Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 10 / 26
Yayın İlişkisel veri tabanlarında mükerrer kayıtların makine öğrenmesiyle tespiti(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018-07-05) Bayrak, Ahmet Tuğrul; Yılmaz, Aykut İnan; Yılmaz, Kemal Burak; Düzağaç, Remzi; Yıldız, Olcay TanerVeri miktarının artışına paralel olarak, ilişkisel veri tabanlarında mükerrer kayıtlar da artmaktadır. Artan bu kayıtlar kullanıldıkları rapor veya analizlerde tutarsızlığa sebep olabilmektedir. Bu sorunu en aza indirgemek için yaptığımız çalışmada, kayıtların birbirlerine olan benzerlikleri ve alan uzmanlık bilgisiyle belirlenen ağırlıklar, öznitelik olarak kullanılarak makine öğrenmesi algoritmaları ile mükerrer kayıtların bulunması hedeflenmiştir. Yapılan işlem sonucunda 9301467 satır veride 28412 mükerrer çift tespit edilmiştir. Bulunan bu mükerrer kayıtlar veri kaynağından temizlenerek verinin daha tutarlı hale gelmesi sağlanmaktadır.Yayın Effective semi-supervised learning strategies for automatic sentence segmentation(Elsevier Science BV, 2018-04-01) Dalva, Doğan; Güz, Ümit; Gürkan, HakanThe primary objective of sentence segmentation process is to determine the sentence boundaries of a stream of words output by the automatic speech recognizers. Statistical methods developed for sentence segmentation requires a significant amount of labeled data which is time-consuming, labor intensive and expensive. In this work, we propose new multi-view semi-supervised learning strategies for sentence boundary classification problem using lexical, prosodic, and morphological information. The aim is to find effective semi-supervised machine learning strategies when only small sets of sentence boundary labeled data are available. We primarily investigate two semi-supervised learning approaches, called self-training and co-training. Different example selection strategies were also used for co-training, namely, agreement, disagreement and self-combined. Furthermore, we propose three-view and committee-based algorithms incorporating with agreement, disagreement and self-combined strategies using three disjoint feature sets. We present comparative results of different learning strategies on the sentence segmentation task. The experimental results show that the sentence segmentation performance can be highly improved using multi-view learning strategies that we proposed since data sets can be represented by three redundantly sufficient and disjoint feature sets. We show that the proposed strategies substantially improve the average baseline F-measure of 67.66% to 75.15% and 64.84% to 66.32% when only a small set of manually labeled data is available for Turkish and English spoken languages, respectively.Yayın İnsan ve makinede sanat içgüdüsü(Işık Üniversitesi, 2023-09-26) Yücel, Ece; Kara Sarıoğlu, Didem; Işık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Sanat Bilimi Doktora ProgramıYapay zeka alanındaki özellikle son on yıla ait atılımlar sayesinde makine zekası ve yetisi insan becerilerine ortak ve hatta rakip haline gelmiştir. Bir çok endüstriyel alanda otonom sistemler insan iş gücünün yerini almaya başlamıştır. Günlük hayatında neredeyse her alanına müdahil olan yapay zeka her geçen gün daha da insanileşmekte ve insanın ötesine geçme olasılığı bilim insanları ve disiplinin uzmanları tarafından dile getirilmektedir. Bu durumun bir sonucu olarak insanlar için makinelerin yerlerini alması ihtimali ciddi bir endişe haline gelmiştir. Makineler sadece insan iş gücüne ve emeğine talip olmanın dışında son dönemde artan bir ivmeyle de sanat dünyasında etkin ancak tartışmalı bir aktör konumuna oturmuştur. Böylece uzun süre makinenin müdahalesinden muaf görülen sanat da zanaatkar ve yaratıcı yapay sistemlerle karşı karşıya kalmıştır. Günümüzde makineler şiir, resim, heykel, müzik, senaryo yazarlığı alanlarında hatta küratörlükte başarılı bir varlık göstermekte üstüne iddialı söylemlerde bulunmaktadır. Güncel dönemde üretilen literatürleri ve tartışmaların içeriğini oluşturan yapay zekâ ve sanat üzerine belirtilen olumlu ya da olumsuz yorumları ve argümanları genel olarak incelediğimizde makinenin sanata müdahil oluşu ve sanat yapabilirliği sorgulanmaktadır. Oysa makinenin sanatla buluşması günümüze ait yeni bir oluşum değildir. Endüstri devrimi ile başlayan süreçte farklı sanat akımları ve sanatçılar tarafından gelişen teknoloji sanata dahil edilmiştir. Bu çalışmada makine zekasının sanat yapma imkanı tartışılırken bu sorunsalın yeni bir sorgulamaya evrilmesi gerekliliği vurgulanmıştır. Makine ve insan arasında evrimsel, zihinsel ve bedensel paralelliklere analojik bir yaklaşım geliştirilmiştir. Böylece metindeki yeni sual makinenin sanat üretme niyeti ve ihtiyacı dolayısıyla sanat güdüsü olup olmayacağı tartışması olarak yeniden betimlenecektir. Makinenin insana benzeme yahut insansılaşma sürecinde hümanistik psikolojinin pozitif bakış açısı baz alınarak yeni Maslow İhtiyaçlar Hiyerarşisi modellemesi sunulacaktır.Yayın An industrial application using blackboard architecture(Işık Üniversitesi, 2006) Tünay, Kerem Burak; Kuru, Selahattin; Işık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans ProgramıThis thesis implements control architecture for goal-driven blackboard systems. The architecture is based on searching a general goal tree by diminishing into sub-goal trees. The aim is to develop a problem solving architecture in the AI space via blackboard system. The basic elements of the architecture are goals, policies, strategies, facts, methods, and knowledge sources. The basic control loop employs a bidding mechanism to determine the knowledge source to be executed at the current cycle. A policy is a local scheduling criterion which guides to bidding process and it indicates which of the attributes of the knowledge sources are relevant in this process. A strategy is a global scheduling criteria such as depth-first, breadth-first etc. A method is a partially complete general goal tree structure representing high level knowledge on how to solve a problem. The architecture employs a control blackboard, and separate knowledge sources for the control problem and for representing the domain knowledge. A production planning application is developed using this architecture. Both C++ and ABAP languages were used to implement this application.Yayın Tree Ensembles on the induced discrete space(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016-05) Yıldız, Olcay TanerDecision trees are widely used predictive models in machine learning. Recently, K-tree is proposed, where the original discrete feature space is expanded by generating all orderings of values of k discrete attributes and these orderings are used as the new attributes in decision tree induction. Although K-tree performs significantly better than the proper one, their exponential time complexity can prohibit their use. In this brief, we propose K-forest, an extension of random forest, where a subset of features is selected randomly from the induced discrete space. Simulation results on 17 data sets show that the novel ensemble classifier has significantly lower error rate compared with the random forest based on the original feature space.Yayın Bulanık mantık kullanılarak sese duyarlı aydınlatma(IEEE, 2017-10-31) Kanburoğlu, Ali Buğra; Şaşmaz, EmreSanayileşmenin ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte, geçmişte çözülememiş olan problemler daha kolay çözülebilir hale gelmiştir. İnsan beyninin çalışma mekanizması çeşitli metotlar halinde bilgisayarlarda uygulanmaya başlanmış ve yapay zeka (YZ) alanı ortaya çıkmıştır. YZ tekniklerinin kullanılması ve yaygınlaşmasıyla, bilim dünyasının her alanındaki problemlere çözümler sunulmuştur. Bu çalışmada, YZ’nin tekniklerinden biri olan bulanık mantık (BM) konusu ele alınmıştır. BM kullanılarak, kütüphanelerin ortak alanlarında bulunan aydınlatma sisteminin sese duyarlı bir şekilde modellenmesi gerçekleştirilmiştir.Yayın A review of "The Fourth Industrial Revolution" by Klaus Schwab(Işık Üniversitesi Yayınları, 2024-04-30) Abekah-Brown, Mustapha AkweiKlaus Schwab's "The Fourth Industrial Revolution" illuminates a period marked by remarkable technological advancements that are fundamentally reshaping our society. The book meticulously details breakthroughs in artificial intelligence, robotics, and biotechnology, while also acknowledging the challenges accompanying these innovations. Schwab sets out to achieve objectives centered around increasing awareness, fostering understanding, and promoting cooperation throughout the book. This book is an indispensable reading for anyone seeking a deeper understanding of the ongoing revolution and its implications.Yayın Quadratic programming for class ordering in rule induction(Elsevier Science BV, 2015-03-01) Yıldız, Olcay TanerSeparate-and-conquer type rule induction algorithms such as Ripper, solve a K>2 class problem by converting it into a sequence of K - 1 two-class problems. As a usual heuristic, the classes are fed into the algorithm in the order of increasing prior probabilities. Although the heuristic works well in practice, there is much room for improvement. In this paper, we propose a novel approach to improve this heuristic. The approach transforms the ordering search problem into a quadratic optimization problem and uses the solution of the optimization problem to extract the optimal ordering. We compared new Ripper (guided by the ordering found with our approach) with original Ripper (guided by the heuristic ordering) on 27 datasets. Simulation results show that our approach produces rulesets that are significantly better than those produced by the original Ripper.Yayın Software defect prediction using Bayesian networks and kernel methods(Işık Üniversitesi, 2012-07-01) Okutan, Ahmet; Yıldız, Olcay Taner; Işık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Doktora ProgramıThere are lots of different software metrics discovered and used for defect prediction in the literature. Instead of dealing with so many metrics, it would be practical and easy if we could determine the set of metrics that are most important and focus on them more to predict defectiveness. We use Bayesian modelling to determine the influential relationships among software metrics and defect proneness. In addition to the metrics used in Promise data repository, We define two more metrics, i.e. NOD for the number of developers and LOCQ for the source code quality. We wxtract these metrics by inspecting the source code repositories of the selected Promise data repository data sets. At the end of our modeling, We learn both the marginal defect proneness probability of the whole software system and the set of most effective metrics. Our experiments on nine open source Promise data repository data sets show that respense for class (RFC), lines of code (LOC), and lack of coding quality (LOCQ) are the most efective metrics whereas coupling between objets (CBO), weighted method per class (WMC), and lack of cohesion of methods (LCOM) are less efective metris on defect proneness. Furthermore, number of children (NOC) and depth of inheritance tree (DIT) have very limited effect and are unstustworthy. On tthe other hand, based on the experiments on Poi, Tomcat, and Xalan data sets, We observe that there is a positive correlation between the number of developers (NOD) and the level of defectiveness.However, futher investigation involving a greater number of projects, is need to confirm our findings. Furthermore, we propose a novel technique for defect prediction that uses plagiarism detection tools. Although the defect prediction problem haz been researched for a long time, the results achieved are not so bright. We use kernel programming to model the relationship between source code similarity and defectiveness. Each value in the kernel matrix shows how much parallelism exit between the corresponding files ib the kernel matrix shows how much parallelism exist between the corresponding files in the software system chosen. Our experiments on 10 real world datasets indicate that support vector machines (SVM) with a precalculated kernel matrix performs better than the SVM with the usual linear and RBF kernels and generates comparable results with the famous defect prediction methods like linear logistic regression and J48 in terms of the area under the curve (AUC).Furthermore, we observed that when the amount of similarity among the files of a software system is high, then the AUC found by the SVM with precomputed kernel can be used to predict the number of defects in the files or classes of a software system, because we observe a relationship between source code similarity and the number of defects. Based on the results of our analysis, the developers can focus on more defective modules rather than on less or non defective ones during testing activities. The experiments on 10 Promise datasets indicate that while predicting the number of defects, SVM with a precomputed kernel performs as good as the SVM with the usual linear and RBF kernels, in terms of the root mean square error (RMSE). The method proposed is also comparable with other regression methods like linear regression and IBK. The results of these experiments suggest that source code similarity is a good means of predicting both defectiveness and the number of defects in software modules.Yayın Doğrudan pazarlama amaçlı hedef kitle analizi(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018-07-05) Kegeci, Sinan; Özbek, Eyüp Erkan; Türkel, Mustafa Sertaç; Düzağaç, Remzi; Yıldız, Olcay TanerDoğrudan pazarlama, uygun ürünleri uygun kişilerle en kısa yoldan buluşturma sürecidir. Son yılların en popüler pazarlama yaklaşımlarından birisidir. Bu çalışmada turizm sektörüne ait isimsizleştirilmiş bir veri tabanını kullandık. Bir otel zinciri için yapılan kampanya kapsamında veri madenciliği tekniklerini uygulayarak hedef kitle seçimi yaptık. Çalışmada birçok makine öğrenmesi yöntemini denedik. Sonuç olarak; geçmişte yapılan ve herhangi bir makine öğrenmesi yöntemi kullanılmadan hazırlanan kampanya sonuçlarına göre daha iyi sonuçlar elde ederken benzer analizlerde kullanılabilecek bir altyapı oluşturmuş olduk.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »
