makine öğrenmesi

Makine Öğrenmesi ile Adaptif Otel Öneri Sistemi

by

Otel rezervasyon yöntemleri gelişen teknoloji ile birlikte sürekli yenilenmektedir. Rezervasyonda en önemli problem kullanıcıların en az para ile en çok memnuniyet verebilecek otellerin tespitidir. Bu tür problemlerin çözümünde son yıllarda gelişen makine öğrenmesi tekniklerinin kullanıldığı görülmektedir. Ancak mevcut sistemler, statik yapıda çalışmakta ve otelleri belirli aralıklarda puanlamaktadırlar. Rezervasyonlarda bu ölçüt anahtar rol oynamaktadır. Ancak, müşteriler … Read more

Playlist Generation via Vector Representation of Songs

by

Abstract. This study proposes a song recommender system. The architecture is based on a distributed scalable big data framework. The recommender system analyzes songs a person listens to most and recommends a list of songs as a playlist. To realize the system, we use Word2vec algorithm by creating vector representations of songs. Word2vec algorithm is … Read more

Sleep Stage Classification: Scalability Evaluations of Distributed Approaches

by

Processing and analyzing of massive clinical data are resource intensive and time consuming with traditional analytic tools. Electroencephalogram (EEG) is one of the major technologies in detecting and diagnosing various brain disorders, and produces huge volume big data to process. In this study, we propose a big data framework to diagnose sleep disorders by classifying … Read more

Service Oriented Warning System for Detection of Abondened Object in Video Surveillance

by

Abstract— Video surveillance systems have been used in various applications such as traffic monitoring, detecting military threats and public safety. In this study we present a service oriented real-time automated framework to detect both abandoned objects and video tampering attempts. The technique is based on foreground and background analyses of the images in the videos … Read more

çok kısaca – overfitting kaynağı nedir ve çözüm önerisi

by

Overfitting: Çok features varsa ve training data set az ise olması yüksek. Verilen data sette %100 doğru buluyor model ama gerçek data sette çok düşük doğrulukta cevap veriyor. Çözüm: – Feature sayısını azalt. – Ya da veri setini çok büyült. – Regularization kullan: Tüm feature ları tut ama parametrelerin değer aralıklarını azalt. Çok fazla feature … Read more