Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11513/3963
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorÇİRKİN, ONUR-
dc.date.accessioned2024-07-18T06:58:05Z-
dc.date.available2024-07-18T06:58:05Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11513/3963-
dc.description.abstractBu çalışma, veri ambarına alınan kaynak veriler üzerinden anomali tespiti için bazı öneriler sunmaktadır. Kirli ve gürültü verilerin veri ambarına girişinin engellenmesi için bazı yapay zekâ algoritmalarının testleriyle bilgi verilmeye çalışılmıştır. Veri ambarında temiz ve sağlıklı verilerin bulunması, veri bilimi çalışmaları gibi alanlar için oldukça faydalıdır. Günümüzde yaşanan çip krizi, fiziksel makinelerde tasarrufun önemini artırmıştır. Bu bağlamda, sunulan yaklaşımın fiziksel makinelerde tasarruf sağlama potansiyeli bulunmaktadır. LSTM, Isolation Forest, Local Outlier Factor ve SVM algoritmaları test edilmiştir. LSTM algoritmasının büyük verilerde zamansal olarak dezavantajlı olabileceği düşüncesiyle Local Outlier Factor ve SVM algoritmaları da değerlendirmeye dahil edilmiştir. Isolation Forest, LSTM, Local Outlier Factor ve SVM algoritmaları arasında çalışma yapılmıştır. Ancak, algoritmaların her birinin farklı anomalileri tespit ettiği gözlemlenmiştir, bu da anomali tespiti problemlerinde "tek en iyi algoritma" yaklaşımının yetersiz olduğunu ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, algoritmaların hibrit bir ensemble modeli olarak entegrasyonu, çeşitli algoritmaların güçlü yönlerinden faydalanarak ve zayıf yönlerini dengelerken, performansın artırılması yönünde önemli bir potansiyel taşımaktadır. Bu yaklaşımın uygulanabilirliği ve etkinliği, daha geniş veri kümeleri üzerindeki kapsamlı deneylerle doğrulanmalı ve belirli uygulama senaryolarına göre maliyet-fayda analizi ile değerlendirilmelidir.en_US
dc.language.isotren_US
dc.subjectVeri ambarı, anomaliler, yapay zekâ yaklaşımları, veri temizlemeen_US
dc.titleVERİ AMBARINDAKİ PERAKENDE VERİLERİNDE ANOMALİ TESPİTİ VE AKTARIMI İÇİN YAPAY ZEKA TABANLI YAKLAŞIMLARen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Fen Bilimleri Enstitüsü

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Onur CIRKIN Tez 05.12.2023 (1).pdf1.97 MBAdobe PDFView/Open


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