Geri Dön

Makine öğrenmesi regresyon yöntemlerinin nesnelerin interneti verilerine uygulanması

Applying machine learning regression methods to internet of things data

  1. Tez No: 570121
  2. Yazar: MUHAMMET EMRE IRMAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Harran Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Short term electricity load forecasting with deep learning

    Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini

    İBRAHİM YAZICI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. 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

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP ÇİNAR

    PROF. DR. İNCİ SARIÇİÇEK

  3. 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

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  4. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLAL USANMAZ

  5. Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti

    AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal

    DERYA KANDAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR