Akış verisinde anormallik tespiti
Anomaly detection for stream data
- Tez No: 565212
- Danışmanlar: PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gelişen teknoloji, verinin eskiden sahip olduğu statik konumdan çıkmasına neden olmuştur. Günümüzde veri, sürekli hareket halinde olan ve büyüyen bir kavram haline gelmiştir. Verinin bu dinamikliği, hızlı analiz yapabilen mekanizmalara olan ihtiyacı gözler önüne sermiştir. Bu analizlerin önemli alt dallarından biri, anormallik tespitidir. Gelen veriler üstünden anlık anormallik tespiti yapabilen sistemler kendilerine geniş bir araştırma alanı bulmaya başlamıştır. Bu tez çalışmasında akış verileri üstünde anormallik tespitinde kullanılabilecek bir eşik değeri önerilmiştir. Bu eşik değeri, verinin normal değerleriyle eğitilen regresyon modellerinin yaptığı hata oranlarını temel alır. Eşik değerinin başarısını göstermek amacıyla önerilen eşik değeri, üç farklı regresyon modeli üstünde denenmiştir. Bu modellerden iki tanesi çevrimdışı öğrenme yaparken bir tanesi çevrimiçi öğrenme yapmaktadır. Üç modelin“Yahoo! S5 A Labeled Anomaly Detection Dataset”veri kümesi üstünde elde ettiği sonuçlar, önerilen eşik değerinin çok başarılı olduğunu göstermektedir. Uygulanan modeller literatürdeki benzer çalışmalar ile karşılaştırılmış ve modellerin başarısını arttırabilecek önerilerde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Emerging technology has led data to become an ever-growing and continuously on the move concept nowadays, from its former static position. This dynamic characteristic of data has led to the requirement for mechanisms capable of rapid analysis. One of the most significant sub-branches of these analyses is the anomaly detection. Systems that can instantly detect anomalies over incoming data have begun to find a wide research area. In this thesis study, a threshold value which can be used in determining the anomaly on the incoming data is proposed. This threshold value is based on the error rates of the regression models that are trained with the normal values of the data. In order to demonstrate the success of the threshold value, the proposed threshold value was put to test on three different regression models. Two of these models learn offline while one of them is learning online. Results obtained on“Yahoo! S5 A Labeled Anomaly Detection Dataset”indicate that the recommended threshold value is successful. The applied models were compared with similar studies in the literature and suggestions were made to increase the success of the models.
Benzer Tezler
- Fault detection on automated beverage dispenser systems by using online feature extraction based neural network models
Otomatik içecek servis sistemlerinde çevrimiçi öznitelik çıkarıma dayalı nöral ağlar kullanılarak hata tespiti
AHMET DEMİREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Investigation of the catalytic performance of tin nanowires produced by aluminum anodic oxide template method for electrochemical CO2 reduction
Alüminyum anodik oksit şablon yöntemiyle üretilen kalay nanotellerin elektrokimyasal CO2 redüksiyonuna yönelik katalitik performansinin i̇ncelenmesi
DİLAN ER GÖNÜL
Doktora
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KAMİL ÜRGEN
- Development of mirna biomarkers for the differentiation between gingivitis and periodontitis: A pilot study
Gingivitis ve periodontitis ayrımı için mirna biyobelirteçlerinin geliştirilmesi: Pilot çalışma
DHAFIR LATIEF FAYADH FAYADH
Doktora
İngilizce
2023
BiyokimyaSüleyman Demirel ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CALAPOĞLU
- Sosyal medyanın tüketicinin satın alma karar sürecine etkisi: İzmir ilinde araştırma
The effect of social media on consumers purchasing decision process: A research in İzmir
ŞİYAR DONDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİL ESRA DAL
- Design process, manufacturing and material characterization of a prosthetic polymer aortic heart valve
Protez polimer aort kalp kapağının tasarım süreci, üretimi ve malzeme karakterizasyonu
MÜGE YAREN YAŞARTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Kardiyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR ÇELEBİ