Mühendislikte yapay zeka ve uygulamaları 2

dc.contributor.editor	Torkul, Orhan.
dc.contributor.editor	Gülseçen, Sevinç
dc.contributor.editor	Çağıl, Gültekin.
dc.contributor.editor	Uçar, Muhammed Kürşad.
dc.contributor.editor	Fığlalı, Alpaslan
dc.contributor.editor	Selvi, İhsan Hakan
dc.date.accessioned	2021-01-12T11:24:58Z
dc.date.available	2021-01-12T11:24:58Z
dc.date.issued	2018
dc.identifier.citation	Torkul, Orhan.,Gülseçen, Sevinç., Fığlalı, Alpaslan., Çağıl, Gültekin., Uçar, Muhammed Kürşad. (Ed.)(2017). Mühendislikte yapay zeka ve uygulamaları. Sakarya : Sakarya Üniversitesi	en_US
dc.identifier.isbn	978-605-2238-08-0
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12619/76082
dc.description.sponsorship	Kocaeli Üniversitesi	en_US
dc.description.tableofcontents	1 Parametre Optimizasyonu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.1 Giri¸s 11 1.2 Metasezgisel Yöntem Parametreleri 14 1.3 Parametre Optimizasyonu 15 1.4 F-Race algoritması 16 1.5 Kaynakça 18 2 Kurumsal Kaynak Planlaması . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.1 Giri¸s 25 2.2 Kurumsal Kaynak Planlama Sistemleri 25 2.3 ˙I ¸s Süreçlerinin Modellenmesi 27 2.4 Petri-net Modelleme 29 2.5 BPMN ile Modelleme 30 2.6 BPEL ile Modelleme 32 2.7 EPC ile Modelleme 32 2.8 UML Faaliyet (Activity) Diyagramları 35 2.9 Yapay Zekâ Uygulamalarının˙I ¸sletmelerde Kullanımı 36 2.10 Yapay Zekâ Uygulamalarının Modellenmesi 39 2.11 Sonuç 40 2.12 Kaynakça 41 2.13 Yazarlar Hakkında 44 3 Veri Görselle¸stirme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.1 Giri¸s 45 3.2 Veri Görselle¸stirme 46 3.3 Görsel Analitik 48 3.4 ˙I ¸s Zekâsı ile Veri Görselle¸stirme ˙Ili¸skisi 50 3.5 Görselle¸stirme Yazılımları 52 3.6 Tableau ile Örnek Gösterge Paneli Tasarımı 53 3.7 Sonuç 59 3.8 Kaynakça 59 4 PANDAS ile Veri Analizi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.1 Giri¸s 61 4.2 Python Pandas Kütüphanesi Uygulamaları 64 4.2.1 Seriler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 4.2.2 DataFrame . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 4.2.3 Veri Görselle¸stirme (Matplotlib Kütüphanesi) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 4.3 Kaynakça 81 5 Tensorflow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 5.1 Introduction 83 5.2 Background 84 5.2.1 What is Deep Learning? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 5.3 Experiment 85 5.3.1 Tensorflow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 5.3.2 Environment set-up . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 5.3.3 Use-case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.3.4 Re-training the model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.3.5 Using the Retrained Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 5.4 Conclusion 90 Acknowledgement 91 5.5 Kaynakça 91 5.6 About the authors 91 6 R ile Kaba Kümeleme ve Uygulamaları . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 6.1 Giri¸s 93 6.2 Kaba Kümelemede Temel Kavramlar 94 6.3 Bulanık Kaba Küme Teorisi 102 6.4 ‘Roughsets’ Yazılım Paketi 103 6.4.1 Temel Kavramların Uygulanması (BC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 6.4.2 Eksik Veri Tamamlama Uygulamaları (MV) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 6.4.3 Ayrıkla¸stırma Uygulamaları (D) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 6.4.4 Öznitelik Seçimi Uygulamaları (FS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 6.4.5 Örnek (Veri) Seçimi Uygulamaları (IS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 6.4.6 Kural Çıkarma Uygulamaları (RI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 6.4.7 Tahmin/Sınıflandırma Uygulamaları . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 6.5 Uygulama 108 6.5.1 Gö˘güs Kanseri Te¸shisi Uygulaması . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 6.5.2 Kaba Kümeleme ˙Ile Kural Tabanlı Sınıflandırıcı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 6.5.3 Bulanık Kaba Kümeleme ˙Ile Kural Tabanlı Sınıflandırıcı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 6.6 Sonuçlar 118 6.7 Kaynakça 118 6.8 Yazarlar Hakkında 122 7 Lojistik ve Tedarik Zinciri Yönetimi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 7.1 Giri¸s 126 7.2 Lojistik ve Tedarik Zinciri Yönetimi 126 7.3 Endüstri 4.0 127 7.4 Literatür Analizi 129 7.5 Sonuç ve Öneriler 133 7.6 Kaynakça 133 8 TWO Meta-Sezgisel Algoritma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 8.1 Giri¸s 139 8.1.1 Fonksiyonun türevinin tanımsız veya çok modlu olması durumu . . . . . . . . . . . . 141 8.1.2 Karar de˘gi¸skenlerinin çok olması durumu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 8.2 Meta-Sezgisel Algoritmaların Çalı¸sma Mantı˘gı 142 8.2.1 Yörünge esaslı algoritmalar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 8.2.2 Sürü esaslı algoritmalar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 8.2.3 Geli¸sim esaslı algoritmalar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 8.2.4 Meta-Sezgisel algoritmaların çözüm yakla¸sımı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 8.3 TWO Algoritması 144 8.4 TWO Algoritmasının Uygulaması 147 8.5 Sonuç 147 8 8.6 Kaynakça 149 9 Derin Ö˘grenme Uygulaması . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 9.1 Giri¸s 151 9.2 Derin Ö˘grenme Mimarileri 152 9.2.1 Kıvrımlı (Konvolüsyonel) Sinir A˘gları . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 9.2.2 Derin ˙Inanç A˘gları . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 9.2.3 Derin Oto-Kodlayıcılar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 9.3 Derin Ö˘grenme Uygulama Yapısı 154 9.3.1 Kıvrım (Convolution) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 9.3.2 Bütünle¸stirme (Pooling) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 9.3.3 Erken Durdurma (Early Stopping) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 9.3.4 Dü˘güm Silme (Dropout) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 9.4 Kalite Kontrol Uygulaması 156 9.4.1 Derin Ö˘grenme Modeli . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 9.4.2 E˘gitim Süreci . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 9.5 Sonuç 162 9.6 Kaynakça 164 10 Python ile Görüntü˙I¸slem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 10.1 Giri¸s 165 10.1.1 Temel Tanımlar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166 10.2 Python ile Görüntü˙I¸sleme 166 10.2.1 Python Nedir? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166 10.2.2 OpenCV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 10.3 ˙Imge Bölütleme (Image Segmentatıon) Yöntemleri 167 10.3.1 E¸sikleme (Thresholding) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 10.4 Uygulama 173 10.5 Sonuç 186 10.6 Kaynakça 186	en_US
dc.language.iso	tur	en_US
dc.publisher	Sakarya Üniversitesi	en_US
dc.relation.ispartofseries	Sakarya Üniversitesi Yayın No;193
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	en_US
dc.rights	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/	*
dc.subject	Mühendislik	en_US
dc.subject	Engineering	en_US
dc.subject	Yapay Zeka	en_US
dc.subject	Artificial intelligence	en_US
dc.title	Mühendislikte yapay zeka ve uygulamaları 2	en_US
dc.type	book	en_US
dc.contributor.department	Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği	en_US
dc.contributor.department	Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği	en_US