Likert tipi verilerde bulanık mantık ve derin öğrenme entegrasyonu
Fuzzy logic and deep learning integration in likert type data
Yazar: ZEYNEP ÜNAL
Danışman: DOÇ. DR. EMRE İPEKÇİ ÇETİN
Akdeniz Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Derin öğrenme = Deep learning ; Likert modeli = Likert model ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Öğrenme = Learning ; Öğrenme yeteneği = Learning ability

Özet:
Son yıllarda, yapay zeka tekniklerinden insan beyninin çalışma şeklinden esinlenerek geliştirilen ve yapay sinir ağları ilkeleri üzerine inşa edilen derin öğrenme yaklaşımları, verilerin tanınması ve sınıflandırılmasında etkin yöntem olması sebebiyle büyük önem kazanmıştır. 
Bu tez çalışmasının amacı, 5'li Likert tipi ölçeğiyle üretilen yapay veri setlerinin üçgensel ya da yamuk bulanık sayılar kullanılarak bulanık forma dönüştürülmesi ve bu yolla verideki değişkenlerin çoğalması durumunda derin öğrenme tekniklerinin performansının analiz edilmesidir. Çalışmada derin öğrenme ve bulanık mantık tekniklerinin entegrasyonu sonucunda önerilen modelin performansının test edilmesi için belirsizlik ve karmaşık ilişkiler içeren memnuniyet tahmin problemi seçilmiştir. Bulanık sayılarla oluşturulan veri setleri ile normal veri setinden en az 3 ya da 4 kat daha fazla değişken sayısına ulaşılmakta ve büyük veri ile optimizasyon çalışmalarında global optimizasyona ulaşmak yerine yerel optimuma tuzağına düşme sorunu ortadan kalkmaktadır. Bu çalışmada verilerin analizinde öncelikle birçok sınıflandırma tekniğinin temelini oluşturan lojistik regresyon yöntemi ile pilot çalışma yapılmıştır. Ardından yapay zeka teknikleri içerisinde literatürde sağladığı avantajlardan ötürü ilgi odağı olan derin öğrenme tekniğinin performansı bulanık mantık çerçevesinde değerlendirilip karşılaştırılmıştır. Derin öğrenme ile yapılan analizlerde de hem literatürdeki bulanıklaştırmaya örnek teşkil eden tepe, maksimum ve minimum değerler için ayrı ayrı sonuçlarla durulaştırmaya gidilmiş hem de literatürden farklı olarak bulanık sayıların tek sonuç dizisi üretmesi önerilerek derin öğrenme modelinin performansları araştırılmıştır. Derin öğrenme konusunda Türkçe literatürün sınırlı olması sebebiyle bu çalışmanın Türkçe literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir. 
Anahtar Kelimeleri: Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Bulanık Mantık, Likert Ölçeği

Abstract:
In recent years, the deep learning approaches, which have been developed from the Artificial Intelligence techniques based on the way that the human brain works and which are built on the principles of artificial neural networks, have gained great importance because it is an effective method in the recognition and classification of data.
The aim of this thesis is to analyze the performance of deep learning techniques in the form of a 5-point Likert-type scale by converting the artificial data sets into a fuzzy form using triangular or trapezium fuzzy numbers. In order to test the performance of the proposed model which is the integration of deep learning and fuzzy logic techniques, the satisfaction estimation problem involving uncertainty and complex relations was chosen.  The data sets generated by fuzzy numbers are at least 3 or 4 times variables more than the normal data set. In the optimization studies with this data, the problem of falling into the local optimum is eliminated and it reaches to the global optimization point. In this study, first of all pilot study was done by using a classical method such as logistic regression which forms the basis of many classification techniques. Then, the performance of deep learning technique which is in the center of attention due to the advantages, has been evaluated in the framework of fuzzy logic. In the analysis conducted with deep learning, it has been clarified with separate results for peak, maximum and minimum values which constitute an example of blurring in literature.
In contrast to the literature, it was suggested that fuzzy numbers produce a single result sequence and the performances of the deep learning model were investigated. Also, it is thought that this study will contribute to Turkish literature because of the limited literature in Turkish about deep learning.
Keywords: Artificial Intelligence, Deep Learning, Fuzzy Logic, Likert Scale