Geri Dön

House price prediction using artificial neural network (ANN) with adagrad optimizer

Adagrad optimizer ile yapay sinir ağı (YSA) kullanarak konut fiyat tahmini

  1. Tez No: 877180
  2. Yazar: EHAB SAAD ABDULWAHID AL-MUQDADI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ Abdullahi Abdu IBRAHIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: ANN, AdaGrad, Konut Fiyat Tahmini, ANN, AdaGrad, Housing Price Prediction
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

emlak piyasası, neredeyse sonsuz sayıda faktörden etkilenen dinamik ve karmaşık bir ekosistem içinde faaliyet gösterdiğinden. Karmaşıklıkta gezinmek için, uygun bir yatırım sonucu için olmazsa olmaz olan konum, mülk özellikleri, ekonomik göstergeler ve pazar eğilimleri gibi faktörler arasındaki etkileşimi kavramak gerekir. Bu tez, bu güçlü hesaplama araçlarının birçok farklı alandaki karmaşık nitelikteki sorunları ele almak için nasıl uygulanabileceğine olan ilgiyi motive etmek için makine öğrenimi ve yapay sinir ağları alanını derinlemesine incelemektedir. İlk olarak, makine öğreniminin temellerini, temel türlerinin sınıflandırılmasını ve kümeleme uygulamaları, boyutsallığın azaltılması ve ilişkilendirme kuralı öğrenimi hakkında bir tartışmayı detaylandırır. Bu tartışmalar, kalıpları belirleme ve büyük veri kümelerindeki incelikleri kolayca basitleştirme ile uğraşırken makine öğrenimi tekniklerinin genel uygulanabilirliğinin altını çiziyor. Odak noktası, basit formdan çok gelişmiş gradyan artırma yöntemine başlayan doğrusal regresyona düşer ve basit tahmine dayalı modellemeden doğrusal olmayan sorunları iyi verimlilikle ele alabilen çok gelişmiş modellere evrimi not eder.

Özet (Çeviri)

as the real estate market operates within a dynamic and complex ecosystem influenced by an almost infinite number of factors. To navigate the complexity, one has to grasp the interaction between factors like location, property specifics, economic indicators, and market trends that are must-haves for a proper investment conclusion. This dissertation delves deeply into the field of machine learning and artificial neural networks to motivate an interest in how these powerful computational tools could be applied to address problems of a complex nature in many different areas. First, it details the basics of machine learning, the categorization of its principal types, and discussion about clustering applications, dimensionality reduction, and association rule learning. These discussions underline the general applicability of machine learning techniques while dealing with identifying patterns and simplifying intricacies in big datasets easily. The focus falls on linear regression, which starts from the straightforward form to the very advanced gradient boosting method, noting the evolution from simple predictive modeling to very advanced models able to handle nonlinear problems with good efficiency.

Benzer Tezler

  1. Traditional vernacular houses in Anatolia: The question of evaluative criteria

    Anadolu geleneksel yöresel konut mimarlığında değerlendirme ölçütleri sorunu

    OKAN ÜSTÜNKÖK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    MimarlıkOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖNÜL TANKUT

  2. Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma

    A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region

    MEHMET FARUK ALTUNKASA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Çevre MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN

  3. Kayısıların kurutma karekteristikleri

    Başlık çevirisi yok

    HALİL AKBABA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Gıda Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SUZAN KINCAL

  4. Geleneksel Beypazarı konutlarında baş odanın günümüz ihtiyaçlarını karşılayacak düzende donatılması

    The Redecoration of the“Baş Oda”in Beypazarı traditional houses according to our today's needs

    AYNUR ÖZMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    MimarlıkGazi Üniversitesi

    Bina Bilgisi (mimari Tasarım) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUAMMER HACIBALOĞLU