçmesi için örnekler sunar ve ILA algoritmasını kullanarak kullanıcının seçimlerinden kurallar keşfeder.Grafik kullanıcı arayüzüne ait olan örnekler, Hava Durumu Eğitim Örnekleri'ni (Quinlan, 1986) kullanarak ve çeşitli resim kaynaklarının bir araya getirilmesiyle hazırlanmıştır. ILA Weather'ın geliştirilmesinde bir masaüstü uygulaması geliştirmek için geniş grafiksel kullanıcı arayüzü bileşenleri sağlayan Java Swing teknolojisi kullanılmış ve aynı zamanda açık kaynak kodlu yazılım geliştime aracı olan NetBeans IDE (Integrated Development Environment ? Entegre Edilmiş Geliştirme Ortamı) ile yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, an artificial intelligence system is developed for creating rules from user data. Before developing the subject of machine learning is researched and AQ software of EMERALD (Experimental Machine Example ? based Reasoning and Learning Disciple) is examined in detail to better understand discovering rules from user data. The developed system (ILA Weather) based on Inductive Learning Algorithm (Tolun and Abu Soud, 1998) provides examples for the user to choose through custom design graphical user interface and discovers general rules from selections of the user by using ILA algorithm.The examples belonging to the graphical user interface is prepared by using Weather Training Example (Quinlan, 1986) and by combining variety of picture sources. Java Swing technology provides wide set of GUI (Graphical User Interface) components for development of desktop applications that is used in the development of ILA Weather which is also built with NetBeans IDE (Integrated Development Environment), an open ? source software development tool.

Benzer Tezler

  1. Prediction of risky maritime encounters in narrow and congested waterways via clustering based ensemble machine learning and sequential deep learning

    Dar ve trafiği yoğun su yollarında riskli gemi karşılaşmalarının kümeleme tabanlı yapay öğrenme ve sıralı derin öğrenme ile tahminlenmesi

    MUHAMMET FURKAN ORUÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YİĞİT CAN ALTAN

  2. Machine learning based autonomous quality check and characteristics extraction for chip research

    Çip araştırmaları için makine öğrenmesi temelli otonom kalite kontrolü ve karakteristik parametre çıkarımı

    HÜSNÜ MURAT KOÇAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET TEOMAN NASKALİ

  3. 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

  4. FPGA tabanlı PCB hata tespitinde derin öğrenme uygulaması

    FPGA based deep learning implementation for PCB fault detection

    İZEMNUR BUDAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİYE KORKMAZ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEZEN BAL

  5. Development of a new software for resting metabolic rate prediction using machine learning methods

    Makine öğrenme yöntemlerini kullanarak istirahat metabolik hız tahmini için yeni bir yazılımın geliştirilmesi

    EZGİ AKÇA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET FATİH AKAY