Akıllı ev sistemlerinde kullanılan yapay zekâ teknikleri için yapay veri üreticigeliştirilmesi

Abstract

Günümüzde akıllı ev sistemlerinde bireylerin yapacakları rutin işlemlerin otomatik olarak gerçekleştirilebilmesi için, yapay sinir ağları, destek vektör makinaları, bulanık mantık, Markov modelleri vb. yapay zekâ teknikleri kullanılmaya başlanmıştır. Algoritmaların doğru bir şekilde çalışabilmesi için test edilmesi ve iteratif olarak iyileştirilmesi gerekmektedir. Bunun için de algoritmaların test edebileceği veri setlerine ihtiyaç vardır. Bu veriler, gerçek ortamda üretilebileceği gibi daha kolay bir şekilde sanal ortamda da üretilebilmektedir. Yapay verilerin üretilebilmesi için yapay veri üretimi yazılımları kullanılabilmektedir. Bu çalışmada da akıllı ev sistemlerinde kullanılan yapay zekâ tekniklerinin test edilebilmesi için günlük insan davranışlarını taklit ederek yapay veriler üreten bir yazılım geliştirilmiştir. Yazılımı test etmek amacıyla 5 kişiden oluşan bir aile oluşturularak, bu kişiler için ev otomasyonu kullanım senaryoları yazılmıştır. Daha sonra senaryolara göre, geliştirilen yazılım aracılığıyla 1 yıllık yapay veri seti üretilmiş ve üretilen verilerin istatistiksel yöntemlerle senaryolara uygunluğu test edilmiştir. Üretilen veriler ve elde edilen test sonuçları sunulmuş, geliştirilen yazılımın başarılı olduğu görülmüştür

Nowadays artificial intelligence techniques such as artificial neural networks, support vector machines, fuzzy logic, Markov models etc. have been started to use in smart home systems to automate actions executed by inhabitants. In order to make sure that algorithms work correctly, they need to be tested and improved. For that, we need data sets to use in testing. These datas could be generated in real life environment, as well as in virtual environment with ease. Synthetic data generation softwares are used to generate these data sets. In this paper, in order to test artificial intelligence techniques used in smart home systems, a software that generates synthetic data sets by mimicking daily human activities is developed. A family including 5 people with daily life scenarios is created to test the developed software. Subsequently according to the scenarios, a data set for a year is created by the software and tested its validaty using statistical methods. Generated data sets and obtained test results are introduced and the developed software was found to be successful.