Meta-sezgisel yöntemler ile müzik verisi üzerinde özellik seçimi ve kategorizasyon

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, BİLGİSAYAR BİLİMLERİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2020

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ABDURRAHİM HÜSEYİN EZİRMİK

Danışman: İDİRİS DAĞ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde multimedya içerik üretimi yüksek boyutlara ulaşmıştır. Bu miktar artışı değerli içeriğe erişmenin zorlaşmasına sebep olmuştur. Veri madenciliği anlamlı veriye ulaşmak için gerekli hale gelmiştir. Madencilik sürecinin önemli bir adımı da veri boyutunun azaltılmasıdır. Özellik seçimi, veri kümesinde bulunan ilgisiz, gürültülü veya eksik verileri çıkarak veri boyutunu azaltır. Bu şekilde, veri analizinde kullanılan yöntemlerin daha verimli ve hızlı çalışmasını sağlar. Bu tezde, doğadan esinlenen meta-sezgisel algoritmalar ve yapay sinir ağları kullanılarak özellik seçimi yapılmıştır. Seçilen özelliklerin bulunduğu özelleştirilmiş veriler birçok yöntem ile sınıflandırılmıştır. Bu çalışma, analiz edilen müzik veri setinde bazı iyileştirmeler yapılarak sınıflandırma başarımının artırılması konusuna odaklanmıştır. Kullanılan yöntemler karşılaştırılmalı olarak sunulmuş ve elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.