Geri Dön

An interactive web-based machine-learning suite

Web tabanlı etkileşimli yapay öğrenme gerçeklemesi

  1. Tez No: 270488
  2. Yazar: PINAR YANARDAĞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ETHEM ALPAYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Bu ç?alış?mada, araş?tırmacılara ve kullanıcılara hem temel, hem de deneysel yapay öğrenme algoritmaları iç?eren web tabanlı, platform ba ?ımsız ve kapsamlı bir görselleştirme ve analiz aracı sunuyoruz. Sınıflama, kümeleme, gerileme, ön-işleme ve görselleştirme algoritmalarını bir arada sunan bileşen tabanlı uygulamalar daha once bir çok programlama dilinde, değişik platformlar üzerinde çalışacak şekilde ve değişik veri formatları üzerinde gerçekleştirildi. Ancak platform bağımlı bu uygulamalar, kullanıcılara değişik yapay ogrenme algoritmalarını hızlı ve kolay bir şekilde deneme ve karşılaştırma imkanıvermemektedir. ML-Lab ornekleme, ozellik seçme ve çıkarma, sınıflama, görsel olarak karşılaştırma ve istatistiksel testler gibi bir çok metoda imkan vermektedir. ML-Lab kullanıcılara sunduğu geniş algoritma seçeneklerine ek olarak, kullanıcı dostu ve şık bir arayüz sunmaktadır. ML-Lab'ın bileşen tabanlı uygulama çatısı hem deneyimli kullanıcıları ve araştırmacıları, hem de yapay ogrenme alanına yeni adım atmış kullanıcıları hedeflemektedir. Bu çalışmadaki yapay öğrenme algoritmaları kullanımı kolay ve gelişmiş bir sözdizimine sahip olan Python betikleme dilinde gerçeklenmiştir. ML-Lab sisteme kolayca yeni algoritmalar ve eklentiler yaplabilmesi için genişletilebilir bir mimaride tasarlanmıştır.

Özet (Çeviri)

We propose a comprehensive and interactive web-based machine learning suite that will allow researchers and practitioners to use a wide collection of basic and experimental learning algorithms and sophisticated visualization and analysis tools. Component based frameworks incorporating data input/output, pre-processing, classification, clustering, regression and visualization schemes have been implemented before in various programming languages, for use on different platforms, to operate using a variety of data formats. ML-Lab includes a large variety of machine learning algorithms for resampling, feature selection and extraction, classification and ensemble methods, as well as tools to visualize the experimental results of statistical comparison and testing. It provides a sophisticated and easy-to-use interface for creating workflows and a component-based framework intended for both experienced users and also those who are just entering the field. The collection of machine learning algorithms are implemented in Python, a modern easy-to-use scripting language with clear but powerful syntax and extensive set of additional libraries. ML-Lab has an extensible architecture and allows adding new capabilities to the system infrastructure easily.

Benzer Tezler

  1. Türkçe metinlerde denetimli ve sözlük tabanlı duygu analizi yaklaşımlarının karşılaştırılması

    Comparison of supervised and dictionary based sentiment analysis approaches on Turkish text

    BURAK İBRAHİM SEVİNDİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HACER KARACAN

  2. Edge computing-based predictive maintenance middleware for industrial IoT

    Endüstriyel nesnelerin interneti için kenar bilişim tabanlı kestirimci bakım modeli

    BLESSING NGONIDZASHE MUSUNGATE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET TUNCAY ERCAN

  3. Web kütük dosyaları kullanılarak makina öğrenmesi tabanlı saldırı tespit sistemi geliştirilmesi

    Development of machine learning based attack detection system using web logs

    CEMİLE İNCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMunzur Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEKİ OMAÇ

  4. Veri analitiğinin ekonomik etkileri: İnternet yayıncılığında metin tabanlı öneri motoru örneği

    Economic effects of data analytics: Text based recommendation engine example in internet publishing

    AHMET TEZCAN TEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEDİME LERZAN ÖZKALE

    DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ

  5. Endüstri 4.0 çerçevesinde kestirimci imalat teknolojileri

    Predictive manufacturing technologies in industry 4.0 framework

    KADİR TOLGA BAYER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURGUT GÜLMEZ