ºÝºÝߣshows by User: uslumetin / http://www.slideshare.net/images/logo.gif ºÝºÝߣshows by User: uslumetin / Wed, 23 Jun 2021 05:18:01 GMT ºÝºÝߣShare feed for ºÝºÝߣshows by User: uslumetin Istanbul Datascience Academy Talks /slideshow/istanbul-datascience-academy-talks/249457628 istdsacademy-210623051802
Big Data, ETL, Data Warehouse structures and Data Science with the experience of LC Waikiki Big Data Team.]]>
Big Data, ETL, Data Warehouse structures and Data Science with the experience of LC Waikiki Big Data Team.]]> Wed, 23 Jun 2021 05:18:01 GMT /slideshow/istanbul-datascience-academy-talks/249457628 uslumetin@slideshare.net(uslumetin) Istanbul Datascience Academy Talks uslumetin Big Data, ETL, Data Warehouse structures and Data Science with the experience of LC Waikiki Big Data Team. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/istdsacademy-210623051802-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Big Data, ETL, Data Warehouse structures and Data Science with the experience of LC Waikiki Big Data Team.
Istanbul Datascience Academy Talks from Metin Uslu
]]> 119 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/istdsacademy-210623051802-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Makine Ogrenmesi Nedir ? /slideshow/makine-ogrenmesi-nedir/148184720 metinuslumakineogrenmesinedir-190529210650
Makine Ogrenmesi Nedir ? Karmaşık Sistemler ve Veri Bilimi Çalıştay 2019 (KaVe) @ Boğaziçi Üniversitesi]]>
Makine Ogrenmesi Nedir ? Karmaşık Sistemler ve Veri Bilimi Çalıştay 2019 (KaVe) @ Boğaziçi Üniversitesi]]> Wed, 29 May 2019 21:06:50 GMT /slideshow/makine-ogrenmesi-nedir/148184720 uslumetin@slideshare.net(uslumetin) Makine Ogrenmesi Nedir ? uslumetin Makine Ogrenmesi Nedir ? Karmaşık Sistemler ve Veri Bilimi Çalıştay 2019 (KaVe) @ Boğaziçi Üniversitesi <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/metinuslumakineogrenmesinedir-190529210650-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Makine Ogrenmesi Nedir ? Karmaşık Sistemler ve Veri Bilimi Çalıştay 2019 (KaVe) @ Boğaziçi Üniversitesi
Makine Ogrenmesi Nedir ? from Metin Uslu
]]> 1278 1 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/metinuslumakineogrenmesinedir-190529210650-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Qwerty | My Personal Experiences for Young /slideshow/qwerty-adivvce-to-youngs/137944503 qwerty-190324152812
Introduction to Operations Research, at Hacettepe University Department of Statistics - 2013]]>
Introduction to Operations Research, at Hacettepe University Department of Statistics - 2013]]> Sun, 24 Mar 2019 15:28:12 GMT /slideshow/qwerty-adivvce-to-youngs/137944503 uslumetin@slideshare.net(uslumetin) Qwerty | My Personal Experiences for Young uslumetin Introduction to Operations Research, at Hacettepe University Department of Statistics - 2013 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/qwerty-190324152812-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Introduction to Operations Research, at Hacettepe University Department of Statistics - 2013
Qwerty | My Personal Experiences for Young from Metin Uslu
]]> 154 1 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/qwerty-190324152812-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Birliktelik Kuralları Kullanılarak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analysis Using Association Rules) /slideshow/birliktelik-kurallar-kullanlarak-pazar-sepeti-analizi-market-basket-analysis-using-association-rules/69504444 birliktelikkurallarimaster-161124183340
Birliktelik Kuralları Kullanılarak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analysis Using Association Rules) Birliktelik Kuralları yöntemlerinden Apriori algoritması kullanılarak 11 değişken ve 1000 gözlemden oluşan veri seti kullanılarak birliktelik kuralları oluşturulmuştur. Burada amaç müşterilerin satın aldıkları ürünler arasındaki birliktelik ilişkisini bulmak, bu ilişki verisi doğrultusunda müşterilerin satın alma alışkanlıklarını tespit etmektir. Uygulama sonucunda müşterilerin satın aldıkları ürünlere ilişkin destek, güven ölçütü değerleri bulunmuş ve web grafiği ilişkiler gösterilmiştir. Çalışma IBM SPSS Modeler paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir.]]>
Birliktelik Kuralları Kullanılarak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analysis Using Association Rules) Birliktelik Kuralları yöntemlerinden Apriori algoritması kullanılarak 11 değişken ve 1000 gözlemden oluşan veri seti kullanılarak birliktelik kuralları oluşturulmuştur. Burada amaç müşterilerin satın aldıkları ürünler arasındaki birliktelik ilişkisini bulmak, bu ilişki verisi doğrultusunda müşterilerin satın alma alışkanlıklarını tespit etmektir. Uygulama sonucunda müşterilerin satın aldıkları ürünlere ilişkin destek, güven ölçütü değerleri bulunmuş ve web grafiği ilişkiler gösterilmiştir. Çalışma IBM SPSS Modeler paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir.]]> Thu, 24 Nov 2016 18:33:40 GMT /slideshow/birliktelik-kurallar-kullanlarak-pazar-sepeti-analizi-market-basket-analysis-using-association-rules/69504444 uslumetin@slideshare.net(uslumetin) Birliktelik Kuralları Kullanılarak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analysis Using Association Rules) uslumetin Birliktelik Kuralları Kullanılarak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analysis Using Association Rules) Birliktelik Kuralları yöntemlerinden Apriori algoritması kullanılarak 11 değişken ve 1000 gözlemden oluşan veri seti kullanılarak birliktelik kuralları oluşturulmuştur. Burada amaç müşterilerin satın aldıkları ürünler arasındaki birliktelik ilişkisini bulmak, bu ilişki verisi doğrultusunda müşterilerin satın alma alışkanlıklarını tespit etmektir. Uygulama sonucunda müşterilerin satın aldıkları ürünlere ilişkin destek, güven ölçütü değerleri bulunmuş ve web grafiği ilişkiler gösterilmiştir. Çalışma IBM SPSS Modeler paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/birliktelikkurallarimaster-161124183340-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Birliktelik Kuralları Kullanılarak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analysis Using Association Rules) Birliktelik Kuralları yöntemlerinden Apriori algoritması kullanılarak 11 değişken ve 1000 gözlemden oluşan veri seti kullanılarak birliktelik kuralları oluşturulmuştur. Burada amaç müşterilerin satın aldıkları ürünler arasındaki birliktelik ilişkisini bulmak, bu ilişki verisi doğrultusunda müşterilerin satın alma alışkanlıklarını tespit etmektir. Uygulama sonucunda müşterilerin satın aldıkları ürünlere ilişkin destek, güven ölçütü değerleri bulunmuş ve web grafiği ilişkiler gösterilmiştir. Çalışma IBM SPSS Modeler paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir.
Birliktelik Kurallar脹 Kullan脹larak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analysis Using Association Rules) from Metin Uslu
]]> 9591 4 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/birliktelikkurallarimaster-161124183340-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Göğüs Kanseri Verilerinin Yapay Sinir Ağları ile Sınıflandırılması (Classification with Artificial Neural Network) /slideshow/gs-kanseri-verilerinin-yapay-sinir-alar-ile-snflandrlmas/69504232 yapaysiniralarkullanlaraksnflandrma-161124182455
Göğüs Kanseri Verilerinin Yapay Sinir Ağları ile Sınıflandırılması (Classification with Artificial Neural Network) Bu çalışmada, bayanlarda yaygın olarak karşılaşılan kanser çeşidi olan göğüs kanseri verileri üzerinde ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılma yapılmıştır. Esnek hesaplama tekniklerinden biri olan yapay sinir ağları, son yıllarda öngörü ve sınıflandırma problemlerinde tercih edilen bir modelleme tekniğidir. Özellikle varsayımlardan bağımsız olması ve doğrusal olmayan verilerde çalışabilmesi diğer tekniklere göre avantaj sağlayan özellikleridir. Bu nedenle sınıflandırma yöntemleri içerisinde kullanılabilecek alternatif yöntemler arasındadır. Çalışmada, göğüs kanserine ilişkin veri setindeki bağımsız değişkenler kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Göğüs kanseri veri seti 699 gözlemden oluşan 9 bağımsız, 2 bağımlı değişkene sahiptir. Bu veri seti için 594 gözlem eğitim algoritması ile ağ eğitilmiş, sonraki 105 gözlem ise tahmin edilerek sınıflandırma yapılmış ve gerçek sonuçlar ile karşılaştırılarak modelin performansı ölçülmüştür. Çalışma Matlab R2012a paket programında program kodlanarak yapılmıştır. Yapay Sinir Ağları ile birlikte Lojistik Regresyon ve Chaid sınıflandırma algoritması da kullanılarak yöntemlerin performansları karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlara bakıldığında denenen 3 model içerisinde sonuçların yakın olduğu görülmüştür. Yalnız YSA’ nın diğerlerine göre küçük de olsa daha başarılı bir sonuç verdiği söylenebilir. Yapay sinir ağlarının diğer modellere göre sağladığı avantajlar ile belirtilen kanser verisinde alternatif yöntemlerden biri olarak başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür. ]]>
Göğüs Kanseri Verilerinin Yapay Sinir Ağları ile Sınıflandırılması (Classification with Artificial Neural Network) Bu çalışmada, bayanlarda yaygın olarak karşılaşılan kanser çeşidi olan göğüs kanseri verileri üzerinde ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılma yapılmıştır. Esnek hesaplama tekniklerinden biri olan yapay sinir ağları, son yıllarda öngörü ve sınıflandırma problemlerinde tercih edilen bir modelleme tekniğidir. Özellikle varsayımlardan bağımsız olması ve doğrusal olmayan verilerde çalışabilmesi diğer tekniklere göre avantaj sağlayan özellikleridir. Bu nedenle sınıflandırma yöntemleri içerisinde kullanılabilecek alternatif yöntemler arasındadır. Çalışmada, göğüs kanserine ilişkin veri setindeki bağımsız değişkenler kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Göğüs kanseri veri seti 699 gözlemden oluşan 9 bağımsız, 2 bağımlı değişkene sahiptir. Bu veri seti için 594 gözlem eğitim algoritması ile ağ eğitilmiş, sonraki 105 gözlem ise tahmin edilerek sınıflandırma yapılmış ve gerçek sonuçlar ile karşılaştırılarak modelin performansı ölçülmüştür. Çalışma Matlab R2012a paket programında program kodlanarak yapılmıştır. Yapay Sinir Ağları ile birlikte Lojistik Regresyon ve Chaid sınıflandırma algoritması da kullanılarak yöntemlerin performansları karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlara bakıldığında denenen 3 model içerisinde sonuçların yakın olduğu görülmüştür. Yalnız YSA’ nın diğerlerine göre küçük de olsa daha başarılı bir sonuç verdiği söylenebilir. Yapay sinir ağlarının diğer modellere göre sağladığı avantajlar ile belirtilen kanser verisinde alternatif yöntemlerden biri olarak başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür. ]]> Thu, 24 Nov 2016 18:24:55 GMT /slideshow/gs-kanseri-verilerinin-yapay-sinir-alar-ile-snflandrlmas/69504232 uslumetin@slideshare.net(uslumetin) Göğüs Kanseri Verilerinin Yapay Sinir Ağları ile Sınıflandırılması (Classification with Artificial Neural Network) uslumetin Göğüs Kanseri Verilerinin Yapay Sinir Ağları ile Sınıflandırılması (Classification with Artificial Neural Network) Bu çalışmada, bayanlarda yaygın olarak karşılaşılan kanser çeşidi olan göğüs kanseri verileri üzerinde ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılma yapılmıştır. Esnek hesaplama tekniklerinden biri olan yapay sinir ağları, son yıllarda öngörü ve sınıflandırma problemlerinde tercih edilen bir modelleme tekniğidir. Özellikle varsayımlardan bağımsız olması ve doğrusal olmayan verilerde çalışabilmesi diğer tekniklere göre avantaj sağlayan özellikleridir. Bu nedenle sınıflandırma yöntemleri içerisinde kullanılabilecek alternatif yöntemler arasındadır. Çalışmada, göğüs kanserine ilişkin veri setindeki bağımsız değişkenler kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Göğüs kanseri veri seti 699 gözlemden oluşan 9 bağımsız, 2 bağımlı değişkene sahiptir. Bu veri seti için 594 gözlem eğitim algoritması ile ağ eğitilmiş, sonraki 105 gözlem ise tahmin edilerek sınıflandırma yapılmış ve gerçek sonuçlar ile karşılaştırılarak modelin performansı ölçülmüştür. Çalışma Matlab R2012a paket programında program kodlanarak yapılmıştır. Yapay Sinir Ağları ile birlikte Lojistik Regresyon ve Chaid sınıflandırma algoritması da kullanılarak yöntemlerin performansları karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlara bakıldığında denenen 3 model içerisinde sonuçların yakın olduğu görülmüştür. Yalnız YSA’ nın diğerlerine göre küçük de olsa daha başarılı bir sonuç verdiği söylenebilir. Yapay sinir ağlarının diğer modellere göre sağladığı avantajlar ile belirtilen kanser verisinde alternatif yöntemlerden biri olarak başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/yapaysiniralarkullanlaraksnflandrma-161124182455-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Göğüs Kanseri Verilerinin Yapay Sinir Ağları ile Sınıflandırılması (Classification with Artificial Neural Network) Bu çalışmada, bayanlarda yaygın olarak karşılaşılan kanser çeşidi olan göğüs kanseri verileri üzerinde ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılma yapılmıştır. Esnek hesaplama tekniklerinden biri olan yapay sinir ağları, son yıllarda öngörü ve sınıflandırma problemlerinde tercih edilen bir modelleme tekniğidir. Özellikle varsayımlardan bağımsız olması ve doğrusal olmayan verilerde çalışabilmesi diğer tekniklere göre avantaj sağlayan özellikleridir. Bu nedenle sınıflandırma yöntemleri içerisinde kullanılabilecek alternatif yöntemler arasındadır. Çalışmada, göğüs kanserine ilişkin veri setindeki bağımsız değişkenler kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Göğüs kanseri veri seti 699 gözlemden oluşan 9 bağımsız, 2 bağımlı değişkene sahiptir. Bu veri seti için 594 gözlem eğitim algoritması ile ağ eğitilmiş, sonraki 105 gözlem ise tahmin edilerek sınıflandırma yapılmış ve gerçek sonuçlar ile karşılaştırılarak modelin performansı ölçülmüştür. Çalışma Matlab R2012a paket programında program kodlanarak yapılmıştır. Yapay Sinir Ağları ile birlikte Lojistik Regresyon ve Chaid sınıflandırma algoritması da kullanılarak yöntemlerin performansları karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlara bakıldığında denenen 3 model içerisinde sonuçların yakın olduğu görülmüştür. Yalnız YSA’ nın diğerlerine göre küçük de olsa daha başarılı bir sonuç verdiği söylenebilir. Yapay sinir ağlarının diğer modellere göre sağladığı avantajlar ile belirtilen kanser verisinde alternatif yöntemlerden biri olarak başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür.
Gテカト淌シs Kanseri Verilerinin Yapay Sinir Aト殕arトア ile Sトアnトアflandトアrトアlmasトア (Classification with Artificial Neural Network) from Metin Uslu
]]> 3950 3 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/yapaysiniralarkullanlaraksnflandrma-161124182455-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds document Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Altın (Ons) Fiyat Tahmini (Forecasting Gold Price With Feed Forward Neural Networks) /uslumetin/yapay-sinir-alar-kullanlarak-altn-ons-fiyat-tahmini-forecasting-gold-price-with-feed-forward-neural-networks 19-161124180911
Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Altın (Ons) Fiyat Tahmini (Forecasting Gold Price With Feed Forward Neural Networks) Bu çalışmada Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Altın (ons) fiyatları için İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları yaklaşımı kullanılarak tahminler elde edilmiştir. Zaman serisi öngörü problemlerinde esnek modelleme yeteneği nedeniyle, Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilmektedir. Yapay Sinir Ağları doğrusal veya eğrisel belirli bir model kalıbı, durağanlık ve normal dağılım gibi ön koşullara ihtiyaç duymadığından herhangi bir zaman serisine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Çalışmada İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları (İBYSA) kullanılarak Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası 2 Ocak 2012 - 8 Ağustos 2012 tarihleri arasındaki günlük kapanış Altın (ons) fiyatları tahmin edilmiştir. İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanmak için Matlab paket programında gerekli program kodlanmıştır. Aynı zaman serisi ARIMA modelleri kullanılarak da öngörülmüştür. Elde edilen öngörü sonuçları karşılaştırıldığında İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağlarının daha iyi öngörü sonuçları elde ettiği görülmüştür. Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Altın (Ons) Fiyat Tahmini, 10. Uluslararası İstatistik Öğrenci Kolokyumu, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, 18-19 Mayıs 2013]]>
Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Altın (Ons) Fiyat Tahmini (Forecasting Gold Price With Feed Forward Neural Networks) Bu çalışmada Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Altın (ons) fiyatları için İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları yaklaşımı kullanılarak tahminler elde edilmiştir. Zaman serisi öngörü problemlerinde esnek modelleme yeteneği nedeniyle, Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilmektedir. Yapay Sinir Ağları doğrusal veya eğrisel belirli bir model kalıbı, durağanlık ve normal dağılım gibi ön koşullara ihtiyaç duymadığından herhangi bir zaman serisine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Çalışmada İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları (İBYSA) kullanılarak Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası 2 Ocak 2012 - 8 Ağustos 2012 tarihleri arasındaki günlük kapanış Altın (ons) fiyatları tahmin edilmiştir. İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanmak için Matlab paket programında gerekli program kodlanmıştır. Aynı zaman serisi ARIMA modelleri kullanılarak da öngörülmüştür. Elde edilen öngörü sonuçları karşılaştırıldığında İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağlarının daha iyi öngörü sonuçları elde ettiği görülmüştür. Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Altın (Ons) Fiyat Tahmini, 10. Uluslararası İstatistik Öğrenci Kolokyumu, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, 18-19 Mayıs 2013]]> Thu, 24 Nov 2016 18:09:11 GMT /uslumetin/yapay-sinir-alar-kullanlarak-altn-ons-fiyat-tahmini-forecasting-gold-price-with-feed-forward-neural-networks uslumetin@slideshare.net(uslumetin) Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Altın (Ons) Fiyat Tahmini (Forecasting Gold Price With Feed Forward Neural Networks) uslumetin Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Altın (Ons) Fiyat Tahmini (Forecasting Gold Price With Feed Forward Neural Networks) Bu çalışmada Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Altın (ons) fiyatları için İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları yaklaşımı kullanılarak tahminler elde edilmiştir. Zaman serisi öngörü problemlerinde esnek modelleme yeteneği nedeniyle, Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilmektedir. Yapay Sinir Ağları doğrusal veya eğrisel belirli bir model kalıbı, durağanlık ve normal dağılım gibi ön koşullara ihtiyaç duymadığından herhangi bir zaman serisine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Çalışmada İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları (İBYSA) kullanılarak Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası 2 Ocak 2012 - 8 Ağustos 2012 tarihleri arasındaki günlük kapanış Altın (ons) fiyatları tahmin edilmiştir. İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanmak için Matlab paket programında gerekli program kodlanmıştır. Aynı zaman serisi ARIMA modelleri kullanılarak da öngörülmüştür. Elde edilen öngörü sonuçları karşılaştırıldığında İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağlarının daha iyi öngörü sonuçları elde ettiği görülmüştür. Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Altın (Ons) Fiyat Tahmini, 10. Uluslararası İstatistik Öğrenci Kolokyumu, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, 18-19 Mayıs 2013 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/19-161124180911-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Altın (Ons) Fiyat Tahmini (Forecasting Gold Price With Feed Forward Neural Networks) Bu çalışmada Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Altın (ons) fiyatları için İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları yaklaşımı kullanılarak tahminler elde edilmiştir. Zaman serisi öngörü problemlerinde esnek modelleme yeteneği nedeniyle, Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilmektedir. Yapay Sinir Ağları doğrusal veya eğrisel belirli bir model kalıbı, durağanlık ve normal dağılım gibi ön koşullara ihtiyaç duymadığından herhangi bir zaman serisine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Çalışmada İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları (İBYSA) kullanılarak Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası 2 Ocak 2012 - 8 Ağustos 2012 tarihleri arasındaki günlük kapanış Altın (ons) fiyatları tahmin edilmiştir. İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanmak için Matlab paket programında gerekli program kodlanmıştır. Aynı zaman serisi ARIMA modelleri kullanılarak da öngörülmüştür. Elde edilen öngörü sonuçları karşılaştırıldığında İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağlarının daha iyi öngörü sonuçları elde ettiği görülmüştür. Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Altın (Ons) Fiyat Tahmini, 10. Uluslararası İstatistik Öğrenci Kolokyumu, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, 18-19 Mayıs 2013
Yapay Sinir Aト殕arトア Kullanトアlarak Altトアn (Ons) Fiyat Tahmini (Forecasting Gold Price With Feed Forward Neural Networks) from Metin Uslu
]]> 1125 2 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/19-161124180911-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 https://cdn.slidesharecdn.com/profile-photo-uslumetin-48x48.jpg?cb=1721397250 https://www.linkedin.com/in/metinuslu/ metinuslu.com https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/istdsacademy-210623051802-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/istanbul-datascience-academy-talks/249457628 Istanbul Datascience A... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/metinuslumakineogrenmesinedir-190529210650-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/makine-ogrenmesi-nedir/148184720 Makine Ogrenmesi Nedir ? https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/qwerty-190324152812-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/qwerty-adivvce-to-youngs/137944503 Qwerty | My Personal E...