Geri Dön

Transfer öğrenme kullanılarak yapay arı koloni programlama

Artificial bee colony algoritm using transfer learning

  1. Tez No: 572866
  2. Yazar: ELİF BOZOĞULLARINDAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Yapay Arı Koloni Programlama (ABCP), Yapay Arı Koloni (ABC) algoritmasına dayanan parametrik ve yapısal optimizasyon problemleri için kullanılan bir makine öğrenmesi metodudur. Genetik Programlama (GP) gibi, sembolik regresyon problemlerinin çözümünde yaygınca kullanılmaktadır. Transfer öğrenme ise daha önce belli bir problem için eğitilmiş olan bir sistemin bilgisinin, benzer dağılıma sahip farklı bir problemde kullanılması yaklaşımıdır. Literatürde, transfer ögrenme yaklaşımının klasik makine öğrenmesi tekniklerine ve GP'ye uygulanarak başarılı sonuçlar elde edildiği çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmada ise transfer öğrenme yaklaşımı ABCP'ye ilk defa uygulanmış ve ortaya çıkan yeni algoritmaların tümü ABCP-T olarak adlandırılmıştır. Literatürdeki bazı sembolik regresyon problemleri ile gerçekleştirilen deneyler sonucunda, ABCP-T'nin, standart ABCP'ye göre daha başarılı sonuçlar elde ettiği gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Artificial Bee Colony Programming (ABCP) is a machine learning method based on Artificial Bee Colony (ABC) algorithm used for parametric and structured optimization problems. It is absolutely used for the solution of symbolic regression problems as Genetic Programming (GP). On the other hand, transfer learning is the approach of using the knowledge of a system trained for a particular problem in another problem having a similar distribution. There are a number of research studies in the literature reporting the successful applications of the transfer learning to machine learning and GP. In this study, the transfer learning approach is applied to ABCP for the first time and all of the new methods created this way are named as ABCP-T. As a result of the experiments conducted for the symbolic regression problems in the literature, it is observed that ABCP-T gives better results than the standard ABCP.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması

    Human action recognition using deep learning

    TAYYİP ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK

  2. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  3. Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinin yapay zekâ ile değerlendirilmesi

    Evaluation of cone-beam computed tomography images with artificial intelligence

    TUĞBA ARI

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Diş HekimliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM ŞEVKİ BAYRAKDAR

  4. Yapay zekâ yöntemleriyle termoelektrik modülün kontrolü

    Control of thermoelectric module with artificial intelligence methods

    TUFAN KOÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMilli Savunma Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVRA BAYHAN

    PROF. DR. SEDAT BALLIKAYA

  5. Büyük boyutlu veriler için metasezgisel yöntemler ile öznitelik indirgemede yeni bir yaklaşım geliştirilmesi

    Developing a new approach to feature selection with metaheuristic methods for large scale data

    ESİN AYŞE ZAİMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY