Adaptive quick reduct for feature drift detection

Data streams are ubiquitous and related to the proliferation of low-cost mobile devices, sensors, wireless networks and the Internet of Things. While it is well known that complex phenomena are not stationary and exhibit a concept drift when observed for a sufficiently long time, relatively few studies have addressed the related problem of feature drift. In this paper, a variation of the QuickReduct algorithm suitable to process data streams is proposed and tested: it builds an evolving reduct that dynamically selects the relevant features in the stream, removing the redundant ones and adding the newly relevant ones as soon as they become such. Tests on five publicly available datasets with an artificially injected drift have confirmed the effectiveness of the proposed method

Mühendislikte yapay zeka ve uygulamaları 2

Kocaeli Üniversitesi1 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 18