Filtreler
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

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

6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms