Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11513/3133
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorCengiz, Yunus Emre-
dc.date.accessioned2023-06-15T10:58:32Z-
dc.date.available2023-06-15T10:58:32Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11513/3133-
dc.description.abstractGelişen teknolojiye ve bilgisayarlardaki işlem gücünün artmasına bağlı olarak, yaşamın birçok alanında kullanılmaya başlanan yapay zekâ teknikleri, günümüzde çok geniş bir uygulama alanına ve büyük öneme sahiptir. Bu önem, var olan büyük veri ile baş edebilecek önemli araçların başında gelen, yapay zekâ tekniklerine olan ihtiyacı üssel bir şekilde artırmaktadır. İhtiyaca bağlı olarak, açık kaynak kodlu veri ile birlikte, kod paylaşım platformlarının kullanılmasıyla, yapay zekâ tekniklerine dair yeni bakış açılarıyla, yeni yöntemler geliştirilmektedir. Böyle bir ortamda, coğrafi nitelikli veri seti ile bu veri setlerinin, yapay zekâ teknikleri kullanılarak analizi, yapay zekâ dünyasında, pastanın büyük bir kısmını oluşturmaktadır. Bu yüzden, coğrafi nitelikli veri setinin, yapay zekâ tekniklerine uygun ve verimli bir şekilde uygulayabilmek adına, gelişmiş yapay zekâ tekniklerine dair iç dinamikler ile konum ve mekân kavramının iç dinamiklerinin birleştirmesi suretiyle, verimli şekilde karar alabilen modeller ve sistemler geliştirmenin, günümüzde büyük bir önemi vardır. Buna bağlı olarak, mekânsal problemin tanımlanması, bu mekânsal probleme dair çözüm yolları sunabilecek nitelikte, geleneksel yöntemler ile karşılaştırıldığında zaman ve maliyet açısından daha hesaplı olan uygun yapay zekâ tekniğinin, araştırılarak ortaya konulması gerekmektedir. Buradan yola çıkarak, mekân ve konum alanında uzman olan kişilerin, yapay zekâ kavramını, doğru bir hiyerarşi ve sınıflandırma altında öğrenmesi suretiyle, yapay zekânın konum bazlı uygulamalarında kullanılabilecek yapay zekâ tekniklerini kullanılmasıyla, günümüz problemlerine çözümler ortaya konulabilir (Cengiz Y. E., Ernst F. B., 2022). Bu çalışmada, öncelikle yapay zekâ tekniklerinin, doğru ve anlaşılır bir hiyerarşi altında, anlaşılır tanımları yapılmıştır. Sonrasında ise, bu tanım içerisinde, mekâna ve konuma dayalı uygulamalarda kullanılabilecek olan yapay zekâ tekniklerine, mekânsal açıdan genel bir bakış yapılarak, bu tekniklerden biri kullanılarak örnek bir uygulama yapılmıştır.en_US
dc.language.isotren_US
dc.subjectMekânsal, Yapay Zekâ, Modelleme, Analiz, Coğrafien_US
dc.titleYAPAY ZEKA TEKNİKLERİ KULLANARAK MEKANSAL ANALİZLERen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Fen Bilimleri Enstitüsü

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
779459.pdf5.63 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.