IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
  • Volume:5 Issue:3
  • An Evaluation of Autoencoder Neural Network Role in Iot Edge Computing

An Evaluation of Autoencoder Neural Network Role in Iot Edge Computing

Authors : Aygül TEKİN KAKIZ, Ar Muhammet TALHA KAKIZ, Ramazan COBAN
Pages : 1383-1392
Doi:10.47495/okufbed.1037534
View : 16 | Download : 12
Publication Date : 2022-12-12
Article Type : Research Paper
Abstract :İnternete bağlı IoT cihazların sayısındaki hızlı artış ile çok büyük miktarda veri üretilip, depolanmak ve analiz edilmek üzere Bulut Bilişim düğümlerine gönderilir. IoT cihazlar enerji, hesaplama gücü ve depolama açısından kısıtlı makineler olmasından dolayı, Bulut Bilişim depolama ve veri analizi için etkili bir paradigmadır. Bulut Bilişimin avantajlarına rağmen, genellikle uzun mesafelerde konumlandığı için trafik sıkışıklığı ve gecikmelere neden olur. Bunun yanında, güvenlik ve gizlilik meseleleri de Bulut Bilişimin dezavantajlarındandır. Uç bilişim hesaplama gücünü veri kaynağına yaklaştırarak Bulut Bilişimin kusurlarını bertaraf edecek umut verici bir sistemdir. Uç Bilişim, IoT cihazdan daha fazla; Bulut Bilişimden ise daha az hesaplama gücüne sahip. Uç Bilişim ile, Bulut Bilişimin olumsuzlukları azalmasına rağmen, tamamen ortadan kalkmaz. Çünkü, yoğun hesaplamalı görevlerin hala uçtan bulut kaynaklarına gönderilmesi gerekir. Autoencoder, girdi verisini etkili bir şekilde kodlar/sıkıştırır ve orijinal girdi verisine daha yakın olacak şekilde kodu çözmeyi öğrenen denetimsiz sinir ağı tekniğidir. Uç bilişim ve Bulut Bilişimdeki veri trafiği ve gecikmeyi azaltmak için ideal bir aday. Bütün veriyi buluta göndermek yerine, girdi verilerinin kodlandığı yer olan darboğaz gizli katman verileri uçtan buluta gönderilir. Sıkıştırılmış veri öğrenilmesi ve analiz edilmesi amacıyla orijinal inputa döndürmek için bulutta çözülür. Bu çalışmada, ağ trafiği ve gecikme açısından Autoencoder’ın uç bilişimde kullanan çalışmaları ve performans etkilerini araştırdık. Uç ve bulut katman arasında Autoencoder kullanan çalışmaların performans sonuçları büyük veri, ağ trafiği ve doğruluk açısından değerlendirildi.
Keywords : nesnelerin interneti, uç bilişim, bulut bilişim, autoencoder, yapay sinir ağları

ORIGINAL ARTICLE URL
VIEW PAPER (PDF)

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2025