Sinir ağları ile istatistiksel modelleme ve bir uygulama denemesi
Statistical modelling with neural network and an attempt for an application
Yazar: HALİL ERYILMAZ
Danışman: PROF.DR. ALİ FUAT YÜZER
Anadolu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2004
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
ÖZET Yüksek Lisans Tezi SİNİR AĞLARI İLE İSTATİSTİKSEL MODELLEME VE BİR UYGULAMA DENEMESİ HALİL ERYILMAZ Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman: Prof.Dr. Ali Fuat YÜZER 2004, 104 sayfa İnsan beyninin çalışma prensibini taklit eden yapay sinir ağları, herhangi bir problem hakkında girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi (doğrusal olsun veya olmasın), elde bulunan mevcut örneklerden genelleme yaparak daha önce hiç görülmemiş veya uygulanmamış olan örneklere kabul edilebilir çözümler üretebilirler. 1990'h yılların başlangıcında yayınlanan bazı kaynaklarda bazı yapay sinir ağları modelleri ile bazı istatistik tekniklerin benzer hatta bazılarının aynı olduğuna dikkat çekilmiştir. Sonraki çalışmalar ise bunun tesadüfi olmadığını, bu iki alanın birbirleriyle ileri derecede ilişkili olduğunu göstermiştir. Yapay sinir ağı modelleri, ile istatistik tekniklerin karşılaştırılması birinin diğerinin geliştirilmesinde önemli olduğunu ortaya çıkarmıştır. Perseptron, çok katmanlı perseptron gibi bazı yapay sinir ağı modelleri istatistiksel uygulamalar için faydalı olabileceği bazı bilim adamları tarafından ileri sürülmektedir. Bu çalışmanın amacı, yapay sinir ağlarını tanıtmak, bazı yapay sinir ağ modelleri ile bazı istatistiksel teknikler arasındaki ilişkiyi incelemek ve bir uygulama üzerinde yapay sinir ağı modellerin istatistiksel uygulamalardaki kullanılabilirliği ve etkinliğini araştırmaktır. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağı, Perseptron, Çok Katmanlı Perseptron, Geriye Yaydım Ağı, Lojistik Regresyon

Abstract:
11 ABSTRACT Master of Science Thesis STATISTICAL MODELLING WITH NEURAL NETWORKS AND AN ATTEMPT FOR AN APPLICATON Halil ERYILMAZ Anadolu University Graduate School of Natural and Applied Sciences Statistics Program Supervisor: Prof. Ali Fuat YÜZER 2004, 104 pages Imitiating the principles of human brain, Neural Networks can produce meaningful answers for never seen or never encountered problems via creating generalizations from the present information for the relationships (linear or not) between input and output. In some sources published early 1990's, it's brought forward that there were some resembles between some neural network models and statistical techniques and even for some cases there was equality. Later studies showed that it was not just pure coincidince but these two scientific areas were related to each other extensively. Comparison neural networks and statistical techniques showed that either is useful for creating better results on the other. A few scientist put forward that some of the neural network models like perceptron or multilayer perceptron were actually very useful for statistical applications. The aim of this study is to explain neural networks, to show the relationships between neural network models and statistical techniques and using a real life application to show efficiency and applicability of neural networks in statistical problems. Keywords: Neural Network, Perceptron, Multilayer Perceptron, Backpropagation Net, Logistic Regression