Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgi Teknolojileri Anabilim Dalı, Tez Koleksiyonu
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Güncel Gönderiler
Öğe Siber güvenlikte XSS web saldırılarının yapay zekâ zemininde analiz edilmesi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-08-28) Tanyeri, Fürkan; Ertuğrul, Ömer FarukBilgi ve teknoloji günümüz çağında insan hayatının vazgeçilmez bir parçası konumuna ulaşmıştır. İnsanlar bilgiye daha hızlı ve kolay ulaşabilmek için en çok interneti kullanmaktadır. İnternet insanların en fazla bilgilerin temin edildiği Web sitelerine ulaşmak için en önemli araçlardan biridir. Ancak Web sitelerinin bu kadar sıklık ile kullanımı kötü niyetli insanların dikkatini arttırmış ve Web güvenliği kavramı oluşmuştur. Bu Web güvenliği kavramı ise zaman içinde gelişerek ya da geliştirilerek yerini Siber güvenliği kavramına bırakmıştır. Siber güvenlik, bilgisayarları, ağları, yazılım uygulamaları, her türlü bilişim ile ilgili sistemleri ve bu sistemlerin verilerini kötü amaçlı saldırılardan korumayı amaçlayan bir yapı olması ile bilinmektedir. Gelişen teknoloji ve bu teknolojinin meydana getirdiği sürekli ileri düzeyde yenilenme ve gelişme durumu siber güvenlik sisteminin de sürekli ileri düzeyde kendini koruma amacıyla yenileme durumunu ortaya çıkarmıştır. Bu yenileme durumuna karşın siber güvenlik sistemine kötü niyetli olarak erişebilme isteği sonucu siber saldırı türleri meydana gelmiştir. Siber güvenlik konusunda sıklıkla karşılaşılan siber saldırı türleri Oltalama Saldırıları, Servis Dışı Bırakma Saldırıları (DoS/DDoS), Parola Saldırıları, Man-in-the-middle (MITM) Atak Saldırıları, Cross-Site Scripting (XSS) Saldırıları şeklinde sıralamak mümkündür. Cross-Site Scripting (XSS) Saldırıları, korunmasız bir web uygulamasının bir modülü olarak kötü amaçlı kod çalıştırmayı hedefler. XSS Saldırılarının birçok siber saldırı türlerinden farkı direk uygulamayı değil, kullanıcıyı hedeflemesidir. Teknolojinin hızlı gelişmesi, siber saldırıların artması gibi durumlar insanların daha güvenli, daha kolay verilerine ulaşabilmesi ve bilgilerden daha kesin sonuçlar alabilme isteğini arttırmıştır. Bu istek, insani zekâya sahip cihaz ve yazılım geliştiren bilgisayar bilimlerinin bir parçası olan Yapay Zekâ Teknolojisinin daha sık ve daha verimli şekilde kullanımını artmıştır. Bu çalışmamızda, Siber güvenlik sisteminde kullanılan siber güvenlik saldırı türlerinden biri olan Cross-Site Scripting (XSS) saldırılarının yapay zekâ zemininde analiz edilmesi ve analiz edilen verilerin değerlendirilmesi amaçlanmıştır.Öğe XRD’de X-ışını kırınım verilerinin yapay zekâ yöntemleri ile analizi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-10-14) Kalkan, Ali Özcan; Ertuğrul, Ömer FarukBu tezde, X-Işını Kırınımı (XRD) verilerinin yapay sinir ağları (ANN) ve k-En Yakın Komşu (kNN) algoritmaları kullanılarak analiz edilmesi incelenmiştir. XRD, kristal yapılarının belirlenmesinde yaygın olarak kullanılan güçlü bir teknik olmasına rağmen, karmaşık ve doğrusal olmayan verilerin analizi geleneksel yöntemlerle sınırlı kalmaktadır. Bu çalışmada, XRD verilerinin analizine yapay zeka temelli makine öğrenimi tekniklerinin entegre edilmesiyle, bu sınırlamaların aşılması hedeflenmiştir. Tez kapsamında, Erzurum ve çevresinden alınan volkanosedimanter kayaç örneklerinden elde edilen XRD verileri üzerinde ANN ve kNN algoritmaları uygulanmıştır. ANN, malzeme özelliklerini yüksek doğrulukla tahmin edebilmiş ve kristal yapılar arasındaki karmaşık ilişkileri etkili bir şekilde modellemiştir. KNN algoritması ise, XRD verilerinde faz ve kristal yapıların sınıflandırılmasında başarıyla kullanılmıştır. Farklı K değerleri ile yapılan deneyler, küçük K değerlerinin yerel yapılara daha duyarlı olduğunu, büyük K değerlerinin ise daha genelleştirilebilir tahminler sunduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, model performansını değerlendirmek için gelişmiş çapraz doğrulama teknikleri kullanılmıştır. Bu teknikler, aşırı öğrenme riskini azaltarak, modelin genelleme yeteneğini artırmıştır. Çalışmada kullanılan ANN ve kNN modelleri, faz değişimlerinin tespitinde ve kristal yapıların sınıflandırılmasında önemli başarılar elde etmiştir. Bu tez, XRD verilerinin analizinde yapay zeka temelli yöntemlerin uygulanabilirliğini göstermiş ve bu alandaki bilimsel araştırmaların daha derinlemesine ve doğru sonuçlara ulaşmasına katkı sağlamıştır.Öğe Ortaokul öğrencilerinin başarılarını etkileyen faktörlerin veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analiz edilmesi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-10-13) Öztekin, Ferit; Sezgin, NecmettinBu çalışma, ortaokul düzeyindeki öğrenci başarılarını etkileyen faktörlerin belir-lenmesi ve analiz edilmesi amacıyla veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemlerinin kulla-nılmasını hedeflemektedir. Eğitimde veri odaklı bir yaklaşımın önemini vurgulayan bu ça-lışma, öğrenci başarısını etkileyen karmaşık faktörlerin anlaşılmasına ve eğitim politikala-rının daha etkili bir şekilde tasarlanmasına katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Çalışmanın temel odak noktası, ortaokul seviyesindeki öğrencilerin başarılarını etkileyen faktörlerin belirlenmesidir. Öğrenci başarısını etkileyen faktörler arasında öğrenci özellikleri, aile fak-törleri, okul ortamı ve öğretmen faktörleri gibi çeşitli değişkenler bulunmaktadır. Bu fak-törlerin belirlenmesi, eğitim sisteminin zayıf noktalarını tespit etmek ve öğrencilerin başa-rısını artırmak için bireyselleştirilmiş müdahalelerde bulunmak için önemlidir. Bu çalışma, Batman-Merkez Ortaokullarında öğrencilere başarı düzeylerini etkileyebilecek faktörleri belirlemek amacıyla yapılmıştır. Çalışma kapsamında öğrencilere başarı düzeylerini etkile-yebilecek faktörleri değerlendirmek için bir form verilerek doldurmaları istenmiştir. Öğ-rencilerin bu formları doldurmasıyla elde edilen yanıtlar ile ders dönemi ortalamaları ilgili okullardan alınmıştır. Bu veriler, veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemleri, büyük veri setlerini analiz etmek ve öğrenci başarısını etkileyen faktörleri tanımlamak için güçlü araçlar sunar. Veri analizi için grafik türleri, regresyon modelleri ve sınıflandırma gibi yöntemler kullanılarak öğrenci başarısını etkileyen faktörler belirlenmiş ve öğrencilerin ders ortalaması tahmin edilerek öğrencinin zayıf noktaları tespit edilerek bireyselleştirilmiş çözüm sunmuştur. Bu çalışmanın sonuçları, eğitimcilerin, eğitimde idari birimlerin, velilerin ve öğrencilerin orta-okul düzeyindeki öğrenci başarılarını artırmak için daha etkili stratejiler geliştirmesine yar-dımcı olabilir. Ayrıca, veri bilimi ve makine öğrenmesi gibi yenilikçi yöntemlerin eğitim araştırmalarında nasıl kullanılabileceğine dair bir örnek sunarak, bu alanda gelecekteki araştırmalara da katkı sağlayabilir.Öğe Derin öğrenme yöntemi ile metinsel ifadelerde duygu analizi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-08-18) Yıldız, Nuray; Kaya, YılmazBu çalışmada, Türkçe metinlerde kullanıcı yorumlarının duygu analizini gerçekleştirmek amacıyla makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin etkinliği incelenmiştir. Beyaz eşya ürünlerine ait kullanıcı yorumları, Trendyol ve Hepsiburada gibi popüler e-ticaret platformlarından toplanmış ve analiz edilmiştir. Kelime bulutu yöntemi kullanılarak, yorumlardaki en sık geçen kelimeler görselleştirilmiştir. Olumlu yorumlarda "yüksek performans", "iyi fiyat", "memnun kaldım", "kurulumu kolay" gibi ifadeler öne çıkarken, olumsuz yorumlarda "gecikme", "kötü koku", "kalite kontrol eksikliği", "servis problemi" gibi ifadeler dikkat çekmiştir. Bu analizler, kullanıcıların genel memnuniyet düzeylerini ve karşılaştıkları sorunları görselleştirerek, işletmelere ürün ve hizmetlerini iyileştirmeleri konusunda içgörüler sunmaktadır. Makine öğrenmesi yöntemleri arasında SVM, KNN ve Naive Bayes (NB) algoritmaları kullanılarak sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. %80-20 eğitim-test oranları ile NB modeli %94.02 başarı oranı ile en yüksek performansı sergilemiştir. SVM modeli %93.42, KNN modeli ise %86.75 başarı oranı elde etmiştir. NB modeli, kesinlik, hatırlama ve F1 ölçütlerinde de yüksek performans göstermiştir. Derin öğrenme yöntemleri olarak LSTM ve 1D-CNN kullanılmış ve farklı eğitim-test oranları ile başarı oranları incelenmiştir. LSTM modeli %92.42, 1D-CNN modeli ise %91.42 başarı oranı ile iyi performanslar sergilemiştir. Sonuç olarak, Naive Bayes modeli en yüksek başarı oranını elde ederek diğer modellere kıyasla en iyi performansı göstermiştir. Derin öğrenme yöntemlerinden LSTM ve 1D-CNN de yüksek başarı oranları ile dikkate değer performanslar sunmuştur. Bu çalışma, e-ticaret sektöründe kullanıcı yorumlarının duygu analizinde makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin etkili olduğunu ortaya koymaktadır. Bu tür analizler, işletmelere müşteri geri bildirimlerini daha iyi değerlendirme ve müşteri memnuniyetini artırma konusunda önemli avantajlar sağlayabilir.Öğe Derin öğrenme metotları ile asma yapraklarının sınıflandırılması(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-09-17) Akdoğan, Berivan; Sezgin, NecmettinÖzellikle yaprak hastalıklarının erken teşhisi, verimliliği artırmak ve ürün kalitesini korumak için kritik bir öneme sahiptir. Geleneksel yöntemler bu süreçte yetersiz kalabilirken, derin öğrenme teknikleri yüksek doğruluk ve hız sağlayarak etkili çözümler sunmaktadır. Bu tez çalışmasında, 8 farklı asma türünden elde edilen toplam 4000 asma yaprağı görüntüsünü sınıflandırmak amacıyla derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Araştırmanın temel amacı, bu yaprak görüntülerini en yüksek doğrulukla sınıflandırabilecek modeli belirlemek ve tarımsal uygulamalarda kullanılabilecek bir sınıflandırma sistemi geliştirmektir. Çalışmada, ResNet50, ResNet101, ResNet152, MobileNet, Xception ve DenseNet169 modelleri kullanılarak performans karşılaştırmaları yapılmıştır. Öncelikle asma yaprağı görüntüleri çeşitli ön işleme adımlarından geçirilerek veri seti oluşturulmuştur. Ardından bu veri seti, her bir model ile ayrı ayrı eğitilmiş ve değerlendirilmiştir. Modellerin performansı; doğruluk, eğitim süresi ve model karmaşıklığı gibi kriterler göz önünde bulundurularak analiz edilmiştir. Deneysel sonuçlar, ResNet101 modelinin %88 doğruluk oranı ile en yüksek performansı sergilediğini, ancak 17 saatlik eğitim süresi ile uzun bir süreyi gerektirdiğini göstermiştir. Xception modeli %86 doğruluk oranı ile ResNet101 modeline yakın performans sunmuş ve ayrıca 10 saatlik işlem süresinin dikkate değer olduğu için tercih edilebileceği anlaşılmıştır. MobileNet modeli ise %80 doğruluk oranı ve daha hızlı (2 saat 20 dakika) sonuçlar üretmiş, bu da onu gerçek zamanlı uygulamalar için uygun hale getirmiştir. DenseNet169 modeli ise %73 doğruluk oranı ile en düşük performansı sergilemiştir. Bu bulgular, derin öğrenme modellerinin asma yaprağı sınıflandırmasında etkili bir şekilde kullanılabileceğini ve doğru model seçiminin hem doğruluk hem de verimlilik açısından kritik olduğunu ortaya koymaktadır. Gelecekteki çalışmalarda, literatürde yer alan farklı sinir ağı modelleri ile başarı oranının artırılması ve görüntü işleme tekniklerinin geliştirilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca en yüksek doğruluğa sahip model temel alınarak tarımsal üreticiler ve tüketiciler için pratik bir mobil uygulama geliştirilmesi planlanmaktadır.Öğe Bilim ve sanat merkezine devam eden öğrenci velilerinin karşılaştıkları zorlukların veri madenciliği yöntemleriyle incelenmesi (Batman ili örneği)(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-09-27) Altın, Burhan; Tekin, RamazanBu çalışmanın temel amacı, Bilim ve Sanat Merkezlerine devam eden üstün yetenekli çocukların velilerinin deneyimlediği zorlukları belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda, 2022-2023 eğitim-öğretim yılında Batman Bilim ve Sanat Merkezine devam eden 113 veli ile çalışma gerçekleştirilmiştir. Üstün yetenekli çocuklara sahip olmanın yanı sıra, bu çocukların Bilim ve Sanat Merkezi'ne devamı sırasında velilerin yaşadığı zorluklar, merkeze ilişkin görüşleri, karşılaştıkları güçlükler, beklentileri ve olası çözüm önerileri, betimsel tarama modeli kullanılarak araştırılmıştır. Bu çalışmanın sonuçları, içerik analizi tekniği kullanılarak nicel araştırma yöntemleriyle analiz edilmiş ve değerlendirilmiştir. Araştırmanın sonuçları, üstün yetenekli çocuklara sahip ebeveynlerin, çocuklarının yeteneklerini tanıma, zihinsel ve sosyal kişilik durumlarını anlama, çocuklarıyla etkili iletişim kurma ve problemleri çözme konularında zorlandıklarını göstermiştir. Ayrıca, Batman Bilim ve Sanat Merkezi'ne ilişkin olarak derslerin ve atölyelerin gün ve saatlerinin çocukların normal okul saatlerine uygun olmaması, ulaşım ve yemek ücretleri gibi sorunlarla birlikte, çocukların hem resmi okullara hem de Bilim ve Sanat Merkezine devamında yaşadıkları zorluklar da belirlenmiştir. Bu zorluklara çözüm getirme amacıyla, uzmanlar tarafından ebeveynlere üstün yetenekli çocukları yetiştirme konusunda eğitim verilmesi, Bilim ve Sanat Merkezi'ne ücretsiz ulaşım imkanı sağlanması ve çocuklar için burs olanakları sunulması gibi önerilerde bulunulmuştur.Öğe Yapay sinir ağları ile öğrenci başarısını değerlendirme: Analiz ve ilerleme önerileri(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-06-12) Demir, Zeynep; Ertuğrul, Ömer FarukBu çalışma, öğrenci başarısını tahmin etmek amacıyla eğitilen Yapay Sinir Ağı (YSA) modelinin performansını değerlendirmeyi hedeflemektedir. Geniş bir veri seti üzerinde gerçekleştirilen eğitim ve test süreçleri sonucunda elde edilen bulgular, çeşitli önemli kategorilerde detaylı bir şekilde incelenmiştir. Temel dersler arasında yer alan Türkçe ve Matematik gibi derslerde modelin düşük Root Mean Square Error (RMSE) değerleri elde ettiği gözlemlenmiştir. Bu durum, modelin bu derslerde güçlü tahminler yapabildiğini işaret etmektedir. Ancak, İnkılap Tarihi ve Fen Bilimleri gibi derslerde test RMSE değerlerinde bir artış gözlemlenmiştir; bu durum da modelin bu derslerde daha fazla iyileştirme potansiyeli taşıdığını göstermektedir. Deneme sınavı puanları ve toplam net sonuçları tahmininde de benzer bir analiz gerçekleştirilmiştir. Deneme sınavı puanları tahminlerinde eğitim ve test RMSE değerleri arasındaki fark dikkat çekicidir. Bu durum, modelin deneme sınavı puanları tahminlerinde daha fazla iyileştirme yapma potansiyeline ya da modelin daha fazla geliştirilmesi gerektiğine işaret etmektedir. Ayrıca, modelin eğitim süreleri incelenmiş ve farklı kategorilerde farklı eğitim süreleri tespit edilmiştir. Modelin daha karmaşık kategorilerde, özellikle de deneme sınavı puanları tahminlerinde, daha uzun sürelerle eğitilmesi gerektiği gözlemlenmiştir. Bu çalışmanın temel amacı, YSA modelinin öğrenci başarısını tahmin etme konusunda genel bir etkinlik sergilediğini vurgulamaktadır. Ayrıca, çalışmanın kapsamında yer alan hedefler arasında; 1) Deneme sınavlarına bağlı olarak Liselere Geçiş Sınavı (LGS) sonucunu tahmin etme, 2) Deneme sınavlarının LGS sınavına olan benzerliğini ölçme ve 3) Yapay Zeka (AI) kullanarak öğrencilerin akademik başarısını belirlemede izleyeceği rolü belirleyen bir akademik danışmanlık/koçluk altyapısının kurulabileceğini gösterme hedefleri de bulunmaktadır. Bu hedefler, çalışmanın özünde yer alan önemli katkıları ifade etmektedir.Öğe Bilgi teknolojilerinde siber güvenlik ve siber saldırılar(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-06-26) Yalçınkaya, Ömer; Ertuğrul, Ömer FarukSiber güvenlik, hayatımızda önemi her geçen gün artan bir kavramdır. Teknolojik ürünlerin artması ve kullanım alanlarının genişlemesiyle birlikte siber saldırılar da artmakta ve böylece siber güvenlik her geçen gün önem kazanmaktadır. Siber güvenliğin tarihsel gelişimine bakıldığında insanların teknolojik cihazlara erişim hızlarının artması ile teknolojinin hayatın hemen hemen her alanında kullanılmaya başlandığı görülmektedir. Bu durum da siber güvenlik konusunun tüm hatları ile ortaya konulmasını engellemektedir. Günümüzde özellikle sağlık, turizm, eğitim, ulaşım, iletişim, bankacılık gibi aklımıza gelebilecek tüm alanlarda hizmet veren sektörlerde bilgi teknolojilerin aktif kullanıldığı görülmektedir. Bu durum sektörleri, siber saldırılara karşı önlem alma ve güvenlik politikalarını güncel tutmaya zorlamıştır. Günümüzde siber saldırılar etki alanını genişletmiştir. Bu dönemde bireysel bilgi hırsızlığı veya teknolojik bir cihazın ele geçirilmesi gibi dar alanda etki gösteren siber saldırılar yerini ülkelerin güvenliklerini tehdit eden bir seviyeye çıkarmış ve bu tehditlerin bazıları insanların ölümüyle sonuçlanabilecek bir seviyeye gelmiştir. Özellikle ülkelerin kritik alt yapılarına yapılan saldırıların, saldırıya uğrayan ülkelerin dış dünya ile bağının kopmasına, maddi ve manevi hasarlara uğramasına sebebiyet verdiği görülmektedir. Bu tezin hazırlanış amacı siber güvenliğin ne olduğu ve teknolojinin tarihsel gelişiminde yaşanan gelişmeler ile birlikte siber saldırıların etki alanlarını oraya koymaktır.Öğe Derin evrişimli çekişmeli üretici ağlar ile yüz görüntülerinin üretimi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-02-18) Çiçekli, Nizamettin; Ertuğrul, Ömer FarukBu çalışmada ilkel insandan günümüze kadar bilginin artışı, nesiller arası aktarımı ve bu sürecin büyük veriye dönüşümü incelenmiştir. Aynı zamanda yapay zekanın tarihsel gelişimi, yapay sinir ağlarının yapısı, derin öğrenme, derin öğrenme katmanları ve derin öğrenme modelleri gibi konular ayrıntılı bir şekilde ele alınmıştır. Bunun yanı sıra görüntü oluşturma modellerinden biri olan ve derin öğrenmenin bir alt dalı olan çekişmeli üretici ağlar hakkında detaylı bilgiler sunulmuştur. Çekişmeli üretici ağların tarihsel süreci, yapılan akademik çalışmalar, gelişimi ve akademik literatüre katkıları titizlikle araştırılmıştır. Özellikle çekişmeli üretici ağların görüntü oluşturma alanında en iyi modellerinden biri olan DEÇÜA modeli ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. DEÇÜA modelini oluşturan üretici ağın yapısı, matematiksel yöntemleri ve deneylerde kullanılan fonksiyonları ile birlikte kayıp fonksiyonu değerleri üzerinde yoğun bir çalışma yapılmıştır. Ayrıca çekişmeli üretici ağların ikinci bileşeni olan ayırıcı ağın yapısı, işlevleri, matematiksel yöntemleri ve deneylerde kullanılan fonksiyonları detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Deney ortamında kullanılan kütüphaneler, GPU, işlemci, dil işleme editörleri ve Google Colab ortamı dikkatlice incelenmiştir. Sentetik görüntüler üretmek için en yaygın olarak kullanılan veri setleri özenle seçilmiştir. Bu çalışmada iki farklı türde dört veri seti kullanılmıştır. İlk olarak vektör tabanlı görüntüler içeren Cartoonset10k ve Anime Face veri setleri dikkatlice seçilmiş ve detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. İkinci olarak piksel tabanlı görüntüler içeren Animal Face ve CelebaFace veri setleri ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. Her bir veri seti üzerinde gerçekleştirilen deneylerde belirli aralıklarla tekrarlanan eğitim süreçleri sonucunda elde edilen 8x8 boyutundaki görüntüler aşama aşama kaydedilmiştir. Bu elde edilen en iyi görüntüler, veri setlerinde rastgele seçilen resimlerle karşılaştırılarak detaylı bir şekilde değerlendirilmiştir. Üretici ağ ile ayırıcı ağın Nash dengesine göre kayıp-kazanç değerleri, matematiksel ve grafiksel yöntemler kullanılarak elde edilmiştir.Öğe İşaret dilinin derin öğrenme yöntemleriyle metin haline dönüştürülmesi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-02-27) Çiftçi, Melek Ece; Tekin, Ramazanİşitme ve duyma engelli bireyler, çevreleriyle iletişim kurarken ciddi zorluklar yaşamaktadırlar. Bu tez, gerçek zamanlı işaret dili tanıma sistemi ile bu soruna çözüm getirmeyi hedeflemektedir. Çalışma kapsamında, literatürde sıkça rastlanan 17 kelimeden oluşan bir veri seti, 5 denek tarafından özel olarak hazırlanmıştır. MediaPipe kitaplığındaki insan poz tahmin sistemi kullanılarak, kelimelerin anahtar noktaları başarıyla çıkarılmıştır. Bu anahtar noktalar, derin öğrenme modellerinden LSTM mimarisi ile sınıflandırılmıştır. Çalışma kapsamında kişi bağımlı ve kişi bağımsız iki ayrı uygulama yapılarak test veri seti üzerinde sırasıyla %94,71 ve %87,65 oranında doğruluk elde edilmiştir. Bu önerilen sistemin, işitme ve konuşma engelli bireylerin günlük iletişimlerini iyileştirmek adına literatürdeki diğer çalışmalara kıyasla yeterli seviyede performansa sahip bir çözüm ortaya konulduğu değerlendirilmektedir.Öğe Transfer öğrenme modellerinin basamaklandırılmış derin özelliklerini ve topluluk sınıflandırıcıları kullanarak lastik çatlaklarının tespit edilmesi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-03-27) Askar, Özcan; Tekin, RamazanBu çalışma, araç sürücülerinin lastiklerinde oluşan çatlakları tespit etmeye yönelik yapay zeka destekli bir yıpranmış lastik tespit sistem önermektedir. Genel olarak, sürücüler lastik diş derinliği ve hava basıncının önemini bilse de lastik oksidasyonundan kaynaklanan risklerin farkında değildir. Oysa lastik oksidasyonu ve çatlaklar, sürüş güvenliğini etkileyen önemli sorunlara yol açabilir. Bu çalışmada, ön-eğitimli transfer öğrenme yöntemleri kullanılarak elde edilen derin öznitelikler ve topluluk öğrenme yöntemleri kullanılarak lastiklerde çatlak tespitine yönelik CTLDF+EnC isimli yeni bir hibrit mimari önerilmektedir. Önerilen hibrit modeller, özniteliklerin elde edildiği dokuz transfer öğrenme yöntemi ve sınıflandırıcı olarak İstifleme, Yumuşak ve Katı oylama topluluk öğrenme yöntemlerini içermektedir. Çalışma literatürdeki endüstriye kullanıma yönelik X-Ray görüntü tabanlı yapılmış çoğu çalışmanın aksine herhangi bir sayısal görüntüleme cihazı ile elde edilebilecek görüntüler ile çalışmaktadır. Çalışma kapsamında en yeksek test doğruluk değeri 76,92% ile CTLDF+EnC (İstifleme) hibrit model ile elde edilmiştir. CTLDF+EnC (Yumuşak) ve CTLDF+EnC (Katı) mimarileri için ise doğruluk değerleri sırasıyla 74,15% ve 72,92% olarak elde edilmiştir. Çalışmanın sonuçları, önerilen hibrit modellerin lastik problemlerini tespit etme konusunda etkili olduğunu göstermiştir. Ayrıca düşük maliyetli ve uygulanabilir bir yapı sunulmaktadır.Öğe Aktarım derin öğrenme metotları ile yüz ifadelerinden duygu tespiti(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-02-14) Taş, Sadi; Kaya, YılmazBu çalışma, yapay zekâ ve derin öğrenme tekniklerinin duygu tanıma yeteneklerini değerlendirmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. İnsan duygularını anlama ve yüz ifadeleri aracılığıyla analiz etme ihtiyacı, teknolojinin gelişimiyle birlikte giderek artmaktadır. Bu bağlamda, Residual Network (ResNet) ve transfer derin öğrenme modelleri kullanılarak duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın odak noktası, özellikle ResNet50 modelinin duygu tanıma görevindeki etkinliğini vurgulamaktır. ResNet mimarisi, derin sinir ağlarının eğitimini kolaylaştırmak ve aşırı uyum sorunlarını azaltmak amacıyla geliştirilmiştir. Modeller, transfer derin öğrenme yaklaşımıyla öğrenilen bilgileri duygu tanıma görevine aktarmayı amaçlamaktadır. Çalışma, Fer2013 veri seti üzerinde gerçekleştirilmiş ve modellerin performansı çeşitli metriklerle değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, özellikle ResNet50 modelinin diğer modellere kıyasla daha yüksek başarı oranına sahip olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar, yapay zekâ temelli duygu tanıma uygulamalarının gelecekteki potansiyelini ve derin öğrenme modellerinin bu alandaki etkisini anlamamıza katkı sağlamaktadır. Çalışmanın bulguları, duygu tanıma teknolojilerinin geliştirilmesi ve iyileştirilmesi konusunda araştırmacılara rehberlik edebilir. Yapay zekâ tabanlı duygu analizi, sağlık sektöründen akıllı yaşam alanlarına kadar geniş bir yelpazede uygulamalar bulabilir ve insan-makine etkileşimini daha etkili hale getirebilir. Bu bağlamda, ResNet50 modelinin başarısı, duygu tanıma alanında derin öğrenme modellerinin kullanımının önemini vurgulamaktadır.Öğe Derin öğrenme ile Türkçe ses işaretlerinden rakam tanıma(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-02-14) Eroğlu, Abdullah; Kaya, YılmazIn today's rapidly advancing technological landscape, speech-based recognition systems play a crucial role in various fields. Sound, beyond being a fundamental means of communication among indi-viduals, serves as a critical factor in applications such as automation, security, and user experience. The effective utilization of sound in digital environments is made possible, particularly through the develop-ment of speech recognition technologies. These technologies have the capability to analyze sound sig-nals, comprehend spoken language, and perform various tasks. Digital digit classification, particularly, constitutes a significant application area for these speech recognition technologies. Digital digit classifica-tion involves the development of systems that can accurately recognize and distinguish digital digits obtained from sound signals. This has a wide range of potential applications, from telecommunication systems to voice command systems and from speech-based security applications to various industrial and commercial applications. In this context, the importance of speech-based digital digit classification spans from everyday life to industrial applications. This study aims to contribute to technological ad-vancements in this field by evaluating different machine learning models used in the process of digital digit classification from sound signals. SVM, LSTM, and CNN models were assessed for digital digit clas-sification from sound signals, with the CNN model achieving the highest success rate at 81.94% in the 80-20 training-test ratio. The CNN model demonstrated high performance, particularly achieving a 98.2% success rate for the digit "Six (6)." Different success rates were observed among other digits, with high performance for "One (1)" and "Nine (9)" but lower success rates for "Three (3)," "Four (4)," and "Eight (8)." In the scope of the study, evaluations conducted under different training-test ratios revealed that the LSTM model exhibited the highest success at a 50-50 training-test ratio. SVM achieved its highest suc-cess rate at an 80-20 training-test ratio. However, overall, deep learning models, specifically LSTM and CNN, outperformed SVM, indicating that these numerical results highlight the effective use of deep learn-ing models, especially in sound-based digital recognition applications.
