Nesnelerin interneti ortamındaki veriler kullanılarak makine öğrenmesi algoritmaları ile tahminleme ve gerçek zamanlı veriler üzerinde karmaşık olay işleme
Making estimations based on machine learning algorithms using data in the internet of things environment and providing complex event processing on real time data
- Tez No: 512163
- Danışmanlar: DOÇ. RIZA CENK ERDUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Sağlık alanında, akıllı sistemler sayesinde hızlı, hatasıza yakın ve sağlık personeli bilgisine ve tecrübesine ihtiyaç duyulmayacak bir şekilde hastalık tanısı konulmaktadır. Böyle bir sistemin yapılabilmesi için veri madenciliğinin alt dalı olan makine öğrenmesi algoritmalarından faydalanılmaktadır. Bu çalışmada makine öğrenmesi algoritmaları için kullanılan WEKA ile anlık gelen veri işleme için kullanılan Siddhi aracı birleştirilerek bir akıllı sistem geliştirilmektedir. Çalışma verisi olarak sağlık alanından bel fıtığı (Hernia) ve bel kayması (Spondylolisthesis) teşhisinde kullanılabilecek Nesnelerin İnterneti verileri seçilmiştir. Sistem, WEKA kütüphanesini kullanarak Destek Vektör Makineleri, J48 Karar Ağacı, Yapay Sinir Ağları, Naif Bayes, Rastgele Orman, jRip, kYıldız ve Basit Lojistik makine öğrenmesi algoritmalarını başarı ve performans üzerinden karşılaştırmaktadır. Bu çalışma sonunda, accuracy, precision, recall ve fmeasure performans metriklerine bakıldığında Basit Lojistik algoritmasının diğer algoritmalardan daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Due to intelligent systems in the field of health, the diagnosis of diseases are made in a way that fast, is almost correct and without requiring knowledge and experience of health personnel. In order to be able to implement such a system, machine learning algorithms, which are the subbranch of data mining, are used. In this study, an intelligent system is developed by combining WEKA, which is used for machine learning algorithms, and Siddhi, which is used for real-time data processing. Internet of Things data from the field of health which can be used in the diagnosis of hernia and spondylolisthesis, were selected as the study data. The system compares Support Vector Machines, J48 Decision Tree, Artificial Neural Networks, Naive Bayes, Random Forest, jRip, kStar and Simple Logistic machine learning algorithms in terms of success and performance, using the WEKA library. At the end of this study, it is observed that the Simple Logistic algorithm gives better results than the other algorithms when the accuracy, precision, recall and fmeasure performance metrics are examined.
Benzer Tezler
- Haberleşme ağlarında uç makine öğrenmesinin avantajları ve robotik el ağında tutma tahmini uygulaması
Advantages of edge machine learning in communication networks and grasp prediction application in robotic hand network
EMRE BACANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACI İLHAN
- Dengesiz veri setlerinde aşırı örnekleme teknikleri ile makine öğrenmesi yaklaşımlarının karşılaştırılması
Comparison of machine learning approaches by using oversampling techniques on imbalanced datasets
ÜMİT DİLBAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiAkıllı Mühendislik Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZGÜR CİNGİZ
- Endüstri 4.0 için derin öğrenme kullanan durum izleme ve kestirimci bakım yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of condition monitoring and predictive maintenance methods using deep learning for industry 4.0
SEYFULLAH KANER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
- Manipulation of visually recognized objects using deep learning
Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi
ERTUĞRUL BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- Simultaneous transmission based communication techniques
Eş zamanlı ̇iletime dayalı haberleşme sistemleri ̇
UFUK ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR