Interactive analysis and data visualization for high dimensional datasets
Yüksek boyutlu veriler için etkileşimli analizi ve veri görselleştirmesi
- Tez No: 885518
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ CAN KARACA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yüksek boyutlu verilerin karmaşıklığı, bu verileri analiz etmek, yorumlamak ve anlamak konusunda araştırmacılar ve data uzmanları için büyük bir zorluk teşkil etmektedir. t-SNE ve UMAP gibi teknikler, uzun zamandır boyut indirgeme için favori olarak kabul edilen ve yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlarda görselleştirmek için araçlar sunan yöntemlerdir. Bahsi geçen yöntemler, verilerin yerel yapısını koruyarak veya en önemli özellikleri vurgulayarak karmaşık veri setlerini daha anlaşılır ve yorumlanabilir bir forma dönüştürmektedir. Bu yaklaşım, veri görselleştirmesini kolaylaştırır ve böylece analizi daha anlaşılır hale getirir. Ancak, bu yöntemlerle üretilen görselleştirmeleri yorumlamak hala önemli bir zorluk olarak kalmaktadır. Bu nedenle, daha yorumlanabilir ve anlaşılabilir veri görselleştirmelerine olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu gereklilik, araştırmacılara kolaylık sağlamakla birlikte veri odaklı araştırmalarda görselleştirmelerin yorumlanabilirliğini artırmayı hedefler.
Özet (Çeviri)
The complexity of high-dimensional data poses a considerable challenge for researchers and data scientists in Analyzing, interpreting, and understanding these data. Techniques such as t-SNE and UMAP have long been favorites for dimensionality reduction which offer tools to visualize the high-dimensional data in lower dimensions. Aforementioned methods transform complex datasets into a more interpretable and comprehensible form by either preserving the local structure of the data or highlighting and spotlighting the most significant features. This approach facilitates data visualization and thus makes the analysis more understandable. However, interpreting the visualizations produced by these methods remains a noteworthy challenge. accordingly, there is a growing need for more interpretable and understandable data visualizations. This necessity goes beyond convenience, aiming to enhance the interpretability of visualizations in data-driven research.
Benzer Tezler
- Çok boyutlu uzayda görsel veri madenciliği için üç yeni çatı tasarımı ve uygulamaları
Three new frameworks for the design and application of visual data mining in high dimensional space
TURGAY TUGAY BİLGİN
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ALİ YILMAZ ÇAMURCU
- Üç boyutlu nokta bulutları ile üretilen kent modelinin kentsel dönüşüm ile entegrasyonu: Zeytinburnu ilçesi örneği
Integration of city model produced with three-dimensional point clouds with urban transformation: Zeytinburnu district example
MERVE ALTIN ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA YANALAK
- Oyun motorlarında güzergah belirleme
Routing in game engines
ABDULKADİR BAYTİMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER GÜNEY
- Algoritma animasyonu sistemleri konusunda inceleme
Başlık çevirisi yok
NAZAN ÇAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN
- Derin öğrenme modelleri kullanarak yazma alanında özgül öğrenme güçlüklerinin erken teşhisi
Early diagnosis of specific learning difficulties in writing using deep learning models
NEŞE ÖZKUM
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK