Development of scalable manifold learning library: Scaman
Ölçeklenebilir manifold öğrenme kütüphanesi geliştirilmesi: Scaman
- Tez No: 864646
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRULLAH FATİH YETKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Yönetim Bilişim Sistemleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
This thesis presents an exploration of manifold learning and dimensionality reduction techniques, which are crucial in the fields of data science and machine learning. The center of this study is the development and evaluation of 'Scaman (Scalable Manifold Library), a Python-based computational tool designed to implement these techniques. This thesis investigates the key manifold learning algorithms. Including PCA,MDS, LE, and LLE and emphasizing the importance of eigenvalue solvers in these algorithms. The contribution of this thesis is the integration of advanced eigensolvers like NumPy, SLEPc and FEAST into key manifold algorithms within scaman package. The empirical analysis was conducted using various synthetic and real-world datasets. Those analyses focused on the efficiency, accuracy, and practical utility of scaman in different scenarios. Results demonstrate the tool's effectiveness, especially in handling large datasets. The advantages of FLANN and SLEPc prove scaman's efficiency in the creation of adjacency matrices and eigenvalue computation. The outcome of this thesis provides a computational tool for researchers and practitioners. Future directions include expanding the tool's capabilities by adding more algorithms, improving scalability, and applying various domain specific data-driven scenarios.
Özet (Çeviri)
Bu tez, veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında önemli olan manifold öğrenme ve boyutluluk azaltma tekniklerinin bir incelemesini sunmaktadır. Bu çalışmanın merkezi, bu teknikleri uygulamak için tasarlanmış Python tabanlı bir hesaplama aracı olan 'Scaman'ın (Ölçeklenebilir Manifold Kütüphanesi) geliştirilmesidir. Bu tez, temel manifold öğrenme algoritmalarını incelemektedir. PCA, MDS, LE ve LLE'nin dahil edilmesi ve bu algoritmalarda özdeğer çözücülerin öneminin vurgulanması bu tezde amaçlanmıştır. Bu tezin katkısı, NumPy, SLEPC ve FEAST gibi gelişmiş özdeğer çözücülerin, Scaman paketi içindeki manifold algoritmalarına entegrasyonudur. Ampirik analiz, çeşitli sentetik ve gerçek dünya veri kümeleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu analizler, farklı senaryolarda Scaman'ın verimliliğine, doğruluğuna ve pratik faydasına odaklanmıştır. Sonuçlar, aracın özellikle büyük veri kümelerinin işlenmesindeki etkinliğini göstermektedir. FLANN ve SLEPc gibi kütüphanelerin avantajları, Scaman'ın komşuluk matrislerin oluşturulmasında ve özdeğer hesaplamasında verimliliğini kanıtlar. Bu tezin bir çıktısı, araştırmacılar ve uygulayıcılar için hesaplamalı bir araç sağlamaktadır. Gelecek planları arasında, daha fazla algoritma ekleyerek, ölçeklenebilirliği geliştirerek ve çeşitli alanlara özgü veri odaklı senaryolar uygulayarak Scaman'ı genişletme yer almakltadır.
Benzer Tezler
- Restful servisler için ölçeklenebilir bir değişiklik izleme altyapısının geliştirilmesi
Development of scalable restful service monitoring infrastructure
OĞUZHAN SALTIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ DİKENELLİ
- Development of electrospun multifunctional fibrous structures for icephobic and superhydrophobic applications
Buzfobik ve süperhidrofobik uygulamalar için elektroeğrilmiş çokişlevli lifli yapıların geliştirilmesi
MAHMUT TAS
Doktora
İngilizce
2022
Metalurji MühendisliğiThe University of NottinghamMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. XİANGHUİ HOU
- Fabrication of perovskite solar cells using ultrasonic spray coating
Ultrasonik sprey kaplama yöntemi ile perovskit güneş hücrelerinin fabrikasyonu
ERAY CEYHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüFotonik Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE SARI
- Investigation of cyanide-based catalysts and hybrid assemblies for artificial photosynthesis
Yapay fotosentez için siyanür bazlı katalizörler ve hibrit düzenlemelerin incelenmesi
SINA SADIGH AKBARI
Doktora
İngilizce
2022
Kimyaİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERDİ KARADAŞ
- Dağıtık mimari temelli promosyon motoru uygulamasının geliştirilmesi
Development of distributed architecture based promotion engine application
ŞAFAK MIHCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜCEL BATU SALMAN