Sınıflandırma ağacı analizi ile bulut depo kullanımı yapan bireylerin profillerinin incelenmesi
Analysis of individuals' profiles using cloud storage with classification tree analysis
- Tez No: 527108
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜNEVVER TURANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Büyük veri, gelişen ve değişen teknoloji ile birlikte günümüzde sıkça kullanılan bir kavram haline gelmiştir. Büyük verilerin işlenebilmesi ve bilgiye dönüştürülebilmesi için, veri madenciliği ve makine öğrenimi gibi alanlar verinin analiz edilebilmesi için yöntemler sunmakta ve algoritmalar geliştirmektedir. Veri madenciliği ve makine öğrenimi içerisinde, sıkça kullanılan yöntem karar ağaçlarıdır. Karar ağaçları, parametrik olmayan yöntemdir ve bu nedenle istatistiksel anlamda kısa sürede analiz olanağı sağlamaktadır. Karar ağacı algoritmaları içerisinde en yaygın kullanıma sahip algoritma, sınıflandırma ve regresyon ağacı (CART) algoritmasıdır. Bağımlı değişkenin kategorik yapıda olması durumunda sınıflandırma ağacı, bağımlı değişkenin sürekli olması durumunda ise regresyon ağacı oluşmaktadır. Bu çalışmada, uygulama olarak bulut depo kullanımı yapan bireylerin kişisel olarak internette yaptıkları faaliyetleri, demografik özellikleri ve yazılım faaliyetleri incelenmiştir. Çalışmada kullanılan bağımlı değişken kategorik yapıda olduğu için, farklı eğitim verileriyle sınıflandırma ağaçları oluşturulmuştur. Dolayısıyla, ağaçlar arasındaki farklılıklar ile hatalı sınıflandırma oranından yararlanarak optimum ağaca karar verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Big data, together with developing and changing technology nowadays has become a commonly used concept. Machine learning and Data mining provides methods and algorithms for analyzing data, so that big data can be processed and information can be transformed. In data mining and machine learning, decision trees are frequently used. Decision trees are non-parametric methods and therefore provide statistical analysis in a short time. Among the decision tree algorithms, classification and regression tree (CART) algorithm is the most widely used. If the dependent variable is a categorical structure, it is a classification tree. If the dependent variable is continuous, a regression tree is formed. This study focuses on cloud computing and cloud storage, which has become a cost-reducing concept in the analysis of large data sets. Individuals who use cloud storage over the Internet; their personal activities on the Internet, their demographic characteristics and software activities has been examined. Since the dependent variable used in the study is categorical, classification trees have been created with different training data. Therefore, optimum tree size was determined by taking advantage of the differences between the trees and the faulty classification ratio.
Benzer Tezler
- Hierarchical segmentation, object detection and classification in remotely sensed images
Uydu görüntülerinde sıradüzensel bölütleme, nesne sezimi ve sınıflandırma
HÜSEYİN GÖKHAN AKÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SELİM AKSOY
- Construction and performance analysis of locally adaptive base and ensemble learners
Veri̇ uzayinin bölgesel özelli̇kleri̇ni̇ kullanan teki̇l ve kolekti̇f öğreni̇ci̇ tasarimlari ve performans anali̇zleri̇
FARUK BULUT
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET FATİH AMASYALI
- Kredi analizinde makine öğrenmesi kullanımı: Tarımsal kredilerde uygulama örneği
Use of machine learning in credit analysis: Application in agricultural loans
MEHMET AKİF BULUT
Doktora
Türkçe
2019
İşletmeEskişehir Osmangazi Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİROL YILDIZ
- Investigating olive trees by monitoring phenological stages using multi-modal satellite sensor data
Çok-modlu uydu sensör verileri kullanılarak fenolojik aşamalarının izlenmesiyle zeytin ağaçlarının araştırılması
HAYDAR MUHAMMED AKÇAY
Doktora
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK