Design and analysis of a data computing scenario forecasting system based on generative adversarial networks
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 829786
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ Timur INAN
- 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: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
ML ve DL tabanlı optimizasyon tekniklerini kullanmanın ana dezavantajlarından biri, Algoritmaların yarı optimuma yaklaşması için çok büyük miktarda tarihsel veriye ihtiyaç vardır. çözümler. DC'lerin kapsamında, zor, pahalı ve hatta bazen tehlikelidir. ekipmanın fiziksel bütünlüğü şu anda olabileceğinden, her türlü gerçek durumdan veri toplayın risk. Bu nedenle, bilgi işlem ortamlarında gerçekçi sentetik verilerin üretilmesi, bu optimizasyon teknolojilerinin etkinleştirilmesi. Bu proje, bu zorlukları şu şekilde çözmeyi önermektedir: gerçek bir Cloud DC'de sentetik veriler oluşturma, olası gerçekçi senaryoları tahmin etme çevre. Bu amaçla olağanüstü sonuçlar veren bir teknik kullanacağız. son yıllarda Üretici Düşman Ağları (GAN). Bu üretici algoritmalar yapay sinir ağlarına dayalı, gerçekçi sentetik oluşturmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. multimedya verileri (esas olarak resimler ve videolar). Son teknoloji ürünü bazı teklifler GAN kullanır sentetik zaman serisi verileri oluşturmak için. Ancak, bu araştırmanın önemli sınırlılıkları vardır, oluşturulmasında çok değişkenli ve kategorik verilerin işlenmesinin sınırlandırılması gibi senaryolar.
Özet (Çeviri)
One of the main drawbacks in using ML and DL based optimization techniques is that a massive amount of historical data is needed for the algorithms to converge to quasi-optimal solutions. In the DCs' scope, it is difficult, expensive, and sometimes even dangerous to gather data from all kinds of real situations, as the equipment's physical integrity may be at risk. Thus, the generation of realistic synthetic data in computing environments is crucial in enabling these optimization technologies. This project proposes to solve these challenges by generating synthetic data, forecasting possible realistic scenarios in a real Cloud DC environment. For this purpose, we will use a technique that has given extraordinary results in recent years, the Generative Adversarial Networks (GAN). These generative algorithms based on artificial neural networks have been commonly used to create realistic synthetic multimedia data (mainly images and videos). Some proposals in the state of the art use GAN to generate synthetic time-series data. However, this research has significant limitations, such as the limitation of handling multi-variable and categorical data in the generation of scenarios.
Benzer Tezler
- Konteyner gemilerin yatırım analizi
Başlık çevirisi yok
NEDİM SUKAS
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. YÜCEL ODABAŞI
- Gelişmekte olan ülkelerde teknoloji politikalarının belirlenmesi ve Türkiye'deki durum
Technology policies in developing countries and the situatiın in Turkey
MEHPARE BARIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN V. KOÇ
- Televizyon merkezli tasarlanan mobilyalar üzerine bir kullanıcı araştırması
A user research on the design of TV centered furniture in the living room
NESRİN TÜRER
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEBNEM TİMUR ÖĞÜT
- GPU üzerinde yazılım tabanlı anten gerçeklenmesi
Realization of software-defined antenna on GPU
ABDULLAH BAKIRTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK PAKER
- Ensuring reliability and fault-tolerance for the cyber-physical system design
Başlık çevirisi yok
VOLKAN GÜNEŞ
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of California IrvineBilgisayar Ana Bilim Dalı
PROF. TONY GIVARGIS