Makine öğrenmesi regresyon yöntemlerinin nesnelerin interneti verilerine uygulanması
Applying machine learning regression methods to internet of things data
- Tez No: 570121
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Akıllı şehirler, akıllı ulaşım, akıllı tarım, endüstri 4.0, nesnelerin interneti gibi kavramlar ve uygulamaları son yıllarda daha popüler hale gelmiştir. Günlük yaşantımızda yer alan ve her geçen daha fazla kullanacağımız bu sistemlerde birçok noktadan alınan büyük boyutlardaki anlık verinin gerçek zamanlı olarak işlenmesi ve elde edilen sonuçlara göre kararlar alınması gerekmektedir. Büyük boyutlu verinin analizi ve akıllı sonuçların çıkarılması aşamasında yapay zekâ yöntemleri araştırmacılara fayda ve kolaylıklar sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında verilerin gönderiminde kullanılacak bir nesnelerin interneti donanım bileşeni tasarlanmış, gerçek zamanlı verilerin alınması ve makine öğrenme uygulamasını sağlayan bir yazılım geliştirilmiştir. Kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları başarı oranları ve işlem süreleri bakımından incelenerek kıyaslanmıştır.
Özet (Çeviri)
Concepts and applications such as smart cities, smart transportation, smart agriculture, industry 4.0, internet of things have become more popular in recent years. In these systems, which are going to be used more and more in our daily life, it is necessary to process real-time instant data received from many points in real time and to make decisions based on the results obtained. In the stage of analysis of the large-scale data and the elaboration of intelligent results, artificial intelligence methods provide benefits and facilities to the researchers. In this thesis, the hardware component of the internet of things is designed to be used for the transmission of data, a software has been developed to receive real-time data and enable machine learning. The machine learning algorithms used were compared by examining the success rates and processing times.
Benzer Tezler
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Kestirimci bakım sistemlerinde veri artırma yöntemlerinin geliştirilmesi ve bir uygulaması
Development of data augmentation methods for predictive maintenance systems and an application
SENA KALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP ÇİNAR
PROF. DR. İNCİ SARIÇİÇEK
- Using machine learning techniques to enhance teaching and performance prediction of students with autism spectrum disorders
Yapay öğrenme yöntemleri ile otizm spektrum bozukluğu olan öğrencilerin öğretiminin ve öğretim performansı tahmininin iyileştirilmesi
AKRAM M.M. RADWAN
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Nesnelerin interneti ile yetiştiricilik tanklarının dijitalleştirilerek girdiler ve elde edilen veriler arasındaki ilişkilerin derin öğrenme yöntemleriyle araştırılması
Investigation of relationships between inputs and obtained data by using deep learning methods by digitizing aquaculture tanks with the internet of things
GAMZE ALBAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLAL USANMAZ
- Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti
AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal
DERYA KANDAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR