Kompleks düzlemde büyük-ölçekli regresyon: Bilgilendirici olmayan verileri çevrimiçi olarak sansürleyen CRLS algoritmalarının başarım analizi

Authors : Engin Cemal MENGÜÇ

Pages : 349-359

Doi:10.28948/ngumuh.1234303

View : 17 | Download : 13

Publication Date : 2023-04-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Büyük veri akışlarından anlamlı bilgilerin çıkarılması ve öğrenilmesi, toplumların yaşam kalitesinin artırılmasının, bilim ve mühendislik alanında yeni teknolojilerin geliştirilmesinin önünü açmaktadır. Öte yandan, sensör teknolojisindeki son atılımlar, hesaplama gücünün ve bilgisayar belleğinin artan kullanılabilirliği, verilerin sadece reel-değerli olmadığını artık büyük ölçekli kompleks-değerli veri kümeleriyle de başa çıkılması gerektiğini ortaya koymuştur. Bu amaç doğrultusunda, bu çalışmada, son zamanlarda önerilen çevrimiçi sansürleme insert ignore into journalissuearticles values(online censoring, OC); tabanlı kompleks-değerli özyinelemeli en küçük kareler insert ignore into journalissuearticles values(OC based complex-valued recursive least squares, OC-CRLS); ve OC tabanlı artırılmış CRLS insert ignore into journalissuearticles values(OC based augmented CRLS, OC-ACRLS); algoritmalarının başarımları ilk defa büyük ölçekli regresyon problemleri üzerinde detaylı olarak test edilmiş ve literatürde yer alan klasik versiyonları ile karşılaştırılmıştır. Benzetim çalışmaları, OC-CRLS ve OC-ACRLS algoritmalarının, OC mekanizmasının getirmiş olduğu avantajlardan dolayı kompleks düzlemde tanımlanmış olan büyük-ölçekli regresyon problemlerinde eğitim süresini ciddi anlamda kısalttığını ve test başarımını negatif yönde etkilemediğini göstermiştir. Bu da OC-CRLS ve OC-ACRLS algoritmalarının, kompleks düzlemde tanımlanabilen büyük veri akışı uygulamalarında etkin ve güçlü algoritmalar olduğunu kanıtlamıştır.
Keywords : Büyük veri, regresyon, çevrimiçi sansürleme, kompleks değerli veri, özyinelemeli en küçük kareler