Implementation of real-timegeographical data in a businessintelligence platform using machinelearning methods
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 706510
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DİLBER UZUN ÖZŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Coğrafi veri, makine öğrenmesi, iş zekası, mobil uygulamalar, k-means algoritma, web servis, büyük veri, Geographical data, machine learning, business intelligence, mobile applications, K-means algorithm, web service, big data
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yakın Doğu Üniversitesi
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Küresel anlamda en yeni bilimsel araştırmalar olan makine öğrenmesi, nesnelerin interneti, derin öğrenme, büyük veri, veri madenciliği ve yapay zeka gibi konularda“nerede?”sorusunun cevabını coğrafi veriler vermektedir. Bu sorunun cevabının olmadığı araştırmalarda büyük yanılgı tahminleri oluşmaktadır. Dünyada herhangi bir alanda en fazla kullanılan uygulamaların ilk aksiyonu sizden konum bilginizi paylaşmanızı istemektedir. Günümüzde teknolojideki gelişmelerle birlikte verilerin depolandığı ortamlar artmaktadır. Ayrıca araştırmacılar, bu verileri işlemek ve gelecekteki verileri anlamlı hale getirmek için verilerle ilgili analizler yapmaya ve tahminler yapmaya başlamıştır. Bu analiz ve tahminleri büyük veri setleriyle işlemek için makine öğrenme algoritmaları kullanılmaya başlanmıştır. Teknoloji ve endüstrinin çok hızlı gelişen evrimi tüm otoriteleri yok saymaya devam etmektedir. Bu gelişmeler yaşanırken araştırmalar iş zekası üzerinde yoğunlaşmıştır. İş zekası büyük verinin ham halinin analizi yapılarak işlenmesi, anlamlı ve verimli bir bilgiye dönüştürülmesi sağlayan süreçler olarak tanımlanır. Bu tez çalışması ile birlikte mobil ve web tabanlı iş zekası platformu geliştirilmiştir. Geliştirilen bu uygulama üzerinde üretilen gerçek zamanlı veri yığınlarının Postgesql veritabanı içerisinde iş mantığına göre ilgili tablolarla konumlandırılmıştır. Konumlandırılan bu veri yığının içerisindeki coğrafik verileri olan enlen ve boylam verisini veri madenciliği içerisinde bulunan k-means kümeleme algoritması kullanılarak sınıflandırılma yapılmıştır. Yapılan sınıflandırma ile iş zekası platformun yönetimi anlamlı ve verimli hale getirilmeye çalışmıştır. Ayrıca çalışmamızda kullanıcıların gündelik rutinlerini gerçekleştirirken GPS kodlarıyla haritaları oluşturulmuştur. Bu haritalar makine öğrenmesi metotlarının iş zekasına uygulanmasıyla iş süreçlerinin verimliliğin arttırılmasını sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
When the question“Where?”is asked in the newest scientific research areas such as machine learning, internet of things, deep learning, big data, data minings and artificial intelligence around the world; geographical data gives us the answer. Studies that don't have the answer to this question have great errors of estimation. The applications that are used the most around the world in any field ask for your location information as their first action. Today, with developments in technology, the environments where data is stored are increasing. In addition, researchers have started to conduct analyses and make predictions about the data in order to process these data and to make future data meaningful. Machine learning algorithms have started to be used process these analyses and predictions with large data sets. The evolution of technology and the industry has been continuing to ignore all authorities. While these developments were taking place, the research was focused on business intelligence. Business intelligence is defined as analyzing and processing the raw version of big data and the processes that convert the data to significant and productive information. In this study, a mobile and web-based business intelligence platform was developed. The realtime data stacks produced in this application were put in relevant tables within the PostgreSQL database in accordance with business logic. The geographical data within this data stack, latitude and longitude, were classified using the k-means clustering algorithm in data mining. With this classification, it was tried to make the business intelligence platform management significant and productive. Besides, as the users were going through their daily routines, their maps were made using their GPS codes. These maps helped increase the productivity of business processes by implementing machine learning methods to business intelligence.
Benzer Tezler
- Çip üzerinde sistem mimarili fpga kullanarak gerçek zamanlı görüntü işleme algoritmalarının gerçekleştirilmesi
Implementation of real time image processing algorithms by using system on chip fpga architecture
RECEP ÖZALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL UÇAR
- Rota analizi için üç boyutlu genetik algoritma yönteminin gerçek zamanlı problemlere uygulanması
Implementation of real-time problems of three-dimensional genetic algorithm method for route analysis
HİCRAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞENGÜL DOĞAN
- Gerçek zamanlı bulanık kontrolörlerinin gerçeklenmesi
Implementation of real-time fuzzy controllers
ÖZGÜR AYDIN TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. İBRAHİM EKSİN
- Gayrimenkule dayalı sermaye piyasası araçlarının Türkiye sermaye piyasasına uygulanması
Implementation of financial instruments based on real estate to Turkish capital markets
HASAN VEHBİ ARSLANTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Ekonomiİstanbul ÜniversitesiPara Sermaye Piyasaları ve Finansal Kurumlar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET SABRİ TOPAK
- Implementation and evaluation of the dependability plane for the dynamic distributed dependable real time industrial protocol (D3RIP)
Dinamik dağıtılmış güvenilir gerçek zamanlı endüstriyel protokolü (D2G2EP) için güvenilebilirlik düzlemi gerçeklenmesi ve değerlendirilmesi
ÖMER BERAT SEZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENAN ECE SCHMIDT
DOÇ. DR. KLAUS WERNER SCHMIDT