A computational ontological model for machine-understandable data in artificial intelligence
Yapay zekada makine-anlayabilir veri için berimsel bir ontolojik model
- Tez No: 765576
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AZİZ FEVZİ ZAMBAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Felsefe, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Dokümantasyon ve Enformasyon, Philosophy, Computer Engineering and Computer Science and Control, Documentation and Information
- Anahtar Kelimeler: Büyük veri, Makine öğrenmesi, Ontoloji, Yapay zeka, Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, Big data, Machine learning, Ontology, Artificial intelligence, Artificial intelligence and machine learning course
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistematik Felsefe ve Mantık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Büyük Veri dönüştürücü etkileri nedeniyle yüzyılın en önemli fenomenlerinden biridir, ancak veri tufanının tartışılmaz etkileri günümüz dünyasının ilerleme kaydettiği temel çarklar olan endüstri, bilim ve Web söz konusu olduğunda henüz dönüştürücü etkiye sahip değildir. Büyük Veri'nin bu alanlarda devrimlere yol açabilmesi için, makinenin otonom olması, yani karar verme, çıkarım yapma ve tavsiye verme gibi üst düzey bilişsel becerileri gerçekleştirmesi gereklidir. Makinenin otonom olmasının koşulu ise Büyük Veri'yi anlama ve işleme yeteneğidir. Dolayısıyla bu çalışma, makine-anlayabilirliğinin temellerini ve buna göre de makinenin otonom olmasının koşullarını belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda, bu çalışma, fenomenleri anlamsal özellikleriyle ilişki temelli bir şekilde temsil eden ve anlamsal özellikleri tiplerine göre işleyen bir makine ontolojisi olan Ontoloji 4.0'ı önermektedir. Trop ve tip kuramlarından uyarlanan bu ontoloji, makine-anlayabilirliğinin temelini oluşturur. Bununla birlikte, bu çalışmada tip kuramlarından gelen hesaplama sınırlamaları nedeniyle, anlamsal özelliklerin, Ontoloji 4.0'ın yapı taşlarını oluşturacak uzamsal olmayan ontolojik nesneler, yani urtroplar ile temsil edilmesi gerekliliğini de tartışacaktır. Kategori kuramı, bu yapıyı makinede uygulayabilecek en belgin biçimsel araç olarak uyarlanmıştır. Sonuç olarak, makine-anlayabilirliğinin temelini oluşturan Ontoloji 4.0, urtrop ve değiştirilmiş kategori kuramlarının uyumlaştığı bir makine ontolojisidir.
Özet (Çeviri)
Big Data is believed to be one of the most important phenomena of the century due to its transformative effects and those undeniable effects of the data deluge in the fields of industry, science, and the Web -the fundamental wheels upon which today's world makes progress- are, however, hardly transformative. If Big Data is to lead to revolutions in these fields, the machine must be autonomous, that is, to perform higher-order cognitive skills, such as making decisions, inferences, and recommendations. The condition for an autonomous machine is its ability to understand and process Big Data. So, this work aims to determine the foundations for machine-understandability and accordingly determine the conditions for an autonomous machine. In this respect, this work proposes a machine ontology, Ontology 4.0, which represents phenomena in terms of their semantic properties in a relation-based fashion and processes semantic properties according to their types. Adapted from trope and type theories, this ontology forms the basis for machine-understandability. However, due to computational limitations from type theories, the semantic properties are discussed to be represented with nonextensional ontological objects, viz., urtropes, which turn out to be the building blocks of Ontology 4.0. Category theory is adapted as a formalization tool to implement this structure in the machine. Consequently, providing basis for machine-understandability, Ontology 4.0 is a machine ontology that harmonizes urtrope and modified category theory.
Benzer Tezler
- Hücresel yapay sinir ağları için iki öğrenme algoritması ve görüntü işleme uygulamaları
Two learning algorithms for cellular neural networks and their image processing applications
SİNAN KARAMAHMUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı