Bulut temelli bir mühendislik portalında etkin veri girişi için makine öğrenmesi algoritmaları
Machine learning algorithms for efficient data entry in a cloud-based engineering portal
- Tez No: 787651
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uygulamalı İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Teknolojinin gelişmesi ile hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline gelen makine ve sistemlerde yer alan en önemli bileşen, yapay zekâ kavramı ile ortaya çıkan makine öğrenmesi algoritmalarıdır. Bu çalışmada, bulut hesaplama mimarisi kullanılarak tasarlanan bir mühendislik portalının, kullanıcı deneyimini artırmak üzere makine öğrenmesi temelli çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Sistemdeki arayüzde yer alan parametreler için veri girişleri yapılırken, kullanıcının girdiği parametreleri değerlendirerek eksik kalan parametrelerin ne olacağını belirleyen bir tahmin yapmak için makine öğreniminden yararlanılmıştır. Bu amaçla, doğrusal, destek vektör, karar ağaçları, rassal orman ve k en yakın komşu olmak üzere beş farklı regresyon yaklaşımı kullanılarak modeller oluşturulmuş ve karşılaştırmalı analizler yapılmıştır. Bu analizler sonucunda seçilen rassal orman yaklaşımı ile elde edilen tahmin modeli sisteme entegre edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The most important component in machines and systems, which have become an integral part of our lives with the development of technology, is machine learning algorithms that emerged with the concept of Artificial Intelligence. In this study, machine learning-based studies were carried out to increase the user experience of an engineering portal designed using cloud computing architecture. While making data entries for the parameters in the interface in the system, machine learning was used to evaluate the parameters entered by the user and make a prediction about the missing parameters. For this purpose, models were created using five different regression approaches: linear, support vector, decision trees, random forest and k nearest neighbor, and comparative analyzes were made. The prediction model obtained with the random forest approach selected as a result of these analyzes has been integrated into the system.
Benzer Tezler
- Bulut bilişim ve örnek bir SaaS uygulaması
Cloud computing and an example of the SaaS application
YAŞAR ÇETİNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Mühendislik BilimleriKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERBAY
- A utilization based genetic algorithm for virtual machine placement in cloud computing systems
Bulut sistemlerinde sanal makine yerleştirimi için faydalanma temelli bir genetik algoritma
MUSTAFA CAN ÇAVDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY
DOÇ. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
- Energy efficient dynamic virtual machine allocation with cpu usage prediction in cloud datacenters
İşlemci kullanım tahminiyle enerji verimli dinamik sanal makine yerleştirmesi
GÖKALP URUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
- Blokzinciri temelli bulut imalat modeli
Blockchain based cloud manufacturing model
BARAN KAYNAK
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZER UYGUN
- Current status of industry 4.0 transformation and impact of industry 4.0 on engineering work in Turkish white goods industry
Endüstri 4.0 dönüşümünün Türkiye beyaz eşya sektöründeki mevcut durumu ve mühendislik işi üzerindeki etkisi
KÜBRA ŞİMŞEK DEMİRBAĞ
Doktora
İngilizce
2020
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM