Derin öğrenme üzerine yapılmış uluslararası yayınların bibliyometrik analizi
Bibliometric analysis of international publications on deep learning
Yazar: CANSU KIRIK
Danışman: DOÇ. DR. ÖZLEM ERGÜT
Marmara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Siyasal Bilimler = Political Science

Özet:
Son yıllarda gelişen teknoloji ve beraberinde gelişen teknolojik sistemeler sayesinde veriye ulaşmak daha basit hale gelmiştir. Veriye ulaşmanın kolaylaşması ile birlikte büyük veri yığınları oluşmuştur. Büyük veri içerinde istenilen çıktıya ulaşmak zorlaşmıştır. Bu durum aranan çıktıya ulaşma ihtiyacı doğurmuştur. İstenilen çıktıya ulaşma noktasında Derin Öğrenme alanına gereksinim duyulmuştur. Derin Öğrenme alanı, çeşitli sinir ağ modelleri geliştirerek istenilen sonuca ulaşmayı amaçlamaktadır. Bu çalışma, 2014 yılında derin öğrenme konusunda yayınlanan ilk makale ve Ekim 2023 tarihleri arasında yayınlanmış makaleleri kapsamaktadır. Web Of Science veri tabanında "deep learning" and "machine learning" anahtar kelimeleri kullanılarak yapılan arama sonucunda makale türünde 593 çalışma incelenmiştir. Bibliyometrik Analiz belirlenmiş bir alan yada konuyla alakalı literatürün genel çerçevesini oluşturmak için faydalanılan bir analiz türüdür. Elde edilen verilerle; yayın türü, yayın yılı dili, yayınlandığı kaynaklar, yayınların yapıldığı ülkeler kapsamında R Bibliyometrik programı kullanılarak Bibliyometrik Analiz yapılmıştır. Bununla birlikte çalışma yapan kişiler, sık kullanılan anahtar kelimeler, kurumlar arasındaki ağı incelemek için Sosyal Ağ Analizi kullanılmıştır. Sosyal Ağ Analizi son zamanlarda bibliyometrik analizde görselleştirme aracı olarak kullanıldığı görülmüştür. Yapılan çalışmalar sonucunda yazarların genellikle ikili gruplar halinde ilişkide olduğu görülmüştür. Derin öğrenme ile ilgili yapılan çalışmaların büyük bir kısmının Amerika Birleşik Devletlerin de ve Çin de yapıldığı Türkiye'nin ise 12 yayın ile 16. Sırada olduğu görülmektedir. Çalışma sonucunda elde edilen bilgiler mevcut durumu sergilerken gelecek de yapılacak çalışmalar için ışık olacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Accessing data has become easier in recent years, thanks to the developing technology and the technological systems that develop along with it. With the ease of accessing data, large data piles have formed. It has become difficult to achieve the desired output in big data. This situation has created the need to achieve the desired output. The Deep Learning field was needed to achieve the desired output. The field of Deep Learning aims to achieve the desired result by developing various neural network models. This study covers the first article published on deep learning in 2014 and articles published between October 2023. As a result of the search made in the Web Of Science database using the keywords "deep learning" and "machine learning", 593 studies in the article type were examined. Bibliometric Analysis is a type of analysis used to create the general framework of the literature related to a specified field or topic. With the data obtained; Bibliometric Analysis was carried out using the R Bibliometric program within the scope of publication type, publication year language, published sources, and countries where publications were made. In addition, Social Network Analysis was used to examine the network between people working, frequently used keywords, and institutions. Social Network Analysis has recently been seen being used as a visualization tool in bibliometric analysis. As a result of the studies, it has been seen that writers generally have relationships in pairs. It is seen that most of the studies on deep learning are carried out in the United States and China, and Turkey ranks 16th with 12 publications. While the information obtained as a result of the study demonstrates the current situation, it is thought that it will shed light on future studies.