Yapay zeka tabanlı modelleme ile yoğun mail sistem trafiğinin tahmini
Prediction of dense mail system traffic with artificial intelligence-based modeling
- Tez No: 894039
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU ŞEN BAYKAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
İnternet üzerindeki uygulamaların sayısı hızla artarken, kablolu ve kablosuz ağlar için yüksek Kalite Hizmeti (QoS) ve Deneyim Kalitesi (QoE) sunmak giderek daha kritik bir konu haline gelmektedir. E-posta, hem kurumsal hem de sosyal ortamlarda temel bir iletişim kanalı olarak kalan en başarılı uygulamalardan biridir. Bu tezdeki çalışma, öngörücü ağ oluşturma araştırma alanına girmektedir. Çalışma, 2021-2023 yılları arasındaki açık kaynak e-posta trafiği verilerini kullanarak, e-posta trafiğinin modellenmesinin iyileştirilmesi, gelecekteki trafik yüklerinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi ve dolayısıyla geliştirilmiş QoS ile yüksek bant genişliği kullanımına ulaşılması gereksinimini ele almaktadır ve e-posta trafik iş yükü özelliklerinin ve kalıplarının anlaşılmasına odaklanmaktadır. Çalışma, açık kaynak verilerinin sunucularından elde edilen büyük veri setleri üzerinde, yinelenen sinir ağları (RNN) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) modellerinin performansları arasında kapsamlı bir karşılaştırma sunmaktadır ve her iki yaklaşımın da mevcut çalışmaları geride bırakarak yüksek modelleme doğruluğu sağlayabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
As the number of applications on the internet rapidly increases, providing high Quality of Service (QoS) and Quality of Experience (QoE) for wired and wireless networks is becoming increasingly critical. Email remains one of the most successful applications, serving as a fundamental communication channel in both corporate and social environments. The work in this thesis falls into the area of predictive networking research. Using open-source email traffic data from 2021 to 2023, the study addresses the need for improving the modeling of email traffic, accurately predicting future traffic loads, and thereby achieving enhanced QoS with high bandwidth utilization. It focuses on understanding the characteristics and patterns of email traffic workloads. The study provides a comprehensive comparison of the performance between recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) models on large datasets obtained from open-source servers, demonstrating that both approaches can provide high modeling accuracy, surpassing current works
Benzer Tezler
- Peyzaj tasarımı görselleştirmelerinde 3 boyutlu modelleme ile yapay zekâ araçlarının karşılaştırılması
Comparison of 3D modeling and artificial intelligence tools in landscape design visualizations
TÜRKAN AZERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Peyzaj MimarlığıAkdeniz ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET BENLİAY
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods
Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar
UFUK BOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR
- Doğal afetlerde çevrimiçi davranış verilerine dayalı ihtiyaç tahmini ve kaynak tahsis optimizasyonu: 2023 kahramanmaraş depremleri uygulaması
Demand prediction and resource allocation optimization based on online behavioral data in natural disasters: An application to the 2023 Kahramanmaraş earthquakes
MEHMET DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDİ DAŞDEMİR
- An AI chatbot–supported hybrid neural network for solving financial problems
Fınans problemlerının çözümü için önerilen AI chatbot ile desteklenmiş hibrit neural network
AHMET AKÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT KAYA