Metasezgisel yöntemler ve model tabanlı veri analizi problemlerinde uygulamaları

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İnönü Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ÖZLEM İMİK ŞİMŞEK

Danışman: Barış Baykant Alagöz

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde veri toplama, depolama ve iletim teknolojilerinin gelişmesi ile birlikte günlük hayatın pek çok uygulama alanında (ekonomi, elektronik ticaret, sağlık gibi) veriler toplanabilmektedir. Bu toplanan verileri kullanan akıllı sistem uygulamalarını geliştirebilmek için veriye dayalı modelleme ve problem çözüm tekniklerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu süreçlerin manuel yönetimi uzmanlık bilgisi gerektirmekte ve gerçek zamanlı uygulamalara imkân vermemektedir. Bu nedenle veriye dayalı modellerin üretilmesi, bu modellere dayalı olarak tahmin ve sistem cevabı optimizasyonun otomatik ve güvenilir bir şekilde yapılması gerekmektedir. Bu tez çalışması, bu ihtiyacı karşılayabilmek için, mevcut metasezgisel yöntemler ve hesapsal zekâ teknikleri kullanılarak nümerik verilere dayalı optimal model üretimi ve model tabanlı metasezgisel analiz yöntemi araştırılmıştır. Bu amaçla, ilk aşamada, veri kümelerini iyi temsil edebilen optimal Yapay sinir ağı (YSA) modeli elde edildi ve ikinci aşamada ise bu optimal YSA tabanlı veri öğrenme modeli ile veri kümeleri üzerinde tanımlanabilecek uygulamaya dönük analiz ve optimizasyon problemlerinin çözümü çalışıldı. Bu iki aşama birleştirilerek veriye dayalı model tabanlı metasezgisel veri analizi ve problem çözümünü otonom gerçekleştirebilen bir sistematik çözüm mimarisi uygulanmıştır. Bazı seçilen mühendislik uygulamalarında önerilen yöntemin etkinliği değerlendirildi. Deneysel çalışmalarda, market talep siparişi tahmini, elektronik-burun ile hava kirletici tahmini, imalat sanayisinde delik-delme problemi ele alındı ve test veri setleri için uygulanabilir sonuçlar elde edildiği gözlemlendi.