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: Belirtilmemiş.
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
- Kapalı alan takip sistemleri için ölçeklenebilir bir çözüm geliştirilmesi: Maden ocağı örneği
Development of a scalable solution for indoor tracking systems: A mining example
GAFUR HAYYTBAYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilim ve TeknolojiKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEREM KÜÇÜK
DR. MAHMUT ÇAVUR
- Farklı platformlardaki ölçeklenebilir web uygulama programlama arayüzlerinin performans açısından karşılaştırılması
Performance comparison of scalable web application development interfaces in different platforms
ERDEM KEMER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RÜYA ŞAMLI
- Design and development of a WEB based geographical information system (GIS)
WEB tabanlı coğrafi bilgi sistemleri yazılımı tasarımı ve geliştirilmesi
YİĞİT PİLEVNE
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ADİL ALPKOÇAK
- Development of a predictive search model of flocking for robot swarms
Robot sürülerinin hareketi için tahminsel arama modeli geliştirilmesi
GİRAY ÖNÜR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ EMRE TURGUT
DOÇ. DR. EROL ŞAHİN