Türkiye'de yapay zeka teknikleri kullanılarak Covid-19 pandemi tahmini

COVID-19 pandemisi, ilk vakanın görüldüğü andan itibaren insanların yaşamları için ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. Virüsün dünya çapında hızla yayılması ve küresel bir sorun oluşturması, yetkililerin hızlı ve etkili kararlar almalarının önemini ortaya koymaktadır. Bu açıdan COVID-19 hastalığının tespiti ve artan vaka sayılarının tahmin edilmesi önemli bir konu haline gelmektedir. Bu çalışmada Türkiye'de günlük vaka, günlük ölüm, kümülatif vaka ve kümülatif ölüm sayıları tahmin edilmektedir. Yapay zeka teknikleri arasında yer alan Stacked-LSTM, Bi-LSTM ve ANN yöntemleri COVID-19 vaka sayılarının tahmininde kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin hiperparametreleri, Gri Kurt Algoritması (GWO) kullanılarak optimize edilmiştir. Türkiye'de yapılan çalışmada, COVID-19 için gerçek veriler ile tahmini veriler arasındaki doğruluk performansını belirlemek için MAPE, MAE ve R^2 Skoru gibi performans metrikleri kullanılmıştır. Modellerin başarısı, modeller için kullanılan veri setleri ayrı ayrı karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Bu çalışma ile gerçek veri değerlerine en yakın sonucu veren model ve veri seti belirlenmiştir. Böylece pandemi verileri ile yapılan tahmin modellerinin doğruluğu ve başarısı değerlendirilmiştir.