Açık Erişim

Mühendislikte yapay zeka ve uygulamaları 3

Show simple item record

dc.contributor.editor Torkul, Orhan.
dc.contributor.editor Gülseçen, Sevinç.
dc.contributor.editor Çağıl, Gültekin.
dc.contributor.editor Uçar, Muhammed Kürşad
dc.contributor.editor İnal, Mehmet Melih ˙
dc.contributor.editor Erol, Çiğdem
dc.contributor.editor Ayvaz Reis, Zerrin
dc.contributor.editor Selvi, İhsan Hakan
dc.date.accessioned 2021-01-13T13:18:02Z
dc.date.available 2021-01-13T13:18:02Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.citation Torkul, Orhan.,Gülseçen, Sevinç., Uyaroğlu, Yılmaz., Çağıl, Gültekin., Uçar, Muhammed Kürşad., İnal, Mehmet Melih., Ayvaz Reis, Zerrin., Selvi, İhsan Hakan., Erol, Çiğdem.(Ed.)(2020). Mühendislikte yapay zeka ve uygulamaları. Sakarya : Sakarya Üniversitesi en_US
dc.identifier.isbn 978-605-2238-24-0
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12619/76089
dc.description.abstract ÖNCE SÖZ Bir yıl aradan sonra sözümüze kaldıgımız yerden devam ediyoruz. Bu yıl "Mühendislikte Yapay ˘ Zeka ve Uygulamaları 3" kitabı ile bir seriye devam etmek istiyoruz. Umarız ki bu tür hizmetler yeti¸stirdigimiz ö ˘ grencilerimiz için faydalı olur ve her yıl bu kitabın devamını çıkarabiliriz. ˘ Yapay Zeka Yaz Okulu (YAZSUM) ilk olarak 2017 yılında yüzyüze 88 farklı üniversiteden 550’den fazla katılımcı ile Sakarya Üniversitesi ev sahipliginde gerçekle¸stirilmi¸stir. 2018 yılında ˘ detaylı içeriklerle bir kez daha hizmet etme fırsatı bulduk. 2020 yılında ise COVID-19 sebebiyle çevrimiçi platformları kullanarak 3500’den fazla katılımcı ile gerçekle¸stirdik. Egitim kapsamında 96 ˘ saat egitim verilmi¸stir. Bu rakam e ˘ gitmenlerimizi ve bizleri ziyadesiyle memnun etmi¸stir. ˘ Pandemi sürecinde teknolojik alt yapılarının önemi bir kez daha ortaya çıkmı¸stır. Bu süre zarfında sürece hazırlıklı olan kurum ve devletler ilerleyi¸sini hız kesmeden devam ettirmektedir. Ülkemize ve kendimize ilim bakımından yatırım yapmak hayatımızın en önemli adımları olacaktır. Elimizdeki bu kitap gerek teorik gerekse pratik uygulamalarla size yeni bir yol gösterici olmasını umuyoruz. Yapay zeka oldukça geni¸s bir konudur. Zifiri karanlıkta her tarafı aydınlatamasakta önümüzü görecek kadar kendimize ve çevremize ı¸sık tutmayı umuyoruz. I¸sıgınızın hiç kaybolmaması dile ˘ giyle. ˘ Editörler Aralık 2020 en_US
dc.description.sponsorship Yalova Üniversitesi en_US
dc.description.tableofcontents 1 Artificial Intelligence for Business . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.1 Introduction 13 1.1.1 Few examples of Artificial Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.1.2 Deep Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.2 Machine Learning 14 1.3 Speech Recognition 15 1.4 Computer Vision 15 1.5 Robotic Process Automation 15 1.6 Today how AI is integrated into Businesses 16 1.7 AI in Workplace 17 1.8 Artificial Intelligence in E-Commerce 18 1.9 AI in Banking and Finance 19 1.10 AI in Health care 19 1.11 AI in the Automotive Industry 20 1.12 Artificial intelligence in the Insurance sector 21 1.13 AI in sports 22 1.14 AI in Logistic and Supply Chain 22 1.15 AI in hospitality 22 1.16 AI in Human Resource Management 23 1.17 Conclusion 24 2 Multiple Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.1 Giri¸s 27 2.2 Do˘grusal Regresyon Analizi 27 2.3 Multiple Linear Regression 28 2.3.1 Multiple Linear Regression Uygulaması . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.4 Sınıflandırma 33 2.4.1 K-Nearest Neighbor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.4.2 Support Vector Machine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.5 Sonuç 42 3 Microsoft Azure Machine Learning Studio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.1 Giri¸s 43 3.2 Regresyon 44 3.2.1 Do˘grusal Regresyon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.2.2 Güçlendirilmi¸s Karar A˘gaçları Regresyonu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.3 Microsoft Azure Machine Learning Studio 46 3.3.1 Azure ML Studio Ortamı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.3.2 Azure ML Studio’da˙I ¸s Akı¸sı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.4 Regresyon Uygulaması: Konut Fiyatı Tahmini 53 3.4.1 Veri Setlerinin Azure ML Studio Ortamına Yüklenmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.4.2 Veri Setlerinin Birle¸stirilmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.4.3 Kategorik Niteliklerin Belirlenmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 3.4.4 Niteliklerin ˙Isimlendirilmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 3.4.5 Eksik Verilerin Tamamlanması . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 3.4.6 Örnek Seçimi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 3.4.7 Yeni Niteliklerin Elde Edilmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 3.4.8 Aykırı Verilerin Ele Alınması . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 3.4.9 Nitelik Dönü¸sümü . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 3.4.10 Niteliklerin Belirlenmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 3.4.11 Verilerin Normalize Edilmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 3.4.12 E˘gitim ve Test Veri Setinin Ayrılması . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 3.4.13 Do˘grusal Regresyon Modelinin E˘gitilmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 3.4.14 Do˘grusal Regresyon Modelinin De˘gerlendirilmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.4.15 Güçlendirilmi¸s Karar A˘gacı Regresyon Modelinin E˘gitilmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 3.4.16 Güçlendirilmi¸s Karar A˘gacı Regresyon Modelinin De˘gerlendirilmesi . . . . . . . . . . 94 3.4.17 Modelin Bir Web Hizmeti Olarak Da˘gıtılması . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4 Python ile Görüntü˙I¸sleme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 4.1 Giri¸s 113 4.1.1 Veri Giri¸si . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 4.1.2 Ön˙I¸sleme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 4.1.3 Öz Nitelik Çıkartma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 4.1.4 Tanımlama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 4.2 Uygulama 1 116 4.3 Sonuç 121 4.4 Uygulama 2 123 4.5 Sonuç 127 5 Python Pandas & Pandas-Profiling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 5.1 Giri¸s 133 5.2 Pandas Kütüphanesi 133 5.3 Python Pandas Uygulaması 134 5.4 Pandas Profiling Kütüphanesi 140 5.5 Sonuç 144 6 Context ile React Hooks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 6.1 Giri¸s 145 6.2 MERN Nedir? 145 6.3 Geli¸stirece˘gimiz Uygulama 146 6.3.1 REST Nedir? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 6.3.2 HTTP Metotları . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 6.4 Genel Kurulum 146 6.4.1 MongoDB Kurulumu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 6.4.2 Node.js Kurulumu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 6.5 Uygulama Geli¸stirme 147 6.5.1 Back-End Kısmı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 6.5.2 Front-End Kısmı - ReactJS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 7 Do˘gal Dil˙I ¸sleme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 7.1 Giri¸s 165 7.2 Do˘gal Dil˙I¸sleme Nedir? 166 7.3 Sentimental Analiz Nedir? 167 7.4 Sentimental Analiz Çalı¸smalarında Kullanılan Seviyeler 167 7.4.1 Doküman Seviyesinde Yapılan Çalı¸smalar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 7.4.2 Cümle Seviyesinde Yapılan Çalı¸smalar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 7.4.3 Aspect Seviyesinde Yapılan Çalı¸smalar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 7.5 Sentimental Analiz Çalı¸smalarında Kullanılan Yöntem ve Yakla¸sımlar 168 7.5.1 Sözlük Tabanlı Yakla¸sım . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 7.5.2 Makine Ö˘grenmesi - Yapay Sinir A˘gları (YSA) Yakla¸sımı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 7.6 Aspect Tabanlı Sentimental Analiz Çalı¸smalarında Makine Ö˘grenmesi Tekniklerinin Kullanılması 169 7.6.1 Veri Toplam Süreci . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169 7.6.2 Model Olu¸sturma Süreci . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169 7.6.3 Aspectlere Ba˘glı Kelime Zincirlerinin Olu¸sturulma Süreci . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 7.6.4 Tokenizer Olu¸sturma Süreci . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 7.6.5 Model Olu¸sturma Süreci . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 7.7 Öneriler 174 8 App Inventor ile Anlık Çeviri Yardımcısı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 8.1 Giri¸s 177 8.2 Bir Bilgi Sistemi Geli¸stirmek 177 8.2.1 Planlama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 8.2.2 Analiz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 8.2.3 Tasarım . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 8.2.4 Uygulama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 8.2.5 Destek ve Geli¸stirme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 8.3 Yapay Zeka 178 8.3.1 Makine Ö˘grenmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 8.3.2 Birliktelik Analizi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 8.3.3 Sınıflandırma Algoritmaları . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 8.3.4 Kümeleme Algoritmaları . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 8.3.5 TTS (Text to Speech ) Algoritmaları . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 8.4 App Inventor 2 182 8.5 Uygulama 184 8.5.1 Sesin Alınıp Metne Dönü¸stürülmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 8.5.2 Metin Çeviri Algoritması Yardımıyla Hedef Dildeki Metne Dönü¸stürülmesi . . . . . 185 8.5.3 Çevirisi Yapılmı¸s Metnin Seslendirilmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186 8.5.4 Bütünle¸sik Son Uygulama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 8.6 Beklentiler ve Öneriler 190 9 Sosyal Medya Verileri ile Duygu Analizi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 9.1 Giri¸s 191 9.2 Sosyal Medya Analiti˘gi 192 9.3 Duygu Analizi 193 9.3.1 Duygu Analizi Seviyeleri . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 9.3.2 Duygu Analizi Süreci . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 9.3.3 Duygu Analizi Süreci . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197 9.3.4 Duygu Analizinin Önündeki Engeller . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 9.3.5 Türkçe Metinlerde Duygu Analizi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 9.4 Türkçe Sosyal Medya ˙Içerikleri ile Duygu Analizi 203 9.5 Sonuçlar 208 10 iOS & Derin Ö˘grenme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 10.1 Giri¸s 213 10.1.1 XCode Yapısı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 10.1.2 Resim Yükleme Uygulamasının Geli¸stirilmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 10.1.3 Hazır Modelle Sınıflandırma Uygulaması Geli¸stirmek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 10.2 CreateMLUI ile Model Olu¸sturma 224 10.3 CreateML ile Sınıflandırma 231 10.4 Sonuç 238 11 Etmenlerde Stackelberg Oyun Yakla¸sımı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 11.1 Giri¸s 241 11.2 Çok Etmenli Ö˘grenme, Oyun Teorisi ve Karar Problemleri 242 11.3 Stackelberg Oyun Teorisi Ve Matematiksel Model 245 11.4 Uygulama 248 11.5 Sonuç 256 12 Yapay Zeka ve Etik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 12.1 Giri¸s 259 12.2 Etik 259 12.2.1 Ünlü Filozoflara Göre Etik ve Ahlak . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 12.2.2 Etik Sistemler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 12.2.3 Etik Türleri . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261 12.3 Yapay Zeka 262 12.3.1 Makine Ö˘grenmesi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 12.3.2 Derin Ö˘grenme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 12.3.3 Denetimli Ö˘grenme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 12.3.4 Denetimsiz Ö˘grenme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 12.4 Yapay Zeka ve Etik 263 12.5 Yapay Zeka Uygulamaları 264 12.5.1 ROBOBEE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264 12.5.2 WILDCAT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 12.5.3 ASIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 12.5.4 Philip Dick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 10 12.5.5 HRP-4C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 12.5.6 ICUB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 12.5.7 Bina 48 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 12.5.8 Sophia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270 12.6 Hukuki Açıdan Yapay Zeka 270 12.6.1 Medeni Hukukta Ki¸silik Kavramı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 12.6.2 Yapay Zekanın Ki¸sili˘gi Sorunu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 12.7 Sonsöz 272 en_US
dc.language.iso tur en_US
dc.publisher Sakarya Üniversitesi en_US
dc.relation.ispartofseries Sakarya Üniversitesi Yayın No;206
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 Yapay Zeka en_US
dc.subject Artificial intelligence en_US
dc.subject Mühendislik en_US
dc.subject Engineering en_US
dc.title Mühendislikte yapay zeka ve uygulamaları 3 en_US
dc.type book en_US
dc.contributor.department Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği
dc.contributor.department Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği
dc.contributor.department Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi, Bilişim Sistemleri Mühendisliği Bölümü


Files in this item

The following license files are associated with this item:

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess


DSpace@Sakarya

by OpenAIRE

Browse

My Account