Federe Öğrenme Algoritmaları, Açık Kaynak Çerçeve ve Kütüphaneler

Ömer Faruk Göçgün

Günümüzde dağıtık sistemler ve büyük veri, merkeziyetçi makine öğrenmesi/derin öğrenme modellerinde yapılan çalışmalar zaman ve donanım maliyeti gibi engellere sebebiyet vermektedir. Bu sebeple dağıtık sistemlerde çalışan yazılımların veya Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarından toplanan verilerin tek bir merkezde model eğitimi veya bu verilerden sonuç elde edilmesi aynı zamanda gizlilik gibi sorunlara da sebebiyet vermektedir. Bu sorunların üstesinden gelebilmek için Google, veri sızıntısını önlerken birden çok cihaza dağıtılan veri kümelerine dayalı makine öğrenmesi modelleri oluşturmak ama ...Daha fazlası

Yüksek Lisans 2023 Femin Yalçın Küçükbayrak İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 21 Görüntülenme

Erişime Açık

EGE BÖLGESİ DEPREMLERİNİN MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ İLE TAHMİN EDİLMESİ ve SONUÇLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Çağlar Özkören

Bu proje, yapay zekâ alanında makine öğrenmesi modelleri kullanılarak, Türkiye’nin Ege Bölgesinde gerçekleşen depremlerin tahmin modelidir. Ayrıca LSTM (Uzun Kısa Vadeli Bellek) tabanlı bir model kullanarak deprem büyüklüğü tahmini yapmak için bir makine öğrenimi yaklaşımı geliştirildi. Deprem aktivitesinin zaman içindeki değişimini analiz etmek ve gelecekteki deprem büyüklüklerini tahmin etmek, deprem riskinin anlaşılması ve önlemlerin alınması açısından büyük önem taşımaktadır. Veri seti olarak 1923-2023 yılları arasındaki Türkiye’de gerçekleşen depremlerin büyüklükleri ve bazı depremle ilgi ...Daha fazlası

Diğer 2023 Femin Yalçın Küçükbayrak İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 14 Görüntülenme