Metinsel veriler için çok sınıflı problemlere hata düzelten kod tabanlı kolektif öğrenme yönteminin uygulanması
Application of error correcting codes based ensemble learning method for multi-class text classification problems
Yazar: VİLDAN MERCAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜMEYRA BEDİR
İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Verinin incelenmesi, anlaşılması, yorumlanması, işlenmesi ve bilgisayar tarafından 
hakkında karar vermeye hazır hale getirilebilmesi ile, son yıllarda üzerinde fazlaca 
çalışılan problemlerden biri, verinin sınıflandırılması olmuştur. Bu problem, verinin 
belirlenen özelliklerinin sınıflandırma algoritmaları tarafından kullanılarak önceden 
belirlenen sınıflardan hangisine ait olacağının, etiketlenmiş veri üzerinde eğitilen bir 
bilgisayar tarafından tahmin edilmesine dayanan bir denetimli öğrenme problemidir. 
Makine öğrenmesi üzerine yöntemler geliştirildikçe bu yöntemlerin birkaç tanesinin 
toplu olarak kullanılıp değerlendirilmesine yönelik kolektif öğrenme metotları da 
geliştirilmiştir. Her ne kadar çalışmaların ilerlemesi sonucu geri beslemeli öğrenmeye 
dayanan derin öğrenme algoritmaları geliştirilmiş olsa da özellikle kolektif öğrenme 
algoritmalarının temel performanslarının değerlendirilebilmesi için makine öğrenmesi 
algoritmaları üzerinde analiz edilmeleri önem arz etmektedir.
Bu çalışmada, çok sınıflı metin sınıflandırma problemleri üzerinde incelemeler 
yapılmıştır. İki ayrı veri seti üzerinde, hata düzelten çıktı kodları olarak bilinen kolektif 
öğrenme metodunun performansı, standart makine öğrenmesi algoritmalarının tek 
başına uygulanması sonucu elde edilen performanslar ile karşılaştırılarak 
değerlendirilmiştir. Verinin ve sınıfların performans üzerine etkileri tartışılmış, 
metodun performansını arttırma olasılığına yönelik yapılabilecek geliştirmeler ile ilgili 
önerilerde bulunulmuştur.

Abstract:
The classification of data as a significant problem has been studied extensively in 
recent years in the context of understanding, interpreting, processing, and preparing 
the data for computer-based decision making. This problem is a supervised learning 
problem based on the computer's prediction, trained on labeled data, of which of the 
predefined classes a data belongs to, depending on predetermined features, using 
classification algorithms. As methods for machine learning have been developed, 
ensemble learning methods are introduced for the use and evaluation of several of 
these methods together. Although deep learning algorithms based on back propagation 
and feedback learning have been developed as a result of the progress of the work, it 
is important to analyze machine learning algorithms, especially to evaluate the basic 
performance of ensemble learning algorithms.
In this study, examinations were made on multi-class text classification problems. The 
performance of the ensemble method known as error-correcting output codes was 
evaluated by comparing it with the performance obtained from the application of 
standard machine learning algorithms on two different datasets. The effects of the data 
and classes on performance were discussed, and suggestions were made for 
improvements to the method's performance.