Geri Dön

Gerçek ağ verisi üzerinde veri madenciliği uygulamalarının karşılaştırılması

Data comparison of data mining tools using real world network data

  1. Tez No: 355567
  2. Yazar: FATİH ATAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SUAT ÖZDEMİR
  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: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Günümüzde hemen hemen her alanda kayıt altına alınan anlamlı/anlamsız veriler bulunmaktadır. Devlet, şirket, firma, banka, market, evler ve daha birçok yerlerde görüntülü, sesli ve hem görüntülü hem sesli saklanabilen veriler saklanmaktadır. Gün geçtikçe işlenmeyen, bekleyen, bekletilen veri yığınları veri çöplüğü haline gelmektedir. Fakat bu veri yığınları işlenildiğinde, bilgiye dönüştürüldüğünde topluma yani toplumun en önemli faktörü olan insanlığa hizmette yegâne işler arasında gösterilebilir. Çünkü artık teknoloji ile toplum o kadar iç içe geçti ki zamanın her dakikasında, saniyesinde farkında olmadan etrafa anlamsız veriler bırakabiliyoruz. Veri yığınları küresel dünyada başa çıkılamayan risklerden biri haline gelmiştir. Bu çalışma da incelenen örnek kurumun internet ağında kullanılan karmaşık ağ veri yığınını veri madenciliği süreçleri ile kullanılabilir hale getirilmiştir. Uygun veriler üzerinde veri madenciliği yöntemleri kullanılarak çıkan sonuçlar arasında çıkarımda bulunulmaya çalışılmış, ayrıca farklı veri madenciliği uygulamalarından elde edilen sonuçlar arasındaki farklılıklar incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, almost every area recorded the meaningful / meaningless data are available. Government, companies, firms, banks, markets, houses and many more places video, voice and data can be stored both voice and video are stored. Unhandled by day, pending, pending data dump piles of data are becoming. But when these piles of data processed, the information is converted into society so that society's most important factor in service to humanity oil valve shown between jobs. Because society is now so intertwined with technology goes away every minute of the time, in seconds around unwittingly have been able meaningless data. Piles of data that can not be dealt with in the global world has become one of the risks. In this study, samples already used in the organization's internet network stack of complex networked data has been made available through data mining process. Using data on the appropriate data mining methods have been tried to be drawn from the results.

Benzer Tezler

  1. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Deep unfolding for clutter removal in ground penetrating radar

    Yere nüfuz eden radarda kargaşa gidermek için derin katman açma

    SAMET ÖZGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  3. Profiling developers to predict vulnerable code changes

    Güvenlik açığı kod değişikliklerini öngörmek için geliştiricilerin profilini oluşturma

    TUĞÇE COŞKUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE TOSUN KÜHN

  4. Bir buzdolabı işletmesinin montaj hattı dengelemesinde süreç madenciliği yaklaşımının kullanılması

    Using process mining approach in the assembly line balancing of a refrigerator plant

    İSMAİL SAMET KISAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL CEYLAN

  5. Data mining of smart agricultural yielding using convolutional neural network (CNN)

    Başlık çevirisi yok

    OMAR AHMED RAZOOQI AL-DOORI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN