Yapay Sinir Ağları ve K-Ortalamalar Tabanlı Büyük Veri Azaltma Algoritmasının Tasarımı ve Uygulaması

Hamdi KAHRAMAN; Seyithan TEMEL

Makale detayları

Yapay Sinir Ağları ve K-Ortalamalar Tabanlı Büyük Veri Azaltma Algoritmasının Tasarımı ve Uygulaması

Yazarlar:

Hamdi KAHRAMAN | Seyithan TEMEL

Yayıncı:

Duzce University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Duzce University Journal of Science and Technology 2021 Vol.9 Issue 6, pp.329-342

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000945314

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2446

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

Büyük veri azaltma sürecinde karşılaşılan başlıca zorluk, veri setinin homojenliğinin ve problem uzayını temsil yeteneğinin korunmasıdır. Bu durum, büyük veri setleri üzerinde yapılan modelleme çalışmalarında hesaplama karmaşıklığının yeterince azaltılamamasına, geliştirilen modelin orijinal veri setine dayalı olarak geliştirilen modele kıyasla kararlılık ve doğruluk performansının önemli ölçüde azalmasına neden olmaktadır. Bu makale çalışmasının amacı, büyük veri setleri için kararlı ve etkili bir şekilde çalışan veri azaltma algoritması geliştirmektir. Bu amaçla, yapay sinir ağları (YSA) tabanlı problem modelleme modülü ve K-ortalamalar tabanlı veri azaltma modülünden oluşan melez bir algoritma geliştirilmiştir. Problem modelleme modülü, büyük veri seti için performans eşik değerlerini tanımlamayı sağlamaktadır. Bu sayede, orijinal veri setinin ve veri azaltma işlemi uygulanmış veri setlerinin problem uzayını temsil yetenekleri ve kararlılıkları analiz edilmektedir. K-ortalamalar modülünün görevi ise, veri uzayını K-adet kümede gruplamayı ve bu grupların her biri için küme merkezini referans alarak kademeli olarak veri (gözlem) azaltma işlemini gerçekleştirmektir. Böylelikle, K-ortalamalar modülü ile veri azaltma işlemi uygulanırken, azaltılmış veri setlerinin performansı ise YSA modülü ile test edilmekte ve performans eşik değerlerini karşılama durumu analiz edilmektedir. Geliştirilen melez veri azaltma algoritmasının performansını test etmek ve doğrulamak amacıyla UCI Machine Learning uluslararası veri havuzunda yer alan üç farklı veri seti kullanılmıştır. Deneysel çalışma sonuçları istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre büyük veri setlerinde kararlılık ve performans kaybı yaşanmadan %30-%40 oranları arasında veri azaltma işlemi başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir.

Makale detayları

Yapay Sinir Ağları ve K-Ortalamalar Tabanlı Büyük Veri Azaltma Algoritmasının Tasarımı ve Uygulaması

Yazarlar:

Hamdi KAHRAMAN | Seyithan TEMEL

Yayıncı:

Duzce University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Duzce University Journal of Science and Technology 2021 Vol.9 Issue 6, pp.329-342

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000945314

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2446

büyük veri

veri azaltma

k-ortalamalar

yapay sinir ağları

UCI Machine Learning

Sayı

Makale detayları

Yapay Sinir Ağları ve K-Ortalamalar Tabanlı Büyük Veri Azaltma Algoritmasının Tasarımı ve Uygulaması

Yazarlar: Hamdi KAHRAMAN | Seyithan TEMEL

Yayıncı: Duzce University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology 2021 Vol.9 Issue 6, pp.329-342

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2021

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000945314

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2148-2446

büyük veri

veri azaltma

k-ortalamalar

yapay sinir ağları

UCI Machine Learning

Sayı

Yazarlar:

Hamdi KAHRAMAN | Seyithan TEMEL

Yayıncı:

Duzce University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Duzce University Journal of Science and Technology 2021 Vol.9 Issue 6, pp.329-342

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000945314

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2446