Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: BAHADIR UĞUR
Danışman: ŞAHİN EMRAH
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İnternet hızının ve paralelinde internet kullanan uygulamaların artışı ile zaman serisi verilerinde önemli bir artış gözlemlenmektedir. Verilerin artışı, beraberinde yeni problemler getirmiş ve bu problemler için yeni çözüm yolları aranması ve büyüyen bir alan doğmasına fayda sağlamıştır. Oluşan bu büyük veri akışında problemlerin tespiti, beklenmeyen verilerin oluşmasının takibi ve gerekli önlemlerin alınması gibi ihtiyaçlar doğmuştur. Bu kapsamda tüm verilerin elde bulunmaması ve akış olarak oluşması dolayısı ile tespitin canlı olarak yapılması, sistemin verilerde zaman gibi değişkenlere bağlı farklılıkları gözetmesi, sorunları olabildiğince erken tespit etmesi ve eğitime ihtiyaç duymadan farklı veri akışları ile çalışabilmesi önem taşımaktadır. Anomali tespiti için eğri uydurma ve standart sapma tabanlı yaklaşımlar üzerinde çalışmalar yapılmış ve iyileştirme önerileri sunulmuştur. Kullandığımız yöntemlerin testini gerçekleştirmek ve bir karşılaştırma sunabilmek için açık kaynak olarak Numenta firması tarafından paylaşılan Numenta Anomaly Benchmark (NAB) kullanılmış, diğer açık kaynak olan anomali tespit algoritmaları ile sonuçlar karşılaştırılmıştır.