Derin öğrenme üzerine yapılmış uluslararası yayınların bibliyometrik analizi
Bibliometric analysis of international publications on deep learning
- Tez No: 845029
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM ERGÜT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Siyasal Bilimler, Political Science
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Son yıllarda gelişen teknoloji ve beraberinde gelişen teknolojik sistemeler sayesinde veriye ulaşmak daha basit hale gelmiştir. Veriye ulaşmanın kolaylaşması ile birlikte büyük veri yığınları oluşmuştur. Büyük veri içerinde istenilen çıktıya ulaşmak zorlaşmıştır. Bu durum aranan çıktıya ulaşma ihtiyacı doğurmuştur. İstenilen çıktıya ulaşma noktasında Derin Öğrenme alanına gereksinim duyulmuştur. Derin Öğrenme alanı, çeşitli sinir ağ modelleri geliştirerek istenilen sonuca ulaşmayı amaçlamaktadır. Bu çalışma, 2014 yılında derin öğrenme konusunda yayınlanan ilk makale ve Ekim 2023 tarihleri arasında yayınlanmış makaleleri kapsamaktadır. Web Of Science veri tabanında“deep learning”and“machine learning”anahtar kelimeleri kullanılarak yapılan arama sonucunda makale türünde 593 çalışma incelenmiştir. Bibliyometrik Analiz belirlenmiş bir alan yada konuyla alakalı literatürün genel çerçevesini oluşturmak için faydalanılan bir analiz türüdür. Elde edilen verilerle; yayın türü, yayın yılı dili, yayınlandığı kaynaklar, yayınların yapıldığı ülkeler kapsamında R Bibliyometrik programı kullanılarak Bibliyometrik Analiz yapılmıştır. Bununla birlikte çalışma yapan kişiler, sık kullanılan anahtar kelimeler, kurumlar arasındaki ağı incelemek için Sosyal Ağ Analizi kullanılmıştır. Sosyal Ağ Analizi son zamanlarda bibliyometrik analizde görselleştirme aracı olarak kullanıldığı görülmüştür. Yapılan çalışmalar sonucunda yazarların genellikle ikili gruplar halinde ilişkide olduğu görülmüştür. Derin öğrenme ile ilgili yapılan çalışmaların büyük bir kısmının Amerika Birleşik Devletlerin de ve Çin de yapıldığı Türkiye'nin ise 12 yayın ile 16. Sırada olduğu görülmektedir. Çalışma sonucunda elde edilen bilgiler mevcut durumu sergilerken gelecek de yapılacak çalışmalar için ışık olacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Accessing data has become easier in recent years, thanks to the developing technology and the technological systems that develop along with it. With the ease of accessing data, large data piles have formed. It has become difficult to achieve the desired output in big data. This situation has created the need to achieve the desired output. The Deep Learning field was needed to achieve the desired output. The field of Deep Learning aims to achieve the desired result by developing various neural network models. This study covers the first article published on deep learning in 2014 and articles published between October 2023. As a result of the search made in the Web Of Science database using the keywords“deep learning”and“machine learning”, 593 studies in the article type were examined. Bibliometric Analysis is a type of analysis used to create the general framework of the literature related to a specified field or topic. With the data obtained; Bibliometric Analysis was carried out using the R Bibliometric program within the scope of publication type, publication year language, published sources, and countries where publications were made. In addition, Social Network Analysis was used to examine the network between people working, frequently used keywords, and institutions. Social Network Analysis has recently been seen being used as a visualization tool in bibliometric analysis. As a result of the studies, it has been seen that writers generally have relationships in pairs. It is seen that most of the studies on deep learning are carried out in the United States and China, and Turkey ranks 16th with 12 publications. While the information obtained as a result of the study demonstrates the current situation, it is thought that it will shed light on future studies.
Benzer Tezler
- Türkiye fintek ekosisteminin gelişimi ve İslami Finansa katkısı
The future of Turkish fintech ecosystem and its contribution to Islamic Finance
ASSEL KYSSYKOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Ekonomiİstanbul Üniversitesiİslam İktisadı ve Finansı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM SIRMA
- Obje tanıma için yeni bir CNN modeli
A new CNN model for object detection
GUNEL JABBARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT KURT
- Istanbul walkabouts: A critical walking research of Northern Istanbul
İstanbul seferleri: Kuzey İstanbul'un eleştirel yürüme araştırması
NAZLI TÜMERDEM MEDARİC
Doktora
İngilizce
2018
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARZU ERDEM
PROF. DR. SİBEL BOZDOĞAN
- Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators
Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi
MAHMUT SAMİ SİVRİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Vücut benlerinin klinik görüntüleri üzerinde derin öğrenme tabanlı hastalık tahmini sisteminin geliştirilmesi
Development of a deep learning based disease prediction system on clinical images of body moles
ZAFER TOLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN DUMAN