Geri Dön

A Learning-Based Demand Classification Services with Using XGBoost in Institutional Area

Kurumsal Alanda XGBoost ile Öğrenme-Tabanlı Talep Sınıflandırma Servisi

  1. Tez No: 563821
  2. Yazar: ÇAĞRI GÜRAKIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGA AYAV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Bu çalışma, metin-tabanlı, uyarlanabilir bir programlama arayüzüne sahip; veri sınıflandırma servisi geliştirme aşamalarını ve çalışmada takip edilen metodolojiyi konu alır. Çalışmada, başarılı sınıflandırma algoritmalarından biri olan XGBoost tercih edilmiştir. Çalışmada kullandığımız veri kümesi, bilgilerini anonimleştirdiğimiz bir şirketin; 'Dijital İş Takip Uygulaması' aracılığı ile elde edilmiştir. Veri seti farklı sınıflandırma algoritmaları ile de test edilmiş ve detaylı performans değerlendirmeleri yapılmıştır. Sonuç olarak, testlerimizde en yüksek doğruluk oranı, XGBoost algoritması ile geliştirdiğimiz veri sınıflandırma servisi ile elde edildi.

Özet (Çeviri)

This study, purposes to explain the development stages and methodology of data classification service that has a text-based adaptable programming interface. One of the successful classification algorithms, XGBoost, was preferred in the study. The dataset that is used in the study obtained by 'Digital Business Tracking Application' of a name anonymized company. The dataset is tested by using different classification algorithms and detailed performance evaluation was conducted. As a result, highest accuracy rate is obtained with 'Data Classification Service' which was developed by using XGBoost algorithm.

Benzer Tezler

  1. Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi

    Analysis of container port operations using machine learning methods

    ÜSTÜN ATAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU

    PROF. DR. TOLGA KAYA

  2. Makine öğrenmesi algoritmalarının hibrit yaklaşımı ile ağ anomalisi tespiti

    Network anomaly detection with a hybrid approach of machine learning algorthms

    FEYZA ÖZGER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİT ÖZTEKİN

  3. Android sistemlerde derin öğrenme tabanlı kötü amaçlı yazılım tespit sistemi

    Deep learning based malware detection system on android systems

    ESRA ÇALIK BAYAZIT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BUKET DOĞAN

    PROF. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ

  4. Markov zincirleri ile pazar payı tahmini ve renkli televizyon pazarına ilişkin bir uygulama

    Market share estimation of colored TV with markov chains for the period of 1990-1995

    BÜLENT MENGÜÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. SELİME SEZGİN

  5. Detection of phishing web pages by combining semantical and visual information

    Kimlik avcısı web sayfalarının anlamsal ve görsel bilgiyle tespiti

    AHMAD HANI ABDALLA ALMAKHAMREH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET SELMAN BOZKIR