Dengesiz veri setlerinde aşırı örnekleme teknikleri ile makine öğrenmesi yaklaşımlarının karşılaştırılması - Dilbaz, Ümit; Cingiz, Mustafa Özgür; Bursa Teknik Üniversitesi Akıllı Mühendislik Sistemleri Ana Bilim Dalı; Lisansüstü Eğitim Enstitüsü (Bursa, 2023)
Endüstriyel bir tesisin faaliyetlerini kesintisiz bir şekilde devam ettirebilmesi için, o tesisi oluşturan ekipman ve sistemlerin kullanım ömürlerini uzatmak ve arızi duruşları engellemek amacıyla yapılan teknik ve idari işlerin tümüne bakım denir. Endüstriyel bakım faaliyetlerin yetersizliğinden ileri gelen plansız duruşların ve kazaların ortaya çıkardığı maliyetler işletmeler için ciddi riskler teşkil etmektedir. Birçok işletme geleneksel bakım yaklaşımları ile bu riskleri yönetmeye çalışsa da başarıları kısıtlı kalabilmektedir. Teknolojideki gelişmelerin ışığında bakım stratejilerini güncelleyen ve ileri taşıyan şirketler ilgili riskleri ve kayıpları daha etkin bir şekilde yönetme imkanına sahiptir. Sahadan ve ekipmanlar üzerinden toplanan verilerin analiz edilerek potansiyel arızaların henüz oluşmadan önce tahmin edilebilmesine ve buna yönelik yürütülen bakım faaliyetlerine kestirimci bakım denir. Nesnelerin interneti (Internet of Things - IoT) alanındaki gelişmeler ve siber fiziksel sistemlerin entegrasyonu ile endüstriyel ekipmanlar üzerinden verilerin gerçek zamanlı bir şekilde toplanması kolaylaşmıştır. Bu verilerin yapay zekâ algoritmaları ile işlenmesinden elde edilen tahmine dayalı analitik çıkarımlar ise kestirimci bakım stratejilerine yeni bir boyut kazandırmıştır. Kestirimci bakım ve arıza tespiti gibi problemlerde tahmine dayalı bir analitik model ortaya koymak istediğimizde, bu olayların doğası gereği dengesiz sınıf dağılımına sahip bir veri kümeleri karşımıza çıkar. Genellikle arıza olmayan bir durumu ifade eden gözlem sayısı, arıza durumunu temsil eden gözlemlerden çok fazladır. Dengesiz veri setlerinde yapay zekâ algoritmaları ile sınıflandırma yapmak önemli zorluklar içerir. Çünkü algoritmalar daha fazla sayıda gözlemin olduğu arıza olmama durumunu ifade eden bilgileri ezberleme eğiliminde olur. Bu sorun ise gerçek hayat uygulamasında algoritmalar ile arızaların tespit edilmesini zorlaştırır. Bu çalışmada, endüstriyel ortamdaki ekipmanlardan toplanmış verileri temsil eden 2 farklı veri seti üzerinde yapay zekâ algoritmaları kullanılarak bir sınıflandırma görevi gerçekleştirilmiştir. Dengesiz sınıf verisi dağılımına sahip olan her iki veri setinde, aşırı uyumlanma (overfitting) probleminin önüne geçebilmek için eğitim verileri üzerinde çeşitli aşırı örnekleme yöntemler ve hibrit yöntemler denenerek veri setleri dengeli hale getirilmiştir. Dengelenmiş veri setleri kullanılarak bağımsız (tekil) makine öğrenme algoritmaları, kollektif öğrenmeye dayalı makine öğrenmesi algoritmaları ve derin öğrenme algoritmaları ile oluşturulan modeller vasıtasıyla sınıflandırma yapılmıştır. Modellerin başarı performansları başta Cohen Kappa skoru olmak üzere, F1 skoru, duyarlılık ve doğruluk metrikleri açısından değerlendirilmiştir. Kolektif öğrenmeye dayalı makine öğrenmesi algoritmalarının her iki veri setinde de diğer algoritmalardan daha yüksek performans gösterdiği görülmüştür. Ayrıca veri seti dengeleme yöntemlerinin, kolektif öğrenmeye dayalı makine öğrenmesi algoritmalarının başarı performansına etkisi incelenmiştir. Farklı yöntemlerle dengelenen veri setlerinde kolektif öğrenme modellerinin performansları değişkenlik gösterirken, genel olarak rastgele örnekleme yöntemi ile dengeli hale getirilen veri setlerinde daha iyi performans elde edilmiştir. Yapılan bu tez çalışmasında, dengesiz veri setlerinde sınıflandırma görevi için model başarımına etki eden parametreler çok yönlü bakış açısıyla ortaya konulmuştur.
Tez (Yüksek Lisans) -Bursa Teknik Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü,2023
Kaynakça : 88-95 sayfa.
Keywords: Kolektif öğrenme; Derin öğrenme