Geri Dön

Kestirimsel analizde boyutluluk indirgenmesi ve makine öğrenmesi

Dimensionality reduction in predictive analytics and machine learning

PDF İndir

  1. Tez No: 659645
  2. Yazar: UZOMA BENETH UZOSIKE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EVRİM ERSİN KANGAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 50

Özet

Veriler, dünya genelindeki işletmelerin başarısı için önemli bir kaynak haline gelmiştir. Bugün içinde yaşadığımız dünyanın aşırı miktarda veri ile boğulduğu tespit edilmiştir. İş dünyasında, günlük olarak çok miktarda veri üretilir. Mevcut olanın kitleselliği, boyutsallığın laneti olarak adlandırılan bir durum olan, gerçekten alakalı olan özelliklerin özellikle belirlenmesinde bir zorluk yaratır. Bugün dünyamızdaki bu büyük veri akışı karşısında, büyük verileri kullanmak ve bilgileri elde etmek için en iyi yöntem ve teknikler son yıllarda çeşitli literatür ve araştırmaların trend olan bir konusudur. Teknolojideki ilerlemeyle birlikte, makine öğrenimi destekli veri madenciliği, bilgi kümelerinin anlaşılması, bilgilerin çıkarılması ve gelecekteki olayların tahmin edilmesi için bir dizi araç ve algoritma sunar. Verilerin boyutsallığı arttıkça, güvenilir bir tahmin için gereken özellik sayısı katlanarak artar. Özellik seçimi, verilerin iş için alakalı bilgiler içerdiğinden ve performansı artırdığından emin olmak için verilerden alakasız özellikleri kaldırarak boyutsallığı kontrol etmeyi amaçlayan yaklaşımlardan oluşur. Tez projesinde, bir banka için bir tele-pazarlama kampanyasından türetilen bir veri kümesindeki ilgili özelliklerin alt kümesini tanımlamak ve belirlemek için bir filtre, sarmal ve gömülü özellik seçimi yöntemleri uyguluyoruz.

Özet (Çeviri)

Data has become an important resource for the success of businesses around the world. It has been found that the world we live in today is overwhelmed by an excessive amount of data. In the business world, large amounts of data are generated daily. The massiveness of the present poses a challenge in specifically identifying characteristics that are truly relevant, a condition called the curse of dimensionality. Today, in the face of this huge data flow in our world, the best methods and techniques to use big data and obtain information are a trend subject of various literature and researches in recent years. With advancement in technology, machine learning-powered data mining offers a range of tools and algorithms for understanding sets of information, extracting information, and predicting future events. As the dimensionality of the data increases, the number of features required for a reliable estimate increases exponentially. Feature selection consists of approaches that aim to control dimensionality by removing irrelevant features from the data to ensure that the data contains business relevant information and improves performance. In the thesis project, we apply a filter, wrapper and embedded feature selection methods to define and determine the subset of relevant features in a dataset derived from a telemarketing campaign for a bank.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    681154

    Development of single-frame methods aided kalman-type filtering algorithms for attitude estimation of nano-satellites

    Nano-uydularda yönelim kestirimi için tek-çerçeve yöntemlere dayali kalman-tipi filtreleme algoritmalarinin geliştirilmesi

    DEMET ÇİLDEN GÜLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ HACIZADE

    PROF. DR. ZEREFŞAN KAYMAZ

  2. Tez No

    782119

    Argümantasyon tabanlı bilim öğrenme yaklaşımının öğrencilerin 21. yüzyıl yeterliliklerine, yansıtıcı düşünme becerilerine ve argümantasyon algılarına etkisinin incelenmesi

    Investigation of the effect of argumentation-based inquiry approach on students' 21st century qualifications, reflective thinking skills and argumentation perceptions

    ÖMER GÜNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimGiresun Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FUNDA HASANÇEBİ

  3. Tez No

    319683

    9. sınıf kimya öğretim programındaki yapılandırmacılığa dayalı öğelerin öğretmenler tarafından algılanışı ve uygulamasına yönelik bir inceleme: Erzurum örneği

    An investigation of chemistry teachers? perceptions and implementation of constructivist principles in 9th grade chemistry curriculum: The case of Erzurum

    MEHMET DİYADDİN YAŞAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Eğitim ve ÖğretimAtatürk Üniversitesi

    Ortaöğretim Fen ve Matematik Alanları Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA SÖZBİLİR

  4. Tez No

    418248

    Tıp eğitiminde etkileşimli videoların öğrencilerin başarı ve karar verme süreçlerine etkisi

    The effect of interactive videos on achievement and decision making processes of students in medical education

    ELİF TAŞLIBEYAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Eğitim ve ÖğretimAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK KARAMAN

  5. Tez No

    157220

    Efficiencyin Turkish agriculture: A farm household level analysis

    Türk tarımda verimlilik: Çiftçi hane halkı düzeyinde bir analiz

    HASAN DUDU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    EkonomiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL ÇAKMAK

Geri Dön