Fine-tuning and hyperparameter optimization; a path to superior model performance and accurate predictions
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 816920
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 160
Özet
Bu tez, iş dünyasında veri madenciliği araç ve tekniklerinin kullanımını araştırmaktadır. içgörü elde etme sürecini nasıl geliştirebileceklerine odaklanan zeka ve büyük veri setlerinden elde edilen bilgi, daha etkili karar vermeyi mümkün kılar. işletmeler. Araştırma, iş dünyasının temel ilkelerini açıklayan bölümlere ayrılmıştır. İstihbarat ve veri madenciliği ile bunların işi geliştirmek için nasıl birleştirilebileceği analitik. Şarkı tahmini üzerine odaklanan pratik bir uygulama ve vaka çalışması Spotify platformundaki popülerlik, verilerin yararlılığını ve potansiyelini gösterir gerçek dünya bağlamında madencilik teknikleri. Vaka çalışması, veri toplama, ön işleme ve özellik mühendisliğini açıklar. metodolojileri ve kalıpları ve eğilimleri bulmak için kullanılan veri madenciliği teknikleri müzik verileri. Çalışma, gerçek durumu ortaya koyarak mevcut literatüre katkıda bulunmaktadır. iş zekası için veri madenciliği araçlarının ve metodolojilerinin uygulanması. Bu çalışma, gerçek uygulamayı göstererek mevcut literatüre katkıda bulunmaktadır. iş zekası için veri madenciliği araçları ve metodolojileri. Bu tez öne çıkıyor veri madenciliği tekniklerini gerçek dünyaya entegre etmenin potansiyel faydaları ve sorunları şarkı popülaritesini tahmin etmenin belirli örneğine odaklanarak bağlamlar Spotify. Sağlanan içgörüler, müzik sektörü uzmanlarına, pazarlama ekiplerine ve sanatçılara yardımcı olacaktır. şarkı yayınları, tanıtım yöntemleri ve hedef hakkında bilinçli kararlar verin seyirci seçimi. Genel olarak, bu tez veri madenciliği araçlarının önemini vurgulamaktadır. ve iş zekası operasyonlarını iyileştirmede metodolojiler ve gerçek bir uygulama ve vaka çalışması sunarak teorik ve pratik ayrımlar eyleme dönüştürülebilir öngörüler elde etmede veri madenciliği yaklaşımlarının gücünü gösterir. büyük veri kümeleri.
Özet (Çeviri)
This thesis explores the use of data mining tools and techniques in business intelligence, focusing on how they can enhance the process of obtaining insights and knowledge from massive datasets, enabling more effective decision-making in businesses. The research is divided into sections that explain the core principles of business intelligence and data mining, as well as how they can be combined to improve business analytics. A practical application and case study focusing on forecasting song popularity on the Spotify platform showcases the usefulness and potential of data mining techniques in a real-world context. The case study describes data collecting, preprocessing, and feature engineering methodologies, as well as data mining techniques used to find patterns and trends in music data. The study adds to the existing literature by demonstrating the actual implementation of data mining tools and methodologies for business intelligence. This study adds to the current literature by demonstrating the actual implementation of data mining tools and methodologies for business intelligence. This thesis highlights the potential benefits and problems of integrating data mining techniques in real-world contexts by concentrating on the specific instance of forecasting song popularity on Spotify. The insights provided will help music business experts, marketing teams, and artists make informed decisions about song releases, promotional methods, and target audience selection. Overall, this thesis emphasizes the importance of data mining tools and methodologies in improving business intelligence operations and bridges the theoretical and practical divides by providing a real application and case study that demonstrates the power of data mining approaches in deriving actionable insights from massive datasets.
Benzer Tezler
- Federated hybrid privacy-preserving movie recommendation system for internet-of-vehicles
Araçlarin internetinde federe hibrit gizlilik korumali film öneri sistemi
MUSA ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL ERMAN TÜYSÜZ
- Stock trend prediction and portfolio optimization
Hisse senedi trend tahmini ve portfoy optimizasyonu
DENİZ PEKŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
EkonomiÖzyeğin ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKAN ÖRSAN ÖZENER
- Kablosuz haberleşme için uçtan uca otokodlayıcı tasarımı
End to end autoencoder design for wireless communication
MUSTAFA BAYRAM AYAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ
- Farklı döviz kurları ve emtia fiyatlarının makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla tahmin edilmesi
Forecasting different exchange rates and commodity prices with machine learning approaches
SERKAN EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF KUVVETLİ
- Model-free load frequency control in isolated microgrids based on reinforcement learning
İzole mikroşebekelerde pekiştirmeli öğrenmeye dayalı model bağımsız yük frekans kontrolü
AMJAD MUNEIM MOHAMMED
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA YILDIZ TAŞCIKARAOĞLU