Geri Dön

Implicit concept drift detection for multi-label data streams

Çok etiketli veri akışları için denetimsiz kavram kayma tespiti

  1. Tez No: 709464
  2. Yazar: EGE BERKAY GÜLCAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FAZLI CAN
  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: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Bir çok gerçek dünya uygulaması, hızla oluşturulan verilerle başa çıkabilmek için çok etiketli veri akışlarını benimsemektedir. Bu tür akışlar için, kavram kayması olarak da bilinen veri dağılımındaki değişiklikler, mevcut sınıflandırma modellerinin etkinliğini hızla kaybetmesine neden olur. Bu tezde sınıflandırıcılara yardımcı olmak için, çok etiketli veri akışları için verilerdeki etiket bağımlılıklarını kullanan denetimsiz bir kavram sapma detektörü olan“Label Dependency Drift Detector”(LD3) adlı yeni bir algoritma öneriyoruz. Çalışmamız, bir veri birleştirme algoritmasından faydalanır ve üretilen sıralamayı kavram kaymasını tespit etmek için kullanan bir etiket etkisi sıralama yöntemini kullanarak etiketler arasındaki dinamik zamansal bağımlılıklardan yararlanır. LD3, çok etiketli sınıflandırma problem alanındaki ilk denetimsiz kavram kayması algılama algoritmasıdır. Bu çalışmada, LD3'ü, 12 veri seti ve bir temel sınıflandırıcı kullanarak problem alanına uyarladığımız 14 popüler denetimli kavram kayması algılama algoritması ile karşılaştırarak kapsamlı bir değerlendirme yapıyoruz. Sonuçlar, LD3'ün hem gerçek dünya hem de sentetik veri akışlarında karşılaştırılabilir dedektörlerden %19.8 ile %68.6 arasında daha iyi tahmin performansı sağladığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Many real-world applications adopt multi-label data streams as the need for algorithms to deal with rapidly generated data increases. For such streams, changes in data distribution, also known as concept drift, cause the existing classification models to rapidly lose their effectiveness. To assist the classifiers, we propose a novel algorithm called Label Dependency Drift Detector (LD3), an implicit (unsupervised) concept drift detector using label dependencies within the data for multi-label data streams. Our study exploits the dynamic temporal dependencies between labels using a label influence ranking method, which leverages a data fusion algorithm and uses the produced ranking to detect concept drift. LD3 is the first unsupervised concept drift detection algorithm in the multi-label classification problem area. In this study, we perform an extensive evaluation of LD3 by comparing it with 14 prevalent supervised concept drift detection algorithms that we adapt to the problem area using 12 datasets and a baseline classifier. The results show that LD3 provides between 19.8% and 68.6% better predictive performance than comparable detectors on both real-world and synthetic data streams.

Benzer Tezler

  1. Karma sistemlerin tümleyen değişkenli modelleri

    Complementarity modeling of hybrid system

    SELİM TÜRKYILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KÜLMİZ ÇEVİK

  2. Basınçlı su reaktörleri U borulu buhar üreteçlerinin termo-hidrolik modellenmesi

    Thermal-hydraulic analysis of U-tube steam generators for gressurized water reactors

    SÜLEYMAN ÖZKAYNAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. HASBİ YAVUZ

  3. Application of a novel energy dissipation beam-column connector in precast structures

    Prekast yapılara özgün bı̇r enerjı̇ sönümleyici kı̇rı̇ş-kolon bağlantısının uygulanması

    ALİ BERK BOZAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REŞAT ATALAY OYGUÇ

  4. Uluslararası antlaşmaların hukukı rejimi; Irak ve Türkiye örneği

    Legal regime of international treaties; The example of Iraq and Turkey

    HALAH JABBAR MOHIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    HukukAnkara Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BÜLENT ALGAN

  5. Seismic retrofit of full-scale substandard rectangular RC columns through cfrp jacketing and external steel ties

    LP kompozitler ile mevcut betonarme binalardaki dikdörtgen kesitli kolonların dayanım ve sünekliklerinin geliştirilmesi

    HAMID FARROKH GHATTE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER İLKİ