Geri Dön

Optimization smart classroom using feature selection in ACO algorithm

Akıllı sınıf kullanımı optimizasyonu ACO algoritmasında özellik seçimi

  1. Tez No: 799844
  2. Yazar: DHUHA ABD ALİ
  3. Danışmanlar: Prof. HASAN HÜSEYİN BALIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Information and Records Management
  6. Anahtar Kelimeler: Nesnelerin interneti, Parçacık sürü optimizasyonu, Yapay zeka, Internet of things, Particle swarm optimization, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yapay zeka, bildiğimiz şekliyle, dijital cihazların ve bilgisayarların zeki bireylerin eylemlerini çeşitli şekillerde taklit etme ve benzetme yeteneğidir. En önemli dallarından biri de makine öğrenimidir. Akıllı cihazları ve makine öğrenimi teknolojisini içeren nesnelerin interneti, akıllı öğrenme veya akıllı eğitim de dahil olmak üzere insanlar için çok sayıda yararlı araç sağlar. Akıllı eğitim, özellikle akıllı sınıf, özellikle teknoloji ve bilgisayar bilimindeki büyük gelişme ile yüksek önceliğe sahip yüksek öneme sahip bir kavramdır; üniversite veya herhangi bir öğrenim kurumu, öğretme veya öğrenme için doğru duruma sahip olduğunda, öğrencilere öğretme işlemi daha verimli olacaktır. ve daha cömert, bu nedenle kampüsü veya sınıfı öğretime uygun hale getirerek bu alana özen gösterilmelidir. Akıllı yerleşkenin çoğu, sensörler tarafından toplanan veri setine sahipti ve bu veri setleri, başarılı öğrenme için uygun koşullardan en iyi sonuçları elde etmek için makine öğrenimi teknolojilerinden biri (özellik seçimi) tarafından filtrelenmek üzere alınabiliyordu. Bu sonuçları elde etmek için ACO algoritmasını, (rastgele orman, lojistik regresyon vb.) Gibi başka bir sınıflandırıcı algoritmalarla birleştirerek kullandık.

Özet (Çeviri)

Artificial intelligence, as we know it, is the ability of digital devices and computers to mimic and resemble the actions of intelligent individuals in several ways. One of its most important branches is that of machine learning. The internet of things, which includes smart devices and machine learning technology, provides a wealth of useful tools for humans, including smart learning or smart education. Smart education especially smart classroom is a concept that have high important with high priority specifically with the huge development of the technology and computer science, when the university or any learning foundation have the correct situation for teaching or learning the operation of teach students will be more efficiency and more generous, so this field must be receiving care by make the campus or classroom suitable for teaching. Most of the smart campus had data set that had been collected by sensors and these data sets could be taken to make filtering on them by one of machine learning technologies (feature selection) to get best results of the suitable conditions for successful learning. We used the ACO algorithm to get these results by merge it with another classifier algorithms such as (random forest, logistic regression and so on).

Benzer Tezler

  1. Akıllı kampüslerde yapay zekâ destekli enerji yönetimi

    Artificial intelligence-supported energy management in smart campuses

    ABDALHADI K S MANASSRA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRKAN IŞIK

  2. Davlumbazda enerji veriminin arttırılması

    Increasing the efficiency of range hood

    DEHA GÜLŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEYHAN ONBAŞIOĞLU

  3. Konteyner gemilerin yatırım analizi

    Başlık çevirisi yok

    NEDİM SUKAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. YÜCEL ODABAŞI

  4. Çok amaçlı akademik zaman çizelgeleme problemi için çözüm önerileri

    Solution proposals for multi-objective academic timetabling problem

    YUNUS DEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAFER ÇELİK

  5. Design and optimization of next generation mobile smart antenna

    Gelecek kuşak akıllı antenlerin tasarım ve optimizasyonu

    SHOKHAN ALI OMAR OMAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET KAYA