GPS Cihazlarının Kalibresi

GPS Cihazlarının Kalibresi

Deep Mine AI olarak, konum tabanlı analiz için GPS cihazlarını kalibre ettik. Bu projede veri bilimi temelli bir çözüm geliştirdik. GPS cihazlarının kalibresi projesi ile hataları minimize ederek tahmin doğruluğunu arttırdırk.

Proje Amacımız

Bu projenin amacı, GPS verileri üzerinde oluşabilecek hata oranlarını (latitude ve longitude hataları) analiz etmek oldu. Sonrasında tahmin modelleri oluşturarak daha hassas sonuçlar elde ettik. Bu analiz, özellikle navigasyon sistemleri, otonom araç teknolojileri ve coğrafi bilgi sistemleri gibi alanlarda büyük önem taşımaktadır.

Çalışmamızın Adımları

1. Veri Hazırlama

İlk olarak, latitude (enlem) ve longitude (boylam) hatalarını içeren veri seti kullanılarak analiz süreci başladı. Tahmin modellerini daha verimli hale getirmek için veri setindeki eksiklikler giderildi. Sonrasında, hata oranlarının normalize edilmesi sağlandı.

GPS Cihazlarının Kalibresi

2. Modelleme ve Tahmin

Yapay zeka modellerimizle tahminleme işlemleri gerçekleştirdik. Latitude ve longitude hata oranları için gerçek değerler ile tahmin ettik.

3. Sonuçların Görselleştirilmesi

Grafikler ile, tahmin edilen değerlerle gerçek değerler arasındaki ilişkinin net bir şekilde anlaşılmasını sağladı. Grafikteki kırmısı noktalar GPS’den gelen konum bilgileri. Mavi ise gerçek konum. Bununla birlikte yeşil noktalar ise uyguladığımız modelin tahmin ettiği noktaları göstermekte.

GPS Cihazlarının Kalibresi

4. Tahmin Sonuçlarının Entegre Edilmesi

Elde edilen tahmin değerleri, GPS verileri ile birleştirilerek daha hassas konum bilgileri oluşturuldu. Bu süreçte, hata oranları normalize edilip yeniden hesaplanarak nihai konum verileri elde edildi. Böylece, hem tahmin edilen hem de gerçek değerlerin karşılaştırıldığı detaylı bir veri seti oluşturduk.

GPS Cihazlarının Kalibresi

Çalışmada neleri kullandık?

1. Veri İşleme ve Temizleme Teknolojileri

  • Python: Veri analizi, görselleştirme ve modelleme için Python programlama dilini kullandık.
  • Pandas & NumPy: Büyük veri setlerinin düzenlenmesi, temizlenmesi ve bununla beraber optimize edilmesi için bu kütüphanelerden faydalandık.
  • Scikit-learn: Veri ön işleme adımları, özellikle veri normalizasyonu ve ölçeklendirme işlemleri için kullandık.
  • Matplotlib & Seaborn: Hataların görselleştirilmesi ve grafiklerle analiz edilmesi için bu kütüphanelerden yararlandık.

2. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Modelleri

  • CatBoost: Konum tahmini için kullanılan ana modeldir. Özellikle kategorik verilerin işlenmesi ve hızlı sonuçlar elde edilmesinde etkili olmuştur.
  • Gradient Boosting: Latitude ve longitude hatalarını minimize etmek için güçlü tahmin sonuçları üreten modelleme algoritmalarından biridir.
  • Random Forest: Çoklu döneme ait verilerde genelleme performansını test etmek ve model doğruluğunu artırmak için kullandık.
  • XGBoost ve LightGBM: Model karşılaştırmalarında farklı algoritmaların performanslarını test etmek için bu iki modern boost yöntemine başvurduk.

3. Model Performans Ölçüm Araçları

  • MAPE (Mean Absolute Percentage Error): Modelin hata oranını ölçmek ve optimize etmek için temel metrik olarak kullandık.
  • R² Skoru: Modelin açıklama gücünü değerlendirmek için faydalandık.
  • Cross-validation: Modelin farklı veri setlerinde nasıl performans gösterdiğini anlamak için çapraz doğrulama teknikleri uyguladık.

Sonuç

Deep Mine AI olarak, analiz ve modelleme hizmeti kapsamında GPS cihazlarını daha stabil hale getirdik. Bu proje ile birlikte, müşterimiz konum tabanlı sistemlerindeki doğruluk oranını artırmasına ve daha sağlıklı karar almasına olanak tanıdık.

Daha fazla bilgi almak için bize ulaşın. Birlikte, iş süreçlerinizi daha akıllı hale getirelim!