Sezgisel Bulanık Rastgele Veriler İle Regresyon Analizi İçin Bir Yaklaşım
Proje no. 22661 · Durum: Kapanmış · 2021
Özet
Günümüzde bilgisayar teknolojileri insan hayatının vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Gündelik hayata dair kullanılan basit ev aletleri bile çeşitli bilgisayar destekli sistemler barındırmaktadırlar. Ayrıca birçok karmaşık sistem ve yapı yine bilgisayar destekli bir biçimde performans göstermektedir. Bu tür bir yaygınlık esasta Yapay Zeka ve makine öğrenmesi konularındaki bilimsel gelişmelere dayanmaktadır. Yapay Zeka sahasının omurga konularından olan Bulanık Mantık 1965 de L.A. Zadeh’in ortaya attığı bir bilim dalıdır. Bulanık Mantık kavramı ile bilgisayar destekli sistemlerin insanlar gibi değerlendirme yapabilmeleri mümkün olmuştur. 1986 yılında K. Atanassov’un katkısı ile Sezgisel Bulanık Mantık kavramı ile bu gelişim devam etmiştir.<br /> Sezgisel Bulanık Mantık özellikle, veri setlerinin eksik bilgi içermesi halinde çözümler sunmaktadır. Makine Öğrenmesi teknikleri ile çalışılacağı durumlarda veri setleri önem arz etmektedir. Bir Makine Öğrenmesi tekniği olan Regresyon Analizi uygulanması aşamasında eldeki verinin birtakım varsayımları sağlaması ve belirsizlik içermemesi gerekmektedir. Bu koşullar gerçekleşmediğinde Bulanık veya Sezgisel Bulanık teknikler kullanılabilmektedir.<br /> Bu projede bu tip verilere sahip olunması halinde uygulanabilecek bir Regresyon Modeli geliştirilecektir. Bu model hem teorik olarak ifade edilecek hem de çeşitli veri setleri yoluyla performansı ölçülecektir. Model geliştirme aşamasında temel olarak Sezgisel Bulanık Sayılar arasında tanımlanacak yeni bir mesafe formülü etkili ve belirleyici olacaktır. Bu mesafe formülü sayesinde esnek, ayarlanabilir ve kullanıcının görüşlerini sürece yansıtabilen bir Regresyon Modeli oluşturulacaktır.