Çok katmanlı aşırı öğrenme makinelerinin regresyon problemlerindeki başarımlarının karşılaştırılması

Yapay zeka, günümüzdeki gelişmelerle birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Yapay sinir ağları (YSA), büyük veri kümelerinin analizinde etkili olup, zaman ve çaba tasarrufu sağlayarak daha akıllı sistemlerin oluşturulmasına katkıda bulunur. Aşırı öğrenme makinesi (AÖM), YSA'ların eğitim sürecini basitleştirerek daha hızlı öğrenmelerini sağlar. Özellikle büyük veri kümeleri üzerinde çalışırken ortaya çıkan zorlukları aşmak için tasarlanmıştır. 2022'de Kale ve Karakuzu, çok katmanlı aşırı öğrenme makineleri üzerine iki önemli geliştirme yapmıştır. Araştırmacılar, bu ağların dinamik sistemlerdeki modelleme başarımını detaylı bir şekilde inceleyerek, önerilen sistemlerin üstün modelleme yeteneklerine sahip olduğunu belirlemiştir. Bulgular, çok katmanlı aşırı öğrenme makinelerinin sistem modelleme uygulamalarında etkili araçlar olduğunu net bir şekilde göstermektedir. Bu tez çalışmasında, yeni geliştirilen bu iki AÖM yapısının regresyon problemleri üzerindeki başarımları incelenmiştir. Bulgular, yeni geliştirilmiş modellerinin regresyon problemlerini çözmede etkili bir başarım sergilediğini ve orijinal ağ yapısına kıyasla daha başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir. Ancak, işlem yapma hızı açısından her durumda üstünlük sağlamadığı gözlemlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, modellerin regresyon analizinde geniş bir uygulama potansiyeli olduğunu ve endüstriyel/bilimsel problemlerin çözümünde değerli bir araç olabileceğini işaret etmektedir.