Metinsel veriler için çok sınıflı problemlere hata düzelten kod tabanlı kolektif öğrenme yönteminin uygulanması
Application of error correcting codes based ensemble learning method for multi-class text classification problems
- Tez No: 847158
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜMEYRA BEDİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Verinin incelenmesi, anlaşılması, yorumlanması, işlenmesi ve bilgisayar tarafından hakkında karar vermeye hazır hale getirilebilmesi ile, son yıllarda üzerinde fazlaca çalışılan problemlerden biri, verinin sınıflandırılması olmuştur. Bu problem, verinin belirlenen özelliklerinin sınıflandırma algoritmaları tarafından kullanılarak önceden belirlenen sınıflardan hangisine ait olacağının, etiketlenmiş veri üzerinde eğitilen bir bilgisayar tarafından tahmin edilmesine dayanan bir denetimli öğrenme problemidir. Makine öğrenmesi üzerine yöntemler geliştirildikçe bu yöntemlerin birkaç tanesinin toplu olarak kullanılıp değerlendirilmesine yönelik kolektif öğrenme metotları da geliştirilmiştir. Her ne kadar çalışmaların ilerlemesi sonucu geri beslemeli öğrenmeye dayanan derin öğrenme algoritmaları geliştirilmiş olsa da özellikle kolektif öğrenme algoritmalarının temel performanslarının değerlendirilebilmesi için makine öğrenmesi algoritmaları üzerinde analiz edilmeleri önem arz etmektedir. Bu çalışmada, çok sınıflı metin sınıflandırma problemleri üzerinde incelemeler yapılmıştır. İki ayrı veri seti üzerinde, hata düzelten çıktı kodları olarak bilinen kolektif öğrenme metodunun performansı, standart makine öğrenmesi algoritmalarının tek başına uygulanması sonucu elde edilen performanslar ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Verinin ve sınıfların performans üzerine etkileri tartışılmış, metodun performansını arttırma olasılığına yönelik yapılabilecek geliştirmeler ile ilgili önerilerde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
The classification of data as a significant problem has been studied extensively in recent years in the context of understanding, interpreting, processing, and preparing the data for computer-based decision making. This problem is a supervised learning problem based on the computer's prediction, trained on labeled data, of which of the predefined classes a data belongs to, depending on predetermined features, using classification algorithms. As methods for machine learning have been developed, ensemble learning methods are introduced for the use and evaluation of several of these methods together. Although deep learning algorithms based on back propagation and feedback learning have been developed as a result of the progress of the work, it is important to analyze machine learning algorithms, especially to evaluate the basic performance of ensemble learning algorithms. In this study, examinations were made on multi-class text classification problems. The performance of the ensemble method known as error-correcting output codes was evaluated by comparing it with the performance obtained from the application of standard machine learning algorithms on two different datasets. The effects of the data and classes on performance were discussed, and suggestions were made for improvements to the method's performance.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile hisse senedi piyasası tahmini
Predicting stock market by using deep learning
CANSU ALTUNBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
EkonometriAydın Adnan Menderes ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELVAN HAYAT
DR. ÖĞR. ÜYESİ OLGUN AYDIN
- Yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde kullanılan ders kitaplarının konuşma etkinlikleri açısından incelenmesi (Orta ve ileri düzey örneği)
Research of textbooks used in teaching Turkish as a foreign language in terms of speaking activities (Intermediate and advanced example)
SENA KÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimGaziantep ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİL HASIRCI AKSOY
- Multimodal medical visual question answering: Knowledge spaces and semantic segmentation for improved and explainable AI
Çok-kipli tıbbi görsel soru cevaplama: Bilgi uzayları ve anlamsal bölütleme ile gelişmiş ve açıklanabilir yapay zekâ
ZİYA ATA YAZICI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Enhancing book recommendation systems using collaborative filtering and deep learning
İşbirlikçi filtreleme ve derin öğrenme ile kitap öneri sistemleri geliştirilmesi
HÜSEYİN TUNÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBüyük Veri ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER FARUK BEYCA
- Veri artırma teknikleri ile iyileştirilmiş çok modlu duygu tanıma sistemi tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of a multimodal emotion recognition system enhanced by data augmentation techniques
EMRAH DİKBIYIK
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR
DOÇ. DR. BUKET DOĞAN