Özellik önemine göre otomatik tanımlama sistemi verilerindeki eksik kalıpları yükleme
Imputing missing values in automatic identification system data by feature importance
Yazar: ECEM NİLAY BAZMAN
Danışman: DOÇ. DR. FATMA PATLAR AKBULUT
İstanbul Kültür Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Denizcilik sektöründe, AIS (Otomatik Tanımlama Sistemi) verileri, deniz
güvenliği, deniz trafiği yönetimi, liman operasyonları, deniz araştırmaları ve çevre
izleme, deniz ticareti ve lojistik gibi birçok alanda önemli bir rol oynamaktadır. AIS,
gemilerin konum, hız, rotasyon ve diğer ilgili bilgilerini gerçek zamanlı olarak ileten
bir sistemdir. Ancak, AIS verilerinin toplandığı süreçte veya iletim sırasında eksik
verilerin ortaya çıkması oldukça yaygın bir durumdur. Eksik AIS verilerinin oluşması,
gemi sınıflandırması ve diğer denizcilik uygulamaları için önemli bir sorun oluşturur.
Özellikle gemi sınıflandırma modelleri, gemilerin tipini doğru bir şekilde tahmin
etmek için çeşitli veri özelliklerine ihtiyaç duyar. Statik verilerdeki eksiklikler,
modelin doğruluğunu ve performansını olumsuz yönde etkileyebilir. Bu çalışma,
gerçek AIS verileri kullanılarak gemi sınıflandırması yapan bir modelin girdileri olan
statik verilerdeki eksik verilerin özellik önemine göre tamamlanması sağlayarak
modele etkileri paylaşılmıştır. Eksik AIS verilerinin tamamlanması, aynı zamanda veri
setindeki azınlık sınıflarının model tarafından daha iyi öğrenilmesini de
hedeflemektedir. Elde edilen sonuçlar, eksik verilerin tahmine dayalı bir şekilde
tamamlanması yaklaşımının modelin doğruluğunu ve performansını artırabildiğini
göstermektedir. Bu çalışma, eksik verilerin tamamlanması için kullanılan yaklaşımın
uygulanabilir olduğunu ve açıklayıcı bir şekilde sunulabileceğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler: AIS, Gemi Sınıflandırması, Eksik Verilerin Tamamlanması, Özellik Önemi

Abstract:
In the maritime industry, AIS (Automatic Identification System) data plays an
important role in many areas such as maritime safety, maritime traffic management,
port operations, marine research and environmental monitoring, maritime trade, and
logistics. AIS is a system that transmits ships' position, speed, rotation, and other
relevant information in real-time. However, it is quite common for missing data to
appear during the collection or transmission of AIS data. The generation of missing
AIS data poses a significant problem for ship classification and other marine
applications. Ship classification models, in particular, require a variety of data features
to accurately predict the type of ships. Missing static data can adversely affect model
accuracy and performance. In this study, the effects on the model were shared by
imputing the missing data in the static data, which are the inputs of a model that makes
ship classification using real AIS data, according to the feature importance. Imputing
the missing AIS data also aims to better learn the minority classes in the data set by
the model. The results show that the predictive imputation of the missing data approach
can improve the accuracy and performance of the model. This study shows that the
approach used to impute the missing data is applicable and can be presented in an
explanatory way.

Keywords: AIS, Ship Classification, Imputation of Missing Values, Feature Importance