Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/58

Browse

Now showing 1 - 8 of 8

A survey of artificial intelligence techniques for capability maturity model integration (CMMI)
(2009) Fidanboy, Cemalettin Öcal
Our purpose in this thesis is to investigate the current artificial intelligence applications in scope of the CMMI process areas. Firstly, research is made regarding the CMMI Model. Then, current studies about CMMI process areas by using artificial intelligence techniques were examined. The overall aim of the thesis is to perform a survey about artificial intelligence techniques conjunction with Capability Maturity Model Integration (CMMI) process areas. As a result, future work evaluation in artificial intelligence applications with CMMI was performed.
Artificial intelligence and its application
(2003) Karakoç, İlkay
Artificial Intelligence applications have been started in order to design computer programs that have human abilities. It has been thought that Artificial Intelligence applications will improve programs' abilities in the future. In these applications, the first step should be the determination of the knowledge and the method followed by the selection of the data set, rules and the suitable method. Then the control mechanism must be determined. In this thesis, the definition methods and techniques of Artificial Intelligence are mentioned and the Natural Language Processing, one of the applications of Artificial Intelligence is implied. Also a NLP program is designed to be a source for future works. This program is based on English language grammar rules. It is designed with respect to some determined tenses, because of the wide structure of English language. Prolog programming language and its properties of syncronization, recursion and list applications are used for program. In Chapter 1, the importance of Artificial Intelligence in human life is mentioned. Chapter 2, which mentiones the historical development of Artificial Intelligence is followed by Chapter 3, in which the fundamental characteristics of Prolog programming language is explained. In Chapter 4 data structures, list and tree mechanism are mentioned. In Chapter 5, human language rules are explained and a NLP program is generated.
Attention Mekanizmaları ve Hibrit ViT-ResNet Mimarisi ile Gemi Görüntülerinin Çok Sınıflı Sınıflandırılması
(2025) Ergün, Berkay; Arslan, Serdar
Bu tezde, gemi görüntülerinin çok sınıflı sınıflandırılması için Vision Transformer (ViT) ve ResNetRS50 tabanlı hibrit bir model geliştirilmiştir. ViT yüksek seviyeli anlamsal bilgileri, ResNetRS50 ise düşük ve orta seviyeli mekânsal özellikleri çıkarmakta; bu iki yapı, dikkat (attention) mekanizmaları ve Gated Fusion katmanı ile birleştirilmektedir. Eğitim sürecinde MixUp ve CutMix veri artırma yöntemleri, Focal Loss ile bilgi aktarımı (distillation) kaybı, OneCycleLR zamanlayıcı, otomatik karma hassasiyet (AMP) ve model ağırlıklarının üssel hareketli ortalaması (EMA) kullanılmıştır. Sekiz gemi sınıfından oluşan veri kümesi üzerinde yapılan deneyler, önerilen mimarinin hem doğruluk hem F1 skoru açısından tek başlı CNN veya ViT modellerinden daha yüksek performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Sonuçlar, hibrit mimariler ve dikkat tabanlı füzyon stratejilerinin gemi sınıflandırma problemlerinde etkin bir çözüm sunduğunu göstermektedir.
Defect product estimation using customer reviews, Amazon use case
(2022) Eyerci, Tarkan
Teknoloji her alanı etkilediği gibi ticareti de çok etkiledi. Günümüzde artık, üreticiler, perakendeciler, hizmet sağlayıcılar gibi son kullanıcıya hitap eden tüm işletmeler e-ticaret siteleri ve mobil uygulamaları gibi yöntemlerle internet üzerinden müşterilerine hızlıca ulaşabiliyorlar. Diğer yandan, müşteriler ise artık birçok seçenek arasından seçim yapma şansına sahipler. Kullanıcılar genellikle seçimlerini yaparken daha önce aynı tecrübeyi paylaşmış diğer kullanıcıların yorumlarından faydalanırlar. Bu açıdan kullanıcı yorumları çok değerli bilgiler içerir. Fakat yoğun kullanılan sitelerde bir insanın tek tek inceleyemeyeceği kadar çok yorum birikir. Biz bu çalışmada, ürünlerin belli bir özelliğine, yani kusurlu özelliklerine odaklandık. Kusur bilgisi içeren milyonlarca yorum içinden ilgili yorumları filtre edebilmek için bir yöntem öneriyoruz. Kusur ile ilgili kelimeleri sözlük yardımı ile elle oluşturup bu kelimeler geçen yorumları filtrelemek bir çözüm önerisi olabilir. Fakat bu kelime listesini elle oluşturmak verimli olmayacaktır. Bunun için sadece ilgili ürün gruplarına ait yorumları kullanarak kendi kelime temsil modelimizi eğitip, bu modelle birlikte kelime yakınlıklarını kullanarak daha verimli bir kusur kelimeleri listesi oluşturduk. Kullanıma hazır önceden eğitilmiş bir kelime temsil modelini indirip, bu modelle kendi modelimizi kıyasladık. Genel konularda hazır modelin daha başarılı olurken, özel bir konuda kendi modelimizin kelime listesi oluşturmada daha başarılı olduğunu gördük.
Digital video stabilization using artificial neural networks
(2018) Al-Janabi, Mustafa Nahedh Hasan
Teknolojideki hızlı gelişim, daha ucuz ve imaj kalitesi ve video çekme kabiliyeti üstün olan daha küçük cihazların üretilmesine yol açmış ve bu tür cihazlar fiyat açısından daha uygun olduklarından müşteriler tarafından rağbet görmüş ve saat ve akıllı telefon gibi günlük kullanım alanı geniş farklı cihazlara yerleştirilebilir hale gelmişlerdir. Bu gelişim sayesinde günlük olarak çekilen videolar mekanik sabitleyici gibi profesyonel destekleyici donanım kullanılmaksızın sayıca artmıştır. Stabilize olmayan videolar, kamera tarafından alınan resimdeki objelerin istem dışı olarak hareket ettiği, çekilen videonun kalitesine olumsuz anlamda etki ettiği sonuçlara sahip videolardır. Bu sebepten dolayı daha iyi videolar çekmek için bu tür istem dışı hareketlerin ortadan kaldırılması büyük önem taşımaktadır. Görüntü almak için kullanılan kameraların birçoğu resim çekme kapasitesine sahip olup çektiği resimleri dijital ortamda muhafaza eder ve bu resimler üzerinde dijital görüntüleme işlem tekniklerini kullanmak mümkündür. Bundan dolayı, istenmeyen hareketleri düzeltmek ve ortadan kaldırmak için birçok dijital video dengeleme teknikleri önerilmiştir. Bu çalışmada, videodaki kasıtsız hareketleri / oynamaları ortadan kaldırmak için her kareden alınacak olan bölgeyi tahmin edebilmek üzere Kıvrımlı Nöral Ağ (Convolutional Neural Network) kullanan iki boyutlu dengeleme tekniği önerilmektedir. Karenin partinin orta kısmında bulunması ve konumsal olarak dengelenmesinden, çekilen kareler, nöral networka partiler halinde verilir, bir önceki kareler yine bir önceki aşamaların dengeleme sonuçlarından elde edilirken, gelecekte alınacak olan kareler video girişinden elde edilmektedir. İşlem öncesi ve sonrasındaki karelere ek olarak daha uzaktan alınan karelerde partiye dahil edilir ve böylece uzun ve kısa dönem hareketler nöral network tarafından tahmin edilebilir. Önerilen ve bir video dengeleyici veri-seti kullanan yöntemin incelenmesi, sonuç olarak elde edilen videonun, Adobe Premire video derleme yazılımı tarafından kullanılan, en iyi ticari tekniğine oldukça yakın olduğunu gösterir.
Machine learning in artificial intelligence
(2006) Ercan, Tardu
In today’s world, learning is a process of computers as well as human being. “Learnable” systems and computers will become more important in following years and affect our lives in many ways. In this thesis, a survey has been carried out in the field of artificial intelligence, machine learning and especially on decision tree learning algorithms. Some of the decision tree learning algorithms was used to learn rules which are extracted from a dataset. The dataset which consists of water consumption of Ankara for one year and meteorological data of Ankara was used. The results indicate that which learning method is more efficient and have better performance.
Medical diagnosis via artificial intelligence
(2003) Akıllı, Yücel
Although machine learning may induce reliable diagnostic algorithms from the limited description of the patient, such diagnostic tools definitely cannot, and also are not intended to, replace the physicians, but should rather be considered as helpful tools that can improve the physicians' performance. The results in this study and from other experiments convincingly demonstrate that the physicians' diagnostic accuracy should be possible to improve with the aid of machine learning. When applying a machine learning system in medical diagnosis there are several specific requirements that the system must meet. This study several issues related to the use of machine learning in medical diagnosis and prognosis problems. In this study, we see a system for medical diagnosis by learning Bayesian networks and rules. Prababilities between disease and sempthoms are used. The Bayesian networks can provide an overall structure of the relationships among the attributes. The rules can capture detailed and interesting patterns in the database. The system is applied to real-life medical databases.
Multi-objective software project cost estimation using recent machine learning approaches
(2023) Derya, Doğay
Yazılım projeleri, çeşitli sektörlerdeki şirketlerin günlük operasyonlarında dahi günden güne stratejik önem kazanmaktadır. Artan ihtiyaçla birçok şirket gerek kendi bünyesinde, gerekse farklı sektörlerin ihtiyacına yönelik olarak projeler yaratarak yazılımlar geliştirmektedir. Yazılım projeleri için ihtiyaç duyulan işgücünü doğru tahmin etmek, proje maliyetlerini doğru tahmin etmek ve zamanında tamamlanmasını sağlamak için çok önemlidir. 1970'lerden bu yana, yazılım efor tahmini alanı, literatürde kapsamlı araştırmaların konusu olmuştur. Başlangıçta uzman görüşü gibi algoritmik olmayan yöntemler kullanılırken, sorunlar karmaşıklaştıkça, teknoloji ve donanım özellikleri çeşitlendikçe farklı çözüm yaklaşımlarına olan ihtiyaç da ortaya çıkmıştır. Bu zorlukların üstesinden gelmek için regresyon ve model tabanlı tahmin gibi algoritmik yöntemler geliştirilmiştir. Son yıllarda ise, özellikle son on yılda olmak üzere teknolojideki gelişmelerle birlikte, Makine Öğrenimi tabanlı modelleri ve Yapay Zekayı yazılım maliyet tahminine uygulamaya yönelik artan bir ilgi olmuştur. Bu çalışmanın odak noktası, yazılım projeleri bağlamında Makine Öğrenimi tabanlı tahmin yöntemlerini keşfetmektir. Amaç, bu yöntemlerin yazılım maliyet tahminini nasıl iyileştirebileceğini araştırarak, etkinliklerini analiz etmektir.

Browse

Browsing Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tezleri by Subject "Artificial Intelligence"