Graf teorisinin yapay zekâ üzerine uygulamaları
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Kübra Nur CANBAY
Danışman: Gül Özkan Kızılırmak
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Graf teorisi ve yapay zekâ, son zamanlarda önemli gelişmeler gösteren birbiriyle yakından ilişkili iki alandır. Graf teorisi, karmaşık ağları temsil etmek ve analiz etmek için güçlü bir matematiksel çerçeve sunarken, yapay zekâ teknikleri verileri işleme, analiz etme ve iç görüler çıkarma konusunda devrim niteliğinde bir etki ortaya çıkarmıştır. Bu tez, graf teorisi ile yapay zekâ arasındaki ilişkiyi keşfeder ve bu iki alanın birbirini nasıl etkilediğini vurgular. Graf teorisinin; graflar, düğümler, kenarlar ve çeşitli graf algoritmaları gibi temel kavramlarına genel bir bakış sunar. Ayrıca graf teorisinin rolünü, makine öğrenmesi algoritmalarının, doğal dil işleme ve bilgisayarla görme gibi alanlarda nasıl kullanıldığını açıklar. Bu iki alanın güçlü yönlerini birleştirerek araştırmacılar, karmaşık verileri analiz etmek ve anlamak için yeni teknikler geliştirebilir. Bu çalışma, graf teorisinin matematiksel temelleri ve Graf Konvolüsyon Ağları üzerine odaklanmaktadır. GCN modelinin olası bir İstanbul depremi senaryosunda kurtarma ekibi rotalarını oluşturmak için nasıl kullanıldığı, modelin performansı ve elde edilen sonuçlar açıklanmıştır.
Anahtar Kelimeler : Graf teorisi, çizge kuramı, yapay zekâ, yapay zekâ uygulamaları, graf algortiaları, graf konvolüsyon ağları