Likert tipi verilerde bulanık mantık ve derin öğrenme entegrasyonu
Fuzzy logic and deep learning integration in likert type data
- Tez No: 621670
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE İPEKÇİ ÇETİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Artificial Intelligence, Deep Learning, Fuzzy Logic, Likert Scale
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 155
Özet
Son yıllarda, yapay zeka tekniklerinden insan beyninin çalışma şeklinden esinlenerek geliştirilen ve yapay sinir ağları ilkeleri üzerine inşa edilen derin öğrenme yaklaşımları, verilerin tanınması ve sınıflandırılmasında etkin yöntem olması sebebiyle büyük önem kazanmıştır. Bu tez çalışmasının amacı, 5'li Likert tipi ölçeğiyle üretilen yapay veri setlerinin üçgensel ya da yamuk bulanık sayılar kullanılarak bulanık forma dönüştürülmesi ve bu yolla verideki değişkenlerin çoğalması durumunda derin öğrenme tekniklerinin performansının analiz edilmesidir. Çalışmada derin öğrenme ve bulanık mantık tekniklerinin entegrasyonu sonucunda önerilen modelin performansının test edilmesi için belirsizlik ve karmaşık ilişkiler içeren memnuniyet tahmin problemi seçilmiştir. Bulanık sayılarla oluşturulan veri setleri ile normal veri setinden en az 3 ya da 4 kat daha fazla değişken sayısına ulaşılmakta ve büyük veri ile optimizasyon çalışmalarında global optimizasyona ulaşmak yerine yerel optimuma tuzağına düşme sorunu ortadan kalkmaktadır. Bu çalışmada verilerin analizinde öncelikle birçok sınıflandırma tekniğinin temelini oluşturan lojistik regresyon yöntemi ile pilot çalışma yapılmıştır. Ardından yapay zeka teknikleri içerisinde literatürde sağladığı avantajlardan ötürü ilgi odağı olan derin öğrenme tekniğinin performansı bulanık mantık çerçevesinde değerlendirilip karşılaştırılmıştır. Derin öğrenme ile yapılan analizlerde de hem literatürdeki bulanıklaştırmaya örnek teşkil eden tepe, maksimum ve minimum değerler için ayrı ayrı sonuçlarla durulaştırmaya gidilmiş hem de literatürden farklı olarak bulanık sayıların tek sonuç dizisi üretmesi önerilerek derin öğrenme modelinin performansları araştırılmıştır. Derin öğrenme konusunda Türkçe literatürün sınırlı olması sebebiyle bu çalışmanın Türkçe literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Anahtar Kelimeleri: Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Bulanık Mantık, Likert Ölçeği
Özet (Çeviri)
In recent years, the deep learning approaches, which have been developed from the Artificial Intelligence techniques based on the way that the human brain works and which are built on the principles of artificial neural networks, have gained great importance because it is an effective method in the recognition and classification of data. The aim of this thesis is to analyze the performance of deep learning techniques in the form of a 5-point Likert-type scale by converting the artificial data sets into a fuzzy form using triangular or trapezium fuzzy numbers. In order to test the performance of the proposed model which is the integration of deep learning and fuzzy logic techniques, the satisfaction estimation problem involving uncertainty and complex relations was chosen. The data sets generated by fuzzy numbers are at least 3 or 4 times variables more than the normal data set. In the optimization studies with this data, the problem of falling into the local optimum is eliminated and it reaches to the global optimization point. In this study, first of all pilot study was done by using a classical method such as logistic regression which forms the basis of many classification techniques. Then, the performance of deep learning technique which is in the center of attention due to the advantages, has been evaluated in the framework of fuzzy logic. In the analysis conducted with deep learning, it has been clarified with separate results for peak, maximum and minimum values which constitute an example of blurring in literature. In contrast to the literature, it was suggested that fuzzy numbers produce a single result sequence and the performances of the deep learning model were investigated. Also, it is thought that this study will contribute to Turkish literature because of the limited literature in Turkish about deep learning.
Benzer Tezler
- Sosyal bilimler alanında kullanılmak üzere tip-1 ve tip-2 bulanık mantığın likert ölçeğe uyarlanarak web tabanlı çalışan yeni bir sistem gerçekleştirilmesi
Implementation of a web-based new system by adapting the type-1 and type-2 fuzzy logic to likert scales to be used in social sciences field
MESUT BIYAN
Doktora
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimCumhuriyet Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN
- Likert tipi ölçeklerde madde düzeni ve derecelendirme farklılıklarının psikometrik özellikler ve yanıtlayıcı tutumları açısından incelenmesi
The analysis of psychometric properties and respondents' attitudes in likert scales differing item order and grading styles
GİZEM UYUMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiÖlçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMAY ÇOKLUK
- Ordinal verilerde doğrulayıcı faktör analizi: Sağlık alanında uygulanan bir ölçek üzerine uygulama
Ordinal data in confirmatory factor analysis: Application onmedical scale
VOLKAN TÜRKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAL KENAN KÖSE
- Examining the impact of tell on ELT students' development of vocabulary and conversational skills
Teknoloji destekli dil öğreniminin İngilizce bölümü öğrencilerinin kelime ve iletişim becerilerinin geliştirilmesi üzerinde etkisinin incelenmesi
AYŞE MERZİFONLUOĞLU
Doktora
İngilizce
2020
Eğitim ve ÖğretimAtatürk ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL TAKKAÇ TULGAR
- Beden eğitimi ve spor öğretmeni ve öğretmen adaylarının öğretim stillerinin farklı değişkenlere göre incelenmesi
Examination of teaching styles of physical and sports teachers and teacher candidates according to different variables
BAHRİYE MÜGE İNANIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Eğitimi Anabiilim Dalı
PROF. DR. AYŞE DİLŞAD MİRZEOĞLU