Araç muayene verileri ile veri madenciliği uygulanması
Application of data mining with vehicle inspection data
Yazar: GİZEM ÇETİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ÖZGÜR TANRIÖVER
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Araç muayenesi trafikte yer alan motorlu ya da motorsuz araçlar için teknik yeterliliklerinin ölçüldüğü, yolcu ve trafik güvenliğinin sağlanıp sağlanmadığının tespit edildiği sistemdir. Türkiye'de karayolunda seyreden araçların teknik muayenelerini daha etkin ve sağlıklı bir şekilde yapmak ve karayolu trafik güvenliğini sağlamak amacıyla her yıl yaklaşık 6 milyona yakın aracın periyodik muayenesi gerçekleşmektedir. Bu tez çalışmasında Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı araç muayene verileri kullanılarak makine öğrenmesi algoritmaları ve derin sinir ağları kullanılarak araç muayene sonucu tahmini yapılmıştır ve veriler üzerinde örnekleme yöntemi kullanılarak makine öğrenmesi algoritmalarının performansları karşılaştırılmıştır. Ayrıca birliktelik kuralları yöntemlerinden apriori algoritması kullanılarak araçların muayene sonucunda birlikte görülen kusurların analizi gerçekleştirilmiştir ve araç kusurları arasında anlamlı ilişkiler bulunmuştur. Çalışmada yaklaşık 7 milyon araç muayene verisi kullanılmıştır. Araç muayene sonucunu tahmin etmek için aracın km, model, yakıt tipi ve muayene sonucu çıkan kusur verileri kullanılmıştır. Makine öğrenme algoritmalarından Lojistik Regresyon (LR), Naive Bayes (NB),  Karar Ağaçları (DT), Rastgele Orman (RF), K-En Yakın Komşu (KNN), Gradyan Yükseltme (XG Boost), Ada Boost, Derin Sinir Ağı (DNN) ve Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) kullanılmıştır. Her bir model AUC, ROC eğrisi, doğruluk, kesinlik, hatırlama ve F1 skor değerleri açısından karşılaştırılmıştır. Makine öğrenme modellerinin hafif kusurlu, ağır kusurlu ve emniyetsiz olarak sınıflandırılan muayene sonucu tahminini yüksek doğrulukla öngörebildiği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
Vehicle inspection is a system in which the technical qualifications of motorized or non-motorized vehicles in traffic are measured and whether passenger and traffic safety are provided or not. In Turkey, periodic inspections of nearly 6 million vehicles are carried out every year in order to carry out technical inspections of vehicles traveling on the road more effectively and healthily and to ensure road traffic safety. In this thesis, vehicle inspection results were estimated by using machine learning algorithms and deep neural networks using the vehicle inspection data of the Ministry of Transport and Infrastructure, and the performances of machine learning algorithms were compared using the sampling method on the data. In addition, using the apriori algorithm, which is one of the association rules methods, the analysis of the defects seen as a result of the inspection of the vehicles was carried out and significant relationships were found between the vehicle defects. Approximately 7 million vehicle inspection data were used in the study. In order to estimate the vehicle inspection result, the vehicle's km, model, fuel and inspection results were used. Logistic Regression (LR), Naive Bayes (NB), Decision Trees (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), Gradient Boost (XG Boost), Ada Boost, Deep Neural Network (DNN) from machine learning algorithms and Convolutional Neural network (CNN) was used. Each model was compared in terms of AUC, ROC curve, accuracy, precision, recall and F1 score values. It has been concluded that machine learning models can predict with high accuracy the estimation of lightly defective, severely defective and unsafe inspection result using vehicle inspection data.