Sınıflandırma
Bu konu başlığı altında 324 tez
Sınıflandırma problemleri için matematiksel programlama temelli çözüm yaklaşımları
Yeni teknolojiler, araçlar ve yöntemler insan hayatını kolaylaştırmak amacıyla geliştirilmiş ve geliştirilmeye de devam etmektedir. Örneğin görüntü tanıma yöntemiyle kimlik tespiti, bir hastalığın teşhis edilmesi, el yazılarının metine dönüştürülmesi gibi konular araştırmacıların ilgisini çekmiş ve bu konularda daha hızlı ve doğru sonuç verecek yöntemler geliştirmeye yönlenmiştir. Bu çalışmada bu amaçlara hizmet edebilecek Çok Yüzlü Konik Fonksiyonlar algoritmalarına yeni matematiksel modeller eklenerek sınıflandırıcıların oluşturulması, özellikle de bu yaklaşım temelli yeni modeller geliştirilerek yaklaşımlarının incelenmesi ve yeni bir yaklaşım önerilmesi, son olarak da Çok Yüzlü Konik Fonksiyonlar temelli algoritmaların kümeleme temelli yaklaşımlarla geliştirilmesi üzerine çalışılmıştır. Süre ve başarı oranlarında verimlilik sağlanmaya çalışılmıştır.
Diyabetik ayak ülserinin tedavisinde sınıflamaların karşılaştırılması
Amaç: Bu çalışmada mevcut diyabetik ayak ülser sınıflamalarından Wagner, PEDIS ve Texas tedavi açısından kıyaslanmıştır. Sınıflamaların klinik ve prognoz açısından tutarlılığı ve toplanan veriler ışığı altında hastalığın seyrini etkileyen faktörler değerlendirilmiştir. Gereç ve yöntem: Prospektif olarak yapılan bu çalışmada 18-85 yaş arasında diyabetik ayak ülseri olan 121 katılımcı dahil edilmiştir. Hastalar, servis yatışı sırasında düzenlemiş olduğumuz diyabetik ayak değerlendirme formunda demografik bilgileri, yaranın bölgesi-tipi-sınıflaması, ankle brachial index (ABI) ölçümleri, radyolojik açıdan osteomyelit veya yumuşak doku enfeksiyon varlığı, nöropati varlığı, laboratuvar değerlendirmeleri, ön görülen tedavi süresi ve sonuçları değerlendirilmiştir. Bulgular: Diyabetik ayak ülseri olan hastaların (n=121), 78'i iyileşen grubu ve 43'ü amputasyon grubu olmak üzere toplam 121 hasta vardı. Hastaların 94'ü erkek ve 27'si kadındı ve yaş ortalaması 64±11 idi. Gruplar arasında lenfosit ve nötrofil/lenfosit oran değerleri istatistiksel olarak anlamlı farklı bulunmuştur (sırasıyla P= 0,027, P= 0,012). Doku perfuzyonu, yara derinliği, yara enfeksiyonu, yara hassasiyeti ile gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki bulunmuştur (sırasıyla, P= 0,002, P= 0,001, P= 0,006, P= 0,019). PEDIS skorlama sistemi iyileşme ve amputasyon tanısal ayrımında anlamlı; kesim noktası 7,5 olarak bulunmuştur. TEXAS sınıflaması A, B, C, D derecesi ve Wagner ile grup arasında istatistiksel olarak anlamlı; TEXAS sınıflaması 1, 2, 3 derecesi ile anlamlı ilişkili olmadığı bulunmuştur. Wagner iyileşme ve amputasyon tanısal ayrımında anlamlı olarak bulundu (AUC=0,728 (0,633-0,822)); P< 0.001). Ayrıca Ankle brakial indeks (ABI) ≥ 0,9 olanda %23,5; < 0,9 olanda % 50,9 amputasyon görülmüştür. Hastaların diyabetik ayak eğitimleri ile grup arasında istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur (P= 0,021, P< 0,001). Sonuç: Erkek cinsiyet, ileri yaş, neutrofil-lenfosit oranı yüksek olması, diyabetik ayak ve DM eğitimi almamış olması, radyolojik olarak yumuşak doku enfeksiyonu ve osteomyelit varlığı ve ayak bileği brakial indeksinin 0,9'dan küçük olması iyileşme ve amputasyonun tanısal ayrımında anlamlı bulunmuştur. WAGNER sınıflamasında amputasyon kesim noktası 4. derece ve üzeri anlamlı bulunmuştur.
Yüzeylerin sınıflandırılması
Sınıflandırma teoremi geometrik topolojinin temel taşlarından biridir. İlk ispatı 19. yüzyılda yapılmasına rağmen bugün ki araştırmalarda da Sınıflandırma Teoremi sıkça karşımıza çıkmaktadır. Sınıflandırma Teoremi, yüzey ne kadar karmaşık olursa olsun, her tıkız yüzeyin bir sınıfı olduğunu söyler. Bu çalışmanın amacı Sınıflandırma Teoreminin (Zeeman, 1966) tarafından yapılan ispatını vermektir.
Konya mânileri üzerine bir araştırma ve tasnif çalışması
Mâniler, Türk toplumu tarafından en çok sevilen ve kullanılan tür olarak anonim halk edebiyatının mahsulleri arasında yerini almışlardır. Bu durumdan hareketle mâniler, sözlü geleneğin en önemli taşıyıcıları olmuşlardır. Selçuk Üniversitesi Türk Halk Kültürü Uygulama ve Araştırma Merkezi'nin kurulduğu günden bu yana Konya vilayetindeki derlemelerden büyük oranda yararlanarak yaptığımız araştırmaları, "Konya Mânileri Üzerine Bir Araştırma ve Tasnif Çalışması" adlı yüksek lisans tezimizde ortaya koyduk. Bu yaptığımız çalışma, Konya'da derlenmiş mâniler ile sınırlıdır ve iki ana bölümden oluşmaktadır. Çalışmamızın ilk bölümünde Türk halk edebiyatında mâni kavramı ile ilgili tanımlar verilmiş, mânilerin tarihi gelişimi incelenmiş, mâni türü ile ilgili teknik ve teorik bilgiler aktarılmıştır. Mânilerin muhtevasında yer etmiş hemen hemen tüm konular incelenmiş, araştırmacıların mâni üzerine yaptıkları tasnifler ve çalışmalara yer verilmiştir. Anonim Halk Edebiyatı ürünlerinden olan türkü, ağıt, ninni, halk hikâyesi, destan, fıkra, masal, bilmece, tekerleme, dua, beddua, deyim ve atasözleri ile mâninin ilişkisi incelenmiştir. İkinci bölümde ise Konya'da mâni söyleme geleneği değerlendirilmiş, derlenmiş Konya mânileri üç ana tasnife tabi tutulmuştur. Şekil, konu, hazırlanış ve uygulanışlarına göre üç ana başlıkta tasnif edilmiş mâniler çeşitli örneklerle sunulmuştur. Sonuç olarak; ek metinlerle belirtilen kısımda, mânilerin içerisinde geçen arkaik sözcükler basit bir mâni sözlüğü yapılarak anlamlandırılmaya çalışılmıştır. En son kısımda ise tezimizde kullandığımız kaynakçalar üç kısma ayrılmıştır. Bu üç kısımdan ilki kitap bibliyografyası, ikincisi sanal ağ kaynakçası, üçüncüsü ise kaynak kişileri ve mahsulleri derleyen şahısları verdiğimiz kaynakçadır. Anahtar Kelimeler: Anonim, Konya, Mâni, Tasnif.
Tavşanlı Zeytinoğlu Halk Kütüphanesi'nde bulunan Arap dili ile ilgili yazma eserlerin tespiti ve tavsifi
Kütüphaneler bir milletin ilim, kültür, bilgi mirasını oluşturan ve onu ileriki nesillere aktarıp yaşatan en büyük etmenlerinden biridir. Bu bağlamda bir kütüphanenin ve içerisinde bulunan yazma eserlerin tanıtılması, tespit edilmesi hem o milletin kültür zenginliğine hem de farklı alanlarda çalışma yapmak isteyen araştırmacılara büyük katkı sağlayacaktır. Çünkü herhangi bir yazma nüshanın alanıyla ilgili kaynaklar arasında yer alması veya almaması pek çok çalışmanın sonucunu etkileyebilir. Bu bakımdan bu çalışmada bir ilçe kütüphanesi olarak Tavşanlı Zeytinoğlu Halk Kütüphanesi'nde bulunan Arap dili ile ilgili yazma eserler tanıtılmaya çalışılmıştır. Çalışmanın birinci bölümünde gramer kitapları ve sözlükler; ikinci kısmında belagat, arûz ve vaz' ilmine dair eserler; son olarak üçüncü bölümde ise kasideler ve şerhleri ele alınmakta; kütüphanedeki konumları hakkında bilgi verilmektedir. Ayrıca eserler ve müellifleri hakkında edinilebilen bilgilere de kısaca değinilmektedir. Böylece kütüphanedeki Arap dili ile ilgili yazmalara ait küçük bir katalog düzenlemesi de yapılmış olmaktadır. Anahtar Sözcükler: Arap Dili, Tavşanlı, Zeytinoğlu Kütüphanesi, Tavsif, Yazma Eser
Uçucu gazları algılayıcı QCM sensör dizi verilerini bilgisayar ortamında tanı yöntemleri
Kimyasal sensör dizileri; uçucu analitlerin analizinde önemli bir role sahip olmuştur. Değişik diziler; geniş duyarlılık profillerinin çakıştığı veriyi toplarlar. Bunların sağlam veri analizlerine ihtiyaçları vardır, adreslenen problemleri çözmek için sıklıkla numune tanıma metotlarını ilgilendirirler. İstatistik yaklaşım; geleneksel olarak formüle edilen numune tanımalardaki sayısız yapılar arasında en yoğun çalışılanı ve pratikte en çok kullanılanıdır. Daha yakınlarda istatistik öğrenme teorisinden alınan yapay sinir ağı teknikleri ve metotlarında önemli bir artış görünmüştü. Bir tanıma sisteminin tasarımında şu noktalara dikkat edilir: numune sınıflarının tanımlaması, çevresel algılama, numune tanıtılması, özellik çıkarımı ve seçimi, küme analizi, sınırlandırıcı tasarımı ve öğrenmesi, eğitme ve test örneklerinin seçimi ve performans değerlendirmesi. Bu alanda, yaklaşık 50 yıllık araştırma ve gelişmeye rağmen, kompleks numuneleri keyfi yönlendirmeyle, yerleştirme ve ölçü ile tanımlama genel problemi hala çözülememiştir. Bu çalışmada; uçucu analitlerin algılanması ve tanınması aşamalarında kullanılan, iyi bilinen metotları gözden geçirmek ve karşılaştırmak amacımızdır. Anahtar Kelimeler: Hata Tahmini, Kimyasal Sensör Dizisi, Numune Tanıma, Özellik Seçimi Sınıflandırma, Sinir Ağları.
Irak Türkmen atasözleri üzerine halk bilimsel bir inceleme
Yaşanmışlıkların ve yaşanma ihtimali olan durumların anlatılmaya çalışıldığı atasözleri üzerine yapılan çalışmalar kültür aktarımı konusunda önemli bir yer teşkil etmektedir. Irak Türkmen söz varlığı ürünlerinden biri olan atasözleri, Irak Türkmenlerinin sözlü kültürel değerlerini gelecek nesillere aktarmada önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada bu durum gözetilerek ve atasözleri üzerine yapılan çalışmaların nitelikleri de göz önüne alınarak farklı bir yaklaşım denenmiştir. Konuyla ilgi birçok çalışma bulunmakla birlikte çalışmaların benzer nitelikte oldukları da görülmektedir. Bugüne değin Irak Türkmen atasözleri genellikle derlenmiş fakat içerikleri üzerine çalışmalar kısıtlı kalmıştır. Bu çalışmada Irak Türkmen atasözleri konularına göre sınıflandırılmış ve halk bilimsel bir inceleme yapılmıştır. Literatürde doğan bu boşluğun doldurulması adına yapılacak çalışmalara yol gösterici nitelikte olacağı düşünülmektedir.
Modeling of artificial neural networks and image processing algorithms for bread wheat quality classification
Wheat, which is the most grown agricultural product in the world and in our country, has an important place in terms of human nutrition throughout the world due to its high nutritional value, variety of variations and being at the forefront of basic foodstuffs. Soft wheat, which is used for bread flour production, is the most produced wheat type in our country. Wheat quality is the most important factor for both the farmer, the flour producer and the consumer. Quality criteria are determined by physical and chemical analysis and can only be determined by comprehensive laboratories, technical personnel and experts. This process takes a long time and increases the costs. This study proposes two different models to investigate the feasibility of bread wheat quality classification with artificial intelligence. The model developed with artificial neural networks created a decision support mechanism for the expert who made the final decision, and the model developed with Image Processing shows the feasibility of bread wheat quality classification without the need for laboratory analysis. The results obtained in both studies show that artificial intelligence technologies that can contribute to the digitalization of flour production facilities are feasibility in order to be used as a high-accuracy decision support mechanism. Key Words: Bread Wheat, Quality, Classification, Artificial Neural Network, Image Processing
COVID-19 detection from signs and symptoms using machine learning
Effective SARS-CoV-2 (COVID-19) screening enables a speedy and precise diagnosis of COVID-19, lowering the load on the health care systems. Different machine learning models were developed for COVID-19 detection. These models are intended to aid physicians globally in the quarantining of patients, especially in poor areas. At the end of 2021, the global officially recorded COVID1-19 cases reached 286,582,541 with 5,430,949 confirmed deaths. This study aimed to deploy and test machine learning-based models for predicting COVID-19 diagnosis. Seven machine learning models have been utilized as Naïve Bayes (NB), Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Multilayer Perceptron Neural Network (MLP), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). The models were trained and tested on data from 2,151,898 tested people, among whom 208,726 (9.7%) were found to have COVID-19. Simply six binary characteristics were used to predict COVID-19 testing results with acceptable accuracy. The data included five early COVID 19 clinical signs and symptoms, such as cough, fever, sore throat, shortness of breath, and headache. Also, the data from people in contact with a confirmed COVID-19 case were used. Overall, we evaluated the possibility of building a model that could be used for prioritizing testing for COVID-19 by asking simple questions depending on the data we acquired from GitHub. When using normal unbalanced data; we achieved 92.9% accuracy, 60.4% sensitivity, 96.4% specificity and 62.2% F-score with the MLP, DT, RF and XGBoost machine learning models. When using balanced classes, all the seven machine learning models produced 91.8% accuracy, 65.1% sensitivity, 94.7% specificity and 60.61% F-score results. When using only symptomatic cases (161.915), MLP, DT, RF and XGBoost models gave 70.8% accuracy, 89.1% sensitivity, 47.3% specificity, and 77.4% F-score results. In the three scenarios XGBoost, RF, DT, and MLP gave the best results. Regarding the training time, XGboost, RF and DT were faster than MLP. Key Words: Machine Learning, Classification, Diagnosis, COVID-19, SARS-COV-2, Signs and Symptoms
Comparison of Random Forest and XGBOOST implementation's success to predict bank profitability: Evidence from Turkish deposit banks
Machine learning techniques are used as regression, classification, clustering or association rule inference. Therefore, one of the most important application areas of machine learning is classification. In this study, it is aimed to examine the factors affecting the profitability of banks. For this, 27 banks operating in Türkiye between the years 2010 and 2020 constitute the scope of the study. In the study, target variables return on assets (ROA) and return on equity (ROE) were used. Input variables are capital adequacy, asset quality, liquidity, management efficiency, and bank size. This study is aimed to examine the factors affecting the profitability of banks with Random Forest and XGBOOST algorithms along with Multi Linear Regression. Methods were compared according to error and explanation levels for each target variable. Then, the factors affecting the target variable were examined with the "target shuffling" technique. As a result, it has been found that management efficiency (activity), bank size, and capital structure are the most significant for ROA; while management efficiency and size are the most effective for ROE. JEL Classification Numbers: C38–G00 Keywords: Classification, Bank Profitability, Random Forest, XGBOOST
Yakın kızılötesi yansıma görüntülerinde optik disk patolojilerinin derin öğrenme ile sınıflandırılması
Amaç: Bu çalışmada optik disk ödemi ve psödopapilödeme ait Spektral Domain Optik Kohorens Tomografi (SD)-OKT çekimlerinin yakın kızılötesi yansıma (YKY) görüntüleri kullanılarak derin öğrenme (DÖ) ile uygun bir algoritma oluşturulması ve geliştirilen modelin etkinliğinin değerlendirilmesi hedeflenmektedir. Gereç ve Yöntem: Çalışmaya detaylı oftalmolojik muayenesinde optik disk ödemi mevcut olan, 24 papilödem, 16 nonarteritik iskemik optik nöropati (NAİON), 12 santral retina ven oklüzyonu (SRVO), 3 demiyelinizan optik nöropati ve 5 diyabetik papillopatili hastanın toplam 158 görüntüsü, optik disk druseni mevcut olan 70, peripapiller hiperreflektif ovoid kütle benzeri yapıları (PHOKY) olan 62 psödopapilödem hastasının toplam 346 görüntüsü ile herhangi bir optik disk patolojisi olmayan sağlıklı 168 kişiden 336 göze ait optik koherens tomografi (OKT)'den elde edilmiş YKY görüntüsü dahil edildi. Görüntülerin %85'i (714 görüntü) modelin eğitimi, %15'i (126 görüntü) ise eğitilmiş modelin test edilmesi için 2 gruba ayrıldı. Optik disk görüntülerini sınıflandırmak için evrişimsel sinir ağları (ESA) algoritması kullanılarak bir DÖ modeli oluşturuldu. Temel olarak eldeki veriler modele tanıtılarak kendini eğitmesi sağlandı ve test için ayrılan görüntüler ile test edildi. Bulgular: Geliştirilen model, eğitimde kullanılmayan 24 optik disk ödemi, 52 psödopapilödem ve 50 normal optik disk görüntüsüyle test edildi. Her grup için duyarlılık, özgüllük, doğruluk ve Receiver Operating Characteristic (ROC) eğrisi analizi ile eğri altında kalan alan (EAKA) hesaplamaları yapıldı. Modelin optik disk ödemini saptamadaki duyarlılığı %100, özgüllüğü %99, doğruluğu %99, EAKA 0,995 (%95 güven aralığı [GA]: 0,98-1); psödopapilödemi saptamadaki duyarlılığı %98, özgüllüğü %97, doğruluğu %98, EAKA 0,983 (%95 GA: 0,96-1); herhangi bir optik disk ödemi veya psödopapilödem bulgusu olmayan normal optik diskleri saptamadaki duyarlığı; %96, özgüllüğü %100, doğruluk oranı %98, EAKA ise 0,973 (%95 GA: 0,94-1) olarak bulundu. Sonuç: Elde edilen sonuçlar, optik disk patolojilerinin tanısı için geliştirilen DÖ modelinin optik disk ödemi ve psödopapilödem saptanmasında yüksek etkinlikte kullanılabileceğini göstermektedir. YKY görüntüleme yapabilen OKT cihazlarına, benzer YZ modellerinin entegrasyonu ile optik disk patolojilerine ait tanılar elde edilebilir. Modelin geliştirilebilmesi için diğer görüntüleme yöntemleriyle desteklenmesine ve daha fazla sayıda görüntüye ihtiyaç vardır. Anahtar kelimeler: Yapay zeka, Derin öğrenme, Optik disk ödemi, Psödopapilödem, Yakın kızılötesi yansıma
Tarihi yarımada'da Sultanahmet-Cankurtaran bölgesinde konaklama yapılarına görsel kalite ve sınıflandırma açısından yaklaşım
Bu tez kapsamında üzerinde durulan temel problem, konaklama yapılarının yoğunlaştığı tarihi kent merkezlerinde, yapının biçimlenmesini ölçütlendiren yapılanma izinleri ile sınıflandırma sistemlerinin birbirlerini desteklememesi ve görsel kalitenin korunmasına hizmet etmemesidir. Bu problemden yola çıkılarak, tez kapsamında konaklama yapılarının bulunduğu tarihi kent merkezlerinden biri olan Sultanahmet bölgesinde, yapılanma koşullarını belirleyen imar planlarının ve işletme ruhsatı vermek için belirlenen konaklama yapısı sınıflandırma sistemlerinin, görsel kalitenin korunmasını amaç edinen bir anlayış ile ele alınmasının gerekliliğini ortaya koymayı amaçlamıştır. Bu çerçevede, birinci bölümde tezin ortaya koyduğu sorun, amaç, yöntem, önem ve sınırları belirlenmiştir. İkinci bölümde, İstanbul'da Tarihi Yarımada'da Sultanahmet ? Cankurtaran bölgesinde sokak ölçeğinde görsel kaliteyi oluşturan veriler incelenmiştir. Devamında Sultanahmet Bölgesinin mekansal oluşumu ve mimari kimliği incelemiş, daha sonra turizmin yapılı çevre üzerindeki olumsuz etkileri ele alınmıştır. Bu noktada, tarihi kent merkezlerinde turizm yapılarını biçimlendiren etkenler (yapılanma koşulları, işletme belgesini almak için uyulması gereken sınıflandırma sistemleri, güncel eğilimler, tasarımcının ve işletmecinin eğilimleri) önem taşımaktadır. Bu çalışmada ağırlıklı olarak üzerinde durulan etkiler yasal ölçütlerdir. Yasal ölçütleri sınıflandırma sistemleri ve imar durumu oluşturur. Öncelikle Dünya Turizm Örgütü'nün (WTO) sınıflandırma konunda yapmış olduğu çalışma incelenmiş, daha sonra ülkemizdeki sınıflandırma sistemleri yapıyı sorgulayan kriterler açısından ele alınmıştır. Bu çalışmalar sonucu elde edilen bulgular, Sultanahmet ? Cankurtaran bölgesinde yapılan alan çalışmasının temelini oluşturmuştur. Öncelikle alanda bulunan yapı stoku bina durumu fonksiyon ve kapasite açısından analiz edilmiş, konaklama birimleri dahil oldukları sınıflandırma sistemleri ve imar durumu açısından ele alınmıştır. Ayrıca çalışma alanında bulunan Kutlugün Sokak üzerinde görsel kalite bileşenlerinin analizi yapılmıştır. Sonuç olarak tarihi kent merkezlerinde konaklama yapılarının biçimlenişini etkileyen yasal ölçütlerin yetersiz olduğu ve bu merkezlerde görsel kalitenin giderek düştüğü tespit edilmiştir. Yapılanma koşullarını belirleyen imar planlarının ve işletme ruhsatı vermek için belirlenen konaklama yapısı sınıflandırma sistemlerinin, görsel kalitenin korunmasını amaç edinen bir anlayış ile ele alınmasını gerekmektedir. Anahtar kelimeler: Tarihi Yarımada, Konaklama Yapıları, Sınıflandırma Sistemleri, İmar Durumu, Görsel Kalite
Eğitimli sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması
VI öz Bu çalışmada, uzaktan algılama tekniği ile elde edilen verileri sınıflandırmak amacıyla geliştirilmiş eğitimli sınıflandırma yöntemleri (Maksimum Benzerlik, En Yalan Komşu, Minimum Mesafe, Kutu, Elipsoid ve Üçgen), doğruluk ve işlem hızlan açısından birbirleriyle karşılaştınlmıştır. Bu yöntemler, Adana ilindeki tarımsal bir bölgeye ait LANDSAT-TM verileri üzerinde, hazırlanan bir görüntü işleme programıyla uygulanmıştır. Sınıflandırma işlemleri sonucunda oluşan sınıflara ait piksel sayılan ve bilgisayar süreleri değerlendirilmiş ve aradaki farklılıklar belirlenmiştir.
Yeni makine öğrenmesi metotları ve ilaç tasarımına uygulamaları
Makine öğrenmesi (yapay öğrenme), eldeki verileri en iyi temsil eden modeli ve parametrelerini bulmak amacıyla geliştirilen algoritmaları içerir. Tezde çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları geliştirilmiştir. Günümüzde incelenmesi ve yorumlanması gereken veri miktarı üssel bir biçimde artmaktadır. Bu durum makine öğrenmesinin tüm sektörlerin ihtiyaç duyduğu bir alan haline gelmesine sebep olmuştur. Tezin uygulama alanı olarak, bu sektörlerden biri olan ilaç tasarımı seçilmiştir.İlaçların insan sağlığına olan olumlu etkisi bilinmektedir. Yeni ilaç tasarımı bu nedenle çok önemli ve vazgeçilmezdir. Buna karşılık çok emek ve uzun zaman isteyen ve buna bağlı olarak çok büyük maliyetler içeren bir sektördür. Yüksek maliyet sebebiyle az sayıda firma tarafından gerçekleştirilebilmektedir. Türkiye'de bu alandaki mevcut çalışmalar sınırlı olmakla birlikte TÜBİTAK tarafından yayınlanan raporda ilaç tasarımı, 2003-2023 yıllarını kapsayan dönemde öncelikli teknolojik faaliyet konuları içinde yer almaktadır.İlaç tasarımı sürecinin ve maliyetinin önemli bileşenlerinden biri olası ilaç moleküllerinin seçilmesi işlemidir. Bu seçim işlemleri genelde; sınıflandırma, kümeleme, özellik seçimi/çıkarımı, regresyon (eğri uydurma) problemlerinden bir ya da birkaçını içermektedir. Bu tarz problemlere çözüm üretmeyi amaçlayan makine öğrenmesi metotları yardımıyla ilaç tasarımının süresi ve maliyeti azaltılabilmektedir.Görüldüğü gibi ilaç tasarımı problemlerinde makine öğrenmesinin neredeyse tüm alanlarına ihtiyaç duyulmakta ve kullanılmaktadır. Bu nedenle de tezde makine öğrenmesinin birçok alanını kapsayacak bir çalışma gerçekleştirilmiştir.Sınıflandırma problemleri için Cline adı altında bir algoritma ailesi tasarlanmıştır. Geliştirilen algoritmalar temelde karar ağacı oluşturma algoritmalarıdır. Karar ağaçları, yüksek performansları ve ürettikleri kuralların verinin yapısına ait çıkarımlar yapmayı kolaylaştırması sebebiyle oldukça popüler olmuş makine öğrenmesi algoritmalarındandır. Yapılan denemelerde geliştirilen algoritmaların basitliklerine rağmen UCI ve ilaç veri kümelerinde mevcut algoritmalarla yarışabilecek performansta algoritmalar oldukları görülmüştür.Sınıflandırıcı komiteleri literatürdeki birçok çalışmada tekil sınıflandırıcılardan daha başarılı sonuçlar üretmiştir. Bu çalışmada da buna paralel sonuçlar alınmış ve Cline algoritma ailesine Cline karar ormanları eklenmiştir. UCI ve ilaç veri kümeleri üzerinde Cline karar ormanları mevcut algoritmalardan çok daha iyi sonuçlar sergilemiştir. Cline karar ağacı ve karar ormanları algoritmaları ClineToolbox adlı bir yazılımla kullanıcıların hizmetine sunulmuştur. Yazılıma tez sahibinin web sayfasından erişilebilir.Özellik seçimi problemleri için karar ağaçları ve karar ormanlarından yararlanan bir yaklaşım geliştirilmiş ancak tatmin edici sonuçlar elde edilememiştir.Kümeleme problemleri için Clusline adı altında bir algoritma ailesi geliştirilmiş ve mevcut algoritmalarla çeşitli kümeleme performans kriterlerine göre yarışan sonuçlar elde edilmiştir.Kümeleme komiteleri, sınıflandırıcı komitelerinin üstün performanslarından esinlenilerek geliştirilmiştir. Literatürdeki kümeleme komitelerinin farklı karar birleştirme teknikleri incelenmiş ve geniş bir veri kümesi üzerinde bu teknikler karşılaştırılmıştır. Literatürdeki mevcut karşılaştırmalardan daha kapsamlı olan bu çalışma bu konuda çalışanlara yol gösterici niteliktedir.Regresyon problemleri için verileri çeşitli alt uzaylarda kümelemeye dayalı bir yaklaşım geliştirilmiş ancak tatmin edici sonuçlar alınamamıştır.Regresyon komiteleri için, literatürdeki komite oluşturma, karar birleştirme metotlarının ve komitelerde yer alan regresyon algoritmalarının ilaç tasarımı veri kümelerinde performans üzerindeki etkileri incelenmiştir. Bu kapsamlı çalışmada, ilaç veri kümelerinde regresyon komitelerinin kullanımının sınıflandırma da olduğu kadar sonucu iyileştirmediği görülmüştür.Bütün veri kümelerinde diğer tüm algoritmalardan daha iyi sonuç veren global bir algoritma bulunmamaktadır. Bu nedenle, bir veri kümesinin hangi algoritma ile en iyi sonucu vereceği genelde deneme yanılma metoduyla bulunmaktadır. Literatürde bu eksikliği gidermek ve son kullanıcılara yardımcı kurallar dizisi oluşturabilmek için algoritmaların performanslarının veri kümesinin çeşitli özelliklerine göre tahmin edilmesi amacını taşıyan yaklaşımlar geliştirilmiştir. Bu yaklaşımların genel adı Meta-Öğrenim'dir. Mevcut Meta-öğrenim çalışmalarında genelde sınıflandırma problemleri üzerine çalışılmıştır. İlaç veri kümelerindeki problemlerin büyük bir kısmı regresyon türünden problemler olduğu için bu çalışmada yeni bir Meta-Regresyon yaklaşımı da geliştirilmiştir. Geliştirilen yaklaşımda Meta-öğrenimde kullanılan standart veri kümesi özelliklerine ek yeni özellikler de kullanılmıştır. Çalışma sonunda bir veri kümesi üzerinde bir algoritmanın performansı veri kümesinin çeşitli özelliklerine bakarak tahmin edilebilen bir model geliştirilmiştir. Bu sayede bir veri kümesinde en iyi performansı gösterecek algoritma da tahmin edilebilmektedir. Ayrıca veri kümelerinin ve algoritmaların birbirlerine benzerliklerine göre kümelenmesi konusunda da çalışılmıştır.Sonuç olarak bu tezde, makine öğrenmesinin çeşitli konularında birçok yeni yaklaşım geliştirilmiş ve bu konuda çalışan araştırmacılar ve son kullanıcılar için faydalı olacak sonuçlar üretilmiştir. Bu tezin hem ilaç tasarımı hem de makine öğrenmesi konularında Türkiye'de ve Dünya'da yapılan çalışmalara katkıda bulunması dileğimizdir.
Uzaktan algılamalı görüntülerin bant çıkarımı ve matematiksel biçim bilim ön işlemleri kullanılarak sınıflandırılması
Hiperspektral görüntüler, uzaktan algılama yöntemleri kullanılarak elde edilen ve geniş bir bant aralığından alınan yüzlerce imgeyi içerir. Bu imgeler kullanılarak, görüntüyü oluşturan her bir piksel için dalga boyuna bağlı olarak kesikli olmayan bir spektrum bilgisi oluşur. Bu spektrumlardan yararlanarak, sınıflandırma için gerekli olan bilgilerde artış sağlanmaktadır. Bu da sınıflandırma aşamasında, başarımı daha yüksek sonuçlar elde edilmesini olanaklı kılar.Hiperspektral görüntülerin, çok fazla tekrar eden bilgi içermesi nedeniyle son zamanlarda birçok uygulamada özellik çıkarımı yöntemleri kullanılarak bant azaltma yapılmaktadır. Bu yöntemlerin içinden, Temel Bileşen Analizi (TBA), bu çalışmada sınıflandırma öncesi kullanılan önişlemlerin ilk adımını oluşturmaktadır.Matematiksel biçimbilim işlemeleri ise TBA sonucunda elde edilen bantlardaki uzamsal verilerin ortaya çıkarılması amacıyla kullanılmaktadır. Temel işlemlerden olan açma ve kapama işlemleri, pikseller arası komşuluk ilişkilerini arttırarak sınıflandırma öncesindeki ikinci adımı oluştururlar.Bu çalışmada, Destek Vektör Makineleri (DVM) ve İlgililik Vektör Makineleri (İVM), sınıflandırma yöntemleri kullanılmaktadır. Daha önceki çalışmalarda bahsedilen DVM ile sınıflandırma başarımının arttırılması ve İVM ile bir karşılaştırması gözlemlenmiştir. DVM ve İVM sınıflandırma performansını artırmak ve sınıflandırma hesapsal yükünü azaltmak üzere, sınıflandırma öncesi hiperspektral görüntülere Temel Bileşen Analizi (TBA) ve biçimbilimsel yöntemler uygulanması önerilmiştir. Ön işlem olarak TBA ile bant sayısı azaltılmakta, biçimbilimsel işlemler ise veri kümelerinin sahip olduğu spektral özellikteki bilgilerin yanısıra, uzamsal özelliğe sahip bilgilerin ortaya çıkması olanaklı kılınmaktadır. TBA sonucu kullanılan her bir banta, biçimbilimsel işlemler uygulanarak, elde edilen bantlar İVM ile sınıflandırmaya sokulmaktadır. Önerilen yöntem, ön-işlem uygulanarak elde edilen düşük bant miktarında İVM sınıflandırmanın, doğrudan İVM ile karşılaştırıldığında daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.
Efficiency of stacked ensemble learning for student's adaptivity classification to online education
It is necessary to know the extent to which students adapt to online learning, especially after the Corona pandemic. Online and e-learning have become essential parts of the educational process. It is important to try to improve students' adaptation to this type of education to obtain the best results. Expanding existing knowledge of students' ability to adapt to online learning is the aim of this study. Machine learning techniques have been exploited to develop various models and compare their results in order to obtain the best technology and the most powerful model that can be used to improve the educational process. Four different models were developed, each model contained algorithms for a type of machine learning (Bagging, boosting, and Stacking), in addition to a model that contained a variety of algorithms (single and ensemble learning). These models used four methods of selecting features, which are: Relief F, ANOVA, Information Gain, and Chi-square. K = 10-fold was used with classifiers in all models in this study. The accuracy reached 0.866 % by Gradient Boosting algorithm using the Chi-square technique. While the highest value of accuracy obtained by the stacked learning by employing Boosting classifiers in level-0 and Logistic Regression in level-1 using the Chi-square technique was 0.874%.
İslâm medeniyeti'nde 18. yüzyıla kadar ilimlerin sınıflandırılması eserlerinde matematiğin konumu
Bilim tarihinde 8. yüzyıldan 17. yüzyıla kadar İslâm Medeniyeti'nin öncü bir role sahip olduğu görülmektedir. Antik medeniyetlerin mirasına sahip çıkılmış ve ayrıca bilime yeni alanlar ve gelişmeler ilave edilmiştir. İlimlerin sınıflandırılması meselesi İslâm bilim tarihindeki büyük atılımla zorunlu olarak değişikliklere uğramıştır. Tezimizin konusu ilimlerin tasnifi için kaleme alınmış İslâm Medeniyeti'ne ait eserlerde 18. yüzyıla kadar matematiğe nasıl bir konum ayırıldığı üzerinedir. Çalışmamızın ilk bölümünde İlk İslâm düşünürleri; Câbir Bin Hayyan, Kindî, Farabî, İhvân-ı Safâ, Âmirî ve Hârezmî'ye; ikinci bölümde; İbn Sinâ, İbnü'l Ekfânî, İbn Hazm, Gazzâlî ve İbn Haldun, Fahreddin er-Râzî, Nasîrüddin Tûsî, Kutbuddîn Şîrâzî gibi İslâm düşünürlerine ve son bölümde Osmanlı düşünürlerinden; Mehmed Şah Fenâri, Taşköprülüzâde Ahmed Efendi, Sadreddinzâde Mehmed Emin Efendi, Kâtip Çelebi ve Saçaklızâde Mehmed Efendi'nin ilimler tasnifine dair eserlerine ve bu eserlerde matematiğe olan yaklaşımları ele alınmıştır. Bu çalışmadaki amacımız İslam Medeniyeti'nde matematiğin konumunun diğer ilimlerin yanında yerini tespit edebilmektir.
Introduction to edge-coloring problem
The problem of graph edge coloring, studied in this thesis, relies mainly on coloring the edges of a graph in a way that two distinct adjacent edges are assigned different colors. The challenge is to find the minimum number of colors necessary to give a proper edge coloring to a graph. This minimum number of colors is called the "chromatic index" of a graph $G$ and it is denoted by $\chi'(G)$ throughout this thesis. The first chapter of this thesis is an introduction to graph theory, by giving the basic but fundamental definitions of graphs, subgraphs, the concept of connectivity of graphs, also the concepts of matchings and factorization of graphs. The second chapter of this thesis talks about our main topic which is graph edge coloring, giving multiple ways to interpret the parameter $\chi'$, illustrating and proving various important theorems related to finding upper and lower bound for $\chi'$, but also an introduction to the classification problem. We end the second chapter by discussing some types of edge coloring (circular edge coloring, list edge coloring and total coloring). The third and the last chapter of this thesis is a study and description of some main results and statement of some important theorems and conjectures that would help the search and development of efficiently realized coloring algorithms, these algorithms when developed are a huge step forward into determining the chromatic index of graphs which is not an easy task.
Lazer kesim makineleri için özel şekilli boru ve profillerin görüntü işleme ile sınıflandırılması
Teknolojinin gelişmesiyle bilgisayar tabanlı sistemler sayesinde birçok problem çözümünde üretime hız kazandıran, yüksek performanslı yöntemler geliştirilmektedir. Gelişen endüstride seri üretim, kalite kontrol, otomasyon vb. konularda insan gücünün yetersiz ya da yavaş kaldığı durumlarda görüntü işleme yöntemleri hızlı, verimli ve optimize çözümler üretilmesine aracı olmaktadır. Gözle kontrolün mümkün olmadığı, sensörler ile algılama yeteneğinin yetersiz kalması durumlarında, insan gücü ile rutin olarak yapılan işlerde görüntü işleme yöntemlerinin kullanılması iş güvenliği, zaman ve maliyet açısından etkinliğin artırılmasında fayda sağlanmaktadır. Bilgisayar tabanlı sistemlerde düşük maliyet, yüksek kalite ve minimum iş gücü sağlanarak verim artırılabilmektedir. Bu tez çalışmasında metal işleme sektöründe yaygın olarak kullanılan lazer boru-profil kesim makineleri için özel şekilli boru-profillerin sınıflandırılma işlemini gerçekleştirebilen bir uygulama çözümü sunulmuştur. Boru-profil kesim makinelerinde tam otomatik boru-profil yükleme sistemleri kullanılmaktadır. Bu sistemlerde yüklenen boru-profilin otomatik olarak algılanması geleneksel yöntemlerle mümkün değildir. Mevcut makinelerde bulunan otomatik yükleme sistemleri bu yetersizlikten dolayı aynı anda yalnızca tek tip boru-profilin yüklenmesine izin vermektedir. Bu durum zaman kaybına yol açmaktadır. Diğer yandan boru-profillerin otomatik algılanamaması mekanik olarak tasarımda birçok kompleks yapının kullanılmasını gerektirmektedir. Bu tez çalışmasında endüstri koşulları dikkate alınarak geliştirilen uygulama ile özel şekilli boru-profillerin sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmektedir. Otuz farklı boru-profil şekli için veri tabanı oluşturularak, geniş yelpazede sınıflandırma işlemi yapılması amaçlanmıştır. Oluşturulan veri tabanlarındaki veriler görüntü işleme yöntemleriyle çoğaltılmıştır. Veri tabanındaki görüntülere geliştirilen görüntü ön işleme algoritması uygulanarak derin ağ eğitimlerinde başarı oranı artışı sağlanması amaçlanmıştır. Oluşturulan veri tabanları ile GoogleNet ve ResNet derin ağları kullanılarak farklı veri tabanı kombinasyonları için eğitim ve testler gerçekleştirilmiştir. Derin ağ eğitim sonuçları ve gerçek zamanlı uygulamada yapılan testlere göre daha kısa eğitim süresine sahip daha yüksek doğruluk sağlayan, işlenmiş ve işlenmemiş görüntülerin bulunduğu veri tabanı ile eğitilen GoogleNet modeli uygun bulunmuştur. Model doğruluk ortalaması %99,73 olarak ölçülmüş, sınıflandırma tahmin süresi ise ortalama 89 milisaniye olarak gözlemlenmiştir. Model gerçek zamanlı testlerde 30 sınıf için yapılan tahminlerin tümünde doğru sınıf tahmininde bulunmuştur. ResNet ile eğitilen modeller eğitim süresinin fazla olması, sınıflandırma tahminlerinde yüksek hata oranı ve yaklaşık 2 kat daha yavaş sınıflandırma süresi ile tercih edilmemiştir.
Karacabey Orman İşletme Müdürlüğü'nde bulunan defne (Laurus nobilis L.) yayılış alanlarının multispektral kamera ile haritalanması
Ormanlık alanlardaki odundışı orman ürünlerinin envanter çalışmaları çok uzun süre ve yoğun iş gücü gerektirmektedir. Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte envanter çalışmalarındaki bu yoğun iş gücü ve gereken uzun süreyi kısaltmak için çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada; ülkemizde ilk defa ormanlık alanlarda bulunan defne bitki türünün multispektral kamera entegre edilmiş İnsansız Hava Aracı (İHA) ile yayılışının tespit edilmesi ve haritalanması amaçlanmıştır. Çalışma alanı olarak Bursa Orman Bölge Müdürlüğü (OBM) Karacabey Orman İşletme Müdürlüğü (OİM)'nde defnenin yayılış gösterdiği tüm alanlar belirlenmiştir. Bursa Orman Bölge Müdürlüğü teknik personeli tarafından yapılan taslak defne envanter çalışması sonucunda belirlenen alanlarda örneklem alanları belirlenmiş olup bu alanlarda ortofoto üretmek amacıyla İHA ile uçuşlar yapılmıştır. Uçuş yapmak için kullanılan İHA, DJI Matrice 210 V2 serisi olup üzerine multispektral kamera olarak ise Micasence RedEdge MX modeli çok bantlı kamera entegre edilmiştir. Karacabey OİM'nde 30 adet örneklem alanı (42,5 hektar) belirlenmiştir. Bu çalışmada örneklem oranı minimum %22,6 olarak hesaplanmıştır. Uçuşlar, güneş ışığından maksimum düzeyde yararlanmak amacıyla saat 10:00-15:00 arasında yapılmıştır. Çalışmada yapılan 44 uçuşta İHA'ya entegre edilen multispektral kamera ile beş bantlı (kırmızı, yeşil, mavi kırmızı kenar ve yakın kızılötesi) görüntüler elde edilmiştir. Belirlenen örneklem alanlarında yapılan bu 44 uçuşun tamamında, görev uçuşu modu kullanılarak 120 metre irtifadan en kaliteli veriyi elde edilebilmek için %80 ön ve %70 yan bindirme yapacak şekilde ayarlanmıştır. Elde edilen görüntüler Agisoft Metashape ve Pix4D Mapper yazılımlarında işlenerek beş bantlı ortofotolar üretilmiştir. Üretilen ortofotolar üzerinden çeşitli bant kombinasyonları uygulanarak bitki indeksleri türetilmiş ve bu indekslerden de yararlanarak eCognation Developer yazılımı kullanılarak nesne tabanlı sınıflandırma yapılmıştır. Sınıflandırma yapabilmek adına referans oluşturmak için arazide defne ocak alanlarından hassas Diferansiyel GPS (DGPS) ile yersel kontrol noktaları alınmıştır. Bu yersel kontrol noktalarından yararlanarak sınıflandırmalar yapılmış ve kontrolleri sağlanmıştır. Yapılan analiz sonucunda, tüm örneklem alanlarında kappa değerleri 0,56 ile 0,92 arasında bulunmuştur. Defne yayılış alanlarının haritaları ArcMap üzerinde belirlenerek meşcere haritalarına entegre edilerek ortaya konulmuştur.
Kavram ve genelleme yapısının doğrudan öğretiminin ve örtük olarak öğrenilmesinin sınıflama ve açıklama davranışına sınıflama ve açıklama davranışının kalıcılığına ve transfere etkisi
Bu çalışmada, kavram ve genelleme yapısının doğrudan öğretiminin ve örtük olarak öğrenilmesinin sınıflama ve açıklama davranışına, sınıflama ve açıklama davranışının kalıcılığına ve transferine etkisi araştırılmıştır. Araştırma, ön test-son test kontrol gruplu yarı deneysel araştırma modeline göre desenlenmiştir. Bu doğrultuda çalışmada iki deney ve iki kontrol grubu oluşturulmuştur. Araştırmacı, deneysel uygulama süresi içinde, sadece deney gruplarının derslerine girmiştir. Kontrol gruplarının derslerine, Çukurova Üniversitesi Eğitim Bilimleri Bölümünde ?Öğrenme-Öğretme Kuram ve Yaklaşımları? dersini veren iki öğretim elemanı girmiştir.Araştırma, 2008-2009 öğretim yılı bahar döneminde Çukurova Üniversitesi Ortaöğretim Alan Öğretmenliği Tezsiz Yüksek Lisans Programı'na kayıtlı Matematik, Biyoloji ve Fizik grubu öğrencileri ile gerçekleştirilmiştir. Deney-1 grubunda 24 öğrenci; deney-2 grubunda 29 öğrenci; kontrol-1 grubunda 23 öğrenci ve kontrol-2 grubunda 21 öğrenci olmak üzere toplam 97 öğrenci, çalışma grubunda yer almıştır. Doğrudan öğretim, sadece birinci deney grubunda yapılmıştır. Kavram ve genelleme yapısının bir içerik bağlamında öğrenilmesi için hazırlanan örtük öğrenme etkinlikleri, birinci ve İkinci deney grubunda aynı biçimde gerçekleştirilmiştir. Gruplar, ?kavram ve genelleme yapısı kısa cevaplı test? (KGYKCT), ?kavram ve genelleme yapısı çoktan seçmeli test? (KGYÇST), ?davranışçı öğrenme kuramı kısa cevaplı test? (DÖKKCT), ?davranışçı öğrenme kuramı kavram testi? (DÖKKT) ve ?davranışçı öğrenme kuramı ilke testi? (DÖKİT) ön test sonuçları dikkate alınarak eşitlenmeye çalışılmıştır. Bununla birlikte grupların eşitlenmesinde, tezsiz yüksek lisans programına giriş puanlarının ortalaması da dikkate alınmıştır. Araştırma verileri, araştırmanın amacı doğrultusunda hazırlanan KGYKCT, KGYÇST, DÖKKCT, DÖKKT ve DÖKİT son test ve kalıcılık testleri ile kavram transfer testi (KTT), genelleme transfer testi (GTT), güven dereceleme ölçeği (GDÖ) ve öğrenci görüş formu (ÖGF) kullanılarak elde edilmiştir.Araştırmada elde edilen veriler, SPSS 11.5 istatistik paket programı kullanılarak analiz edilmiştir. Verilerin betimsel analizi için aritmetik ortalama, standart sapma, düzeltilmiş ortalama ve standart hata değerleri verilmiştir. Karşılaştırmalı analizler için ilişkili örneklemler t testi, tek yönlü varyans analizi ve kovaryans analizi yapılmıştır. Kovaryans analizinde, regresyon doğrularının eğimlerinin eşitliği sayıltısının karşılanmadığı durumlarda tek faktör üzerinde tekrarlanmış ölçümler için iki faktörlü varyans analizi kullanılmıştır. Araştırmada öğrenci görüş formundan elde edilen nitel veriler, betimsel analiz ve içerik analizi kullanılarak çözümlenmiştir.Araştırma bulgularından elde edilen sonuçlar özetlendiğinde birinci deney grubunda uygulanan doğrudan öğretimin, sınıflama ve açıklama davranışı ile ilgili açık bilgiyi kazandırmada etkili olduğu gözlenmiştir. Ayrıca sınıflama ve açıklama davranışı ile ilgili KGYKCT ve KGYÇST son test toplam başarı puanı ve doğru yanıt güven derecesi puanı açısından birinci deney grubu ile ikinci deney grubu ve kontrol grupları arasında birinci deney grubu lehine anlamlı farklılık gözlenmiştir. Yapı testleri ile ilgili olarak ikinci deney grubu ile sadece ikinci kontrol grubu arasında ikinci deney grubu lehine anlamlı bir farklılık gözlenmiştir. İkinci deney grubu ile birinci kontrol grubu arasında anlamlı farklılık gözlenmemiştir. Kavram ve genelleme yapısının bir içerik bağlamında örtük olarak öğrenilmesi uygulanan deneysel işlemin, sınıflama ve açıklama davranışı ile ilgili örtük bilgiyi kazandırmada etkili olduğu ancak bu etkinin az olduğu belirlenmiştir. İkinci deney grubunda sınıflama ve açıklama davranışı ile ilgili örtük bilginin kazanıldığı ancak davranışçı öğrenme kuramı ile ilgili testlerde ve kalıcılık testlerinde, örtük bilginin açık biçime dönüştüğü gözlenmiştir.Araştırmada sınıflama ve açıklama davranışı ile ilgili olarak örtük ve açık bilginin transferi açısından birinci deney grubu ile kontrol grupları arasında anlamlı farklılık gözlenmemiştir. Sadece kavram transfer testinde ikinci deney grubu ile ikinci kontrol grubu arasında ikinci deney grubu lehine anlamlı farklılık gözlenmiştir. Kalıcılık testlerinde, genel olarak deney grupları ile sadece ikinci kontrol grubu arasında deney grupları lehine anlamlı farklılık gözlenmiştir. Sonuç olarak doğrudan öğretimin kavram ve genelleme yapısı ile ilgili olarak açık bilgiyi kazandırmada etkili olduğu, örtük öğrenme için uygulanan deneysel işlemin örtük bilgiyi kazandırmada kısmen etkili olduğu söylenebilir.Anahtar Kelimeler: Kavram yapısı, Genelleme yapısı, Kavram analizi, Genelleme analizi, Doğrudan öğretim, Örtük öğrenme, Açık bilgi, Örtük bilgi, Davranışçı öğrenme kuramı, Ortaöğretim Alan Öğretmenliği
3-6 yaş çocuklarda kategorizasyon, çapraz sınıflandırma ve çıkarım yapma becerilerinin incelenmesi
Kategorizasyon, çapraz sınıflandırma ve çıkarım yapma becerileri, çevremizi tanıma ve anlamlandırmada son derece önemli becerilerdir. Bu araştırma, üç?altı yaş grubu çocuklarda bu becerilerin gelişimini incelemek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Araştırma, 2008?2009 öğretim yılı bahar döneminde Adana ili merkezinde bulunan bir üniversiteye ait anaokuluna devam eden üç?altı yaş grubundan toplam 100 çocuk üzerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışma grubunun seçiminde öncelikle uygulamanın yapılacağı anaokuluna devam etmekte olan tüm çocuklara (toplam 268 çocuk) Denver II Gelişim Tarama Envanteri uygulanmıştır. Çalışma grubunda yer alan toplam 100 çocuk, normal gelişim gösteren çocuklar arasından seçilmiştir. Çocuklar, her yaş grubunda 25 çocuk yer alacak şekilde yansız numaralar kullanılarak oranlı tesadüfî örnekleme yöntemiyle belirlenmiştir. Araştırmada, veri toplama aracı olarak da uyuşma, uyuşmazlık, çapraz sınıflandırma ve çıkarım yapma üçlüleri kullanılmıştır.Çalışma sonunda, çocukların çoğunda taksonomik, bağlamsal ve yargısal kategorizasyon becerilerinin rastlantısal düzeyin üzerinde olmasına karşın bu becerileri henüz edinme aşamasında oldukları saptanmıştır. Ayrıca, üç yaşındaki çocukların taksonomik, bağlamsal ve yargısal kategorizasyon yaparken daha çok kategorik olmayan ilişkileri temel alırken, dört, beş ve altı yaşındaki çocukların çoğunlukla kategorik özellikleri temel aldıkları belirlenmiştir. Çocukların yaptıkları kategorizasyon hatalarında ise kategorik olmayan özellikleri temel almalarının önemli rol oynadığı belirlenmiştir. Çapraz sınıflandırma ve tümevarımsal çıkarımda çocukların çoğunun, tümevarımsal seçicilikte ise bazılarının rastlantısal düzeyin üzerinde olmasına karşın, bu becerileri henüz edinme aşamasında oldukları saptanmıştır. Tüm bu becerilerin ediniminde yaşla birlikte anlamlı bir artış meydana geldiği belirlenmiştir.
Spagetti el bilek kesilerinde primer tamirlerin fonksiyonel sonuçları
Amaç: Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalında spagetti el bileği kesisi nedeniyle tedavi edilen hastaların sonuçlarının değerlendirilmesiGereç ve Yöntem: 2003 Ağustos-2010 Ağustos tarihleri arasında Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalında spagetti el bileği kesileri nedeniyle opere edilip damar, sinir ve tendon tamirleri yapılan 93 hastadan dosyasına ve kendisine ulaşılabilen 57 hasta değerlendirilmiştir. Hastaların preoperatif, erken postoperatif muayenelerinden edinilen bilgiler, son kontrol muayenelerinden elde edilen bilgiler, fonksiyonel sonuçlar, Lister Parmak Hareket Açıklığı Sınıflaması, Seddon ve MRC sınıflamaları, DASH Skorlaması, El Bilek Romları, İki nokta duyarlılığı testi, Kavrama güçleri, Tendon ve Sinir tamir evreleri, Elektronorinogram sonuçları, Allen testi, Oppozisyon kısıtlılığı ve Pençeleşme varlığı, Yaş, Kesi türü, Kesi nedeni, Meslek grupları, Rehabilitasyon Yöntemlerine, İşe Geri Dönebilme Yeteneği, İntrinsik Kasların motor güçlerine göre değerlendirilmeye alındılar.Bulgular: Hastaların 54'ü erkek, 3'ü kadındı. Yaş ortalaması 26,6 idi (8-63). 57 hastanın toplamda 85 (44 ulnar, 41 median) sinirleri, 74 (28 radial, 46 ulnar) arterleri ve 26'sı ekstansör yüzde olmak üzere toplam 564 el bilek ve parmak fleksörü tendonları tamir edildi. Ortalama erken takip süresi 7,2 hafta iken, Ortalama geç takip süresi 45,4 ay idi. Hastalar Kleinert ve Duran-Hauser rehabilitasyon yöntemlerine gore post-operatif rehabilite edildiler.Lister Skalasına gore (%51,9) mükemmel, (%23,7) iyi,( %17,4) ortalama, (% 7) kötü sonuç,Seddon Sınıflamasına göre Median sinirde 13 (%31,7) hastada mükemmel, 16 (% 39,2) iyi, 10 (% 24,4) vasat, 2 (% 4,9) kötü sonuç,Seddon Sınıflamasına gore ulnar sinirde 4 (% 9,1) mükemmel, 16 (% 36,4) iyi, 16 (% 36,4) vasat, 8 (% 18,1) kötü sonuç, Allen Testine gore 28 radial arterin 19 (% 67,9)'unda açık patens, 46 ulnar arterin 28 (60,9)'inde açık patens elde edildi.8 hastanın eski işine dönemediği ve iş yapabilirlik yeteneğini kaybettiği görüldü. Kavrama gücü kayıpları ölçüldüSonuç: Spagetti el bilek kesileri, tedavisi ve takibi yüksek düzeyde bilgi ve beceri gerektiren, geç dönem komplikasyonları nedeniyle hastaları kişisel ve toplumsal hayatta kısıtlayabilen,önemli el cerrahisi acilleridir Düzenli takip, cerrahi tecrübe, uygun cerrahi materyal,cerrahi yöntem, etkin rehabilitasyon tedavinin kilit noktalarıdır.AnahtarKelimeler: Dash Skoru, Erken Rehabilitasyon, Lister sınıflaması, Seddon Sınıflaması, Spagetti El Bilek Yaralanması.
Depiction of hemorrhagic regions caused by diabetic retinopathy on fundus flouresan angiography images by using image enhancement and basic classification methods
Diabetes can lead very different complications to the human body. The most commonly encountered complications in the human body is eyes. Eye vessels structure corruption, giving rise to a new, abnormal blood vessels and bleeding that occurs as a complication called diabetic retinopathy. Fundus fluorescein angiography (FFA) has been widely used imaging technique for the detection of disease. In recent years, increase in the incidence of this disease has increased the number of studies on the subject.In this thesis, detection of diabetic retinopathy and to highlight areas that cause hemorrhagic images of FFA on the classification, clustering methods and image analysis methods were used. As supervised learning, back propagation neural networks, statistical methods linear discriminant analysis (LDA), as unsupervised learning techniques, K-means clustering, Gaussian mixture method and the histogram image enhancement techniques transactions were selected for analysis. These approaches have been to emphasize shadows bleeding, and then the results which is obtained by these methods are compared.