Lisansüstü Eğitim Enstitüsü

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.13091/9

Browse

Now showing 1 - 19 of 19

Arıma ve Derin Öğrenme Modelleri Kullanılarak Türkiye'deki Covıd-19 Vaka ve Vefat Sayılarının Tahmini
(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Nusrat, Fatema; Baykan, Ömer Kaan
Koronavirüs (Covid-19), 2019 yılında ortaya çıkan, hızlı bir şekilde yayılan, insan sağlığına etki eden dünya çapında büyük bir tehdittir. Çin'in Wuhan şehrindeki deniz ürünleri ve hayvan pazarlarından kaynaklandığı düşünülmektedir. Covid-19, bulaşıcı bir hastalıktır ve insandan insana bulaşmaktadır. 11 Mart 2020'de Dünya Sağlık Örgütü (World Health Organization- WHO), Covid-19 salgınını küresel bir salgın olarak ilan etmiştir. Ülkelerin salgın kaynaklı vaka ve vefat sayılarını tahmin edebilmesi geleceğe yönelik planlama yapabilmeleri için büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, geçmiş verilere dayanarak Türkiye'nin gelecekteki toplam Covid-19 vaka ve vefat sayılarını tahmin etmektir. Veri seti, Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı'nın internet sitesindeki veriler kullanılarak oluşturulmuştur. Tahmin modelleri olarak, Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory -LSTM), Çift Yönlü LSTM (Bidirectional LSTM- BiLSTM), Geçitli Tekrarlayan Birim (Gated Recurrent Unit - GRU) olmak üzere üç farklı derin öğrenme modeli ve Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (Autoregressive Integrated Moving Average- ARIMA) istatistiksel modeli kullanılmıştır. 11 Mart 2020 ile 31 Mayıs 2021 tarihleri arasındaki veriler modellerin eğitilmesi, test edilmesi için kullanılmış olup, 1 Haziran - 30 Haziran 2021 tarihleri arasındaki vaka ve vefat sayıları tahmin edilmiştir. Modellerin performansını değerlendirmek için Kök Ortalama Kare Hatası (Root Mean Square Error- RMSE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hatası (Mean Absolute Percentage Error- MAPE) kullanılmıştır. ARIMA modeli RMSE, MAPE ve tahmin değerleri açısından derin öğrenme tekniklerinden daha iyi performans göstermiştir. ARIMA modelinin ürettiği tahmin değerlerinin, Türkiye'nin gerçek vaka ve vefat sayıları ile daha uyumlu olduğu gözlenmiştir.
Aydınlatmanın Görüntü İşleme Problemlerine Etkisinin Yapay Zeka Teknikleri Kullanılarak Analizi
(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Büyükarıkan, Birkan; Ülker, Erkan
Bir nesnenin görünümü, nesnenin yüzeyine düşen ışığın, rengi ve kalitesi ile aydınlatma kaynağının konumundan etkilenir. Yapay görme uygulamalarında bu durumlar nesnenin sınıflandırılması ve tanınmasını zorlaştırabilir. Çünkü görüntü elde etme aşamasında farklı aydınlatma stratejileri kullanılarak toplanan görüntülerin kalitesi birbirinden farklıdır. Dolayısıyla aydınlatma koşullarının değişimi görüntülerden görüntü işleme teknikleriyle elde edilen bilgilerin farklılaşmasıyla beraberinde anlamlandırılması için kullanılan algoritmaların performansının da sınırlandırılmasına sebep olmaktadır. Bu problemin çözümü için son yıllarda derin öğrenme mimarilerinden biri olan Evrişimsel Sinir Ağları (ESA), görüntü analizi işlemlerinde kullanılmaktadır. Tez kapsamında aydınlatma farklılıklarından etkilenen görüntülerin sınıflandırılması ile aydınlatma ve parıltı tahminine yönelik ESA tabanlı çalışmalar önerilmiştir. Bu tez çalışması elma sektöründeki fizyolojik bozukluklara uygulanmıştır. Çalışmada ışık renklerine bağlı olarak iki aydınlatma senaryosu denenmiştir. Birinci senaryoda elma görüntüleri farklı aydınlatma koşulları (ışık renkleri ve lamba parlaklık değerleri), pozisyon açıları ve mesafelerde elde edilmiştir. Bu görüntüler hem fizyolojik bozukluk türlerine hem de ışık renklerine göre etiketlenmiştir. Fizyolojik bozukluk türlerine göre orijinal veri seti 1080 adet ve zenginleştirilmiş veri seti 4320 adet görüntüden oluşmaktadır. Bu veri setlerinin adları sırasıyla elmada fizyolojik bozukluklar-1 (EFB-1) ve elmada fizyolojik bozukluklar-32 (EFB-32) olacak şekilde adlandırılmış ve bu veri setleri 3 sınıfa ayrılmıştır. Ayrıca ışık renklerine göre ayrılan veri seti üç sınıflı (sıcak beyaz, soğuk beyaz ve yeşil ışık) bir yapıya sahiptir. Diğer bir senaryosunda ise elma görüntüleri beyaz ışığın farklı renk sıcaklıkları (sıcak, ılık ve soğuk beyaz), aydınlatma konum açıları, pozisyon açıları ve mesafelerde elde edilmiştir. Bu görüntüler elmadaki kusur durumuna göre etiketlenmiştir. Bu veri seti 1296 adet görüntüden oluşmaktadır. Çalışmada bu senaryolar kullanılarak beş yaklaşım önerilmiştir. İlk yaklaşımda EFB-1 veri seti görüntüleri ESA modellerinin uçtan uca eğitilmesiyle sınıflandırılmıştır. Bu yaklaşımda en iyi sınıflandırma performansı Xception modelinde elde edilmiştir. Xception modelinin ortalama doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F1-skor ve AUC değerleri sırasıyla; 0.996, 0.994, 0.998, 0.996 ve 1.000'dır. İkinci yaklaşımda, önceden eğitilmiş ESA modelleri kullanarak fizyolojik bozuklukları makine öğrenmesi metotlarıyla sınıflandıran hibrit yöntemler değerlendirilmiştir. Bu yaklaşım EFB-1 ve EFB-32 veri setlerinde uygulanmıştır. Her iki veri setinde de en yüksek ortalama sınıflandırma doğruluğu 0.961 oranıyla VGG19(fc6) ve destek vektör makineleri (DVM) modelinde bulunmuştur. Burada 4096 boyutlu derin özellik kullanılmıştır. Ayrıca bu yaklaşımda özellik seçimi uygulanarak hibrit bir çalışma da uygulanmıştır. Özellik seçimine göre en yüksek sınıflandırma doğruluğu 0.948 ile VGG19(fc6) ve DVM modelinde 512 boyutlu derin özellik kullanılarak elde edilmiştir. Diğer bir yaklaşımda ışık değişiminden kaynaklı sorunların çözülebilmesi için renk dengeleme modelleriyle (keskinlik, gama düzeltmesi ve Kontrast Sınırlı Uyarlamalı Histogram Eşitleme) üretilen görüntülerin sınıflandırma performanslarının etkisi değerlendirilmiştir. Bu yaklaşımda ışık renklerine göre ayrılan veri seti ve aktarım öğrenme yaklaşımı kullanılmıştır. En yüksek sınıflandırma doğruluğu soğuk beyaz ışık rengi ve gama düzeltmesi veri seti tipinde 0.934 oranıyla Xception modelinde elde edilmiştir. Ayrıca renk dengelemeyle oluşturulan veri setlerinin Tepe Sinyal-Gürültü Oranı (Peak Signal-To-Noise Ratio, PSNR) ölçütlerinde iyileşme olduğu belirlenmiştir. Başka bir yaklaşımda farklı ışık renklerinde elde edilen görüntülerin ESA modelleriyle aydınlatması tahmin edilmiştir. Çalışmada aktarım öğrenme yaklaşımı benimsenmiştir. Ayrıca istatistiksel ve öğrenme tabanlı bazı yaklaşımlarla önerilen ESA modelleri karşılaştırılmıştır. En iyi açısal hata (AH) değerleri, önerilen GoogLeNet modelinde elde edilmiştir. Bu modelin AH değerleri; ortalama 2.220, ortanca 2.126, budanmış ortalama 2.006 ve maksimum 6.596 derecedir. Önerilen GoogLeNet modelinin ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE) %14.732 olarak bulunmuş ve bu modelin aydınlatma tahminin iyi olduğu söylenebilir. Ayrıca 3° altındaki AH'lere sahip görüntü sayısı tüm görüntülerin %77.13'ünü oluşturmaktadır. Buna ek olarak bu modelle örnek görüntülerin PSNR ve Kör/Referanssız Görüntü Mekansal Kalite Değerlendiricisi ölçütlerine göre iyileştiği belirlenmiştir. Son olarak farklı renk sıcaklığı ve aydınlatma kaynağı konum açılarını içeren görüntüler kullanılarak ESA modelleri yardımıyla görüntü tabanlı parıltı tahmini yapılmıştır. Bu yaklaşımda en iyi parıltı tahmini GoogLeNet modelinde elde edilmiştir. Renk sıcaklıklarına göre en düşük Kök Ortalama Kare Hatası (Root Mean Squared Error, RMSE) değeri soğuk beyaz ışık tipinde 5.023 cd/m2 olarak bulunmuştur. MAPE değerine göre bu ışık tipinde GoogLeNet modelinin tahminin iyi olduğu belirlenmiştir. Aydınlatma kaynağı konum açısına göre en düşük RMSE değeri 60 derecede 5.106 cd/m2 olarak hesaplanmıştır. Burada MAPE değeri en düşük yüzdeye sahiptir. Ortaya çıkan veri setlerindeki görüntüler, ışık renklerine ve aydınlatma şekline göre değiştiğinden elmalardan elde edilen kusur bilgileri de oldukça birbirinden farklıdır. Deneysel sonuçlara göre görüntülere gürültü ve parlaklık değerlerinin eklenmesiyle sınıflandırma uygulamasının performansının düştüğü belirlenmiştir.
Bilgisayarlı Tomografi Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı Çoklu Organ Segmentasyonu
(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Kayhan, Beyza; Uymaz, Sait Ali
Gelişen teknoloji ile birlikte sağlık alanındaki en önemli gelişmeler tıbbi görüntüleme teknikleri sayesinde gerçekleştirilmektedir. Vücudumuzun iç yapısının tıbbi görüntüleme teknikleri aracılığıyla detaylı olarak görüntülenmesi sonucu organların durumu hakkında bilgi edinilmektedir. Elde edilen bu görüntüler radyologlar tarafından değerlendirilir ve yorumlanır. Tıbbi görüntü analizinde öncelikli olarak organların ve dokuların tanınması hastalık teşhisi ve tedavi planlamasının ilk aşamasıdır. Fakat tıbbi görüntüler üzerinden organların tanınması oldukça zor ve zaman alıcı bir işlemdir. Bu çalışmada radyologlara yardımcı olması için karın bölgesine ait bilgisayarlı tomografi görüntüleri üzerinde birden fazla organın segmentasyonunu sağlayan bilgisayar destekli otomatik tanı sistemi gerçekleştirilmiştir. Derin Öğrenme modellerinin diğer bilgisayarlı görü alanlarında olduğu gibi segmentasyon alanında da yüksek başarı elde etmesi nedeniyle otomatik çoklu organ segmentasyon işleminde derin öğrenme yöntemi olan tam evrişimli bir sinir ağı kullanılmıştır. Bu çalışmada Vanderbilt Üniversitesinin çoklu organ segmentasyon yarışması (MICCAI 2015 Multi-Atlas Abdomen Labeling Challenge) için sağladığı veri seti kullanılmıştır. Veri setindeki dosyalar NIfTI formatında 3 boyutlu karın tomografi görüntüleridir. Bu görüntülerden HSV renk uzayında görüntü elde edilerek farklı renk uzaylarının birleştiren iki aşamalı 3D U-Net modelinin kullanıldığı füzyon bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen modelin değerlendirilmesi için Dice benzerlik katsayısı kullanılmıştır ve test işlemi sonucunda en yüksek Dice skorunun elde edildiği organ karaciğer ve en düşük skorun elde edildiği organ sol böbrek üstü bezi olarak bulunmuştur. Tüm organların ortalama doğruluk skoruna bakıldığında radyologlara yardımcı olması için gerçekleştirilen otomatik segmentasyon sisteminin başarılı ve umut verici olduğu görülmüştür.
Dna Dizi Analizinde Hizalamasız Karşılaştırma için Yeni Yaklaşımlar
(Konya Teknik Üniversitesi, 2020) Delibaş, Emre; Arslan, Ahmet
Teknolojinin hızlı gelişiminin bir sonucu olarak ortaya çıkan büyük boyutlardaki biyolojik verinin işlenmesinde geleneksel biyolojik ve istatistik metotlarının yetersiz kalması, konuyu bilgisayar biliminin çalışma alanları arasında odak noktalarından biri haline getirmiştir. Benzerlik, hesaplamalı biyoloji ve biyoinformatikte DNA dizi analizinin anahtar süreçlerinden biridir. Evrimsel ilişkileri, gen fonksiyon analizini, protein yapı tahminini ve dizi eşleşmelerini araştıran neredeyse tüm araştırmalarda, benzerlik hesaplamaları yapmak gerekmektedir. Yüksek hesaplama maliyetiyle sonuçlanan hizalamaya dayalı dizi karşılaştırma yöntemlerine bir alternatif olarak, diziyi farklı bir uzayda sayısallaştırarak, tanımlanan yeni matematiksel tanımlayıcılarla benzerliği hesaplayan hizalamasız yöntemler ortaya çıkmıştır. Bu tez çalışmasında hizalamasız DNA dizi benzerlik analizinde yeni yaklaşımlar önerilmiştir. Önerilen metotlarla DNA dizileri arasındaki benzerliklerin tespitinde kullanılmak üzere özellik çıkarım süreçleri tasarlanmıştır. Uzunluktan bağımsız olarak çalışan metotların farklı uzunluktaki DNA dizileri üzerindeki etkisini test etmek üzere, literatürde kullanılmış üç farklı veri seti ele alınmıştır. Elde edilen özellik vektörlerinin benzerlik metrikleri ile ilişkileri tanımlanmış ve referans olarak kullanılan filogenetik ağaçlarla karşılaştırılmıştır. Testler neticesinde önerilen metotların elde ettiği sonuçların başarılı ve kabul edilebilir oldukları görülmüştür.
Dolar Endeksi, Nasdaq Endeksi, Altın ve Bitcoin Değerlerinin Birbirlerine Bağlı Olarak Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi
(Konya Teknik Üniversitesi, 2023) Kanak, Samet Kaan; İşcan, Hazim
Yatırım bizler için önemli bir kaynaktır. İnsanlar birikimlerini yatırım araçları ile değerlendirmek isterler. Günümüzde dolar, altın, euro, gümüş, borsa ve son zamanlarda popüler olan Bitcoin ve diğer kripto paralar gibi çok fazla yatırım aracı mevcuttur. Makine öğrenmesi birçok alanda kullanılmaktadır. Finans alanında da geçmişteki verilerden yararlanılarak geleceğe yönelik tahminlerde makine öğrenmesinden yararlanılmaktadır. Bu çalışmada yatırımcılara yardımcı olabilmek ve ileriye dönük tahminlerde bulunabilmek amacıyla doların önemli para birimlerine karşı gücünü gösteren dolar endeksi, Amerika'daki finansal olmayan firmaları barındıran Nasdaq 100 endeksi, en eski ve kıymetli yatırım araçlarından altının ons değeri ve son zamanlarda gittikçe popülaritesi artan Bitcoinin değeri kullanılmıştır. Investing.com internet sitesinden alınan 2012-2022 yılları arasındaki kapanış değerleri ile iki, beş ve on yıllık veri setleri oluşturulmuştur. Python programlama dili ile makine öğrenmesinde Lineer Regresyon, Lasso ve Karar ağaçları yöntemleri kullanılmıştır. Üç para birimi bağımsız değişken yapılmış, bağımlı değişken para birimi tahmin edilmiştir. Çalışma sonucunda on yıllık veri setiyle çalıştırılan uygulamanın daha başarılı sonuçlar verdiği, yöntem olarak da Lasso ve Karar ağaçlarının doğrusal regresyondan başarılı sonuçlar çıkardığı gözlemlenmiştir. Veri setinde olmayan gerçek değerler ile test edilen uygulamanın gerçek değerlere yakın sonuçlar verdiği ortaya çıkmıştır.
Eeg Sinyallerindeki Ekg Gürültüsünün Faz Karşılaşması ve Yavaş Dalganın Tespitine Etkisinin İncelenmesi
(Konya Teknik Üniversitesi, 2021) Yıldırım, Sema; Koçer, Hasan Erdinç
Elektroensefalografi (EEG), beyin tarafından üretilen elektriksel aktivitelerin, invaziv (acısız) olmayan bir şekilde elde edilmesine ve görüntülenmesine izin veren bir tekniktir. Bu teknik ile beyin sinyallerini değerlendirmek, nörolojik bozuklukları ve sinir sistemindeki belirli durumları tespit etmek mümkündür. Öte yandan EEG ile, beyin dışından kaynaklanan elektrot, yutkunma, öksürme, göz ve kalp hareketi gibi istenmeyen sinyallerde (gürültü) kayıt altına alınabilmektedir. Çok kanallı EEG'lerdeki büyük miktardaki bilginin incelenebilmesi ve yorumlanabilmesi uzun zaman almaktadır. Bununla birlikte gürültü ile kirlenmiş EEG sinyallerinin inceleme ve yorumlanma süresi dahada artmakta ve olası epileptiform aktivitelerin gözden kaçırılmasına neden olmaktadır. Bu nedenle EEG sinyallerindeki gürültülerin giderilmesini sağlayan otomatik sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. EEG sinyallerinde gözlemlenen gürültülerden biri Elektrokardiyogram (EKG) sinyalidir. EKG sinyalleri düzenli bir desene sahip sinyaller olup, morfolojileri bakımından diken ve keskin dalgalarla karıştırılabilir. EEG sinyallerinde düzenli aralıklarla gözlemlenebilen diken ve keskin dalgalar, her zaman epileptiform aktivite olarak değerlendirilemez. Bu nedenle, bu tez çalışmasında EEG sinyallerindeki EKG gürültülerinin, yüksek doğrulukla giderilmesi hedeflenmiştir. Bunun için EKG gürültü gideriminde Sıfır Faz Filtreleme (SFF, Zero Phase Filtering-ZPF) ile Normalleştirilmiş En Küçük Ortalama Kareler (NEKOK, Normalized Least Mean Square Filtering-NLMS) filtreleme metotları kullanılmıştır. EKG gürültüsünün EEG sinyalindeki etkileri, bazı epileptiform aktiviteler kullanılarak incelenmiştir. İncelenen epileptiform aktivitelerden ilki, Faz Karşılaşmaları (FK)'dır. İki kutuplu montajlarda gözlemlenebilen FK, maksimum voltajın yerinin göstergesi olup, özellikle fokal epilepsilerin lokalizasyonunun tespitinde oldukça önemlidir. Çalışmada incelenen diğer epileptiform aktivite ise YD'lardır. İktal dönemdeki EEG sinyalleri genellikle ritmik olarak gözlemlendiğinden, böylesi durumlarda YD'lar önemli bir işaret haline gelmektedir. Bu tez çalışmasında ele alınan FK ve YD tespiti için sırasıyla pik bulma (iPeak) ve MinPeakProminence (MPP) metotları kullanılmıştır. Çalışmadaki tüm metotların performans değerlendirmesinde, sınıflandırıcı metrikleri (karışıklık matrisi, doğruluk vb.) kullanılmıştır. Tez çalışması temelde iki bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm, gürültü giderimi yapılmayan ham EEG sinyalindeki FK'nın ve YD'ların tespit edilmesinden, ikinci bölüm ise filtreleme yapıldıktan sonra EKG gürültüsü giderilmiş EEG sinyalindeki FK'nın ve YD'ların tespit edilmesinden oluşmaktadır. Uygulanan metotların performanslarının değerlendirilmesinde, Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi Nöroloji Bölümü'nden retrospektif olarak temin edilen EEG veri seti (SÜH) ile halka açık olan Boston Çocuk Hastanesinden alınan veri seti (CHB-MIT) ve Bonn Üniversitesi Epileptoloji Anabilim Dalı'ndan alınan veri setleri (BONN) kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında, EKG gürültülerinin EEG sinyalinde bulunan FK ve YD'lar üzerindeki etkilerinin incelenmesi için yapılan deneylerde, SÜH veri setindeki ham EEG sinyallerindeki FK ve YD'ların tespitinde elde edilen doğruluk oranları sırasıyla, %83.1 ve %95.5 olarak tespit edilmiştir. EKG gürültüsünün gideriminden sonra elde edilen doğruluk oranları ise SFF sonucunda FK'nın tespiti için %88.97, YD tespiti için %95.3; NEKOK filtreleme sonucunda FK'nın tespiti için %86.29, YD tespiti için %95.2 olarak bulunmuştur. Elde edilen doğruluk oranları incelendiğinde, FK'nın tespitinde EKG gürültü gideriminin başarıyı arttırdığı, YD tespitinde ise başarı üzerinde büyük bir etki yaratmadığı gözlenmiştir. Bilindiği üzere EKG sinyalleri yüksek genliğe sahip sinyallerdir ve bu sebeple FK olabilecek sinyalleri gizleyebilmektedir. Çalışmada FK tespitindeki başarının artmasının sebebi, yüksek genlikli olan EKG gürültülerinin giderilmesi ile birlikte FK'nın ortaya çıkmasıdır. Öte yandan YD'lar ise düşük genliğe ve frekansa sahip dalgalardır. Bu nedenle yüksek genliğe sahip olan EKG gürültüsünün giderilmesi sonrasında YD tespitindeki başarıda belirgin bir farklılık izlenmemiştir. Sonuç olarak yapılan bu tez çalışması ile EKG gürültü giderimi ile EEG sinyalindeki FK'nın tespitine katkı sağlanmıştır. İleride yapılacak bir çalışma ile EKG gürültüsünün diken ve keskin dalgaların tespitine olan etkileri de araştırılabilir.
Esnek Hesaplama Yöntemleriyle Çok Girişli Medikal Sistemlerde Giriş Nitelik Sayılarının İndirgenmesiyle Sınıflandırma
(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Zühtüoğulları, Kürşat; Allahverdi, Novruz
Çok girişli medikal sistemlerde baskın girişlerin tespit edilmesi önemli bir problemdir. Bu tez çalışmasında genetik algoritma ve kaba küme temelli hibrit bir indirgeme sistem yazılımı geliştirilerek çok girişli medikal sistemlerin giriş sayısının azaltılması ve baskın girişlerin tespit edilmesi sağlanmıştır. Modifiye edilmiş ve önerilen genetik seçim mekanizmasıyla sistem performansı attırılmıştır. Sistem hem ürolojik hem de standart veri tabanında denenmiş ve baskın giriş değerleri hesaplanmıştır. Geliştirilen indirgeme yazılımı ve seçim mekanizmalarına eklenen modifikasyonlar sayesinde daha yüksek giriş değerlerine sahip sistemlere yazılım tarafından desteklenmesi sağlanmıştır. Ayrıca genetik algoritma temelli sistemlerde görülen lokal optimuma takılma problemi çözülmüş ve indirgeme yazılımının hafızayı daha verimli kullanması sağlanmıştır.
Evrimsel Hesaplama Algoritmaları ile Yapay Sinir Ağının Bağlantı Optimizasyonu
(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Yılmaz, Merve; Kıran, Mustafa Servet
Optimizasyon, bir problem için olası çözümler arasından en uygun çözümü bulma işlemidir. Optimizasyon problemleri kârın maksimuma çıkarılmasını ya da maliyetin minimuma indirilmesini amaçlamaktadırlar. Optimizasyon yöntemleri genel olarak klasik ve sezgisel yöntemler olmak üzere iki kategoride ele alınabilir. Parametre sayısının fazla olması ve arama uzayının büyük olması gibi nedenlerden dolayı gerçek dünya problemlerini çözmede klasik optimizasyon yöntemleri yetersiz kalmaktadır. Bu gibi durumlarda sezgisel optimizasyon yöntemleri tercih edilmektedir. Sezgisel optimizasyon yöntemleri, bir amacı gerçekleştirmek için çözüme ulaşmada doğal fenomenleri kullanmaktadırlar. Doğal fenomenlerin kullanılması sürü zekâsı kavramını ortaya çıkarmaktadır. Sürü zekâsı, kendi kendini organize eden ve merkezi olmayan sistemlerin toplu davranış şeklidir. Doğada bulunan sürü zekâsına kuş sürüleri, balıklar, karınca kolonileri vb. gibi sürü halinde yaşayan canlılar örnek verilebilir. Doğada bulunan canlıların hareketlerinden esinlenilerek geliştirilen Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) da bir sürü zekâsı algoritmasıdır. Biyolojik sinir hücrelerine benzer başlıca ağ tipleri Hopfield, Boltzman makineleri, tekrarlayan ağlar ve iğneli ağlardır. Bu ağların yapısı çoğu zaman rastgele olmakla beraber manuel olarak da oluşturulabilmektedir. Gün geçtikçe ilerleyen teknoloji sayesinde biyolojik sinir sistemlerini modelleyen bu yaklaşımların önü açılmıştır. Bu çalışmada biyolojik sinir hücrelerinden ilham alınarak geliştirilen yeni bir ağ mimarisi geliştirilmiştir. Oluşturulacak olan yapay sinir ağının en iyi sonucu verebilmesi amacıyla ağda bulunan bağlantılar, ikili bir problem olarak ele alınmıştır ve BPSO (İkili Parçacık Sürü Optimizasyonu) ile çözüm aranmıştır. Ayrıca yapay sinir ağında bulunan bağlantıların ağırlıkları da sürekli PSO ile optimize edilmiştir. Sonuç olarak, biyolojik sinir sistemi ile uyumlu ve farklı tiplerdeki problemlere uygulanabilen esnek ve doğruluğu yüksek bir ağ yapısı oluşturulmuştur. Oluşturulan bu ağ yapısı farklı veri setleri üzerinde uygulanarak ağırlıkları hem PSO hem de BP (Geri Yayılım) ile eğitilmiş tam bağlantılı yapay sinir ağları ile kıyaslanmıştır. Ayrıca literatürde yapay sinir ağının bağlantı optimizasyonu için sıklıkla tercih edilen evrimsel hesaplama yöntemlerinden biri olan GA (Genetik Algoritma) ile bağlantı optimizasyonu işlemi de gerçekleştirilerek önerilen yöntem ile kıyaslanmıştır. Sonuç olarak biyolojik sinir ağlarının yapısına daha uygun bir yapay sinir ağı tasarımı için bir sürü zekâsı algoritması önerilmiştir. Önerilen yöntemin performansı 4 veri seti üzerinde araştırılmış ve karşılaştırmalar yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar yapay sinir ağı bağlantı optimizasyonun ağın sınıflandırma performansını iyileştirdiği görülmüştür.
Güney Çin Denizi Politikaları Üzerine Twitter Verileriyle Duygu Analizi
(Konya Teknik Üniversitesi, 2021) Choyan, Khondoker Zahidul Hossain; Kaya, Ersin
Duygu Analizi, metni analiz etme ve metin verilerini otomatik olarak sınıflandırarak yazarın belirli bir konuya yönelik tutumunu belirleme sürecidir. Bir belgede, bir cümlede veya bir özellik düzeyinde ifade edilen görüşün olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığını terpit etme işlemidir. Üretilen ve işlenen sosyal ağ verilerinin ölçeği, Büyük Veri çağında katlanarak artıyor. Twitter şu anda tek başına saniyede 6000 tweet üretiyor. Bu tezde, özel bir Twitter veri seti üzerinde üç farklı açık kaynaklı Python duygu analiz aracı uygulanmıştır. Geçen senenin bir olayını gözlemlemeye çalıştık ve Twitter'daki tepkisini analiz ettik. Analizden, farklı ülkelerden insanların genel duygularının ne olduğunu bulmaya çalıştık. Buradaki ana odak noktamız, Çin'in yakın komşularını doğrudan veya dolaylı olarak etkileyen farklı Çin dış politika önlemleri üzerinden ülke bazlı kamuoyu analizini modellemektir. Analizimiz, sadece Çin'in komşu ülkelerinin değil, ABD ve İngiltere'nin de Güney Çin Denizi bölgesinde meydana gelen olaylarla çok daha fazla ilgilendiğini gösterdi. Ayrıca, tüm ülkeleri ifade eden en olumsuz duygu, ABD'nin olumlu diplomatik etkisine sahip olduğunü gösterdi.
Identifying the Factors Affecting Students' Academic Achievement Using Machine Learning Algorithms
(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Kaya, Fatih Hüseyin; Kodaz, Halife
Bu tez çalışmasında makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak öğrencilerin akademik başarısınıetkileyen faktörlerin tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Araştırmada ilk veri seti olarak Hindistan'ın Assameyaletinde gerçekleştirilen bir araştırmadan elde edilen veriler kullanılmıştır. İkinci veri seti olarakPortekiz'in Alentejo bölgesinden 2005 yılında iki devlet okulundan anket ile toplanmış verilerkullanılmıştır. Çalışmada uygulama çerçevesi çapraz endüstri standart işlem modeli kapsamındageliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, Doğruluk, F-1 Score sonuçları ile doğrulanmış ve karşılaştırılmıştır.Rastgele Orman, Aşırı Gradyan Güçlendirmesi ve Destek Vektör Makinaları ile sınıflandırma modellerioluşturarak öğrencilerin akademik başarısına etki eden önemli faktörler incelenmiştir. Buna göreöğrencilerin akademik başarısını etkileyen faktörlerin tespit edilmesinde Aşırı Gradyan Güçlendirmesi'ninen iyi sonuçlar verdiği görülmektedir. Ayrıca hesaplanan başarı ölçüleri ve tespit edilen faktörlerliteratürdeki benzer çalışmalar ile karşılaştırılmış ve önemli ölçüde benzerlik gösterdiği görülmüştür.
Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Zararlı Yazılım Tespiti
(Konya Teknik Üniversitesi, 2020) Güleş, Şeyma; Koçer, Barış
Teknolojinin gelişmesi ile birlikte hayatımızla ayrılmaz bir parça haline gelen bilgisayar sistemlerinin kullanımı giderek artmaktadır. Bu artış birçok siber güvenlik probleminin ortaya çıkmasına sebep olmuştur. Siber güvenlik açıklarının sonucunda kullanıcıların bilgisayar sistemlerine giren kötü amaçlı yazılımlar birçok zarara sebep olmaktadır. Bu zararları engelleyebilmek amacıyla kötü amaçlı yazılım tespit sistemleri geliştirilmiştir. Kötü amaçlı yazılımların herhangi bir zarara sebep olmadan önce tespit edilebilmesi bilgi sistemleri için hayati önem taşımaktadır. Bu çalışmada makine öğrenmesi yöntemleri ile bilgisayar sistemlerinin telemetri bilgileri kullanılarak kötü amaçlı bir yazılımın sistem üzerinde var olup olmadığının tahmini yapılmıştır. Çalışmada kullanılan veri seti Microsoft tarafından bilgisayarların telemetri bilgileri toplanarak oluşturulmuştur. Veri setinin ilk bir milyon veri satırı Bilgi Kazancı, Ki-Kare özellik seçme yöntemleri ile birlikte Naive Bayes, Karar Ağacı, Random Forest, Adaboost, LightGBM sınıflandırma algoritmaları ile 10 çapraz doğrulama tekniği kullanılarak test edilmiştir. Ayrıca Microsoft Kötü Amaçlı Yazılım Tahmini veri setini çalışmasında kullanan Lin'in (2019) veri ön işleme adımlarından sonra elde ettiği veri seti Naive Bayes, Karar Ağacı, Random Forest, Adaboost, LightGBM sınıflandırma algoritmaları ile test edilmiştir.
Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Uzaktan Eğitim Konulu Türkçe Tweetlerin Duygu Analizi
(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Akdeniz, Ali Can; Babaoğlu, İsmail
Teknolojinin gelişmesi beraberinde sosyal medya platformlarının da gelişerek büyük kullanıcı kitlelerine ulaşmasına yol açmıştır. Kişiler sosyal medya platformları kullanarak diğer kişilerle iletişim kurabildiği gibi, meydana gelen toplumsal olaylar karşısında, bir ürün ya da bir konu hakkında ortak bir başlıkta bu platformlarda bir araya gelerek duygu ve düşüncelerini paylaşabilmektedir. Bu paylaşımlar duygu analizi çalışmaları için birçok alanda kullanılabilir büyük bir veri kaynağı oluşturmaktadır. Duygu analizi çalışmaları ile bu veriler işlenip analiz edilerek, ilgili konu hakkında olumlu, olumsuz veya tarafsız duygu ifadeleri belirlenebilmektedir. 2020 yılının ocak ayında başlayan ve tüm dünyayı etkisi altına alan korona virüs salgını ile ülke genelinde birtakım tedbirler alınmaya başlanmış, bu tedbirler kapsamında da Mart 2020'den itibaren uzaktan eğitim sürecine geçilmiştir. Bu çalışmada sosyal medya platformu Twitter'da paylaşılan uzaktan eğitim konulu Türkçe tweetler elde edilerek veri ön işleme tabi tutulmuş ve ayrıca zemberek kütüphanesi ile normalleştirilerek işlenebilir bir hale getirilmiştir. Sınıflandırma aşamasında girdi olarak kullanılacak veri seti için manuel etiketleme işleminin yanı sıra farklı bir yaklaşımla dil çeviri işlemi yapılarak İngilizce dilinde doğrudan duygu çıktıları üreten TextBlob, Vader ve Bert ile modeller oluşturulmuştur. Bu modeller farklı sayısallaştırma yöntemleri (BoW, TF-IDF, Word2Vec,) ve farklı makine öğrenmesi algoritmaları (LR, SGD, SVM, RF, NB) ile kullanılarak en iyi performansı gösteren sınıflandırma modeli üzerinden yapılan paylaşımların duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Türkçe metinlerin manuel etikete sahip olduğu yapıda en iyi TF-IDF – LR ikilisi ile 0.79'luk bir sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. Manuel yöntemle etiketlendirilen tarafsız olarak işaretlenmiş metinler veri setinden çıkarıldığında başarı oranının arttığı ve BoW – LR ikilisinin 0.84'lük oranla en iyi sonucu verdiği görülmüştür. Dil çeviri işlemi ile hazır modeller tarafından etiketlenerek oluşturulan modellerde Türkçe metinler için istenilen seviyede bir başarı elde edilememiştir.
Meme Kanseri Histopatolojik Görüntülerinin Derin Öğrenme Yöntemleriyle Sınıflandırılması
(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Burçak, Kadir Can; Uğuz, Harun
Meme kanseri, genellikle kadınlarda rastlanan tehlikeli bir kanser türüdür ve bu da tıp biliminde önemli bir araştırma konusudur. Meme kanseri, meme hücre yapılarından bazılarının değişime uğrayarak kontrolsüz çoğalmasıyla tümör oluşumu sonucunda ortaya çıkan bir hastalıktır. Erken teşhis edilmeyen hastalarda kanser diğer organlara yayılarak tedaviyi zorlaştırmaktadır. Meme kanseri teşhisinde, karar verme sürecini kısaltmak, fark edilmeyen kanser hücrelerini en aza indirgemek ve daha hızlı bir teşhis almak için patolojik tanının doğruluğu büyük önem taşır. Ancak histopatolojik meme kanseri görüntü analizinde görüntülerin benzerliği, farklı bölgelerde sağlıklı veya tümör dokularının değişik seviyelerde bulunması alan uzmanları için yüksek yeterlilik gerektiren hassas ve zor bir süreçtir. Araştırmacılar son yıllarda bu süreci tıbbi teşhis ve görüntü analizinde önemli gelişmelere katkıları olan makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle çözüm aramaktadır. Bu tez çalışmasında meme kanseri patolojik görüntüleri üzerinden bilgisayar destekli kanser teşhisi üzerine iki temel çalışma gerçekleştirilmiştir. İlk çalışmada, meme kanseri histopatolojik görüntülerinin sınıflandırması için önceden eğitilmiş derin evrişimsel sinir ağı (DESA) modellerinin etkinleştirme özelliklerinden yararlanılarak, boyut küçültmeye dayalı ReliefF özellik seçici algoritması ile hibrit bir yöntem DESA+ReliefF önerilmektedir. Model tam bağlı katmanlarda ince ayarlı transfer öğrenme tekniğine dayanmaktadır. Ayrıca modeller, k-nearest neighbors (kNN), navie bayes (NB) ve destek vektör makinesi (DVM) makine öğrenimi yaklaşımları ile karşılaştırılmıştır. Önerilen modelle karşılaştırma için iyi bilinen, VggNet-19 modeli de kullanılmıştır. Özellik çıkarıcı ve sınıflandırıcı kombinasyonlarının her birinin performansı, hassaslık, kesinlik, F1-puanı ve ROC eğrilerini kullanarak analiz edilmiştir. Önerilen hibrit model, BreakHis veri setini kullanarak, 40X, 100X, 200X, 400X büyütme oranlarına göre ayrı ayrı eğitilmiştir. Sonuçlar, modelin, %97,8 tanı doğruluk değerine kadar yüksek performansa sahip etkili bir sınıflandırma modeli olduğunu göstermektedir. Tez kapsamında yapılan ikinci çalışmada, meme kanseri histopatholojik görüntülerinin iyi huylu ve kötü huylu tümör olarak ikili sınıflandırılması için güncel DESA ağlarının etkinleştirme özelliklerinden yararlanılarak optimize edilmiş, histopatolojik evrişimsel sinir ağı (HCNN) modeli önerilmiştir. Model temelde, ince ayarlı aktarımlı öğrenme tekniği kullanmaktadır. Modelin eğitiminde, stokastik gradyan iniş (SGD), Nesterov hızlandırılmış gradyan (Nag), uyarlamalı gradyan (AdaGrad), RMSprop, AdaDelta ve Adam çözücüleri kullanılarak modelin optimizasyonu sağlanmıştır. Bu çözücüler, önerilen ağın, başlangıç değerlerini hesaplar ve ağın parametlerini; öğrenme hızına, geçmişe ve yöntemine göre günceller. Modelin, geri yayılım öğreniminin, optimizasyonu yapar ve parametrelerin optimum güncellemesini sağlar. Önerilen HCNN modeli, BreakHis veri setini kullanarak, 40X, 100X, 200X, 400X büyütme oranlarına göre ayrı ayrı eğitilmiştir. Sonuçlar, modelin, %99,05 doğruluk değerine kadar yüksek performansa sahip etkili bir sınıflandırma modeli olduğunu göstermektedir.
Modifiye Edilmiş Karınca Aslanı Optimizasyon Algoritması Kullanılarak Bölge Büyütme Yöntemi ile Gri Seviye Görüntü Segmentasyonu
(Konya Teknik Üniversitesi, 2021) Jama, Bashir Sheikh Abdullahi; Baykan, Nurdan
Görüntü segmentasyonu, çeşitli alanlar için geçerli olan görüntü işlemenin önemli bir adımıdır. Bu alanlar arasında makine görmesi, nesne algılama, astronomi, biyometrik tanıma sistemleri (yüz, parmak izi, plaka ve göz), tıbbi görüntüleme, video izleme ve diğer birçok görüntü tabanlı teknoloji bulunmaktadır. Etkili görüntü segmentleme, otomatik görüntü işlemede en önemli işlemlerden ve kritik rollerden biridir. Özellikle mühendislik çalışmalarında, problemlerde en uygun çözümleri bulmak önemli araştırma konularından biridir. Arama alanlarında en uygun çözümleri bulmak için Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Karınca Algoritması (KA), Yapay Arı Kolonisi (YAK) ve Yarasa Algoritması (YA) gibi biyo-esinlenmiş algoritmalar kullanılmaktadır ve Karınca Aslanı Optimizasyonu (KAO) bu algoritmalardan biridir. Son yıllarda, görüntülerin segmentleme parametrelerini optimize etmek için biyo-esinlenmiş algoritmalar kullanılmaktadır. Bu tez çalışması, bölge büyütme (BB) segmentasyon problemini çözmek için, biyo-esinlenmiş Karınca Aslan Optimizasyon algoritmasının (mKAO) modifiye edilmiş bir versiyonunu sunmaktadır. Algoritmanın modifikasyonu, yeni bir dengeli konum güncellemesi ve esnek rastgele yürüyüş sınırı yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Uygulama sırasında, görüntülerin kalitesini artırmak için, giriş görüntülerine ortanca filtresi uygulanmıştır. Daha sonra mKAO yardımıyla optimum tohum noktaları bulunarak, bölge büyütme segmentasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Önerilen yaklaşımın başarısı, BSDS300 (Berkeley-300) veri setinden alınan görüntüler kullanılarak test edilmiştir. Ayrıca literatürdeki farklı algoritma sonuçları ile de önerilen algoritma karşılaştırılmıştır. Sonuçlar J_e,d_max,d_min,DBI,XBI ve Yapısal Benzerlik İndeksi (YBİ), Tepe Sinyal-Gürültü Oranı (TSGO), Özellik Benzerlik İndeksi (ÖBİ), Sınır Yer Değiştirme Hatası (SYDH), Global Tutarlılık Hatası (GTH), Korelasyon Katsayısı (KK) olarak farklı karşılaştırma metrikleri ile sunulmuştur. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin literatürdeki yöntemlerle rekabetçi sonuçlar ortaya koyduğunu göstermiştir.
Sefalometrik Noktaların Derin Öğrenme Kullanarak Otomatik Tespiti
(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Njikam, Mohamed Nourdine Mogham; Babalık, Ahmet; Uzbaş, Betül; Acılar, Ayşe Merve
Günümüzde her sektörde bilgisayarlar kullanılarak büyük miktarda veriler toplanmaktadır. Sağlık, savunma sanayi, uzay ve siber güvenlik gibi alanlarda makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak, toplanan bu veri yığınları yüksek başarı oranlarıyla raporlanıp bunlardan anlamlı bilgiler çıkarılabilmektedir. Medikal görüntü analizi alanında yapılan araştırmalara ilgi artmasıyla birlikte uzmanlar, kritik tıbbi analiz problemlerini ele almak için ilginç ve etkili yöntemlere yönelmiştir. Bu alanlardan biri de sefalometrik analizdir. Sefalometrik işaretler hastalık teşhisleri, oral ve maksillofasiyal cerrahi alanlarında değerlendirme ve kraniyofasiyal büyüme tahmini, tedavi planı, küratif etkisini değerlendirme ve farklı olguları karşılaştırmak için kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) kullanılarak sefalometrik noktalarının otomatik tespitini yapan bir U-Net modeli geliştirilmiştir. 2015 IEEE Uluslararası Biyomedikal Görüntüleme Sempozyumu içinde Sefalometrik X-ray Görüntü Analizi Yarışması'nın himayesinde oluşturulmuş sefalometrik görüntüler kullanılmıştır. Toplam 19 Sefalometrik nokta otomatik tespit edilmiştir. 2 mm aralığında 74,0% Başarılı Algılama Oranı (BAO), 2,5 mm aralığında 81,4%, 3 mm aralığında 86,3% ve 4mm aralığında ise 92,2% BAO elde edilmiştir.
Türkiye'de Dijital Eserlerin Korunmasında Blok Zinciri Tasarımı ve Uygulaması
(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Tozlu, Muhammet Mustafa; Gündüz, Mesut
Küreselleşen dünyada insanlar hayal güçlerini kullanarak birçok farklı fikir üretmektedir. Bazen bu fikirler; sözler, eylemler, yazılar, resim veyahut başka araçlarla dışarıya aktarılmaktadır. Zihinsel bir faaliyet olarak görülen bu değerler bir çaba ve gayretin ürünüdür. Ancak bu fikirlerin kimin ürünü olduğunu belirleyebilmek oldukça güçtür. Bir fikri emeğin kime ait olduğunun yanı sıra öncelik olarak kimin fikri emeğinin ilk olduğu da önemlidir. Benzer olan fikirlerin ilk kimin tarafından ortaya atıldığı, yani ilk fikir kimin sorusu gündeme gelebilmektedir. Bu sorunu çözebilmek için bu tez çalışmasında blok zincirinin sağlamış olduğu zaman damgası ile bu soruna bir çözüm önerilmiştir. Uygulama önerisinde blok zincirine eklenen örnek verilerin, zaman damgalı olarak tutulması gerçekleştirilmiştir. Bu dosyalar blok zincirine eklenirken eser sahiplerinin isimleri ile kaydedilmiş ve ayrıca doğrulama komutları çalıştırılmıştır. Direkt erişim ile eser sahibi ve ne zaman üretildiği bulunmuştur. Bu çalışmanın amacı fikri emek ile üretilen dijital eserlerin değiştirilemez ve zaman damgalı bir şekilde kime ait olduğunu ve ne zaman üretildiğini blok zinciri ile koruma altına almaktır. Böylelikle kişiler kendi fikri emeklerini ispat ederek fikri ve ekonomik haklarını koruyabileceklerdir. Bu çalışma da blok zinciri üzerinde akıllı sözleşme oluşturulmuştur. İmzalama sertifikaları kullanılmadan JSON Web Token (JWT) yapısındaki belirteçler kullanılmış ve ek belirteçler oluşturulmuştur. Oluşturulan JWT yapısı ECDSA şifreleme algoritması kullanılarak şifrelenmiş ve bir kanıt dosyası üretilmiştir. Sertifika sunucuları aradan çıkartılarak ek işlem yükleri de kaldırılmıştır. Merkezi olmayan uygulamalar (DApp) ile oluşturulan kanıt dosyası blok zinciri üzerinden doğrulanarak dijital eserin bütünlüğünün, doğruluğunun ve değiştirilemezliğinin garanti altına alınması sağlanmıştır. Bu kanıt dosyasının adli sürece de yardımcı olabileceği düşünülmektedir.
Uyku Apnesi ile Uyku Evreleri Arasındaki İlişkinin Tespit Edilmesi
(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Çeper, Sena; Tezel, Gülay
Uyku, insan yaşamı için önemli bir süreçtir. İnsan vücudu için en temel dinlenme biçimidir ve kalitesi insan yaşamını önemli derecede etkilemektedir. Uyku kalitesizliğinden kaynaklanan kalpte ve beyinde sorunlara neden olabilen birçok hastalık vardır. Bu hastalıkların en basiti horlama en ciddisi uyku apnesidir. Uyku evreleme, günlük hayatı olumsuz yönde etkileyen ve ölüme sebep olabilen uyku rahatsızlıklarının özellikle de uyku apnesinin teşhisinde önemli rol oynamaktadır. Uyku evreleme uyku esnasında kaydedilen biyomedikal sinyallerin uyku uzmanı tarafından Amerikan Uyku Tıbbı Akademisi (American Academy of Sleep Medicine – AASM) tarafından belirlenen standartlara göre değerlendirilmesi ile yapılmaktadır. Bu sinyaller (Elektroensefalogram (EEG), Elektromiyogram (EMG), Elektrokardiyogram (EKG) ve Elektrookülogram (EOG)), Polisomonografi (PSG) cihazı ile uyku laboratuvarlarında kaydedilmektedir. Uyku, uyanıklık (Wake) evresi hariç kendi içerisinde iki ana bölüme ayrılmaktadır: Hızlı Olmayan Göz Hareketleri (NREM) ve Hızlı Göz Hareketleri (REM). NREM evresi de kendi içerisinde NREM1, NREM2, NREM3 olarak üç kısma ayrılmaktadır. Her birey uyku sırasında belli bir düzende NREM ve REM evrelerini yaşamaktadır. Bu evreleri uyku esnasında oluşma sıklığı bireyin uyku kalitesi ve sağlığı hakkında bilgi verir. Bu tez çalışmasında, PSG ile kaydedilen sinyallerden biri olan EEG ile uyku evreleme yaptıktan sonra, uyku apnesinin uyku evreleri ile ilişkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. Uyku evreleme yapılırken, EEG sinyalinden üç farklı özellik seti oluşturulmuştur. Birinci özellik seti Ayrık Dalgacık Dönüşümü yöntemi ile elde edilen alt bantlardan çıkarılan 80 özellikten oluşmaktadır. İkinci özellik seti Ampirik Mod Ayrıştırma (Empirical Mode Decomposition- EMD) yöntemi kullanılarak elde edilen 26 adet özellikten ve üçüncü özellik seti de Varyasyon Mod Ayrıştırma (Variational Mode Decomposition- VMD) yöntemi ile çıkarılan 26 özellikten oluşturulmuştur. Özellik setlerindeki tüm özellikler birleştirilerek 132 özellikten oluşan dördüncü özellik seti elde edilmiştir. Son olarak dördüncü özellik setine Relief özellik seçme yöntemi uygulanarak en etkin 91 özellik seçilmiştir ve seçilen bu özelliklerle beşinci özellik seti oluşturulmuştur. Bu beş özellik setinin her biri için Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network- ANN), Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine- SVM), k En Yakın Komşu Algoritması (k Nearest Neighbors- kNN) ve Torba Ağaç Algoritması (Bagged Tree- BT) sınıflandırıcıları için uyku evreleme işlemi yapılmıştır. En yüksek test başarısı %70.02 ile EMD yöntemi ile çıkarılan özellikler ve ANN sınıflandırıcısı ile elde edilmiştir. En yüksek sınıflandırıcı modeli kaydedilerek, evrelemede kullanılmayan farklı 9 hasta validasyon için kullanılmıştır ve bu 9 hastanın uyku apnesi rahatsızlığının evreler ile olan ilişkisi incelenmiştir.
Veri Bilimi ve Mühendislik Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için Yeni Bir Yaklaşım: Kaotik Yapay Alg Algoritması
(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Türkoğlu, Bahaeddin; Kaya, Ersin; Uymaz, Sait Ali
Optimizasyon, bir problemin çözüm uzayındaki en uygun çözümü bulma, verilen kısıtlar altında eniyileme işlemidir. Günümüz dünyasında minimum maliyet ile maksimum verimliliğinin hedeflendiği birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Son yıllarda, gerçek dünya problemlerinin giderek artan karmaşıklığı ve zorluğu, daha güvenilir optimizasyon tekniklerine, özellikle metasezgisel optimizasyon algoritmalarına daha fazla ihtiyaç duyulmasına neden olmuştur. Yapay Alg Algoritması (AAA), mikro alglerin karakteristiklerinden ve yaşam davranışlarından esinlenerek geliştirilmiş metasezgisel bir optimizasyon algoritmasıdır. Çeşitli alanlardaki birçok gerçek dünya problemini başarıyla çözerek popüler metasezgisel algoritmalardan birisi haline gelmiştir. Bununla birlikte diğer metasezgisel optimizasyon algoritmalarına benzer şekilde AAA da erken yakınsama ve yerel minimumlara sıkışma eğilimi göstermektedir. Bu problemleri aşmak için algoritmanın yapısının güçlendirilmesi gerekmektedir. Metasezgisel optimizasyon algoritmalarının karakteristiklerini belirleyen iki önemli arama stratejisi vardır. Bunlardan birisi keşif/çeşitlendirme diğeri sömürü/yoğunlaştırmadır. Keşif süreci, arama uzayını küresel olarak keşfetme yeteneğidir. Bu yetenek, yerel optimumdan kaçınma ve yerel optimuma takılınca kurtulabilme kabiliyetidir. Sömürü süreci ise çözümün uygunluğunu yerel olarak iyileştirmek için, mevcut çözümün yakınındaki muhtemel çözümleri keşfetme yeteneğidir. Bir metasezgisel algoritmanın performansının mükemmel olması bu iki strateji arasındaki dengeye bağlıdır. Literatürde keşif ve sömürü süreçlerini güçlendirmek ve aralarındaki dengeyi oluşturmak için levy uçuşu, kuantum davranışı, yerel arama, çoklu ve zeki arama, kaos teorisi gibi çok çeşitli stratejiler geliştirilmiştir. Bu stratejilerden birisi kaos teorisinden ilham alınarak geliştirilen kaotik haritalardır. Kaotik haritalar keşif ve sömürü arasındaki dengeyi güçlendiren çok önemli performans artırma stratejisidir nitekim bu haritalar kullanılarak literatürdeki birçok metasezgisel optimizasyon algoritmasının performansı artırılmıştır. Bu tez çalışmasında AAA kaotik haritalar ile donatılarak Kaotik Yapay Alg Algoritması isminde yeni bir yaklaşım geliştirilmiş ve dört farklı problem uzayına çözüm getirmiştir. Geliştirilen bu yaklaşımla ilk olarak farklı zorluktaki otuz benchmark test fonksiyonu çözülmüştür. Daha sonra basınçlı tank tasarımı, kaynaklı kiriş tasarımı, germe sıkıştırma yayı tasarımı ve Avrupa Uzay Ajansı'ndan alınan sekiz yörünge tasarım problemi üzerinde test edilerek performansı doğrulanmıştır. Üçüncü olarak Kaotik AAA yaklaşımı, makine öğrenmesinin üç temel alanından birisi olan gözetimsiz öğrenmedeki paylaştırmalı kümeleme problemine uygulanarak performansı analiz edilmiştir. Dördüncü olarak da önerilen kaotik AAA yaklaşımının, makine öğrenmesi algoritmaları için kaçınılmaz kritik bir önişleme süreci olan öznitelik seçiminde kullanılmak üzere ikili versiyonu geliştirilmiştir. Bu tezde geliştirilen kaotik tabanlı yeni yaklaşım, tüm problem uzaylarında literatürdeki farklı zorluk seviyesine sahip problem setleri üzerinde çeşitli popüler algoritmalarla kıyaslanmış, Wilcoxon işaretli sıralar testi ve Friedman istatistiksel testleri yapılarak güvenilirliği sağlanmış ve kıyaslanan algoritmalardan daha performanslı olduğu doğrulanmıştır.
Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Dengesiz Veri Kümelerinde Sınıflandırma Başarısının Artırılması
(Konya Teknik Üniversitesi, 2021) Dikdere, Fatih; Kaya, Ersin
Veri kümelerinde, sınıflar arasında dengeli bir dağılım bulunmaması sonucunda dengesiz veri kümeleri ortaya çıkmaktadır. Bu dengesiz veri kümelerinde karşılaşılan en büyük problemlerden biri ise sınıflandırma başarısıdır. Sınıflandırma başarısı çoğunluk sınıfında yüksek değerlere yakın iken, azınlık sınıfında sınıflandırma başarısında yanlışlıklar ve hatalar görülmektedir. Bu tez çalışmasında dengesiz dağılım gösteren veri kümelerinde sınıflandırma başarısının artırılmasına yönelik çalışmalar yapılmıştır. Sınıflandırma başarısının artırılması için yapay sinir ağlarından yararlanılmıştır. Bu çalışmada yapay sinir ağları kullanılarak yedi yöntem önerilmiş olup sınıflandırma sonuçları için geometrik ortalama ve f ölçüsü metriklerinden yararlanıp, bu metriklerin değerlendirilmesi için de Friedman testi istatistik ölçüsünden faydalanılmıştır. Bu yöntemlerde en başarılı sonuç elde edilen yöntemde yapay sinir ağları ile rastgele örnekler üretilmiş olup bu örnekler bir eşik değeriyle sınırlandırılmıştır. Tez çalışmasında yapılan yöntemlerden alınan sonuçlar, orijinal veri kümesinin sonuçları ve temel SMOTE yöntemi sonuçları ile karşılaştırılırmıştır. Karşılaştırılma sonucunda başarılı sonuçlar elde edilmiş olup dengesiz veri kümelerinde sınıflandırma başarısı artırılmıştır.

Browse

Browsing Lisansüstü Eğitim Enstitüsü by Department "Enstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı"