7 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 7 / 7
Yayın İlişkisel veri tabanlarında mükerrer kayıtların makine öğrenmesiyle tespiti(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018-07-05) Bayrak, Ahmet Tuğrul; Yılmaz, Aykut İnan; Yılmaz, Kemal Burak; Düzağaç, Remzi; Yıldız, Olcay TanerVeri miktarının artışına paralel olarak, ilişkisel veri tabanlarında mükerrer kayıtlar da artmaktadır. Artan bu kayıtlar kullanıldıkları rapor veya analizlerde tutarsızlığa sebep olabilmektedir. Bu sorunu en aza indirgemek için yaptığımız çalışmada, kayıtların birbirlerine olan benzerlikleri ve alan uzmanlık bilgisiyle belirlenen ağırlıklar, öznitelik olarak kullanılarak makine öğrenmesi algoritmaları ile mükerrer kayıtların bulunması hedeflenmiştir. Yapılan işlem sonucunda 9301467 satır veride 28412 mükerrer çift tespit edilmiştir. Bulunan bu mükerrer kayıtlar veri kaynağından temizlenerek verinin daha tutarlı hale gelmesi sağlanmaktadır.Yayın Comparison of Turkish proposition banks by frame matching(IEEE, 2018-12-06) Ak, Koray; Bakay, Özge; Yıldız, Olcay TanerBy indicating semantic relations between a predicate and its associated participants in a sentence and identifying the role-bearing constituents, SRL provides an extensive dataset to understand natural languages and to enhance several NLP applications such as information retrieval, machine translation, information extraction, and question answering. The availability of large resources and the development of statistical machine learning methods have increased the studies in the field of SRL. One of the widely-used semantic resources applied for multiple languages is PropBank. In this paper, PropBanks applied for Turkish are compared by checking semantic roles in the frame files of matched verb senses. As this integrated lexical resource for Turkish is aimed to be used in a multilingual resource along with English, creation of an inclusive lexical resource for Turkish is of great importance.Yayın Incremental construction of classifier and discriminant ensembles(Elsevier Science Inc, 2009-04-15) Ulaş, Aydın; Semerci, Murat; Yıldız, Olcay Taner; Alpaydın, Ahmet İbrahim EthemWe discuss approaches to incrementally construct an ensemble. The first constructs an ensemble of classifiers choosing a subset from a larger set, and the second constructs an ensemble of discriminants, where a classifier is used for some classes only. We investigate criteria including accuracy, significant improvement, diversity, correlation, and the role of search direction. For discriminant ensembles, we test subset selection and trees. Fusion is by voting or by a linear model. Using 14 classifiers on 38 data sets. incremental search finds small, accurate ensembles in polynomial time. The discriminant ensemble uses a subset of discriminants and is simpler, interpretable, and accurate. We see that an incremental ensemble has higher accuracy than bagging and random subspace method; and it has a comparable accuracy to AdaBoost. but fewer classifiers.Yayın Mapping classifiers and datasets(Pergamon-Elsevier Science Ltd, 2011-04) Yıldız, Olcay TanerGiven the posterior probability estimates of 14 classifiers on 38 datasets, we plot two-dimensional maps of classifiers and datasets using principal component analysis (PCA) and Isomap. The similarity between classifiers indicate correlation (or diversity) between them and can be used in deciding whether to include both in an ensemble. Similarly, datasets which are too similar need not both be used in a general comparison experiment. The results show that (i) most of the datasets (approximately two third) we used are similar to each other, (ii) multilayer perceptrons and k-nearest neighbor variants are more similar to each other than support vector machine and decision tree variants. (iii) the number of classes and the sample size has an effect on similarity.Yayın An incremental model selection algorithm based on cross-validation for finding the architecture of a Hidden Markov model on hand gesture data sets(IEEE, 2009-12-13) Ulaş, Aydın; Yıldız, Olcay TanerIn a multi-parameter learning problem, besides choosing the architecture of the learner, there is the problem of finding the optimal parameters to get maximum performance. When the number of parameters to be tuned increases, it becomes infeasible to try all the parameter sets, hence we need an automatic mechanism to find the optimum parameter setting using computationally feasible algorithms. In this paper, we define the problem of optimizing the architecture of a Hidden Markov Model (HMM) as a state space search and propose the MSUMO (Model Selection Using Multiple Operators) framework that incrementally modifies the structure and checks for improvement using cross-validation. There are five variants that use forward/backward search, single/multiple operators, and depth-first/breadth-first search. On four hand gesture data sets, we compare the performance of MSUMO with the optimal parameter set found by exhaustive search in terms of expected error and computational complexity.Yayın Aynı oteli temsil eden farklı kayıtlar için akıllı eşleştirme(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019-09) Bayrak, Ahmet Tuğrul; Özbek, Eyüp Erkan; Kestepe, Sedat; Yıldız, Olcay TanerOtel sayısının her geçen gün arttığı turizm sektöründe, aracı firmaların tüm oteller ile ayrı ayrı çalışma imkanı bulunmadığından, firmalar dünya üzerinde bir çok otelle anlaşması bulunan servis sağlayıcılarıyla beraber çalışmaktadır. Farklı servis sağlayıcılarından alınan otel kayıtlarında tekrarlayan otel verileri olabilmektedir. Tekrarlayan bu kayıtlar aynı bilgilere sahip olabileceği gibi, farklı bilgilere sahip olmasına rağmen aynı oteli temsil edebilmektedir. Otel verilerini tutarlı hale getirmek için aynı oteli temsil eden kayıtlar eşleştirilmelidir. Bu amaçla, otel kayıtları üzerinde çalışılarak, adres zenginleştirmesi ve ön işleme yapılan aday kayıtlar için kategorik ve görsel verilerin benzerliklerinin kullanıldığı makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmıştır. Yapılan işlem sonucunda, 132.287 satırlık otel verisinde 14.985 adet otel %99,12 doğruluk oranı ile eşleştirilmiştir.Yayın Doğrudan pazarlama amaçlı hedef kitle analizi(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018-07-05) Kegeci, Sinan; Özbek, Eyüp Erkan; Türkel, Mustafa Sertaç; Düzağaç, Remzi; Yıldız, Olcay TanerDoğrudan pazarlama, uygun ürünleri uygun kişilerle en kısa yoldan buluşturma sürecidir. Son yılların en popüler pazarlama yaklaşımlarından birisidir. Bu çalışmada turizm sektörüne ait isimsizleştirilmiş bir veri tabanını kullandık. Bir otel zinciri için yapılan kampanya kapsamında veri madenciliği tekniklerini uygulayarak hedef kitle seçimi yaptık. Çalışmada birçok makine öğrenmesi yöntemini denedik. Sonuç olarak; geçmişte yapılan ve herhangi bir makine öğrenmesi yöntemi kullanılmadan hazırlanan kampanya sonuçlarına göre daha iyi sonuçlar elde ederken benzer analizlerde kullanılabilecek bir altyapı oluşturmuş olduk.
