Interactive analysis and data visualization for high dimensional datasets

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: PARISA SALMANIAN

Danışman: Ali Can Karaca

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Yüksek boyutlu verilerin karmaşıklığı, bu verileri analiz etmek, yorumlamak ve anlamak konusunda araştırmacılar ve data uzmanları için büyük bir zorluk teşkil etmektedir. t-SNE ve UMAP gibi teknikler, uzun zamandır boyut indirgeme için favori olarak kabul edilen ve yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlarda görselleştirmek için araçlar sunan yöntemlerdir. Bahsi geçen yöntemler, verilerin yerel yapısını koruyarak veya en önemli özellikleri vurgulayarak karmaşık veri setlerini daha anlaşılır ve yorumlanabilir bir forma dönüştürmektedir. Bu yaklaşım, veri görselleştirmesini kolaylaştırır ve böylece analizi daha anlaşılır hale getirir. Ancak, bu yöntemlerle üretilen görselleştirmeleri yorumlamak hala önemli bir zorluk olarak kalmaktadır. Bu nedenle, daha yorumlanabilir ve anlaşılabilir veri görselleştirmelerine olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu gereklilik, araştırmacılara kolaylık sağlamakla birlikte veri odaklı araştırmalarda görselleştirmelerin yorumlanabilirliğini artırmayı hedefler.