Shelter is one of the most basic human needs. Besides housing needs, the housing market is also very important for investment. It is also a market where many people, such as engineers, architects, real estate agents make economic gain. When a house is bought for living in it, it is not desired to be changed for many years, and when it is bought for investment, it is a tool that requires good income. Therefore, the best decision should be made when buying a house, and it should be scrutinized. Correct estimation of house prices is very important for both buyers to make the right decision and for sellers to sell without a loss. There are many parameters for estimating house prices. In addition to variables such as the number of floors, location, and several bathrooms used in previous studies, economic factors (such as the price of bread, foreign currency price, new car price) and the housing loan interest rate of the banks were taken as inputs in this study. Sakarya province, where all parameters can be tested to make a more accurate determination, was chosen as the research area. A comparison of polynomial regression, random forest, and deep learning methods was made and it was concluded that the most accurate method was deep learning. At the same time, it was determined which parameters are more effective in house price estimation.
It is quite difficult for visually impaired individuals to read a physically printed material. It is a necessity to provide information flow and communication between visually impaired individuals and other individuals. For this purpose, an alphabet has been developed for visually impaired individuals. With this alphabet, which is called the Braille alphabet, it is possible for visually impaired individuals to access written culture. There are special letters in the alphabet designed for the visually impaired. With the development of technology, studies in the field of Braille alphabet have increased. Optical character recognition technology can convert the letters on files such as pdf, pictures, photos into understandable data by selecting and separating them. Speech recognition algorithm, computer, tablet, mobile phone, voice recorder devices, etc. It is the process of detecting and recognizing the human voice through a microphone with technological products. Within the scope of the study, a device has been developed for Braille alphabet by using optical character recognition technology and speech recognition algorithm. First, the images of each page of the books that were requested to be translated into Braille alphabet were taken. Then, a transformation was performed using a specific character set with the optical character recognition algorithm. Audiobooks, on the other hand, were first converted into text and then into Braille alphabet using speech recognition algorithm. With these converted characters, a physical hardware device has been developed to display Braille letters that visually impaired individuals can read faster.
İstemcilerin (uçta çalışan cihazlar) ve sunucuların birlikte çalışması gereken sistemlerde makine öğrenmesi modeli kullanılması bir ihtiyaçtır. Ancak istemcilerden verilerin toplanması, sunucuya aktarılması, makine öğrenmesi modeli eğitilmesi ve ardından bu modelin istemcilerde çalışan cihazlara entegre edilmesi bir çok problemi beraberinde getirmektedir. Verilerin istemcilerden sunucuya transferi ağ trafiğine sebep olmakta ve fazla enerji gerektirmektedir. Bütün veriler aktarılacağı için veri mahremiyeti de istismar edilebilmektedir. Çalışma kapsamında, bu problemlerin çözümü için bir mimari önerilmektedir. Mimariye göre her bir istemcide kendi verilerinden bir makine öğrenmesi modeli eğitilmektedir. Eğitilen model sunucuya gönderilmekte ve sunucuda bu modeller birleştirilerek yeni bir model oluşturulmaktadır. Oluşturulan nihai model tekrar istemcilere dağıtılmaktadır. Bu sayede ağ trafiği azaltılmakta, enerji ihtiyacı düşürülmekte ve veri mahremiyeti bütün veriler yerine tek başına anlamsız olan veriler gönderildiği için korunmaktadır. Ayrıca tüm istemcilerdeki modeller güncel kalmaktadır. Bu çalışma kapsamında önerilen mimariye ait bir simülasyon ortamı oluşturulmuştur. Simülasyon ortamında iki farklı şekilde model eğitimi gerçekleştirilmiş ve elde edilen iki model kıyaslanmıştır. İlk model istemcilerden sunucuya verilerin aktarılmasıyla ve bu verilerden model eğitilmesiyle elde edilmiştir. İkincisi ise önerilen mimari olan istemcilerde model eğitilip sunucuda modellerin birleştirilmesi ile nihai modelin eğitilmesidir. Önerilen mimariyi simülasyonda gerçekleştirmek için Incremental Classification Based on Association (I-CBA) olarak adlandırılan algoritma geliştirilmiştir. I-CBA ve ilişkisel sınıflandırma algoritmalarından biri olan CBA kullanılarak, UCI veri havuzundan alınan beş veri kümesi ile modeller eğitilmiştir. Deneysel sonuçlar CBA ile karşılaştırıldığında, I-CBA ile model eğitim süresinin yaklaşık olarak %70 oranında azaldığını ve neredeyse aynı doğruluğu elde ettiğini göstermiştir. Bu sonuçlar önerilen mimarinin başarıya ulaştığını ortaya koymaktadır.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.