Büyük veri analizinde dağıtık makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılması
Using distributed machine learning algorithms on big data analysis
- Tez No: 372974
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GALİP AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Büyük veri, dağıtık makine öğrenmesi, Big data, distributed machine learning
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Farklı kaynaklarca üretilen verinin türünde, miktarında ve oluşturulma hızındaki artış bu verilerin yönetimi ve onlardan yararlanılması amacıyla yeni teknoloji ve yöntemlerin doğmasına sebep olmuştur. Büyük ölçekteki verilerin standart bilgisayarlar ile saklanması veya işlenmesi mümkün değildir. Büyük miktarda veri üzerinde çalışmak ve bu veriler üzerinde analiz yapabilmek için yüksek hesaplama güçlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu sebeplerden dolayı da artık geleneksel hesaplama yaklaşımları yerine bilgisayar kümeleri, dağıtık dosya sistemleri (HDFS, RDD), geleneksel programlar ve programlama dilleri yerine ise Hadoop, Spark gibi platformlar yaygınlaşmaktadır. Verinin saklanması ve işlenmesinde kullanılmaya başlanan bu teknolojiler verilerin analizinde kullanılan makine öğrenmesi yöntemlerini de etkilemiştir. Duygu analizi, doğruluk tespiti, tavsiye sistemleri, sosyal ağ keşifleri, tıbbi keşifler, web içeriklerinin keşfi ve sınıflandırılması gibi birçok amaçla makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında büyük veri ve bulut bilişim teknolojileri, büyük veri üzerinde paralel algoritmaların çalıştırılması ve dağıtık makine öğrenmesi algoritmalarının büyük veriye uygulanması incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Using Distributed Machine Learning Algorithms on Big Data Analysis The increase in the variety, volume and the velocity of the data produced by different sources caused new technologies and approaches to be born. It is not possible for the big data to be stored and processed by standard computers. We need high computational powers to study and analyze big data. For these reasons computer clusters and distributed file systems instead of traditional computing approaches and frameworks such as Hadoop and Spark instead of traditional programs and programming languages are becoming more common. These technologies which are used to store and process data have also affected the machine learning approaches used for data analysis. Machine learning algorithms are used for many areas such as sentiment analysis, accuracy detection, recommendation systems, social network discovery, discovery and classification of web content etc. In this thesis big data and cloud computing technologies, running parallel algorithms on big data and the application of distributed machine learning algorithms on big data are investigated.
Benzer Tezler
- Büyük veride duygu analizine dayalı öneri sistemleri
Sentiment analysis based recommender systems in big data
YELİZ YENGİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİNÇ İLHAN OMURCA
- Elektrik güç dağıtımında akıllı sayaç verileri için anomali tespiti ve tahminleme
Anomaly detection and prediction for smart meter data in electrical power distribution
SERHAT YARAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Enerjiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP ORMAN
- Büyükveri tabanlı sistemlerde duygu analizine yönelik bir uygulama: Avrupa'daki twitter kullanıcılarının mülteci algısı
An application for sentiment analysis in big data based systems:Refugee perception of twitter users in Europe
FİKRİYE ATAMAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT ERAY ÇELİK
- Yaya caddelerinde mikro hareketin nicel analizi: İstiklal caddesi örneği
Quantitative analysis of micro movement on pedestrian streets: The case of İstiklal street
ALİ YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL EREN KÜRKÇÜOĞLU
- Efficient deep learning approaches for signal and image analysis applications
Sinyal ve görüntü analizi uygulamaları için verimli derin öğrenme yaklaşımları
ONUR CAN KOYUN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN