Derin öğrenme yaklaşımlarının Mcnemar testi kullanılarak karşılaştırılması
Evaluating deep learning approaches by comparing Mcnemar test
- Tez No: 827253
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ÖZKURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Veri Bilimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Derin Öğrenme (DÖ), günümüzde, farklı şekilde çözüme ulaşmayan pek çok sorunun çözüme kavuşmasında kullanılan önemli bir yöntem kümesidir ve içinde çok farklı yaklaşımlar barındırır. Bir problemi çözerken hangi yöntemin kullanılacağını belirlemek, Problemin başarısı ve doğruluğu açısından belirleyici bir konu olduğundan Derin Öğrenme yaklaşımları hakkında bilgi sahibi olmak ve bu yaklaşımları farklı kriterlere göre karşılaştırmak kritiktir. Bu tez yaklaşımında günümüzün popüler Yapay Zeka (YZ) yöntemlerinden biri olan Derin Öğrenme yaklaşımlarının değerlendirilmesi hedeflenmiştir. Bu değerlendirmelerde benzer sonuç üretmiş çalışmalar için McNemar testi ile karşılaştırmalar gerçekleştirilmiştir. Bu değerlendirme işlemini gerçekleştirmek için seçilen problem yine günümüzün en kritik problemlerinden biri olan siber saldırılarının tespit edilmesidir. Bunun için öncelikle Derin Öğrenme kavramı ve temel Derin Öğrenme yaklaşımları açıklanmış, sonrasında Siber Saldırı Kavramı ve Siber Saldırı çeşitleri ayrıntılı bir şekilde irdelenmiştir., Siber Saldırıları tespit ederken kullanılan Derin Öğrenme yaklaşımları için literatürde gerçekleştirilen çalışmalardan örnekler verilmiş ve Siber Saldırıları tespit etmek için kullanılan Derin Öğrenme yaklaşımları çeşitli başarı ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Deep Learning (DL) is a significant group of methods used to address many issues that cannot be solved in any other way, and it encompasses a wide range of methodologies. It is vital to understand Deep Learning methodologies and compare them using various criteria, because deciding which method to apply while addressing a problem is critical to the problem's success and accuracy. The goal of this thesis approach is to analyze Deep Learning methodologies, which are currently prominent Artificial Intelligence (AI) methods. Comparisons were made with the McNemar test to evaluate studies that produced similar results. The problem chosen for this evaluation procedure is detecting cyber threats, which is one of today's most serious concerns. First, the notion of Deep Learning and basic Deep Learning methodologies are described, followed by a detailed examination of the concept of Cyber Attack and Cyber Attack categories. Examples of studies conducted in the literature for Deep Learning approaches used in detecting Cyber Attacks are provided, and Deep Learning approaches used in detecting Cyber Attacks are contrasted based on various success criteria.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılanmış verilerin derin öğrenme yöntemiyle sınıflandırılması
Classification of remotely sensed data by deep learning method
ELİF ÖZLEM YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU
- Employing deep learning approaches for financial time series analysis
Derin öğrenme yaklaşımlarının finansal zaman serileri analizinde kullanılması
FIRAT MELİH YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN YILDIZTEPE
- Genel lise öğrencilerinin öğrenme yaklaşımlarının çeşitli değişkenler açısından incelenmesi
Reviewing the high school students learning approaches according to different variables
MEHMET KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Eğitim ve ÖğretimErciyes ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HABİB HAMURCU
- Investigation of deep learning approaches for biomedical data classification
Biyomedikal veri sınıflandırmasında derin öğrenme yaklaşımlarının araştırılması
ESRA MAHSERECİ KARABULUT
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Investigating the effect of students' learning approaches on social media usage in computer education
Öğrencilerin öğrenme yaklaşımlarının bilgisayar eğitiminde sosyal medya kullanımına etkisinin incelenmesi
ÖMER DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Eğitim ve ÖğretimYeditepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER BAYAZIT