Derin öğrenme kullanılarak nesnelerin interneti ortamı için büyük veri ve akışverisi analizinin yapılması
Internet of things big data and streaming analytics using deep learning
Yazar: AHMET CAHİT YAŞA
Danışman: DOÇ. DR. RIZA CENK ERDUR
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Nesnelerin interneti = Internet of things ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Çalışma temelinde hedeflenen IOT uygulama senaryolarının karmaşık ve hızlı gelişen
doğasına, güncel ve farklı uygulama alanlarında başarılı sonuçlar vermiş ve IOT analitik
problemine de cevap verme potansiyeli barındıran derin öğrenme modellerinin
uyarlanmasıdır. Bu çalışmada, uzun vadeli olarak nesnelerin interneti sensör verilerini akış
halinde işlemek için uçtan uca bir işlem süreci hattı sunuyoruz. Veri toplama süreci Apache
Kafka Streams kullanılarak simüle edilmektedir. Ardından, akış verileri TensorFlow IO ile
çevrimiçi bir model kullanılarak sınıflandırılır. Sınıflandırma modelinden elde edilen
olasılıklar, zaman damgaları ile tahmin modeline girdi olarak verilir. Bu transformer tabanlı
modelde, olasılıklar birden fazla zaman diliminde tahmin edilir. Son olarak, modelin bu
dilimlerdeki arıza olasılık tahminleri sunulur. Araştırmamızın amacı, uzun veri dizilerindeki
bağımlılıkları tanımlamak ve analiz etmek, ayrıca akış verilerini zamanında ve verimli bir
şekilde işlemek için yöntemler geliştirmektir. Bir diğer katkı sunulan nokta ön-eğitimli
Foundation Modellerinin IOT senaryolarına uyarlanabilirliğinin irdelenmesidir. Farklı
uygulana alanlarından elde edilen ve önceden eğitime alınmış ön-eğitimli modellerin
probleme özgü veri seti ile ağırlıkları güncellenmiş ve hedef değişkenlerin hesaplanması bu
yöntemle yapılarak eğitim süresinden kazanım sağlanmıştır.

Abstract:
The aim of the study is to adapt deep learning models, which have yielded successful
results in various current application areas and have the potential to address IoT analytics
problems, to the complex and rapidly evolving nature of the targeted IoT application
scenarios. In this study, we present an end-to-end processing pipeline to process Internet of
Things (IoT) sensor data streams over the long term. The data collection process is simulated
using Apache Kafka Streams. Then, the streaming data is classified using an online model
with TensorFlow IO. The probabilities obtained from the classification model are fed as input
to the prediction model along with timestamps. In this transformer-based model, the
probabilities are predicted over multiple time intervals. Finally, the model presents failure
probability predictions over these intervals. The purpose of our research is to identify and
analyze dependencies in long data sequences, as well as to develop methods for processing
streaming data in a timely and efficient manner. Another contribution of this work is the
examination of the adaptability of pre-trained Foundation Models to IoT scenarios. Pretrained models from different application areas have had their weights updated with problemspecific datasets, and the calculation of target variables has been done using this method,
resulting in a reduction in training time.