TY  - JOUR
T1  - Yapay Zekâ Tabanlı Büyük Veri Yönetim Aracı
TT  - Artificial Intelligence Based Big Data Management Tool
AU  - Arslan, Fatih
AU  - Kahraman, Hamdi Tolga
PY  - 2019
DA  - August
Y2  - 2019
JF  - Journal of Investigations on Engineering and Technology
JO  - JIET
PB  - Karadeniz Teknik Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 2687-3052
SP  - 8
EP  - 21
VL  - 2
IS  - 1
LA  - tr
AB  - Yapay zekâ, günümüzde birçok problemin çözüme kavuşturulmasındabaşrol oynamaktadır. Şu an ki konum itibariyle en değerli maden haline gelenveri, bilginin oluşmasındaki asıl kaynaktır. Bilgiyi elde etme süreci göz önünealındığında, kaliteli bir bilgiyi elde etmek için ise verinin incelenmesi,analiz edilmesi ve işlenmeye hazır hale getirilmesi gerekmektedir. Veri analizsürecinde karşılaşılan problemlerin başında, eksik ya da gürültülü/hatalıverilerin tespit edilmesi ve düzeltilmesi gelmektedir. Bu çalışmada eksik vegürültülü verilerin tespit edilmesi ve düzeltilmesi amacıyla yapay zekâ tabanlıçalışan, özgün ve güçlü bir veri yönetim aracı geliştirilmiştir. Bu araçsayesinde veri setlerinin analiz edilmesi, bu veri setlerindeki eksik vegürültülü verilerin tespit edilmesi ve düzeltilmesi sağlanacaktır.Geliştirilecek yazılım aracının özgünlüğü ise eksik ve gürültülü verileridüzeltme sürecinde modern, güçlü ve melez yapay zekâ algoritmalarını kullanacakolmasıdır.
KW  - yapay zeka
KW  - eksik veri tamamlama
KW  - Gürültü Tespiti ve Onarımı
KW  - Yapay Sinir Ağları
KW  - k-En Yakın Komşular(KNN)
KW  - Sezgisel KNN
N2  - Today,artificial intelligence plays a leading role in solving many problems. Data,which has become the most valuable mine in terms of the current location, isthe main source of information. When the process of obtaining information istaken into consideration, in order to obtain a quality information, the datamust be examined, analyzed and made ready for processing. One of the problemsencountered during the data analysis process is the identification andcorrection of missing or noisy / incorrect data. In this study, a unique andpowerful data management tool based on artificial intelligence will bedeveloped in order to detect and correct missing and noisy data. With thistool, data sets will be analyzed, missing and noisy data in these data setswill be detected and corrected. The originality of the software tool to bedeveloped is that it will use modern, powerful and hybrid artificialintelligence algorithms in the process of correcting missing and noisy data.
CR  - Deloitte. “Veri Analizi- Veri Kalitesi ve Bütünlüğü”. http://www.denetimnet.net/UserFiles/Documents/Makaleler/BT%20Denetim/Veri_Analizi_Veri_Kalitesi_ve_Bütünlüğü.pdf , 13 Ekim 2018.
CR  - Çelik, Y., Sezgin, E., “Veri Madenciliğinde Kayıp Veriler İçin Kullanılan Yöntemlerin Karşılaştırılması”. Akdeniz Üniversitesi,  http://ab.org.tr/ab13/bildiri/184.pdf , 14 Ekim 2018.
CR  - Çüm, S., Gelbal, S. (2015). “Kayıp Veriler Yerine Yaklaşık Değer Atamada Kullanılan Farklı Yöntemlerin Model Veri Uyumu Üzerindeki Etkisi”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 35, 87-111.
CR  - Çüm, S., Demir, E.K., Gelbal, S., Kışla, T. (2018). “Kayıp Veriler Yerine Yaklaşık Değer Atamak İçin Kullanılan Gelişmiş Yöntemlerin Farklı Koşullar Altında Karşılaştırılması”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 45, 230-249.
CR  - Kahraman, H. T., Bayindir, R., & Sagiroglu, S. (2012). A new approach to predict the excitation current and parameter weightings of synchronous machines based on genetic algorithm-based k-NN estimator. Energy Conversion and Management, 64, 129-138.
CR  - Karaboga, D., & Akay, B. (2009). A comparative study of artificial bee colony algorithm. Applied mathematics and computation, 214(1), 108-132.
CR  - Cheng, M. Y., & Prayogo, D. (2014). Symbiotic organisms search: a new metaheuristic optimization algorithm. Computers & Structures, 139, 98-112.
CR  - Holland, J.H., (1975). "Adaptation in natural and artificial systems: An introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence". Q. Rev. Biol. 1, 211. http://dx.doi.org/10.1086/418447.
CR  - Kahraman, H. T. (2016). A novel and powerful hybrid classifier method: Development and testing of heuristic k-nn algorithm with fuzzy distance metric. Data & Knowledge Engineering, 103, 44-59.
CR  - A. Tsanas, A. Xifara: 'Accurate quantitative estimation of energy performance of residential buildings using statistical machine learning tools', Energy and Buildings, Vol. 49, pp. 560-567, 2012.
CR  - Arslan, F.,(2019),’Yapay Zekâ Tabanlı Büyük Veri Yönetim Aracının Tasarımı ve Uygulaması’, Karadeniz Teknik Üniversitesi Lisans Bitirme Tezi.
UR  - https://dergipark.org.tr/tr/pub/jiet/issue//602203
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/796977
ER  -