Yapay öğrenme ile hastalık riski tahmini
2017
0 views
0 downloads
Advisor: Yrd. Doç. Dr. Ayşe Yılmazer
Abstract (TR)
Araştırmanın amacı sağlıklı insanların gelecekte yakalanması ihtimal kalp hastalığını bulmak ve bu doğrultuda, düşük risk, orta risk ve çok riskli gibi derecelerde sınıflara ayırmaktır. Bu sebepten ilk önce geçmişinde kalp hastalığı geçirmiş insanların verilerine ihtiyaç duyulacaktır. Edinilen bu verilerde yaşı, cinsiyeti, diabet, böbrek yetmezliği, geçirdiği ameliyatlar gibi özellikler vardır. Karışık olan bu verilerin ilk olarak sınıflara ayırabilmek için yapay öğrenme metotları denenecektir. Yapay öğrenme metotlardan biri olan yapay sinir ağları, karar ağaçları ve rasgele orman sınıflandırma algoritmaları kullanılacaktır. Verilerin birçoğunun katagorik veri olmasından dolayı bu algoritmalar seçilmiştir. Veriler sınıflandırıldıktan sonra sağlıklı insanlardan alınan bazı test sonuçları ve kişilik özellikleri temelinde yapay öğrenme yöntemleri ile önceden eğitilen veriler test edilip, bu insanların, hasta olup olmadığı ve hasta ise riskin ne kadar olduğunu anlamaya çalışılacaktır.
Author
Dr. Savaş Karanfil
Institution
How to Cite
Savaş Karanfil (Yüksek Lisans Tezi). Yapay öğrenme ile hastalık riski tahmini, 2017, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Promoting social resilience cohesion in Mahmutbey, Istanbul(2025)
- Ebeveynlerin, çocuk ağız bakım ürün seçimlerini etkileyen faktörlerin ve bu ürünlere olan tutumlarının değerlendirilmesi(2023)
- Effect of polyurea coating on the mechanical properties of aluminum foam and additive manufactured specimens(2021)
- Osmanlı'da enter-nasyonalizm ve sosyalist bir işçi örgütü: Selanik sosyalist işçi federasyonu (1908 – 1914)(2019)
- Symmetry-based multi-objective AI/ML driven optimization framework for sustainable building performance(2026)
- Müzik ve aromaterapinin çocuklarda dental anksiyete ve korku üzerine etkisi(2024)
