Yazar "Erguvan Etgin, Esin" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Yayın
    Derin öğrenme yöntemleri yardımıyla görüntüde yer alan nesnelerin birbirlerine göre konumlarının belirlenmesi ve tasvir edilmesi üzerine bir çalışma
    (T.C. Maltepe Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023) Erguvan Etgin, Esin; Güvenoğlu, Erdal
    Günümüzde görüntü işlemenin yaygın olarak kullanılması ile birlikte görüntülerin otomatik olarak tasvir edilmesi ve alt yazı oluşturulması önem teşkil etmektedir. Bu çalışma ile, literatüre ilk olarak yeni bir Türkçe konumlu tasvir veri seti kazandırılması, ikinci olarak Türkçe dilinde otomatik konumlu tasvir yapma ve alt yazı oluşturulması amaçlanmıştır. Konumlu-Tasvir adlı yeni veri setinin diğer veri setlerinden farkı, görüntüdeki bazı nesnelerin birbirlerine göre konum bilgilerini içermesidir. Konumlu-Tasvir veri seti kullanılarak, görüntülerin otomatik tasvir edilmesi ve alt yazılama için derin öğrenme yöntemlerinden faydalanılmıştır. Ayrıca konumlu tasvir ve alt yazılama için iki yöntem önerilmiş ve başarımları kıyaslanmıştır. Her iki yöntem için de elde edilen en iyi 10’ar model, otomatik alt yazı oluşturma için seçilmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen yöntemlerin, Türkçe dilinde otomatik konumlu tasvir ve alt yazı oluşturma için başarılı sonuçlar ortaya koyduğunu göstermektedir. Tezin ikinci bölümünde literatür araştırması ele alınmış ve ilgili çalışmalar incelenmiştir. Üçüncü bölümde, çalışmada kullanılan tanımlar, modeller, performans ölçüm yöntemleri ve metrikleri konularına değinilmiştir. Ayrıca yeni Türkçe Konumlu-Tasvir veri setinin hazırlanması ve otomatik alt yazı oluşturma için önerilen iki yöntem ayrıntılı bir şekilde ele alınmıştır. Dördüncü bölümde, önerilen yöntemlerin görüntü çıktıları, performans ölçüm değerleri verilmiştir. Yöntemlerin, hem performans ölçüm metriklerine göre başarımları, hem de çıktı sonuçları kıyaslanmıştır. Son olarak beşinci bölümde analiz sonuçları ve öneriler ele alınmıştır. Ocak 2023 yılında yazılmış olan bu tez 128 sayfadan oluşmaktadır.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Zaman serilerinde veri madenciliği öngörü algoritmalarının etkinlik ve verimliliğinin BIST100 hisse senetleri üzerinde gerçeklenmesi / Implementation of efficiency and productivity of time series data mining prediction algorithms on BIST100 stocks
    (Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2017) Erguvan Etgin, Esin; Güvenoğlu, Erdal
    Bu tezde, WEKA veri madenciliği yazılımındaki, 9 zaman serisi öngörü (forecasting) algoritmasının etkinlik ve verimliği, BIST-100 Hisse senetlerinden çeşitli alanlarda seçilen 5 hisse senedinin, 3 farklı dönemli veri setleri üzerinde 1 yıllık öngörüleri yapılarak kıyaslanmıştır. Bu uygulama için, banka, sanayi ve holding sektörlerinden 5 hisse seçilmiş ve algoritmalar, kısa (1 yıl), orta (3 yıl) ve uzun (5 yıl) dönemli, çok değişkenli zaman serisi veri setleri üzerinde uygulanmıştır. Ocak -Aralık 2016 arasındaki 12 aylık dönem için günlük bazda öngörüler ile etkinlik ve verimlilik analizleri yapılmıştır. Tezin ikinci bölümünde, literatür araştırması yapılmış ve ilgili çalışmalara değinilmiştir. Üçüncü bölümde, çalışmada kullanılacak olan tanımlar, algoritmalar, performans ölçüm kriterleri, WEKA uygulaması ve zaman serisi öngörü modülü konuları ele alınmıştır. Ayrıca bu bölümde veri setlerinin hazırlanmasına yer verilmiştir. Dördüncü bölümde, öngörü uygulaması, algoritmalar ve veri setlerinin performans ölçümleri ve öngörü grafikleri ele alınmıştır. Son olarak beşinci bölümde analiz sonuçları değerlendirilmiştir.