Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorPeker, Musa
dc.contributor.authorÖzkaraca, Osman
dc.date.accessioned2020-11-20T17:31:39Z
dc.date.available2020-11-20T17:31:39Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.issn2147-9526
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29109/gujsc.388244
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr//makale/TXpJMU5UUXpNdz09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12809/7594
dc.description.abstractBu çalışmada Genetik Algoritma (GA) ve Destek Vektör Makinelerinden (DVM) oluşan melez bir yöntemin CUDA (Compute Unified Device Architecture-Birleşik Hesaplama Aygıt Mimarisi) tabanlı hız optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Makine öğrenmesinde, geliştirilen yöntemlerin yüksek doğruluk değerlerinde başarı vermesi hedeflenir. Ayrıca önerilen algoritmanın sonuçları bulurken hızlı bir şekilde çalışması da yine hedeflenen bir durumdur. Bu çalışmada, özellikle gerçek zamanlı uygulamalarda önemli bir parametre olan hız parametresi dikkate alınmakta ve verilerin hızlı bir şekilde sınıflandırılması için yeni bir GPU (Graphic Processing Unit-Grafik İşlemci Birimi) teknolojisi kullanılmaktadır. Bunun için grafik işlemciler üzerinde programlama yapmamızı sağlayan CUDA programlamadan yararlanılmıştır. Sınıflandırma algoritması olarak genetik algoritmayla optimize edilmiş destek vektör makinesi kullanılmıştır. Deneyler 384 CUDA çekirdeğinden oluşan NVIDIA GeForce 940MX ekran kartına sahip bir bilgisayar üzerinde gerçekleştirilmiştir. Büyük ölçekli veri kümeleri üzerinde yapılan deneylerde, CUDA programlamanın sonuçlar üzerinde pozitif etkilerinin olduğu görülmüştür. Bu şekilde makine öğrenmesi uygulamalarında sınıflandırma aşamasında grafik işlemciler ile gerçek zamanlı uygulamalar için hızlı bir sistemin altyapısı oluşturulabilir.en_US
dc.description.abstractIn this study, CUDA based speed optimization of a hybrid method consisting of Genetic Algorithm and Support Vector Machines has been performed. In machine learning, it is aimed to achieve high accuracy values from the developed methods. It is also a target for the proposed algorithm to work quickly while finding the results. In this study, speed parameter which is indispensable especially in real time applications is taken into consideration and a new GPU technology is used to classify the data quickly. Therefore, CUDA programming, which allows us to program on graphics processors of which importance and use are increasing in recent years, has been benefited from. Support vector machine optimized by genetic algorithm has been used as the classification algorithm. The experiments have been performed on a computer with NVIDIA GeForce 940MX graphics card, which consists of 384 CUDA core. Experiments performed on large scale data sets have shown that CUDA programming has positive effects on the results. In this way, the infrastructure of a quick system for real-time applications can be created by using the graphics processors in the classification phase of the machine learning applications.en_US
dc.item-language.isoturen_US
dc.item-rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemlerien_US
dc.subjectBilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliğien_US
dc.subjectİnşaat ve Yapı Teknolojisien_US
dc.subjectMühendislik, Kimyaen_US
dc.subjectİnşaat Mühendisliğien_US
dc.subjectMühendislik, Elektrik ve Elektroniken_US
dc.subjectÇevre Mühendisliğien_US
dc.subjectMühendislik, Jeolojien_US
dc.subjectİmalat Mühendisliğien_US
dc.subjectMühendislik, Makineen_US
dc.subjectMetalürji Mühendisliğien_US
dc.titleBüyük ölçekli veri setleri için GPU hızlandırmalı melez bir GA-DVM: CuGA-DVMen_US
dc.item-title.alternativeA GPU accelerated hybrid GA-SVM for large scale datasets: CuGA-SVMen_US
dc.item-typearticleen_US
dc.contributor.departmentMÜ, Teknoloji Fakültesi, Bilişim Sistemleri Mühendisliği Bölümüen_US
dc.contributor.institutionauthorÖzkaraca, Osman
dc.identifier.volume6en_US
dc.identifier.issue3en_US
dc.identifier.startpage581en_US
dc.identifier.endpage591en_US
dc.relation.journalGazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknolojien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanen_US


Bu öğenin dosyaları:

DosyalarBoyutBiçimGöster

Bu öğe ile ilişkili dosya yok.

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster