Filtreler
Filtreler
Bulunan: 7 Adet 0.001 sn
Koleksiyon : FEN BİLİMLERİ ENSTİT ... ✕Konu Başlıkları : Makine öğrenimi ✕
Koleksiyon [2]
Ambargo Durumu [2]
Tam Metin [1]
Eser Sahibi [7]
Tür [2]
Yayın Tarihi [3]
Yayıncı [2]
Kayıt Giriş Tarihi [6]
Tez Danışmanı [4]
Yayın Dili [1]
Konu Başlıkları [11]
Süreli Ambargo

Çekişmeli Üretici Ağ Tabanlı Veri Artırımı ile Derin Öğrenme Tabanlı Tıbbi Teşhis

Ahmet Ezgi

Günümüzde kullanım alanı oldukça artmaya başlayan derin öğrenme temelli sınıflandırma ve segmentasyon modelleri, Covid-19 salgının ardından tıbbi alanda da yoğunluğunu artırmış olup, çeşitli hastalıkların tespit edilmesinde aktif olarak kullanılmaya başlanmıştır. Temelinde makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları kullanan bu modeller özellikle görsel veri sınıflandırma alanında kullanılmaktadırlar. Bu amaçla eğitilen modellerin başarısı büyük ölçüde veri setinin niteliğine ve niceliğine bağlıdır. Tıbbi alanda veri setinin temini ve kullanımı, hasta gizliliğinin korunumu ve kişisel verile ...Daha fazlası

Yüksek Lisans 2024 AYTUĞ ONAN İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 0 Görüntülenme Ambargo Kalkış : 20.08.2024
Erişime Açık

Makine Öğrenimi Yaklaşımı ile İşitme Kaybı Derecesinin Cinsiyet ve Yaşa Bağlı Tahmin ve Analizi

SENA GAGA

Bu çalışma, işitme kaybı sağlık sorununu ele alarak ve Makine Öğrenimi yöntemlerini kullanarak cinsiyet ve yaş gibi demografik faktörlere bağlı olarak işitme kaybı derecesinin tahmin edilmesine odaklanmıştır. İlgili veri seti, işitme cihazı merkezine işitme kaybı şikayetiyle başvuran 500 hastanın özel veya kamu hastanelerinde gerçekleştirilen işitme testlerinin sonuçlarına dayanmaktadır. Bu veriler, hastaların sağ ve sol kulak hava yolu işitme eşikleri, cinsiyet, yaş ve işitme kaybı ortalamalarını içermektedir. Çalışmada kişisel bilgilere yer verilmemekle birlikte, işitme kaybı dereceleri cins ...Daha fazlası

Diğer 2024 Mansur Alp Toçoğlu İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 0 Görüntülenme
Erişime Açık

MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE BİTKİ TÜRÜ SINIFLANDIRMA PROJESİ

Can ŞENSU

Bu projede, Oxford Üniversitesi tarafından sağlanan 102 kategorili çiçek veri seti üzerinde bir bitki türü tanıma makine öğrenimi modeli geliştirildi. VGG-16 modeli kullanılarak gerçekleştirilen çalışmada, çiçek görüntüleri sınıflandırıldı ve modelin eğitim süreci takip edildi. Eğitim sonuçları, modelin başarılı bir şekilde çiçek türlerini tanıma yeteneğine sahip olduğunu gösterdi. Gelecekteki çalışmalarda, modelin doğruluğunu artırmak ve farklı çiçek türlerini tanıma yeteneğini güçlendirmek üzerine odaklanılabilir. Bu çalışmanın, bitki türü tanıma konusunda makine öğrenimi alanındaki araştırm ...Daha fazlası

Diğer 2024 Mansur Alp Toçoğlu İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 1 Görüntülenme
Erişime Açık

İ.B.B. Trafik Verileri Kullanılarak Makine Öğrenmesi ile Trafik Yoğunluğunun Tahmin Edilmesi

Songül ATAÇ

Bu projede, İstanbul Büyükşehir Belediyesi'nin (İBB) sağladığı trafik verileri üzerinde makine öğrenimi teknikleri kullanılarak trafik yoğunluğunun tahmini amaçlanmıştır. Projenin odak noktası, İstanbul'un farklı bölgelerindeki trafik yoğunluğunu etkileyen faktörleri belirleyerek gelecekteki trafik durumunu tahmin etmektir. Veri seti, İBB'nin trafik sensörleri ve kayıt sistemleri tarafından sağlanan geniş kapsamlı bir veri kümesini içermektedir. Bu veri kümesi, trafik yoğunluğunu etkileyebilecek değişkenlerin yanı sıra tarih, saat, bölge koordinatları gibi çeşitli özellikleri içermektedir. Pro ...Daha fazlası

Diğer 2024 Femin Yalçın Küçükbayrak İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 0 Görüntülenme
Erişime Açık

İş başvurularının yapay zeka ile değerlendirilmesi

ELDAR GAFARLI

İşe alım süreci, bir kurum veya işletme için vazgeçilmez bir unsurdur ve günümüzde giderek artan karmaşıklıkla karşılaşmaktadır. Yüksek boyutlu veri setleri, artan başvuru sayıları ve aday nitelikleri, doğru adayı seçmeyi daha da zorlaştırmaktadır. Bu zorluğun üstesinden gelmek amacıyla, makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak başvuru formlarını değerlendirebilen bir uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulama, işe alım süreçlerini hızlandırarak ve maliyetleri düşürerek doğru adaya daha kısa sürede ulaşma hedefi taşımaktadır. Geçmişteki değerlendirmelerle eğitilen makine öğrenimi algoritmalarını ...Daha fazlası

Diğer 2024 AYTUĞ ONAN İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 0 Görüntülenme
Erişime Açık

Sesli Komut Algılama

Görkem ŞEN

Kişilerarası iletişim en yaygın olarak konuşma ile sağlanır. Ses, konuşmanın temel ve çok önemli bileşenidir. Akciğerlerden gelen havayı ses organlarıyla şekillendirerek kulak veya hassas aletler tarafından algılanabilen titreşimler dönüştürülmesi sesin en basit tanımı olarak nitelendirilebilir. Konuşma, boğaz ve ağızdaki bu titreşimlerin ve insan zihni tarafından belirli bir gramer altyapısında algılanabilecek karmaşık bir yapıdaki bir dönüşümdür. Yukarıdaki bilgiler ışığında, tezin amacı, insanların belirli komutları karakterize etmek için oluşturdukları ses verilerini analiz etmektir; bu an ...Daha fazlası

Diğer 2023 İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 5 Görüntülenme
Erişime Açık

Tam koşullu üretim benzetim modellemesi ile veri madenciliği teknikleri kullanılarak kestirimci bakım ve makine öğrenmesi analizleri Predictive maintenance and machine learning analysis using data mining techniques with full conditional production simulation modelling

Uğurlu, Ergin

ÖZETModern üretim sistemleri, sistem performansını izleyen ve operasyonlarındaki belirsizlikleri yönetmek için veri toplayan sensörler gibi akıllı cihazlarla kurulur. Ancak, bu sistem kurulumları yüksek maliyetli / yüksek riskli olduğundan, firma içi yatırım sorumluları karar vermekte zorlanmakta ve bazen de projelerin bir üst yönetime sunulması zaman zaman kriz olabilmektedir. Bu sebeple, üretim sistemlerinin tasarlanması ve “optimize edilmesi” için simülasyonun yaygın kullanımı devam etmektedir. Nitekim, simülasyonun imalat sistemlerine diğer uygulama alanlarına göre daha yaygın bir şekilde ...Daha fazlası

Yüksek Lisans 2019 Ayşegül Alaybeyoğlu Fen Bilimleri Enstitüsü 6 Görüntülenme
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.
Tamam Açık Erişim Politikası
creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms