3 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Öğe Meme kanserinin iyi huylu veya kötü huylu durum tespitinde derin öğrenme modellerinin kullanılması(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-02-27) Ateş, Feyzi Ferat; Çalışkan, AbidinMeme kanseri, meme de bulunan bağ dokusu ve buna bağlı olan kanal bölgelerinde oluşan ve oluşan bu hücrelerin normalin dışında hareketlerinden meydana gelen bir kanser türüdür. Yoğun olarak kadınlarda görülmekte olup, en yaygın rastlanan kanser çeşitlerindendir. Hastalık erkenden fark edilmeği zaman kan ve lenf damarları yoluyla diğer organlara kanserli hücreler etki edebilir (metastaz durumu). Yapılan araştırmalara göre genel olarak tüm kanser çeşitlerinde erken tanı ve tedavi önemlidir. Bu çalışmada meme kanserinin iyi huylu ve kötü huylu türleri arasında sınıflandırma yapabilen yapay zekâ tabanlı erken tanı sistemi önerilmiştir. Önerilen yaklaşımda artık bloklu evrişimsel sinir ağı modelleri kullanıldı. ResNet modellerinin son katmanına yeni bir tam bağlantılı katman eklenerek tür tabanlı öznitelikler çıkartıldı. Bir sonraki aşamada tam bağlantılı katmanlardan elde edilmiş öznitelikler birleştirilerek yeni bir özellik seti oluşturuldu. Oluşturulan bu özellik seti ile sınıflandırma oluşturulurken softmax ve makine öğrenim yöntemleri kullanıldı. Çalışmada önerilen yaklaşım ile sınıflandırma oluşturulma adımlarında kullanılan tüm yöntemlerden %100 genel doğruluk başarısı elde edildi. Bu çalışmada tam bağlantılı katmanların elde edilmesi ve birleştirilmesi deneysel analizlerin geliştirilen çalışmada performansa olumlu yönde etki ettiği gözlemlenmiştir.Öğe Gabor dalgacık dönüşümü tabanlı yapay sinir ağı modeli ile zambak yaprağı imgelerinde pas hastalıklarının tespiti(Batman Üniversitesi, 2012-06-01) Acar, Emrullah; Çalışkan, Abidin; Sezgin, NecmettinBitkilerdeki hastalıklar, hasadı ve dolayısıyla verimi etkilemektedir. Hastalıkların önceden kestirilmesi, çiftçilerin alacağı önlemler ile verimi artıracaktır. Verimi etkileyen önemli hastalıkların başında pas hastalığı gelmektedir. Bu çalışmada bitki örneği olarak, zirai uygulamalarla ilgili farklı zirai sitelerden bir uzman yardımıyla elde edilmiş zambak çiçeği yaprak imgeleri kullanılmış olup, Gabor dalgacık dönüşümü tabanlı yapay sinir ağı modeli ile pas hastalığını tespit eden bir sistem tasarlanmıştır. İlk aşamada, imgelere ilişkin Gabor dalgacık dönüşümü kullanılarak her bir sayısal imgeden ayrı bir özellik matrisi elde edilip, matrislerin ortalama, standart sapma ve entropi gibi istatistiksel değerleri hesaplanmıştır. Bu değerler öznitelik vektörüne eklenerek, her bir imge için bir öznitelik vektörü oluşturulmuştur. İkinci aşamada, Gabor dalgacık dönüşümü tabanlı öznitelik vektörleri yapay sinir ağı modelinin girişine verilerek sınıflandırma için performansı en iyi ağ yapısı belirlenmeye çalışılmıştır. Zambak çiçeği yaprak imgeleri iki (1-sağlıklı, 2- hastalıklı) grupta sınıflandırılmış olup sınıflandırma çalışmaları sonucunda, en iyi ortalama performansa %80,00 başarı ile yapay sinir ağı modelinin (3-25-1) ağ yapısında ulaştığı gözlemlenmiştir.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.
