73
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Makine öğrenimi tabanlı karar destek sistemlerinde algoritmik önyargı ve eşitsizlik üzerine bir araştırma: Kredi değerlendirme vaka analizi
Bu çalışmada, insanların günlük yaşamlarında sıklıkla karşılaştığı yapay zekâ, makine öğrenmesi ve algoritmaların artan maruziyeti ele alınmaktadır. Bununla birlikte, bu teknolojilerin kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte, algoritmik önyargı ve makine öğrenmesi adaletsizliği gibi yeni kavramların ortaya çıktığına dikkat çekilmektedir. Makine öğrenmesinin kısıtlı bir alanda aldığı kararların fark yaratmasına rağmen, kapsam alanının artmasıyla birlikte algoritmaların etki alanı dar kapsamlı olmaktan çıkabildiği ve toplumsal ayrışmalara neden olabileceği ifade edilmektedir. Bu nedenle, kredi karar süreçlerinde kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarının önyargı veya eşitsizliğe neden olup olmadığı Alman Kredi verisi üzerinde test edilmiştir. Test sonuçları istatistiksel sonuçlar ve eşitsizlik metrikleri yardımıyla yorumlanmış ve makine öğrenmesi algoritmalarının kredi süreçlerinde adaletsizliğe sebep olduğu belirlenmiştir. Algoritmik önyargıların, yapay zekanın insanlara kıyasla geniş kapsamlı öğrenme ve anlamlandırma yeteneğinin olmaması, yapay zekanın adaptasyon yeteneğinin yetersiz kalmasının yanı sıra duygusal zekâsı gibi yeteneklerinin eksikliğinden kaynaklanabileceği tartışılmıştır. Ayrıca, makine öğrenmesinin adaptasyon yeteneğinin olmaması değişimlerde yapay zekanın genel zekaya göre uyumsuz kalmasına neden olduğu vurgulanmaktadır. Bu çalışma, yönetim bilimleri açısından bir optimizasyon problemi olarak karar destek sistemi için açıklanabilir yapay zekanın önemini ve çözüm gücü de vurgulamaktadır. Algoritmik önyargı ve eşitsizlik metrikleri gibi konular, yönetim bilimleri alanında karar alıcıların yapay zekâ teknolojileri kullanımında dikkate almaları gereken önemli hususlardır. Ayrıca, yapay zekanın duygusal boyutunun eksikliği, algoritmik önyargıları ortaya çıkarabileceğinden, bu teknolojilerin geliştirilmesinde duygusal zekâ bileşenlerinin dikkate alınması önemlidir. Bu çalışma, yapay zekâ teknolojilerinin etik, hukuk ve toplumsal boyutlarına da dikkat çekerek, yapay zekâ kullanımının toplumsal yararına katkı sağlamayı amaçlamaktadır.
Yaratıcı endüstrilerin proje ve aktörlerinin coğrafi bilgi sistemleri web uygulamaları ile sunulması: İstanbul yaratıcılık ağı örneği
Yaratıcı endüstriler şehirlerde sürdürülebilir ekonominin önemli bir parçası olarak kabul edilmektedir. Ekonominin estetik ve gösterişli alanını oluşturan yaratıcı endüstriler için şehir yönetimleri ve kalkınma ajansları etkinlikler yapmakta, destek programları açıklamakta ve çeşitli sektörlerden aktörlerle projeler hazırlamaktadır. Dünyadaki gelişmiş ülkeler ve Avrupa Birliği'ne baktığımızda yaratıcı endüstrilere büyük önem verdikleri ve bu ülkelerde yaratıcı ekonominin ülkenin genel ekonomisine büyük katkı sağladığı görülmektedir. Bu nedenle ülkemizde yaratıcı endüstrilerin üretiminin arttırılması ve geliştirilmesi için örnek bir çalışma yapılmak istenmiştir. Çalışma ile yaratıcı endüstri projelerinin ve aktörlerinin ilişki ağlarının Web tabanlı Coğrafi Bilgi Sistemleri uygulamaları ile kamuya sunularak yaratıcı sınıf içerisindeki aktörlerin etkileşim hızının arttırılması ve böylece yaratıcı endüstrilerdeki üretimin artmasının sağlanması amaçlanmaktadır. Bu sayede yaratıcı ekonominin büyümesi ve sürdürülebilir kalkınmanın gelişmesi beklenmektedir.
Mobil alışveriş uygulamalarında deneyimsel pazarlama yöntemi: Artırılmış gerçeklik uygulamalarının teknoloji kabul modeli ile incelenmesi
Bu çalışma, pazarlama alanında kullanıcı deneyimi kavramının ortaya çıkmasıyla birlikte, tüketici davranışlarının anlaşılmasının önemini vurgulamaktadır. Günümüzde çevrimiçi alışveriş uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte, artırılmış gerçeklik (AG) teknolojisinin kullanımı da kullanıcı deneyimini iyileştirmek için önemli bir araç haline gelmiştir. Bu nedenle, "Houzz" adlı alışveriş uygulaması üzerinde yürütülen bu çalışmada, Genişletilmiş Teknoloji Kabul Modeli (GTKM) kullanılarak AG teknolojisiyle kullanıcı deneyiminin iyileştirilmesine yönelik bulgular incelenmektedir. AG teknolojilerinin çevrimiçi alışveriş üzerinde nasıl etkileri olduğu araştırılmaktadır. Araştırmada, Algılanan Fayda (AF), Algılanan Kullanım Kolaylığı (AKK), güvenlik, donanım, teknik destek gibi Dışsal Faktörler (DF), Kullanıcı Arayüzü (KA), Erişilebilirlik (E), Tutum (T) ve Memnuniyet (M) faktörleri ölçülmektedir. Bu faktörler, çevrimiçi alışveriş deneyiminin farklı yönlerini ve deneyimi etkileyen unsurları temsil etmektedir. Anket ifadeleri, teknoloji kabul modeli temel alınarak hazırlanan mevcut literatürden elde edilen bilgilere dayanmaktadır. Anket, 5'li Likert ölçeği kullanılarak tasarlanmış ve toplamda 32 ifadeden oluşmaktadır. Toplam 215 katılımcıdan geçerli anket yanıtları elde edilmiştir. Araştırmanın bulguları, teknoloji kabul modeli ile uyumlu sonuçlar ortaya koymaktadır. Artırılmış gerçeklik teknolojisinin kullanımının çevrimiçi alışveriş deneyimini geliştirmek ve tüketici memnuniyetini artırmak üzerinde olumlu etkileri olduğu görülmektedir. Algılanan fayda, algılanan kullanım kolaylığı, güvenlik, donanım, teknik destek gibi faktörlerin kullanıcıların tutumunu ve memnuniyetini olumlu yönde etkilediği belirlenmiştir. Bu bulguların, akademik araştırmalara ve endüstriye katkı sağlayarak uygulama geliştiricilerine rehberlik edebileceği düşünülmektedir. Artırılmış gerçeklik teknolojisinin kullanıcı deneyimini iyileştirmede etkili bir araç olduğu, AG ile kurulan pazarlama stratejilerinin ve kullanıcı odaklı tasarımın kullanıcılar açısından önemi vurgulanmaktadır.
Uzman sistem tabanlı kayısı bilgi sistemi tasarlanması
Uzman sistemler, bilgi tabanlı sistemler olup, problemleri daha geniş bir perspektifte inceleyip, problemin çözümünde insan zekasını taklit etmeyi amaçlayan uygulamalı bir yapay zeka alanıdır. Spesifik olarak, uzman bilgisine dayalı zor problemleri çözmek için tecrübelerden faydalanan etkileşimli bir karar verme aracıdır. Uzman sistemler farklı bilim dallarında yaygın olarak kullanılmakla birlikte tarım alanında kullanımı sınırlı olup üzerinde çalışmalar yapılması gereken önemli bir konudur. Dünya kuru kayısı üretiminin %57'si Türkiye'de üretilmektedir. Türkiye Kayısı üretiminin ise %85'i sadece Malatya ilinde üretilmektedir. Kayısı hakkında veri toplayıp raporlama ve analizlerinin yapılmasına maliyet ve brüt kar hesaplamalarına yönelik yapılmış bir yazılım bulunmamaktadır. Bu teze konu olan kayısının maliyet ve brüt kar hesaplamalarını yapan uzman sistem tabanlı bir uygulama yapılmıştır. Çalışmada Visual Studio 2017 yazılım geliştirme ortamı kullanılarak KAYBİS (Kayısı Bilgi Sistemi) yazılımı geliştirilmiştir. Söz konusu yazılımın veri analizini doğrulamak için; Malatya ilinin Akçadağ ilçesinde yüz yüze yapılan anket çalışmasıyla elde edilen veriler sisteme girilmiş ve doğru sonuçlar elde edildiği tespit edilmiştir. Geliştirilen yazılım ile kayısıda verim maliyet hesaplamalarında kullanılan değişen masraflar ve brüt kar hesaplamaları yapılmıştır. Bu program ile tarımsal işletmeler bireysel olarak anlık maliyet hesaplamalarını ve bürüt karlarını hesaplayarak üretim planlamalarını yapmalarında kolaylık sağlayacaktır. Çalışma sonucunda geliştirilen program ile tarımsal işletmelerin bireysel olarak anlık maliyet yapılarını ve brüt karlarını araştırmacılar tarafından görülmekle birlikte bölge ve bölge üreticisi hakkında bilgiler sağlayabilecek temel bir program haline gelecektir.
Bitki yapraklarındaki hastalıkların derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tespiti ve sınıflandırılması
Dünya nüfusunun her geçen gün artması ile birlikte gıdaya olan ihtiyaç da bununla birlikte paralel bir şekilde artmaktadır. Bu nedenle tarıma duyulan ihtiyacın artmasıyla mahsul veriminin kalitesinin artırılması ve iyileştirilmesi önemli bir ilgi alanıdır. Bitkiler bir hastalıkla karşılaşması durumunda elde edilecek mahsulün miktarı ve kalitesinde azalma gerçekleşmesiyle birlikte verim düşecektir. Bu bakımdan, bitkilerden elde edilen ürünlerin kaliteli olması, bitkilerin hastalıklardan korunmasına bağlıdır. Bitkide hastalık meydana geldiğinde ise hastalığın erkenden tespitinin yapılabilmesi ve bitkinin tedavi edilebilmesi çok önemli bir gereklilik olup bu sayede bitkiden elde edilecek ürün verimi kalitesinin düşmesinin önüne geçilebilmiş olunacaktır. Bu çalışmada hastalıkların erken aşamada tespit edilmesi amacıyla son yıllarda oldukça popüler olan derin öğrenme tabanlı modeller ve çeşitli halka açık veri setleri kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Tarım teknolojisindeki gelişmeler ve bitki hastalıklarının teşhisinde yapay zekânın kullanılmasıyla, sürdürülebilir tarımsal kalkınma için uygun araştırmaların yapılması gittikçe önemli hale gelmektedir. Bitkilerdeki hastalıkların erken tespit edilmesi ve elde edilecek ürün miktarının artırılmasına yönelik yapılacak bir çalışma önemlidir. Çünkü hastalığın bir uzman ya da çiftçiler tarafından çıplak gözle veya laboratuvar testleri gibi geleneksel sınıflandırma yöntemleriyle teşhis edilmesi zor ve yanıltıcı olabileceğinden ve aynı zamanda zaman alıcı, maliyetli ve öznel olması gibi birçok sınırlaması olduğundan dolayı bitki hastalıklarının derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tespiti ve sınıflandırılması hızlı ve doğru bir yöntem sunmaktadır. Bu amaçla bitki yapraklarındaki hastalıkların erken tespit edilebilmesi için literatürde kabul gören derin öğrenme mimarileri kullanılmıştır. Ayrıca daha başarılı sonuçlar elde etmek için yeni bir model geliştirilmiştir. ANAHTAR KELİMELER: Bitki Hastalıkları, Derin Öğrenme, Görüntü İşleme, Evrişimli Sinir Ağı, Sınıflandırma, Yapay Zeka
Derin öğrenme algoritmaları kullanarak Bitcoin'de duygu analizine dayalı yön tahmini
Duygular hayatımızın çok önemli ve temel bir yönünü oluşturur. Yaptıklarımız ve söylediklerimiz, doğrudan olmasa da bir şekilde bazı duygularımızı yansıtır. Bir insanın temel davranışlarını anlamak için, duygulanım verileri olarak da adlandırılan bazı duygusal veriler aracılığıyla analiz edilmesi gerekir. Bu veriler metin, ses, yüz ifadeleri vb. olabilir. Sosyal ağ sitelerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, birçok insan bu çeşitli sitelerde bulunan içerikleri analiz etmeye yönelmiştir. Twitter bu sosyal ağ sitelerinin başında gelmektedir. İnsanların bir konu hakkındaki duygu ve düşünceleri üzerinden olumlu, olumsuz veya nötr duygu değerleri ortaya çıkarılmaktadır. Twitter'da duygu analizi yapmak çok önemli ve zorlu bir görevdir. Bu tez kapsamında, derin öğrenme mimarilerinin gücünden ve makine öğrenmesi metotlarından faydalanarak Bitcoin ile ilgili duyguların araştırılması ve bitcoin değeri üzerindeki etkisine genel bir bakış sunulmaktadır. Tez kapsamında kullanılmak üzere Twitter'da 12 Aralık 2021 ve 13 Mart 2022 arasında paylaşılan İngilizce tweetler toplanmıştır. İnsanların Bitcoin ile ilgili duyguları, doğal dil işleme (Doğal Dil İşleme, DDİ) aracı olan TextBlob kullanılarak değerlendirilmiştir. Daha sonra, duygu sınıflandırması için tez kapsamında GloVe tabanlı BiLSTM modeli önerilmiştir. Önerilen modelin performansı temel makine öğrenmesi algoritmaları ve CNN, LSTM derin öğrenme mimarileri kullanılarak TF- IDF ve GloVe kelime gömme yaklaşımlarıyla ayrı ayrı test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen modelin başarısını kanıtlamaktadır.
Gerçek ortam görüntülerinin yapay zeka ile sınıflandırılmasında sanal gerçeklik görüntülerinin etkisi
Sanal gerçeklik (SG) yeni ve güncel bir çalışma alanı olduğundan araştırmacılar tarafından yoğun şekilde çalışılmaktadır. Sağlık, eğitim, mühendislik, kültür ve turizm, mimari, askeri alanlar ve daha birçok çalışma alanı SG teknolojisi ile çalışmalarını destekleyici adımlar atmış ve ilgili konu birçok araştırmacının odağı haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında gerçek ortam görüntülerinin sınıflandırma başarımını artırmak için SG teknolojisinden yararlanılmıştır. Önerilen yaklaşım transfer öğrenme ile gerçek ortam görüntülerinin sınıflandırılması işleminden oluşmaktadır. Tez çalışmasında bahsedilen transfer öğrenme eğitilmemiş bir derin mimarinin SG görüntüleri ile eğitilmesi ardından ağın gerçek görüntülerle yeniden eğitimi (fine-tuning) olarak tanımlanabilir. Bu amaç için UNITY ortamında SG sahneler tasarlanmıştır. Tasarlanan SG sahnelerinden V-Env15 olarak isimlendirilen ve 15 ortamdan oluşan veri seti hazırlanmıştır. Ortam sınıflama çalışmalarında sıklıkla kullanılan Scene-15 veri seti ile önerilen yaklaşım test edilmiştir. Tez çalışmasında tasarlanan seri ve Paralel ağ ile GoogLeNet ve Inception-ResNet-V2 derin öğrenme mimarileri kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda tasarladığımız seri mimaride %0.56 ve paralel mimaride ise %4.68 daha yüksek doğruluk performans artışı elde edilmiştir. GoogLeNet ile Seri ağ arasında %4.79 artış, Paralel ağ arasında %0.44 azalma elde edilmiştir. Inception-ResNet-V2 ile Seri ağ arasında %4.47 artış, Paralel ağ arasında %4.57 azalma elde edilmiştir
AHP tabanlı karar destek sisteminin tasarlanması: E-ticaret sitesi seçimi
Günümüzde ticari firmaların rakipleri ile rekabet edebilmesi kullanışlı ve güvenilir e-ticaret sitelerini oluşturmaları ve online platformalara adapte olmaları ile mümkündür. Oluşturulan e-ticaret siteleri kullanıcı ihtiyaçlarına ve taleplerine ne kadar cevap verecek şekildeyse o oranda tercih edilmektedir. Çalışmada kullanıcı tercihlerine göre en iyi e-ticaret site seçimi için çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHP tabanlı karar destek sistemi tasarlanmıştır. Bunun için kullanıcı trafiklerinin en yoğun olduğu 4 e-ticaret sitesi, 5 ana ve 27 alt kriter ile değerlendirilerek tercih sıralaması bulunmuştur. Tasarlanan karar destek sistemiyle e-ticaret sitesinde hangi özelliklerin olması gerektiği, kullanıcıların hangi kriterleri daha fazla önemsediği ve bir e-ticaret sitesi oluşturulurken nelere dikkat edilmesi analiz edilmiştir. Çalışmada AHP tabanlı yapılan değerlendirme sonucunda sitelerin tercih sıralamaları bulunmuştur. EC1 sitesi optimum e-ticaret sitesi olarak belirlenmiştir. Sonuçları incelediğimizde kullanıcılar site seçiminde en çok sayfanın hızlı açılması, SSL sertifikasının bulunması, web sitenin responsive olması ve Application bulunması kriterlerini önemsediği görülmüştür.
Görüntü sınıflandırması için evrişimsel sinir ağı-metasezgisel algoritmalar tabanlı yeni bir hibrit yaklaşım geliştirilmesi
Maymun çiçeği virüsü, önceden Afrika'da endemik olan ve çiçek hastalığına benzeyen bir zoonotik hastalıktır. Ancak son zamanlarda, insanlar arasında bulaşma ve Afrika dışındaki salgınlar artmıştır, bu da dikkat çekmektedir. Hastalık genellikle kendi kendine sınırlıdır, ancak %10'a kadar ölümcül olabilir ve ciddi yan etkilere neden olabilir. Bu nedenle, etkili bir tespit, tedavi ve önleme stratejilerinin geliştirilmesi önemlidir. Derin öğrenme, özellikle tıp alanında, çeşitli karmaşık sorunları çözmek için yüksek doğruluk ve hassasiyet gerektiren uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Görüntü sınıflandırma alanında derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar önemli başarılar elde etmiş ve birçok sağlık problemine karar destek mekanizması olarak hizmet etmiştir. Bu çalışmada, Maymun Çiçeği Virüsü (Monkeypox) hastalığına yakalanan insanların vücut görüntüleri ile normal vücut görüntülerini sınıflandırmak için uygun bir veri seti kullanılmıştır. Toplamda 1139 görüntüden oluşan veri seti, 587 Monkeypox ve 552 normal görüntü içermektedir. Derin öğrenme modellerinden Evrişimli Sinir Ağları (ESA), özellik çıkarımı için kullanılmıştır. ESA mimarilerinden önceden eğitilmiş AlexNet, DarkNet19, InceptionNet-v3 ve ResNet18 modelleri tercih edilmiştir. Elde edilen özellikler daha sonra Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN) ve Decision Tree (DT) gibi farklı sınıflandırıcılarla sınıflandırılmıştır. Daha sonra, Metasezgisel Algoritmaların biri olan Deniz Atı Optimizasyon Algoritması (Sea-horse Optimizer - SHO) kullanılarak sınıflandırıcı yöntemler bir araya getirilerek özellik seçimi yapılmıştır. Bu, sınıflandırma performansını artırmak için olumsuz etkilere neden olabilecek özelliklerin elemine edilmesini ve daha etkili özelliklerin seçilmesini sağlar. Deneysel sonuçlar, ESA modellerinden elde edilen özelliklerin SHO ile özellik seçimi uygulanmasıyla sınıflandırma performansının önemli ölçüde arttığını göstermektedir.
Derin öğrenme yöntemleri ile Alzheimer hastalığının tespiti ve sınıflandırılması
Günümüzde yapay zekanın gelişimi ile birlikte derin öğrenme algoritmaları görüntüler üzerinde yapılan çalışmalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Görüntüler üzerinde sınıflandırma ve nesne tespiti problemlerinde derin öğrenme algoritmaları yüksek doğruluk oranı sağlamaktadır. Alzheimer hastalığının derin öğrenme algoritmaları kullanılarak hızlı ve yüksek doğruluk oranına sahip modellerin geliştirilmesi Alzheimer hastalığının tespiti için önem arz etmektedir. Alzheimer hastalığı; bilişsel işlevlerde ve günlük yaşam etkinliklerini sürdürme becerilerinde azalma, davranışsal değişimler ve psikiyatrik belirtiler ile karakterize, progresif nörodejeneratif bir hastalıktır. Dünya sağlık örgütü verilerine göre tüm dünyada yaklaşık 55 milyon demans hastası bulunmakta ve bu sayının 2030'da 78 milyona ve 2050'de ise 139 milyona çıkması beklenmektedir. Türkiye'de 600 binden fazla Alzheimer hastası olduğu tahmin edilmektedir. Alzheimer hastalığının tedavisi henüz mümkün değildir. Alzheimer hastalığının doğru teşhisi, özellikle erken aşamada hasta bakımında önemli bir rol oynamaktadır, çünkü ciddiyet ve ilerleme risklerinin bilinci, hastaların geri dönüşü olmayan beyin hasarları şekillenmeden önce önlem almalarını sağlar. Bu tez çalışmasında Alzheimer hastalığının EfficientNetB0, ResNet50,DenseNet201, MobileNetV2 ve InceptionV3 modelleri üzerinde sınıflandırılması gerçekleştirilip, kullanılan modeller üzerinden hibrit model geliştirilmiştir. Deneysel sonuçlar geliştirilen hibrit modelin en başarılı model olduğunu göstermiştir.
Diz osteoartritinin yapay zekâ tabanlı yöntemlerle tespiti
Osteoartriti eklem bölgelerinde kemik üzerinde bulunan ve eklem bölgelerinin hareketini kolaylaştıran, kaygan özellikli kıkırdak dokunun işlevini kaybederek aşınması yıpranması anlamına gelmektedir. Diz Osteoartriti ise diz eklem bölgesindeki kıkırdak kaygan dokunun aşınması anlamına gelmektedir. Diz Osteoartriti yaş ilerledikçe görülme riski oranı yükselmekte olan bir hastalıktır. Bu çalışmada, Yönlü Gradyanlar Histogramı (YGH), Darknet53, Yerel İkili Örüntü (YİÖ), Komşuluk Bileşen Analizi (KBA) özellik seçimi yöntemleri kullanılarak hibrit model geliştirilmiştir. Deneylerde kullanılan veri setimiz; toplam 1650 adet diz eklemi görüntüsünü içermekte, Normal, Şüpheli, Hafif, Orta ve Ağır olmak üzere 5 sınıftan oluşmaktadır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda önerilen yöntemin performansı Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) Modelleri ile karşılaştırılmıştır. Alexnet, VGG16, ResNet50, Xception, NasNetMobile, EfficientNet-b0, Darknet53, MobileNetV2 ESA modellerinin doğruluk değerleri sırasıyla %55.35, %61.41, %50.51, %33.13, %34.75, %36.97, %65.45, %44.65, %54.75 çıkarken, önerilen yöntem ile %83.6 doğruluk elde edilmiştir.
Kalp hastalıklarının teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı yaklaşım
Kalple ilgili hastalıklar son yıllarda dünyada çok sayıda ölümün ana nedeni haline gelmiş ve sadece ülkemizde değil tüm dünyada yaşamı en çok tehdit eden hastalık olarak ortaya çıkmıştır. Bu nedenle, uygun tedavi için bu tür hastalıkların zamanında teşhis edilmesini sağlayacak güvenilir, doğru ve uygulanabilir bir sisteme ihtiyaç duyulmaktadır. Yapay zeka, büyük veri analizi ve gelişmiş algoritmalar kullanarak sağlık sektöründe önemli tahminler yapmaktadır. Son yıllarda yapay zeka sağlık sektöründe yaygın şekilde kullanılmakta ve pek çok avantaj sağlamaktadır. Tez çalışmasında yüksek doğruluk oranına sahip makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak yeni hastalarda kalp hastalıklarının erken teşhisi ve tespiti sağlanmıştır. Bu kapsamda yapılan çalışmada, 526 kalp hastası ve 499 sağlıklı örnekten oluşan ve yaş, cinsiyet, göğüs ağrısı tipi vs. 14 öznitelikten oluşan veri setinde makine öğrenmesi teknikleri uygulanarak hastaların kalp rahatsızlığının tahmin edilmesi konusunda yüksek başarı oranları tespit edildiği görülmüştür. Makine Öğrenmesi Algoritmalarından K-En Yakın Komşu (KNN), Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Rastgele Orman algoritmaları kullanılmış ve algoritmaların doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F Ölçütü değerlerine yer verilmiştir. Alınan sonuçlarda toplam verinin %20 sini oluşturan 205 test verisi değerlendirilmiş ve Rastgele Orman Algoritması ile %98,54 oranında doğruluk değeri elde edilmiştir
Makine öğrenmesi teknikleri ile sondaj kuyu sularının içilebilirlik açısından sınıflandırılması
Su, tüm canlıların hayatta kalması ve beslenmesi için temel bir gerekliliktir. Bu nedenle, su kalitesi dengesinin korunması çok önemlidir. Aksi takdirde, insanların sağlığına ciddi zararlar verebilir ve diğer türler arasındaki ekolojik dengeyi ciddi şekilde etkileyebilir. Su kalitesi gerek ekosistem ihtiyaçları gerekse sağlık, hijyen, gıda ve ekonomiyi doğrudan etkileyen kirlilik seviyeleri açısından dikkate alınması gereken önemli bir faktördür. Artan küresel su talebi, yeraltı suyu kaynaklarının aşırı kullanımına ve yeraltı suyu kalitesinin düşmesine neden olmaktadır. Jeolojik oluşumlar ve insan faaliyetlerinden önemli ölçüde etkilenen fiziksel ve kimyasal özellikler, yeraltı suyu kalitesinin nasıl değiştiğini belirtmektedir. Yeraltı suyu kaynak bilgilerinin doğru ve güvenilir bir şekilde değerlendirilmesi, yeraltı suyu kalitesinin etkin bir şekilde yönetilmesi için önemli bir unsurdur. Bu tez çalışmasında, su izleme uygulamalarında geleneksel analiz yöntemlerine alternatif olarak su kalitesini tahmin etmek için etkili bir yapay zeka tekniği olan Makine Öğrenmesi (ML) sınıflandırma algoritmaları kullanılarak artezyen sularının içilebilirk açısından sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda Elâzığ İl Özel İdaresinden temin edilen 30 adet içilebilir ve 30 adet içilemez olarak etiketlenmiş sondaj kuyularına ait su verileri Karar Ağaçları (DT), K En Yakın Komşu (KNN), Naive Bayes (NB), Rastgele Orman (RF) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritmaları ile analiz edilmiştir. Veri setinin %80'i ML modellerinin eğitimi için, geri kalan %20'si ise test için kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, KNN algoritması %99,93 lük doğruluk oranı ile en iyi sınıflandırma performansını göstermiştir.
Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak rahim ağzı kanserinin tespitedilmesi
Rahim ağzı kanseri, kadınlarda en sık görülen dördüncü kanser türüdür. Gelişmiş ülkelerde en yaygın kanser türlerinin ikinci sırasında yer almaktadır. "Serviks" olarak bilinen rahim ağzında gelişen bir kanser türüdür. Kanser öncülleri olarak bilinen hücreler, rahim ağzının yüzeyini oluşturan hücre tabakasının anormal hücrelere dönüşmesiyle ortaya çıkabilir. Her yıl 500.000'den fazla kadını etkileyen rahim ağzı kanseri, kadınlarda en yaygın kanser türlerinden biridir. Rahim ağzı kanseri evrelerine göre daha derin dokulara ve diğer organlara yayılabilir. Erken teşhis edildiğinde önlenebilen bir kanser türüdür. Bu bölgedeki sağlıklı hücrelerin DNA'larındaki mutasyonlar, serviks kanseriyle sonuçlanır. Sağlıklı hücreler belirli bir döngü boyunca bölünür, yaşamlarını sürdürür ve zamanı geldiğinde yerlerini genç hücrelere bırakırlar. Mutasyonlar sonucunda bu hücre döngüsü bozulur ve hücreler kontrolsüz biçimde çoğalmaya başlar. Anormal hücre artışı kitleler ya da tümör olarak ifade edilen yapıların oluşmasına neden olur. Bu olumsuz büyüme çevredeki ve uzaktaki diğer vücut yapılarını da işgal etme gibi kötü huylu olmaları halinde kanser olarak ifade edilirler. Bu kanser hücrelerinin erken tespit edilmesi, tedavi açısından oldukça önemlidir. Yapılacak bu tez çalışmasında rahim ağzı kanserini erken tespit edebilen yapay zekâ tabanlı hibrit bir model geliştirilmiştir. Geliştirilen yapay zekâ tabanlı bu sistem sayesinde rahim ağzı kanseri daha erken tespit edilebilecektir. Ayrıca geliştirdiğimiz model hem uzman olmayan yerlerde ön teşhis için, hem de uzmanların iş yükünü hafifletmek için kullanabilecektir. Yapılan tez çalışmasında geliştirilen model literatürde kabul gören önceden eğitilmiş modeller de kıyaslanmıştır. Geliştirilen model bu modellerden daha iyi sonuçlar elde etmiştir.
Endüstri 4.0 sürecinde karanlık fabrika kavramı ve robot kolun nesnelerin interneti (IoT) tabanlı uzaktan kontrolü
Günümüzde Endüstri 4.0 süreci, üretim ve endüstriyel otomasyonun dijital dönüşümüyle birlikte, enerji verimliliği, operasyonel maliyetlerin azaltılması ve sürdürülebilir kalkınma hedeflerini destekleyen yenilikçi teknolojiler sunmaktadır. Karanlık fabrika kavramı, insan müdahalesini minimize ederek Nesnelerin İnterneti (IoT), yapay zekâ, büyük veri ve siber fiziksel sistemler gibi teknolojilerin üretim ortamlarında kullanılmasını temel almaktadır. Bu yenilikçi yaklaşımlar, kaynakların etkin kullanılmasını ve çevresel etkilerin azaltılmasını hedeflemektedir. Bu çalışma, ESP32 tabanlı bir robot kol prototipi geliştirerek IoT destekli uzaktan kontrol mekanizmalarını ele almaktadır. Robot kol, Wi-Fi bağlantısı ile komut alabilen, hassas servo motor kontrolü sağlayan bir sistem olarak tasarlanmıştır. Tasarlanan sistem, enerji verimliliğini optimize etmek, işletme maliyetlerini düşürmek ve üretim süreçlerini otomatikleştirmek için yenilikçi bir çözüm sunmaktadır. Akıllı fabrikalarda uygulama potansiyeline sahip olan bu prototip, üretim hatlarında esneklik, hız ve verimlilik sağlamaktadır. Ayrıca, akıllı şehir yaklaşımı da bu çalışmanın önemli bir başlığını oluşturmaktadır. Akıllı şehirler, IoT teknolojileri ile donatılmış altyapıları sayesinde enerji verimliliğini artırırken sürdürülebilir kentsel dönüşümü desteklemektedir. Bu kapsamda, veri analitiği, büyük veri ve dijital sinyalizasyon sistemleri ile trafik yönetimi, enerji tüketimi ve çevresel etkiler kontrol altına alınmaktadır. Akıllı şehir politikaları, kentsel planlamadan altyapı yönetimine kadar farklı alanlarda dönüşüme olanak sağlayarak geleceğe yönelik çözümler sunmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, Endüstri 4.0 ve akıllı şehir politikalarının etkileşiminde IoT destekli bir robot kol prototipinin teknik tasarım ve uygulama süreçlerini ortaya koymak ve bu teknolojilerin enerji verimliliği, maliyet azaltımı ve sürdürülebilirlik açısından etkilerini değerlendirmektir. Bu doğrultuda, proje, karanlık fabrikaların otomasyon seviyelerini artırmak ve modern endüstriyel uygulamalara ışık tutmak amacıyla önemli bir katkı sağlamaktadır.
Kısa dönem rüzgâr hızı için derin öğrenme ve özellik çıkarımına dayalı tahmin yönteminin geliştirilmesi
Bu tez çalışmasında, kısa dönem rüzgâr hızı tahmini için sinyal ayrıştırma ve derin öğrenme tabanlı bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen ağın girişinde yalnızca rüzgâr hızı kullanılmış ve rüzgâr hızı verisi, önerilen modele uygulanmadan önce Varyasyonel Mod Ayrıştırması (VMA) yöntemi ile alt bileşenlerine ayrılmıştır. Elde edilen içsel mod fonksiyonu bileşenleri matrise dönüştürülerek önerilen modele giriş olarak verilmiş ve tahmin süreci Evrişimli Sinir Ağı (ESA) ile Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek (Çift Yönlü UKSB) katmanlarından oluşan hibrit bir mimari ile gerçekleştirilmiştir. ESA katmanları ayrıştırılmış sinyalden yapısal özellikleri çıkarırken, Çift Yönlü UKSB katmanları zamansal bağımlılıkları iki yönlü olarak modelleyerek tahmin doğruluğunu artırmıştır. Önerilen model, 2019 yılına ait saatlik rüzgâr hızı verileri kullanılarak test edilmiş ve ESA - UKSB (Uzun Kısa Süreli Bellek) ve ESA - KTÜ (Kapılı Tekrarlayan Ünite) modelleriyle tüm tahmin ufuklarında karşılaştırılmıştır. Önerilen modelin performansı; Kök Ortalama Kare Hata (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE), Korelasyon Katsayısı (R) ve Simetrik Ortalama Mutlak Yüzde Hata (SMAPE) metrikleri ile değerlendirilmiştir. Önerilen ESA - Çift Yönlü UKSB modeli, 1 saat ileriye dönük tahminde R değeri 0.9680, RMSE değeri 0.8417, MAE değeri 0.6263 ve SMAPE değeri 0.1280; 2 saat ileriye dönük tahminde R değeri 0.9418, RMSE değeri 1.1479, MAE değeri 0.8654 ve SMAPE değeri 0.1730; 3 saat ileriye dönük tahminde ise R değeri 0.9165, RMSE değeri 1.3294, MAE değeri 1.0098 ve SMAPE değeri 0.1997 elde etmiştir. Bu sonuçlar önerilen modelin kısa vadeli tahminde yüksek doğruluk sergilediğini göstermektedir. Ayrıca önerilen model, ESA - UKSB ve ESA - KTÜ mimarileriyle karşılaştırılmış ve tüm tahmin ufuklarında daha düşük hata ve daha yüksek doğruluk elde ederek en başarılı yöntem olarak belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin rekabetçi bir performans sergilediğini ve akıllı şebeke operasyonlarında etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.
Sosyal medya metinlerinden depresyon ve intihar söylemlerinin derin öğrenme ve büyük dil modelleriyle tespiti
Sosyal medya platformları, bireylerin duygu ve düşüncelerini metinler aracılığıyla ifade ettikleri yaygın iletişim ortamlarıdır ve bu içerikler ruh sağlığına ilişkin risklerin belirlenmesi açısından önemli veriler sunmaktadır. Küresel ölçekte intihar oranlarının özellikle genç nüfus arasında artış göstermesi, sosyal medya verilerinin erken uyarı sistemlerinde kullanılmasına yönelik araştırmaları ön plana çıkarmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, sosyal medya metinlerinden depresyon ve intihar söylemlerinin tespitinde Derin Öğrenme ve Büyük Dil Modelleri (LLM) tabanlı yaklaşımların etkinliğini incelemektir. Çalışmada, geleneksel öznitelik çıkarımı yöntemleri (TF-IDF), statik kelime temsilleri (GloVe) ve bağlamsal gömme tabanlı LLM yaklaşımları (BERT, RoBERTa) karşılaştırmalı olarak ele alınmıştır. Reddit platformundan elde edilen veri setleri üzerinde Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri ve LightGBM gibi klasik makine öğrenmesi algoritmaları ile Evrişimsel Sinir Ağları, Uzun Kısa Süreli Bellek ve Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek mimarileri değerlendirilmiştir. Model çıktılarının yorumlanabilirliğini artırmak amacıyla SHAP ve LIME yöntemlerinden yararlanılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar, metin temsil yönteminin sınıflandırma başarımı üzerinde belirleyici bir etkiye sahip olduğunu göstermiştir. Bağlamsal öğrenme yeteneğine sahip LLM tabanlı modellerin, statik yöntemlere kıyasla daha yüksek performans sergilediği ve özellikle intihar riski tespitinde %95'e varan duyarlılık (recall) değerlerine ulaştığı belirlenmiştir. Çalışma bulguları, önerilen yaklaşımların ruh sağlığı alanında erken uyarı ve karar destek sistemleri için uygulanabilir bir çözüm sunduğunu ortaya koymaktadır.
Alzheimer ve frontotemporal demans için EEG tabanlı çok modelli analiz
Alzheimer hastalığı (AD) ve frontotemporal demans (FTD), benzer klinik belirtiler göstermeleri nedeniyle ayırıcı tanısı zor olan iki demans alt tipidir. Bu çalışmada, EEG sinyallerine dayalı hiyerarşik bir sınıflandırma yaklaşımı önerilmiştir. İlk aşamada hasta–sağlıklı kontrol ayrımı yapılmış, ikinci aşamada ise AD ve FTD sınıfları ayırt edilmiştir. EEG verileri uygun ön işleme adımlarından geçirildikten sonra EEGNet, CNN+LSTM, CNN+BiLSTM, XGBoost ve LightGBM modelleri kullanılarak analiz edilmiştir. Ayrıca, EEGNet ve XGBoost modellerinin bağımsız olarak eğitilip çıktı olasılıklarının ortalamasının alınmasıyla karar düzeyinde bir ensemble model oluşturulmuştur. Deneysel sonuçlar, önerilen ensemble yaklaşımının her iki sınıflandırma aşamasında da tekil modellere kıyasla daha yüksek doğruluk ve F1-skoru sağladığını göstermektedir. Bu bulgular, EEG tabanlı demans tanısı için güvenilir bir karar destek yaklaşımı sunmaktadır.
Belirsiz kenmotsu manifoldların lightlike altmanifoldları üzerine
Belirsiz Kenmotsu manifoldaların ligthlike altmanifoldları üzerine yapılmış olan tez çalışması beş bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde, semi Riemann geometri, lightlike altmanifoldlar ve Kenmotsu manifoldların temel kavramları ve motivasyonları hakkında bilgilendirme yapılmıştır. İkinci bölümde, literatürde lightlike altmanifoldlar ve Kenmotsu manifoldlar üzerine yapılmış çalışmalar özetlenmiştir. Üçüncü bölümde, lightlike geometri ve Kenmotsu manifoldların yapısal özellikleri, temel tanım ve teoremlerle sunulmuştur. Dördüncü bölümde, Kenmotsu manifoldların lightlike altmanifoldları detaylı şekilde incelenmiş ve örnekler verilmiştir. Beşinci bölümde ise elde edilen sonuçlar tartışılmış ve ileride yapılabilecek çalışmalar için öneriler sunulmuştur.
Yapay zekâ teknikleri kullanılarak hastalıkların teşhisi için beyaz kan hücre tiplerinin ayrıştırılması
Beyaz kan hücreleri, bağışıklık sisteminin temel unsurları arasında yer alarak vücudu enfeksiyonlara, yabancı maddelere ve diğer zararlı tehditlere karşı koruyan hayati hücrelerdir. Kemik iliğinde üretilen ve kan dolaşımıyla vücuda dağılan bu hücreler, patojenlere karşı savunma mekanizmalarını başlatma, düzenleme ve uygulamada kilit bir rol oynar. Bundan dolayı beyaz kan hücresi türlerinin otomatik tespit edilmesi büyük bir önem arz etmektedir. Yapılan bu tez çalışmasında beyaz kan hücrelerinin otomatik tespiti için Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) ve Vision Transformer (ViT) kullanılarak hibrit bir model geliştirilmiştir. Öncelikle 13 farklı ESA ve ViT mimarisi kullanılarak özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Daha sonra bu modeller arasında en başarılı sonucu üreten iki model önerilen modelin tabanını oluşturmuştur. En iyi performansı gösteren iki modelden elde edilen özellik temsilleri birleştirilmiş ve ardından VOTE tabanlı bir karar mekanizması uygulanmıştır. Sonuç olarak %97.44 oranında bir doğruluk değeri elde edilmiştir. Önerilen model çalışmada kullanılan diğer modeller ile de karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak önerilen modelin diğer modellerden başarılı sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir. Bundan dolayı önerilen modelin beyaz kan hücrelerinin tespit edilmesinde kullanılabileceğini düşünüyoruz. Önerilen model sayesinde uzmanların iş yükü hafifleyecek ve tanı ve teşhis süresi kısalacaktır. Bununla birlikte hastaların tedavisine daha erken başlanabilecektir.
Üniversite mobil arayüzünün incelenmesi ve optimize edilmesi: Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi örneği
Bu tez çalışmasında Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi web sitesi mobil ara yüzü incelenerek optimize edildi. Dört bölümden oluşan bu tezin giriş bölümünde internetin tarihçesi, gelişimi ve internetin günümüzde ulaşmış olduğu durumu ile ilgili bilgi verildi. İkinci bölümde web sitelerinin mobil kullanıcı ara yüzü hakkında literatür çalışmalarına yer verildi. Üçüncü bölümde mobil ara yüzün insan-bilgisayar etkileşimi arasında nasıl bir gelişim gösterdiği incelendi. Dördüncü bölümde Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi'ne ait olan mobil ara yüzünün kullanılabilirliğini ve memnuniyetini ölçmek için anket çalışması yapıldı. Son olarak bu anket çalışmasının nicel ve grafiksel istatistiklerine yer verildi.
Bazı biyolojik modellemelerde fark denklemlerinin kullanımı ve denklemlerin kararlılığı
Bu tezde diferansiyel denklemler ve fark denklemlerinin bazı biyolojik modellemelerde kullanılması ve kararlılıkları incelenmiştir. Çalışma dört bölümden oluşmuştur. İlk bölümde genel tanımlara ve önceki çalışmalara değinilmiştir. İkinci bölümde temel tanım ve teoremler verilmiş, örneklerle desteklenmiştir. Üçüncü bölümde kararlılık teorisi, diferansiyel ve fark denklemlerinde kararlılık konuları yer almıştır. Dördüncü bölümde ise fark denklemlerinde de Wit modeline dayanan iki bitki türü rekabetinin kararlılık şartları belirlenmiş, diferansiyel denklemlerde ise sınırlı bir alanda bulunan ve yiyecek rekabeti olan iki tür için lojistik denklem yardımıyla matematiksel modelleme oluşturulması ve bazı sabitler için modelin kararlılık kriterleri incelenmiştir
Duygusal zekâ temalı etkileşimli ortamın ortaokul öğrencileri üzerindeki etkileri ve ortam hakkında öğrenci görüşleri
Bu araştırma ile duygusal zekâ destekli çevre eğitim yazılımının öğrenme süreçlerine etkisinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaca yönelik olarak geleneksel metotlarla çevre eğitimi verilen kontrol grubu oluşturulmuş ve böylece duygusal zekâ destekli çevre eğitiminin etkisinin daha net belirlenmesi amaçlanmıştır. Nicel ve nitel yöntemlerin beraber kullanıldığı karma yöntemde olan araştırma, ön test-son test kontrol gruplu yarı deneysel modeldedir. Nicel verilerin toplanmasında çevresel davranış, çevresel tutum, çevre başarı testi ve Bar-On duygusal zekâ ölçeği çocuk ve ergen formu (EQ-i(YV)) ölçekleri, nitel verilerin toplanmasında ise yarı yapılandırılmış görüşme formu kullanılmıştır. Araştırmanın örneklemi Hatay ili Kırıkhan ilçesinde 5.sınıfta öğrenim gören 56 deney grubu ile 52 kontrol grubu öğrencisinden oluşmuştur. Araştırmadan elde edilen verilerin analizi SPSS.25 programında analiz edilmiştir. Verilerin yorumlanmasında Betimsel İstatistikler, Bağımsız Gruplar t Testi, Kovaryans analizi, Korelasyon analizi kullanılmıştır. Elde edilen bulgularda deney grubunun duygusal zekâ, çevresel davranış, çevresel akademik başarılarında anlamlı değişimler olduğu belirlenirken çevresel tutum puanlarında anlamlı bir değişim saptanmamıştır. Ayrıca çevresel tutum ile çevresel davranış arasında, çevresel davranış ile duygusal zekâ arasında, çevresel tutum ile duygusal zekâ arasında, çevresel akademik başarı ile çevresel tutum arasında anlamlı ilişkiler olduğu belirlenmiştir. Öğrenci görüşlerinden elde edilen bulgulara göre ise çevre eğitim yazılımının eğitim sürecini kolaylaştırdığı, dersi eğlenceli hale getirerek derse ilişkin motivasyonu artırdığı saptanmıştır. Anahtar Kelimeler: Çevre eğitimi, bilgisayar destekli eğitim, duygusal zekâ
Robotik kodlama eğitiminin ortaöğretim öğrencilerinin programlama öz yeterlik düzeylerine ve yaratıcı düşünme becerilerine etkisi
Bu araştırmada robotik kodlama eğitiminin ortaöğretim öğrencilerinin programlama öz yeterlik düzeylerine ve yaratıcı düşünme becerilerine etkisi araştırılmıştır. Bu bağlamda araştırmanın örneklemini 2019-2020 eğitim öğretim yılında Hatay ilinin Antakya ilçesinde bulunan bir ortaöğretim kurumunda robotik kodlama eğitimi alan 71 öğrenci oluşturmaktadır. Öğrenciler deney ve kontrol grubu olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Deney grubunda bulunan öğrencilere eğitim öğretim süreci boyunca robotik kodlama eğitimleri verilirken kontrol grubunda bulunan öğrencilere müfredat içeriğine göre eğitimler düzenlenmiştir. Verilen eğitimlerin sonrasında öğrencilerin programlama öz yeterlik düzeylerinde ve yaratıcı düşünme becerilerinde anlamlı bir farklılaşma olup olmadığının tespit edilmesi amaçlanmıştır. Nicel yöntemlerle verilerin toplandığı araştırmada deneysel modellerden kontrol gruplu yarı deneysel model kullanılmıştır. Araştırma kapsamında robotik kodlama eğitimi alan ortaöğretim öğrencilerinin programlama öz yeterlik düzeylerini belirlemek için programlama öz yeterlik ölçeği ve yaratıcı düşünme becerilerini belirlemek için yaratıcılık ölçeği kullanılmıştır. Elde edilen veriler SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) programında betimsel istatistikler, Bağımsız Gruplar t Testi, İlişkili Örneklemler t Testi, ANCOVA kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırmada elde edilen sonuçlara göre robotik kodlama eğitimlerinin ortaöğretim öğrencilerinin programlama öz yeterlik düzeylerine ve yaratıcı düşünme becerilerini artırdığı sonucuna ulaşılmıştır.
Kuazi optiğin durgun olmayan denklemi için başlangıç sınır değer problemlerinin sonlu farklar yöntemiyle çözümü
Bu tezde Kuazi optiğinin durgun olmayan denklemi için başlangıç sınır değer problemlerinin sonlu farklar yöntemiyle çözümü ele alınmıştır. Bu çalışmanın 3.1. bölümünde Fonksiyonel uzayda kararsız ekstramal problemi tanımlanarak bu probleme ait genelleştirilmiş çözümlerin varlığı ve bu tekniğe ait hükmün ispatı verilmiştir. Devamında problemle ilgili örnekler verilip çözümler yapıldıktan sonra probleme ait teoremler verilip bu teoremlerin ispatı yapılmıştır. Çalışmanın 3. bölümünde ise 2. Çeşit başlangıç sınır değer problemi tanımlanarak bu probleme ait fark şemasının çözümü için kararlılık kestirimi elde edildi ve bu kestirim kullanılarak fark şemasının hatası değerlendirilmiştir. Son olarak 1. ve 2. Çeşit başlangıç sınır değer problemlerinin nümerik çözümleri için algoritma verilmiştir. Verilen algoritmalar ile fonksiyonların minimize edilebilmesi için , fonksiyonlarının doğrulukta verilmesi fonksiyonlarının yerine fonksiyonlarının minimizasyonunun gerektiği gösterilmiştir.
LGS hazırlanma sürecinde teknoloji kullanımının incelenmesi
Bu araştırmada, ortaokul öğrencilerinin LGS'ye hazırlanma sürecinde teknoloji kullanım durumları ve teknoloji kullanımlarının sınavda aldıkları puana etkisi araştırılmıştır. Bu bağlamda; 2018-2019 eğitim öğretim yılında sınav sürecini yaşamış 200 öğrenci ile kompozisyon çalışması, sınava sürecini geçirmiş 410 öğrenci ile anket çalışması, sınav sürecini yaşamakta olan 140 öğrenci ile anket çalışması ve 5 öğrenci ile görüşmeler yapılmıştır. Öğrenciler iki gruba ayrılmıştır. Sınav sürecini yaşamış öğrenci deneyimleri ve sınav sürecini yaşamakta olan 1.grup ve eğitimde teknoloji kullanımlarının sınav puanına etkisini araştırmak için 2.grup. Eğitimde teknoloji kullanım durumlarının LGS puanına etkisi araştırılmıştır. Araştırma; verilerin toplanması, nicel yöntem kullanılarak ve aynı zamanda nitel veri toplama yöntemlerinden görüşmeler de yapıldığından karma desenden oluşan bir araştırmadır. Araştırma kapsamında teknoloji kulanım durumlarını belirlemeye yönelik anketler uygulanmıştır. Görüşme formu kullanılarak görüşmeler yapılmıştır. Elde edilen nicel veriler SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) programında betimsel istatistikler, normallik testi için Kolmogorov-Smirnov, korelasyonu belirlemek için Sperman's rho kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırmada elde sonuçlara göre sınava hazırlanma sürecinde öğrencilerin bazılarının olumlu bazılarının olumsuz bir tutum içinde oldukları, eğitimde teknoloji kullanan öğrencilerin sınav puanının daha yüksek olduğu tespit edilmiştir.
Kamu kurumlarında elektronik belge yönetim sisteminin kullanım durumu: TRT örneği
Bu çalışmanın amacı; Türkiye Radyo Televizyon Kurumu (TRT) personelinin Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) kullanımını etkileyen faktörleri Kişisel Bilgi Formu (KBF) ve Genişletilmiş Teknoloji Kabul Modeli (TKM-G) ölçeği çerçevesinde belirlemek ve EBYS hakkındaki görüşlerini incelemektir. Çalışmanın örneklemini uygun örnekleme yoluyla çevrim içi ankete katılım gösteren 304 TRT çalışanı oluşturmuştur. Araştırma, karma yöntem yaklaşımlarından gömülü desen kullanılarak gerçekleşmiştir. Araştırmada veriler çevrim içi anket yöntemiyle toplanmıştır. Anketin nicel kısmında tarama modeli, nitel kısmında ise açık uçlu sorular kullanılmıştır. Anketten elde edilen nicel verilerin analizinde çoklu regresyon analizi ve Kruskal Wallis H; nitel verilerde ise içerik analizine başvurulmuştur. Araştırma bulguları EBYS kullanım niyetini TRT çalışanının TRT hizmet süresi, ortalama EBYS kullanım süresi ve EBYS giriş sıklığının etkilediği; çalışanın cinsiyetinin, yaşının, öğrenim durumunun ve unvanının EBYS kullanım niyetini etkilemediğini ortaya çıkarmıştır. Ayrıca algılanan fayda, algılanan kullanım kolaylığı, son kullanıcı desteği, işe uygunluğu, sonuç gösterilebilirliği, kaygı ve güvenin niyet üzerinde önemli birer yordayıcı olduğu, kolaylaştırıcı koşullar ve kişisel normun ise anlamlı bir yordayıcı olmadıkları ortaya çıkmıştır. Nitel sonuçlarda ise EBYS'nin kolaylık sağladığı, hızlı ve pratik olduğu avantajlar içinde yer almaktadır. EBYS'nin karmaşık olması, teknik problemlerin yaşanması, eğitim ve rehberin yetersiz olması dezavantaj olarak görülmektedir. Katılımcılar, EBYS kullanımı için eğitim verilmesini, güncel rehber hazırlanmasını ve mobil uygulamanın yaygınlaştırılmasını önermişlerdir. EBYS üzerine gelecekte yapılacak çalışmalar için EBYS'de siber güvenlik ve mobil EBYS konuları üzerine çalışma yapılması alanyazına katkı sağlayabilir.
Kesirli mertebeden diferansiyel denklemlerin fonksiyonel değişken yöntemi ile tam çözümleri
Beş bölümden oluşan tezin, giriş bölümünde kesirli türev ile ilgili literatür bilgisi verildi. İkinci bölümde, conformable kesirli türev ve fonksiyonel değişken yöntemi ile daha önceden yapılan çalışmalara yer verildi. Üçüncü bölümde, bazı kesirli türev yaklaşımları ve fonksiyonel değişken yöntemine yer verildi. Tezin orjinal kısmı olan dördüncü bölümde ise kesirli mertebenden genişletilmiş BKP-Boussinesq, genelleştirilmiş Calogero–Bogoyavlenskii–Schiff ve genelleştirilmiş (2+1) boyutlu Hirota-Satsuma-Ito denklemlerinin fonksiyonel değişken yöntemi kullanılarak analitik çözümleri elde edildi. Elde edilen analitik çözümlerin iki ve üç boyutlu grafikleri verildi. Son bölüm olan beşinci bölümde ise sonuç ve önerilere yer verildi.
Conformable kesirli mertebeden kısmi diferansiyel denklemlerin tam çözümleri
Beş bölümden oluşan tezin giriş bölümünde kesirli türev ile ilgili literatürdeki çalışmalara yer verildi. İkinci bölümde, conformable kesirli türev ve e^(-ϕ(ξ) ) yöntemi ile yapılan çalışmalara yer verildi. Üçüncü bölümde, conformable türev yaklaşımının tanımı ve özellikleri verildikten sonra e^(-ϕ(ξ) ) yöntemine yer verildi. Tezin orijinal kısmı olan dördüncü bölümde ise kesirli mertebenden Boussinesq-Double Sinh-Gordon, yeni ikili Mkdv, genelleştirilmiş Rosenau-Kawahara-RLW denklemlerinin e^(-ϕ(ξ) ) yöntemi kullanılarak tam çözümleri elde edildi. Beşinci bölümde ise sonuç ve önerilere yer verildi.
Analog tümdevre tasarımına uygun MOS-C tabanlı yeni sinüzoidal osilatör ve süzgeç topolojileri
Elektronik ve haberleşme sistemlerinde analog süzgeç ve sinüzoidal osilatör devrelerinin çok geniş kullanım alanlarına sahip olmalarından dolayı bu devreler işaret işleme uygulamalarında vazgeçilmez önem taşırlar. Bu yüzden analog süzgeç ve sinüzoidal osilatörler ile ilgili yapılan çalışmalar her zaman ilgi görmüş olup son yıllarda yeni nesil aktif devre elemanı tabanlı olarak gerçekleştirilen çalışmaların sayısı günden güne artmış ve teknolojik gelişmelere bağlı olarak tümdevre tekniğine uyumlu olması önem kazanmıştır. Bu tez çalışması devre sentezi ile yeni analog süzgeç ve sinüzoidal osilatör topolojileri oluşturma, bu topolojiler ile elde edilen devreleri tümdevre tekniğine uygun yapıda MOS-C olarak gerçekleştirme ve bu devrelerin PSpice simulasyon yazılımı ile başarım analizi kısımlarından oluşmaktadır. Devrelerin MOS-C olarak gerçeklenebilmesi ve elektronik olarak ayarlanabilmesi amacıyla pasif dirençlerin MOS transistörler ile gerçeklenme yöntemleri incelenmiş ve gerçeklenen dirençlerde doğrusal olmayan etkilerin giderilmesi ile ilgili tekniklerden yararlanılmıştır. Önerilen topolojilerde kullanılmış olan yeni nesil aktif devre elemanları tanıtılıp gerçeklenen devrelerin teorik analizi yapıldıktan sonra PSpice simulasyon yazılımı ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış, devrelerin çalışabilirliği doğrulanmış ve başarım düzeyleri gösterilmiştir. Bazı devrelerde, kullanılan aktif elemanın ideal olmayan durumlar için analiz çalışması gerçekleştirilmiştir. Tez çalışması ayrıca, önerilen bazı topolojilerde ticari olarak elde edilebilen tümdevrelerin makromodel parametreleri kullanılarak simulasyon yazılımı ile ve akım işlemsel kuvvetlendiricisi elemanının akım taşıyıcı tümdevreleriyle gerçekleştirilip bir süzgeç devresinde çalıştırılmasına yönelik bir deneysel çalışma ile desteklenmiştir. Akım taşıyıcı tabanlı devrelerde kompozit yapı kullanarak devrenin başarım düzeyinin nasıl geliştirilebileceği karşılaştırmalı çalışmalarla gösterilmiştir. Devre tasarımında genellikle aynı topoloji ile birden çok süzgeç türünü sağlayan çok fonksiyonlu süzgeç devreleri elde edilmiştir. Bu şekilde tasarlanan devrelerin daha az sayıda aktif ve pasif eleman çalıştırması, daha düşük maliyet ve daha düşük güç tüketimi gibi özelliklere sahip olmaları amaçlanmıştır. Ayrıca, süzgeçlerde kesim frekansı ve sinüzoidal osilatörlerde osilasyon frekansının devredeki pasif elemanlara göre duyarlılık analizleri yapılmıştır. Gerçeklenen osilatör devrelerinde osilasyon frekansının osilasyon koşulundan bağımsız ve elektronik olarak ayarlanabilir özellikte olmasına ve kuadatür sinüzoidal osilatörlerde faz hatasının olabildiğince düşük düzeyde kalmasına çalışılmıştır.
Yapay zekâ yöntemleriyle borsa endeksinin yönünün tahmini üzerine bir çalışma: Karşılaştırmalı analiz
Bu çalışmada, Makine öğrenmesinin alt dallarından, Regresyon Analizi ve Destek vektör makineleri ile Teknik analiz göstergeleri kullanılarak Bist100 endeksinin yönü tahmin edilmeye çalışılacak ve bulunan sonuçlar karşılaştırılacaktır. Çalışmanın sonunda Bist100 endeksinin tahmini için en iyi yöntem ve tekniğin hangisi olduğuna karar verilecektir. Uygulama aşamasında Bist100 endeksinin günlük ve 60 dakikalık zaman serisi veri setleri kullanılarak, Logistic Regresyon, Lasso Regresyon, Ridge Regresyon ve Destek Vektör Makinesi tahmin modellerinin her biri ile uygulamalar yapılıp simüle edilecek, elde edilen sonuçlar her bir model için ayrı ayrı değerlendirilecektir. En iyi sonuç veren model, teknik analiz göstergeleri ile birlikte kullanılarak Bist100 endeks tahmini için en iyi yöntem elde edilmeye çalışılacaktır
Yeni genişletilmiş doğrudan cebirsel yöntem ile conformablekesirli mertebeden kısmi diferansiyel denklemlerin analitikçözümleri
Beş bölümden oluşan tezin, ilk bölümünde giriş bölümüne yer verildi. İkinci bölümde, kısmi diferansiyel denklemlerin çözümlerini içeren çalışmalara yer verildi. Üçüncü bölümde, conformable kesirli türev yaklaşımının tanımı ve yeni genişletilmiş doğrudan cebirsel yöntemi verildi. Tezin orjinal kısmı olan dördüncü bölümde ise conformable kesirli türev içeren kesirli mertebeden Whitham-Broer-Kaup ve Sawada-Kotera-Ito denklemlerinin analitik çözümleri yeni genişletilmiş doğrudan cebirsel yöntemi ile elde edildi. Son bölüm olan beşinci bölümde ise sonuç ve önerilere yer verildi.
Anaokulu velilerinin dijital ebeveynlik farkındalık durumları: Adıyaman ili örneği
Bu araştırmanın amacı, Covid-19 pandemi sürecinde 3-6 yaş grubu çocukların bilişim teknolojileri kullanımındaki artış, yaşadıkları sorunlarla baş etmede ebeveynlerin nasıl bir yol izlediği, bilişim teknolojileri kullanımı konusunda ne kadar bilinçli olduğu ve çocuğunun günlük yaşamında bilişim teknolojilerine yer verirken nasıl bir strateji izlediğini incelemektir. Araştırma 2021-2022 eğitim ve öğretim yılı Bahar döneminde Adıyaman ili merkez ilçesine bağlı üç semtteki toplam dokuz resmi anaokulda yapılmıştır. Araştırma karma araştırma yöntemi ile tasarlanmış olup iki kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısım ilişkisel tarama, ikinci kısım deneme modelinde olup kontrol gruplu yarı-deneysel desendedir. Birinci kısımda Adıyaman ili merkez ilçesindeki 9 anaokulda öğrenim gören öğrencilerin velilerine matbu form şeklinde verilen ölçek ile velilerin bilişim teknolojileri kullanımının hangi düzeyde olduğu ve mevcut dijital ebeveynlik farkındalık düzeyleri belirlenmiştir. Veriler frekans, yüzde gibi betimsel istatistik ve Spearman's rho katsayısı, Kruskal Vallis H, ANOVA gibi çıkarımsal istatistik yöntemleriyle çözümlenmiştir. İkinci kısımda ise en çok katılım sağlayan bir okulda sınıflar her bir yaş grubu için kontrol ve deney grubu olarak rastgele ikiye ayrılmış olup, kontrol grubunun deney grubundan, deney grubunun da kontrol grubundan haberdar olmaması sağlanmıştır. Sonra anasınıfı öğretmenlerinden veliler ile düzenli olarak hangi kanaldan iletişim sağlıyor ise o kanaldan kontrol ve deney gruplarına çalışmaya katılım çağrısı ve ön-testin çevrimiçi şekilde ulaştırılması istenmiştir. Ardından eğitim (Dijital Ebeveynlik kavramı, Google Family Link ve YouTube Kids olmak üzere 3 adet video) aşamasına geçilmiştir. Öğretmenlerden araştırmacı tarafından hazırlanan üç adet videonun erişim linkinin sadece deney grubuyla paylaşılması ve onların izlenmesi istenmiştir. Bu eğitimden bir hafta sonra veliler üzerinde eğitimin etkisini belirlemek amacıyla öğretmenlerden deney ve kontrol grubuna son-test paylaşımının sağlanması, yani dijital ebeveynlik farkındalık ölçeğinin tekrar doldurulması istenmiştir. Ölçek verileri bağımsız gruplar Mann Whitney U yöntemi ile incelenmiştir. Araştırma sonuçlarına göre ebeveynlerin dijital ebeveynlik farkındalık düzeylerinin yüksek olduğu söylenebilir. Ebeveynlerin cinsiyeti, eğitim durumu, gelir durumu, çocuk sayısı, bilgisayar kullanım geçmişi ile alt boyutlar arasında bazı anlamlı ilişkiler tespit edilmiştir. İkinci kısımda verilen eğitim farkındalık düzeyinde anlamlı bir artış sağlamağı ancak velilerin bu konularda bilinçlenmesine katkı sunduğu görülmüştür.
Classification of music emotions with pre-trained models
Music is the most emotional of all arts and is therefore the closest and dearest to people. Emotions are a central part of human life, influencing how we think, act, and make decisions. Many scientists have studied emotions, including Paul Ekman, who classified basic emotions into six kinds: happiness, sadness, fear, anger, surprise, and disgust. This classification helps in understanding how emotions influence our behavior and daily interactions. Emotion analysis can benefit various fields such as healthcare, education, business, marketing, technology, and more. Various applications facilitate emotion extraction and analysis, including: • Text Analysis: Natural Language Processing (NLP) analyzes written texts to extract emotions. • Voice Analysis: Applications like Beyond Verbal and Affective analyze voice tone to extract emotions, which is useful in customer service centers. • Image and Video Analysis: Computer Vision techniques analyze facial expressions to identify emotions from images and videos. Music occupies a special place in stirring up and expressing human feelings, with its melodies, rhythms, and tones provoking a wide range of emotions. The analysis of musical emotions is a growing research area where scholars seek to understand how different musical elements influence listeners' feelings. My study focuses on classifying music sentiments using Deep Learning. To implement my proposed idea, I used some pre-trained models such as ResNet50, DenseNet121, and Inception V3 on two audio datasets after converting them to spectrogram images. The audio dataset was divided into ten-second segments, and two types of spectrogram transformations were used: classic spectrogram and Mel spectrogram. The outcomes demonstrated that the ResNet50 model achieved the highest performance on both datasets, although DenseNet121 had a higher accuracy with the Mel spectrogram using one of the data balancing techniques on the second dataset, but the performance of the ResNet50 model is still higher in terms of inference and generalization task. It also achieved the highest accuracy on the first dataset. This study provides insight into how Deep Learning techniques can be applied to analyzing and classifying musical emotions, contributing to a better understanding of music and emotions.
Topluluk öğrenmesi yöntemi ile mikrodizi veri analizi
Topluluk öğrenme yöntemi, tek bir algoritmadan elde edilenden daha iyi bir sınıflandırma veya tahmin sonucuna sahip olmak için birçok makine öğrenimi algoritmasını birleştirmekten oluşan bir makine öğrenimi tekniğidir. Son zamanlarda, topluluk öğrenme, çoğunlukla örüntü tanıma, öznitelik seçimi ve sınıflandırma gibi farklı amaçlar için birçok alanda kullanılan yoğun ve yaygın bir makine öğrenimi tekniği olarak görülmektedir. Torbalama (Bagging), Yükseltme (Boosting), Rasgele Orman (Random Forest), İstifleme (Stacking) en popüler ve yaygın olarak kullanılan topluluk öğrenme yöntemleridir. Topluluk öğrenmesinin avantajlarından biri, yüksek boyutlu ve karmaşık veri yapılarıyla başa çıkma yeteneğidir, yani topluluk öğrenmesi, veri kümelerinin varyansını azaltmaya yardımcı olur ve daha doğru sonuçlar sağlar. Mikrodizi analizi, hastalıkların erken tespiti ve sınıflandırılmasına, hastalıklarla ilgili genlerin veya biyobelirteçlerin bulunmasına ve ilaçların bulunmasına yardımcı olabilecek sonuçlar sağlamayı amaçlayan bir biyoenformatik yöntemdir. Bu nedenle, mikrodizi analizi ile elde edilen verinin çok dikkatli bir şekilde analiz edilmesi gerekmektedir. Mikrodizi veri analizinde, hastalık durumlarını tahmin etmek, hastalıkla ilgili genleri bulmak ve ayrıca örüntü tanımak amacıyla makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmaktadır. Ancak, bu algoritmaların karşılaştığı yaygın büyük sorunlardan biri, küçük örnek boyutu ve mikrodizi veri setlerinin yüksek boyutluluğudur, çoğunlukla modellerin aşırı uyum göstermesine yol açan yüksek bir varyansın varlığı ile karakterize edilir ve bahsedilen yüksek varyans sorunu, birçok çalışmada vurgulanmıştır. Bu tezin amacı, topluluk öğrenme yöntemlerini kullanarak mikrodizi verisetlerindeki varyansı azaltmaya çalışmaktır. Bu amaçla NCBI GEO veri tabanında yer alan GSE19804 kodlu küçük hücreli olmayan akciğer kanseri veri seti kullanılmıştır. Bu çalışma çerçevesinde iki tür makine öğrenmesi modeli uygulanmıştır; biri istifleme topluluk öğrenmesine ve diğeri bir algoritmaya dayalıdır. Analizin başında seçilen 12 algoritmadan 7'si yani Radyal Destek Vektör Makinesi, Doğrusal Ayırıcı Analizi, k-En Yakın Komşular, C5.0, CART, Öznitelik Çıkarımlı Sinir Ağları, Genelleştirilmiş Doğrusal Model algoritmaları analizde kullanılmıştır. Sonuç olarak, analizlerimiz istifleme topluluk öğrenme modellerinin basit modellere kıyasla daha düşük varyansa sahip olduğunu göstermiştir.
Artırılmış gerçeklı̇k ı̇le eğı̇tsel kılavuz
Günümüzde, teknoloji alanındaki gelişmeler hızla devam ederken, ihtiyaçlara daha hızlı cevap veren ürünler ve projeler hayata geçmektedir. Üretim, sağlık, bilişim gibi alanları kapsayan sektörlerde işlevsel mekanizmanın ve sürdürülebilirliğin dinamiklerini oluşturan veya gündelik yaşantımızda hayatımızın bir parçası haline gelen bu ürünler, içerdikleri teknoloji ve çözüm sundukları ihtiyaçlar doğrultusunda çoklu fonksiyonel yapılara sahip olabilmektedirler. Dolayısıyla ürünlerin sağladıkları işlevlerin yanı sıra kullanıcı dostu geliştirilmeleri veya tasarlanmaları öncelikli olarak rol oynamaktadır. Tüm aşamalarında standartların uygulanmasına rağmen ürünlerin ve projelerin kompleks yapıları, son kullanıcının öğrenme sürecini uzatabilmekte ve deneyim gerektiren özelliklerinin kullanımı zaman zaman rehber gözetimi altında gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Bu çalışma ise öğrenme hızı ve kavrama becerisini artırmak, dış kaynak rehber ihtiyacını azaltmak üzerine odaklanmıştır. Bahsedilen sorunların çözümü için ağırlıklı olarak artırılmış gerçeklik teknolojisi kullanılıp, kullanıcı dostu mobil uygulamalar ve web yönetim paneli geliştirilmiştir. Eğitsel kılavuz halinde kullanılacak projeler ve ürünler mobil uygulamalar içine tanımlanmıştır. Yönetim panelinden içerikleri fonksiyonları ve aşamaları ilgili kılavuz üzerine kaydedilmiştir. Kullanıcılar uygulamayı çalıştırdıktan sonra artırılmış gerçeklik teknolojisi yardımıyla tanımlanan ürünleri gerçek zamanlı olarak tarayıp eğitsel kılavuzlarını oluşturulan yapay üç boyutlu ortam üzerinde deneyimleyebileceklerdir. Tanımlanan noktacıklar kümesi yazılım tarafından eşleştirildikçe uygulama kullanıcı ile etkileşime geçecek ve ilgili fonksiyon için kullanıcıyı yönlendirecektir. Web yönetim panelinden aşamalar düzenlenebilecek ve mobil uygulamalardaki listeleme özelliği sayesinde birden fazla ürün için eğitsel kılavuz oluşturma imkânı olacaktır. Bu sayede belirli bir ürün grubu veya proje için değil hemen hemen tüm ürünler ve projeler ile entegre edilebilir kılavuzlar halinde olacaktır. Sonuç olarak, geliştirilen mobil uygulamalar ve web yönetim panelinden oluşan bu platform ile hedeflenen, zaman ve dış kaynak kullanımından tasarruf etmek, kavrama ve öğrenme becerisini yükseltmek, işlevsel sürdürülebilirliğe eğitsel kazanım sağlamaktır.
Sabit telekomünikasyon sektöründe AHP ve TOPSIS yöntemleri ile yakınsama projelerine karar verilmesi
Sabit telekomünikasyon altyapılarında internet kullanımının bireysel kullanıcıları da kapsayacak şekilde hızlı bir ivmeyle yaygınlaşmasının sonucunda kullanıcıların talep ve beklentilerini karşılayacak teknolojik bazı değişiklikler yapılması zorunlu hale gelmiştir. Mevcutta üzerinden sadece ses hizmeti verilmesi için kurulmuş olan sabit altyapının veri kullanımına da açılması, kullanıcıların talep ve beklentilerinin gün geçtikçe çeşitlenip artması sebebiyle yakınsama projelerinin uygulanması ihtiyacı doğmuştur. Teknolojik gelişmeler sonucunda birden çok özelliği bir arada barındıran entegre cihaz kullanımının artması sonucu telekomünikasyon altyapısında yakınsama zorunlu hale gelmiştir. Tüketiciler açısından yakınsama, tek bir cihaz üzerinden birçok işlemin gerçekleştirilebildikleri, birden fazla platforma ulaşabildikleri, birçok farklı hizmeti alabildikleri, birçok uygulamayı tek bir cihazda kullanabilmeleridir. İşletmeciler açısından yakınsama, kullanıcılarına mevcut hizmetlerin yanı sıra ilave yeni hizmetleri de sunabilecekleri birleştirilmiş ve sadeleştirilmiş bir altyapıdır. İşletmecilerin ayrı ayrı sunduğu mevcut hizmetlerin yanı sıra yeni ilave edebileceği hizmetleri de tek bir altyapı, tek bir kablo üzerinden sağlayabiliyor olması mevcut altyapıda sadeleşmeye neden olacağı gibi kullanıcıların da tek bir cihaz üzerinden birçok hizmete ulaşıyor olmasını sağlayacaktır. Altyapı ve cihaz sayısındaki sadeleşme işletmecilerin tek bir kablo üzerinden hizmet veriyor olması sebebiyle altyapı ve bakım giderlerini azaltacağı gibi kullanıcıların da tek cihaz üzerinden birçok hizmete ulaşması nedeniyle kullanım kolaylığı da artacaktır. Sabit altyapı sağlayıcı şirketler açısından değerlendirildiğinde ses hizmeti için ayrı bir cihaz yerine IP (Internet Protocol) üzerinden VoiP (Voice Over Internet Protocol), IP üzerinden veri trafiğinin de sağlanarak klasik televizyon yayını yerine IPTV (Internet Protokol Television), IP üzerinden geniş bant trafiği sağlanarak internet kullanımı da tek bir altyapı üzerinden sağlanabilmektedir. Bu kapsamda sabit altyapı üzerinden mevcut durumda verilebilen veri hizmetleri ve sabit altyapı üzerinden yatırımlar yapılarak geliştirilen yakınsama projeleri incelenmiştir. Altyapı şirketlerinin yapılacak yatırım kararlarında mevcut şebekenin ne kadarının kullanılabileceği bunun kullanıcı beklentilerini ne kadar karşılayacağı ve sektörel rekabetin göz önüne alınacağına yönelik nitel ve nicel kriterlerin neler olduğunun belirlenmesi gerekmektedir. Çalışmada gerçekleştirilecek yatırımlar ile kullanıcıların beklentilerinin en üst seviyede örtüştürülmesi gerekliliği vurgulanmıştır. Sabit telekomünikasyon yakınsama proje kararlarında kullanıcı beklentileri, altyapı şirketinin bütçesi, sektörel rekabet, servis kalitesi ve kullanıcı deneyimi kriterlerini doğrudan etkileyen kriterlerini birbiriyle karşılaştırabilmek için telekomünikasyon sektöründe uzman ve üstü unvanlarda çalışanların görüşlerine yönelik veriler toplanmıştır. Bu amaçla birden fazla sayıda ve birbiriyle rekabet eden ölçütlerde, alternatiflerin zarar ve yararlarının değerlendirerek, en doğru tercihin seçilerek kararın verilebilmesi, konunun tüm yönleriyle tanımlanması ve seçeneklerin her birinin sebep olabileceği farklı durumların irdelenebilmesi için Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri kullanılmıştır. Birbirinden farklı nitel ve nicel verileri içeren kriterleri baz alarak uygulanacak yakınsama projeleri kararlarında Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) Yöntemlerinden ikili karşılaştırma yapan AHP (Analytic Hierarchy Process) ve geometrik anlamda ideal çözüme en kısa uzaklıkta ve negatif-ideal çözümden en uzak kriteri baz alan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemleri kullanılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda proje türü seçiminde, sektör uzmanlarınca belirlenen öncelik oranları doğrultusunda AHP ve TOPSIS yöntemleriyle proje alternatiflerine karar verilmesinde kullanıcıların ve servis sağlayıcı şirketlerin beklentileri değerlendirildiğinden uygulanacak proje türlerinin kullanıcı memnuniyetini artıracağı gibi servis sağlayıcı şirketlerin sabit telekomünikasyon sektöründeki pazar payını da olumlu yönde etkileyebileceği değerlendirilmiştir. Uzman görüşleri sonucunda belirlenen değerlere AHP ve TOPSIS yöntemleri uygulanmış elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır. Uygulama sonuçları gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdeki sabit altyapı uygulamalarıyla karşılaştırılmış ve elde edilen sonuçlara göre öneriler geliştirilmiştir.
Yükseköğretim kurumlarında bilgi yönetimi: Bir model önerisi
Varoluş nedeni bilginin yaratılması ve yayılması olan üniversitelerin eğitim-öğretim, bilimsel araştırma ve yönetsel etkinlikleri kapsamında büyük miktarlarda veri, enformasyon ve bilgi üretilmekte ve kullanılmaktadır. Bu durum, üniversitelerin bilgi varlıklarının ve entelektüel sermayelerinin yönetilmesini kaçınılmaz bir girişim kılmaktadır. Bilgi toplumu ve bilgi ekonomisi gibi kavramların ortaya çıktığı bulunduğumuz bilgi çağında, e-yönetişim, e-dönüşüm ve dijitalleşme konuları ile bağlantılı olan kurumsal bilgi yönetimi yaklaşımı, tüm örgütler için temel bir gereklilik niteliğini kazanmıştır. Bu doğrultuda, alan yazında yer alan birçok çalışma, bu yaklaşımın uygulanmasında önemli araçlar olduğu bilinen kurumsal bilgi yönetimi modellerini sunmuştur. Öte yandan, yükseköğretim kurumlarında bilgi yönetimi yaklaşımı alan yazında giderek artan bir ilgi görmektedir. Bununla birlikte, şimdiye değin üniversitelerce benimsenebilecek kapsamlı bilgi yönetimi modelleri üretilmemiştir. Bu tez çalışmasında, alan yazında yer alan kurumsal bilgi yönetimi modelleri, yükseköğretim kurumlarında bilgi yönetiminin süreçleri ve altyapı gereksinimleri bakımından incelenip, uygun modelden yola çıkılarak üniversitelerin misyonları doğrultusunda, öneriler sunularak bilgi ve entelektüel varlıkların yönetimi sürecine uygun, eyleme geçirilebileceği ve alan yazına katkı sağlayacağı düşünülen kapsamlı bir bilgi yönetimi modeli önerisi sunulmuştur. Anahtar kelimeler: Bilgi yönetimi, bilgi yönetimi modeli, yükseköğretim kurumları, üniversite
Ulusal eğitim veri standartlarının oluşturulmasına yönelik bir model önerisi
Standartlar, günlük hayatta birçok yerde karşımıza çıkan, üretim ve tüketim süreçlerini kolaylaştıran, hemen her sektör açısından, oluşturulması ve başvurulması kaçınılmaz yapılardır. Her şeyin standardının bulunduğu bir ortamda, veri standartlarının olmaması düşünülemez. Nitekim günümüzde sağlık, finans, taşımacılık, sigortacılık gibi birçok alanda kullanılan veri standartları bulunmaktadır. Eğitim, veri standartlarının kullanıldığı alanlardan biridir. Uluslararası düzeyde kullanılan, çeşitli eğitim veri standartları bulunsa da bu alanda kapsamlı bir akademik çalışmaya rastlanamamıştır. Ülkemizde ise eğitim veri standartlarına yönelik akademik ya da uygulamaya dönük herhangi bir çalışmaya rastlanamamıştır. Araştırma kapsamında, eğitim veri standartlarının oluşturulmasına yönelik bir model önerisinde bulunularak, bu alandaki akademik ve uygulamaya dönük boşluk doldurulmaya çalışılmıştır. Araştırma sonucunda oluşturulan model uygulamaya konularak geliştirilecek, eğitim veri standartlarının; veri kalitesini artırma, birlikte çalışabilirlik uygulamalarını geliştirme, eğitsel veri madenciliği, makine öğrenmesi, öğrenme analitiği gibi yapay zekâ uygulamalarına altyapı oluşturma ve farklı sistemler altında toplanan verilerin ilişkilendirilmesi yoluyla eğitim sistemine katkı sağlaması beklenmektedir. Araştırma nitel araştırma şemsiyesi altında yer alan temellendirilmiş kuram modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmaya kaynaklık eden veriler İstanbul ilinde, lise düzeyinde görev yapan, okul müdürü, müdür yardımcısı ve öğretmenlerden oluşan, 22 kişilik katılımcı grubundan, yarı yapılandırılmış görüşme formları aracılığıyla ve mevcut sistemlerin incelenmesi yoluyla toplanmıştır. Elde edilen verilerin açık, seçici ve eksensel kodlama yoluyla analiz edilmesi sonucunda bulgular; veri toplama, veri kullanımı, veri kalitesi, birlikte çalışabilirlik ve veri ihtiyaçları olmak üzere beş tema altında ele alınmıştır. Araştırma bulguları, mevcut sistemlerin veri toplama, veri kullanımı ve birlikte çalışabilirlik açısından geliştirilmesi gereken yönlerinin bulunduğunu, insana bağımlı verilerde veri kalitesinin düşük olduğunu buna karşın farklı sistemlerden gelen verilerin kalitesinin yüksek olduğunu göstermiştir. Mevcut sistemlerin incelenmesi kapsamında ele alınan CEDS (Common Education Data Standards), A4L (Access for Learning) ve Ed-Fi standartlarının incelenmesi sonucunda eğitim veri standartlarında, isimlendirme kuralları, veri sözlüğü, mantıksal veri modeli, birlikte çalışabilirlik protokolleri ve dokümantasyonun yer aldığı görülmüştür. Mevcut sistemler ve görüşmelerden elde edilen bulgular ışığında altı aşamalı Eğitim Veri Standardizasyon Modeli (EVSM) oluşturulmuştur.
Veri madenciliği yaklaşımı kullanılarak internet erişimli televizyon kullanıcı verilerinin analizi
Teknolojik gelişmelere ve ihtiyaçlara bağlı olarak veri miktarı ve çeşidi her geçen gün artmaktadır. Verilerin doğru şekilde toplanarak analiz edilmesi, veriler arasındaki ilişkilerin keşfedilmesi gereklilik haline gelmiştir. Bu ihtiyacı karşılamak için sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik kuralı gibi farklı veri madenciliği yaklaşımları yaygın olarak kullanılmaktadır. Tez çalışmasının amacı kullanıcı verilerinin analizi sonucu kullanıcı dostu, dayanıklı, segmente edilmiş ürünlerin oluşturulmasına yönelik bilgilerin elde edilmesidir. Kümeleme ve birliktelik kuralı yöntemleri kullanılarak, kullanıcıların kullanım alışkanlıklarına göre gruplandırılması hedeflenmiştir. Kümeleme yöntemi vasıtasıyla müşteri segmentasyonu yapılması amaçlanmıştır. Birliktelik kuralı analizi sonucunda ürün tasarımına yönelik hangi kaynakların birlikte kullanıldığının belirlenmesi hedeflenmiştir. Kullanım süresine göre ürün dayanıklılık durumunun değerlendirmesi amaçlanmıştır. Bu tez çalışması kapsamında tüketici elektroniği sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın internet bağlantılı televizyon kullanıcılarının kullanım süresi ve kaynak kullanım verileri ele alınmıştır. Veri madenciliği süreç adımları izlenerek analiz çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Verilerin ön işlenmesi, dönüştürülmesi ve analizi adımları sırasında R dili kullanılmıştır. Kullanım alışkanlıklarına yönelik 17 adet nitelik değerlendirme kapsamına alınmıştır. Kullanım alışkanlıklarına yönelik modelleme aşamasında K-ortalamalar kümeleme yönteminden faydalanılmıştır. Kümeleme performansını ölçmek ve optimum küme sayısını belirlemek amacıyla iç indekslerden yararlanılmıştır. Kümeleme çalışması sonucunda kullanıcıların çoğunlukla harici oynatıcıları ve uydu yayınları başta olmak üzere sayısal kaynakları kullanmayı tercih ettikleri saptanmıştır. İlgili ürün segmentinde hangi kaynakların sıklıkla kullandığı tespit edilmiştir. Belirlenen minimum destek ve güven değeri kriterlerine göre birliktelik kuralı analizi yapılmıştır. Farklı sayıda grupları içeren birliktelik kuralları oluşturulmuştur. Birbirine özdeş olan kaynakların kullanım oranları değerlendirilmiştir. Kullanım süresine yönelik güvenilirlik analizi tekniğinden yararlanılmıştır. Yıllar içinde ışık akısındaki değişimler hesaplanmıştır. Arrhenius sıcaklık yaşam modeli parametrelerinden yararlanılarak hesaplanan 82,5 °C jonksiyon sıcaklığındaki ışık akısı değeri interpolasyon yöntemi ile belirlenmiştir. LED ışık akısının %70 seviyesine düşeceği zaman öngörülmüştür. Yaşam-stres analizinde sıcaklığın hızlandırıcı stres etkisi gözlemlenmiştir. Belirlenen yıllık ortalama izleme süresi verisinden yararlanılarak güvenilirlik ve arıza oranı değerleri hesaplanmıştır. Çalışma sırasında Birleşmiş Milletler Gelişim Programı tarafından yayınlanan İnsani gelişmişlik raporu verilerinden yararlanılmıştır. Ülkeler arasında insani gelişmişlik düzeyinin yıllar içindeki trendi değerlendirilmiştir. Bu amaçla Avrupa kıtasında yer alan 31 ülkenin 1995 ile 2021 yılları arasındaki insani gelişmişlik indeksi değerleri incelenmiştir. Avrupa kıtasında yer alan ülkeler arasında gelişmişlik düzeyi açısından farklılık durumu Anova yöntemi ile analiz edilmiştir. Hangi ülkeler arasında fark olduğunu belirleyebilmek için Games-Howell testi kullanılarak post-hoc analizi yapılmıştır. Televizyon izleme süreleri ile insani gelişmişlik düzeyi arasındaki ilişki korelasyon yöntemi ile incelenmiştir. Korelasyon analizi sonucunda insani gelişmişlik düzeyi ile televizyon izleme oranları arasında zayıf negatif bir ilişki olduğu görülmüştür.
Bilgiye erişimde kullanılabilirliğin yeni bir yapay zekâ yöntemiyle geliştirilmesi
Bilgi, her bireyin temel ihtiyaçlarından biridir. Günümüzde, neredeyse her birey günlük zamanın çoğunu internet üzerinde çeşitli bilgi ihtiyacını gidermek ya da bilgi alışverişi yapmak amacıyla geçirmektedir. Bilgiye erişimin çok daha kolay olduğu bu dönemde artık daha fazla odaklanılması gereken noktanın "kullanışlı bilgiye erişim" konusu olduğu düşünülmektedir. "Kullanışlı bilgiye erişim" konusunda günümüzde en çok faydalandığımız uygulamalar Google, Yandex, vb. arama motorlarıdır. Bu uygulamalar, literatürde "Bilgi Erişim Sistemleri (BES)" adı altında değerlendirilmekte olup, bilgiye ihtiyaç duyan kişi ile bilgiyi barındıran kaynağı buluşturan bir köprü vazifesi üstlenmektedir. Çeşitli türleri olmasına rağmen, BES'lerin ortak hedefi, ihtiyacı karşılayacak bilginin ortaya çıkarılmasıdır. Bu tez çalışmasında, BES altyapısına entegre edilebilecek bir algoritma geliştirilerek, hem kullanıcıların değişken bilgi ihtiyaçlarına göre kendini güncelleyebilen hem de hâlihazırda kullanılmakta olan bir BES altyapısını daha fazla kullanıcıyla bütünleştirebilen bir ortamın sağlanmasına odaklanılmıştır. Bu doğrultuda, bilgiye erişimin etkili bir biçimde gerçekleştirilebilmesi amacıyla bir yapay zekâ algoritması geliştirilmiş ve Kırklareli Üniversitesi (KLU) bünyesinde yer alan 170 tane web sitesinin içinde çalışan site-içi arama araçlarına entegre edilmiştir. Çalışmanın amacı, kullanıcı gerçek davranış verisi üzerinden, kullanıcı dilinden bağımsız olarak bilgi erişim sürecinin iyileştirilmesi ve geliştirilen algoritmanın (Analogy) bu süreçteki başarımının değerlendirilmesidir. Tez kapsamında geliştirilen Analogy algoritması üç aylık kulllanıcı davranış verisi ile eğitilmiş, süreç sonrasında, "Bilgi Erişim" ve "Kullanılabilirlik" literatürleriyle ilişkili olacak şekilde üç farklı açıdan (etkililik, verimlilik ve memnuniyet) bilgi erişim sürecindeki katkısı analiz edilmiştir. Çalışma sonuçları, Analogy algoritmasının etkililik ve verimlilik bakımından bilgi erişim sürecine belirgin bir katkı sağladığını göstermiştir. Reciprocal Rank metriği temel alınarak gerçekleştirilmiş olan işaret testi sonuçları, etkililik bakımından algoritmanın başarısına işaret eden bulguları ortaya çıkarmıştır (z=-2,421; p=0,015<0,05). "Sorgu Gecikmesi", "İlk Tıklama Süresi" ve "Sorgu Terk Etme" olmak üzere üç farklı göstergeye dayalı gerçekleştirilmiş olan verimlilik analizlerinde de benzer bulgular ortaya çıkartılmıştır. İşaret testinden faydalanılan Sorgu Gecikmesi incelemelerinde, 0,05 anlamlılık düzeyinde algoritmanın kullanıcılara hızlı bir şekilde yanıt verdiğine işaret eden bulgulara rastlanmıştır (z=-38,453; p=0,000<0,05). İlk Tıklama Süresi analizlerinde, yine işaret testinden faydalanılmış olup, algoritmanın başarısına işaret eden bulgular ortaya çıkartılmıştır (z=-4,936; p=0,000<0,05). Tek Örneklem Ki-Kare Testi'nden faydalanılarak analizi gerçekleştirilen Sorgu Terk Etme göstergesindeyse, algoritmanın az sayıda kullanıcıyı kaybettiğine işaret eden bulgular ortaya çıkartılmıştır (χ2= 38,407; p=0,000<0,05). Diğer taraftan, memnuniyet açısına yönelik olarak algoritmayı değerlendirmek için yeterli veri elde edilememiştir. Kullanıcı dilinden bağımsız olarak, kullanıcı davranışından öğrenerek aksiyon alan Analogy algoritmasının, kullanışlı bilgiye etkili ve verimli erişim amacıyla sadece arama motorlarında değil birçok alanda kullanılma potansiyeli olduğu düşünülmektedir. Algoritmanın memnuniyet açısından da kullanılabilirliğinin değerlendirilmesi için gelecekte araştırma yapılması önerilmektedir.
Uygulama test verisi oluşturma ve veri maskeleme
Yazılım uygulamalarında test verisinin yönetilmesi, test sürecinin önemli alt başlıklarından bir tanesidir. Test verisinin hazırlanması ciddi bir çaba gerektirmekte ve bundan dolayı test süreçlerinde büyük zaman kayıpları meydana gelebilmektedir. Test verisinin oluşturulması ve aktarılmasında dikkat edilmesi gereken noktalar bulunmaktadır. Kişisel verinin bilişim sistemleri üzerinden kullanımı, kamu ve özel sektör fark etmeksizin çok yaygındır. Bu şekilde veri kullanımının sağladığı bazı avantajlar ve kolaylıklar olmasına karşın, bu durum veri güvenliği riskinin artmasına da neden olabilmektedir. Kuruluşların birçoğu veri güvenliği maliyetlerini minimize etmek, verisini korumak için veri maskeleme kullanımını tercih etmektedir. Bu tez çalışmasında, canlı ortam veri tabanındaki verinin uygun veri maskeleme yöntemi ve maskeleme teknikleriyle maskelenerek test ortam veri tabanında oluşturulması hedeflenmiştir. Ayrıca maskeleme işleminde performansın nasıl arttırılabileceği yani zamansal maliyetinin nasıl azaltılabileceği konusunda örnek bir karşılaştırma yapılmıştır. Çalışmada materyal olarak, canlı ortam veri tabanına benzer şekilde oluşturulmuş örnek veri seti kullanılmıştır. Çalışma içeriğine uygun belirlenen veri maskeleme uygulamasını örnek veri seti üzerinde kullanabilmek için veri maskeleme yöntemi ve teknikleri belirlenmiştir. Seçilen veri maskeleme uygulaması, statik veri maskeleme yöntemi ve maskeleme teknikleriyle oluşturulan veri setine uygulanmış ve sonrasında maskelenmiş veri, test ortam veri tabanına aktarılmıştır. Uygulanan veri maskeleme teknikleri ayrı başlıklar altında, örnek veri seti ve maskelenmiş veri seti olarak karşılaştırılmıştır. Maskeleme ve maskelenmiş verinin aktarımı işlemi ilk olarak çoklu iş parçacıklarıyla yani birbirinden bağımsız ve paralel çalıştırma olarak yapılmış, daha sonra bu işlem tekli iş parçacığıyla yani paralel çalıştırma olmadan tekrardan yapılmıştır. Çoklu iş parçacıklarıyla paralel olarak yapılan veri maskeleme ve maskelenmiş verinin aktarım işleminin, tekli iş parçacığıyla paralel çalıştırma olmadan yapılan maskeleme ve maskelenmiş verinin aktarım işlemine göre %32 oranında zamansal performansı arttırdığı yani %32 oranında zaman tasarrufu sağladığı gözlemlenmiştir.
Makine öğrenmesi yöntemleri ile ortaokul öğrenci başarılarının tespiti ve bir uygulama
Makine Öğrenmesi; verinin analiz edilerek anlamlı sonuçlar çıkarılması, girdi verisinin kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmesi amacıyla, eğitim de dahil olmak üzere birçok alanda uygulanmaktadır. Bu tez çalışmasında ortaokul öğrencilerine ait sosyoekonomik, demografik özellikleri ve ders notları verisi kullanılarak sene sonu ağırlıklı not ortalamalarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi ve başarıya en fazla etki eden niteliklerin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada kullanılan veri seti İstanbul ili Tuzla ilçesinde bulunan bir ortaokuldan temin edilmiştir. Veri seti üzerinde özellik seçimi yapılarak akademik başarı üzerinde en fazla etkiye sahip değişkenler tespit edilmiş olup modellemede bu nitelikler kullanılmıştır. Hedef niteliğin sınıflandırılması amacı ile; K-En Yakın Komşu, Karar Ağaçları, Rastgele Orman, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Lojistik Regresyon ve Naive Bayes olmak üzere 7 adet makine öğrenmesi algoritması uygulanmış ve modellerin başarım performansları karşılaştırılmıştır. Model performans değerlendirmesi sonuçlarına göre en başarılı model Rastgele Orman algoritması olarak belirlenmiştir. Öğrencilerin akademik geçmişine ait nitelikler (geçmiş yıllar not ortalaması, Türkçe dersi 1. dönem ortalaması ve Matematik dersi 1. dönem ortalaması) başarıyı en fazla etkileyen öznitelikler olarak tespit edilmiştir. Devamsızlık durumu başarıyı etkileyen bir diğer önemli faktör olarak belirlenmiştir. Demografik ve sosyoekonomik özelliklerin akademik başarıya çok fazla etkisi olmamakla birlikte tahmin başarısına katkısı olduğu görülmüştür. Çalışmanın sonunda Rastgele Orman modeli kullanılarak, ortaokul öğrencilerinin akademik başarılarının tahminine yönelik örnek bir sistem geliştirilmiştir. Örnek sisteme https://model-tahmin.herokuapp.com adresinden ulaşılabilmektedir. Geliştirilen sistemin eğitim yöneticileri tarafından kullanılabileceği düşünülmektedir.
Makine öğrenmesi yöntemleri ile türkçe haberlerin özetlenmesi
İnternet'in yazılı basın sektörünü derinden etkileyip, dijital yayıncılığın önem kazanmasıyla birlikte elektronik ortamda gazete okuyan kişi sayısında büyük artış gözlemlenmiştir. Dijital ortamda artan rekabet, haber sitelerini insandan çok arama motoruna yönelik habercilik yapmaya yöneltmiş; zamanla yayınlanan bu haberler olması gerektiğinden daha uzun bir hâl almıştır. Öte yandan, bireylerin daha kısa sürede daha çok bilgiye ulaşabilmelerini sağlayabilecek sistemlere her zaman ihtiyaç duyulmuştur. Yoruma veya çıkarıma dayalı yöntemlerle gerçekleşen otomatik metin özetleme, metinlerdeki ana düşünce ve önemli bilgilerin korunması şartı ile metnin boyutunun küçültülmesidir. Bu tezde, Hint-Avrupa dil ailesindeki dillere göre daha farklı bir yapısı olan Türkçe dilinde üretilmiş haberler, doğal dil işleme yöntemleri ile özetlenmiş; yakın zamanda geliştirilmiş olan BERT ve Seq2Seq modellerinin performansları, metin özetleme için kullanılan geleneksel yöntemler olan tf-idf, gizli anlam analizi, TextRank ve LexRank ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmanın sonucunda Türkçe haberlerden oluşan bir veri setinde ortalama 0,25 ROUGE-L skoruna sahip olan, performansı ve veri setinden bağımsız girdilerde de iyi sonuçlar üretebilmesi sebebiyle tercih edilen BERT modeli ile herkesin erişimine açık, Özetleyici adına sahip web tabanlı bir otomatik özetleyici geliştirilmiştir.
Mobil öğrenme ortamlarında oyunlaştırma bileşenlerinin etkililiği
Eğitim insan hayatının her döneminde toplumlar tarafından önemle üzerinden durulması gereken bir değer olmuştur. Bu amaçla eğitimi toplumun her kesimine ulaştırabilmek için çeşitli yenilikler yapılmaktadır. Eğitim alanının fırsat eşitliği ilkesi kapsamında bilginin geniş kitlelere ulaştırılması için gelişen web teknolojilerinden yararlanılmaktadır. Mobil cihazlar getirdiği avantajlar sayesinde web tabanlı olarak yürütülen uzaktan eğitim süreçlerine büyük bir dinamizm kazandırmıştır. Getirdiği dinamizm sayesinde mobil cihazlar eğitimlere erişim konusunda büyük avantajlara sahiptir. Ayrıca mobil ağların kapsama alanının genişliği de uzaktan eğitim konusunda mobil cihazları ön plana çıkarmaktadır. Amaç: Mobil öğrenme ortamında oyunlaştırma bileşenlerinin kullanımının öğrencilerin teknoloji öğrenimine karşı motivasyon, öğrencinin derse katılımı, öğrencilerin dersi tamamlamaları ve öğrenme performansları üzerindeki etkililiğinin belirlenmesidir. Yöntem: Çalışma sürecinde karma yöntemlerden açıklayıcı karma desen kullanılmıştır. Ölçüt örnekleme yöntemi kullanılarak seçilen çalışma grubunu Bahçeşehir Üniversitesi Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu 1. sınıfta eğitim gören 87 öğrenci oluşturmaktadır. Öğrencilere araştırmacı tarafından geliştirilen öğretim programı kapsamında 11 hafta boyunca mobil öğrenme ortamında oyunlaştırma bileşenleri kullanılarak mobil araçlar üzerinden bir eğitim gerçekleştirilmiştir. Ders kazanımları, bilgi güvenliği, bilgisayar sistemleri, internet, sağlıkta kullanılan bilişim teknolojileri konularını kapsayacak şekilde oluşturulmuştur. Çalışmada nitel ve nicel veri toplama aracı olarak; Liou ve Kuo (2014) tarafından geliştirilen ve Şekerci (2017) tarafından Türkçe'ye uyarlaması yapılan "Teknoloji Öğrenimine Karşı Motivasyon ve Öz Düzenleme Ölçeği", Özer ve Kılıç (2017) tarafından geliştirilen "Mobil Öğrenme Araçlarını Kabul Ölçeği", tez kapsamında araştırmacı tarafından geliştirilen akademik başarı testi, yarı yapılandırılmış görüşme formu ve haftalık ders değerlendirme formu kullanılmıştır. Veri Analizi: Grupların seçimi Nicel verilerin analizinde madde analizi, bağımsız örneklemler t testi ve bağımlı (ilişkili) gruplar t testi, betimsel istatistik yöntemleri ve nitel verilerin analizi için içerik analizi yöntemleri kullanılmıştır. Bulgular: Nicel verilerden elde edilen sonuçlara göre deney grubu öğrencilerinin mobil öğrenme araçlarını kabul düzeylerinin ortalaması kontrol grubu öğrencilerinin ortalamasından yüksek olsa da anlamlı bir farklılık tespit edilmemiştir. Teknoloji öğrenimine karşı motivasyon ölçeğinden elde edilen sonuçlara göre deney grubu öğrencilerinin motivasyonları yükselmiş ve buna karşın kontrol grubunun motivasyonları düşmüştür. Uygulamanın sonunda deney ve kontrol gruplarının teknoloji öğrenimine karşı motivasyonları arasında anlamlı bir farklılık tespit edilmemiştir. Diğer bir nicel veri toplama aracı olan akademik başarı testi sonuçlarına göre kontrol grubu öğrencileri deney grubu öğrencilerine göre göre anlamlı bir şekilde daha yüksek test sonuçları elde etmişlerdir. Veriler farklı kriterlere göre incelendiğinde, deney grubunda derse etkin katılım gösteren öğrencilerin (yüksek derecede aktif katılım gösteren öğrenciler) kontrol grubundaki öğrencilerden daha yüksek sonuçlar elde ettiği görülmüştür. Gruplara genel olarak bakıldığında deney ve kontrol gruplarının akademik başarı testi sonuçlarında anlamlı bir farklılık tespit edilmemiştir. Nitel verilerden elde edilen sonuçlara göre oyunlaştırma unsurları öğrencileri derse katılmaya ve derse devam etmeye karşı motive etmiştir. Bununla beraber öğrencilerin çeşitli nedenlerle yaşadıkları zorluklar motivasyonları üzerinde olumsuz etkiye neden olmuştur. Tartışma, Sonuç ve Öneriler: Çalışma sonunda elde edilen bulgular tartışma başlığı altında literatürde gerçekleştirilmiş olan çalışmaların sonuçlarıyla tartışılmıştır. Araştırmanın sonucunda ortaya çıkan sonuçlar verilmiş ve tasarımcılara, eğitmenlere ve araştırmacılara yapılacak çalışmalar için öneriler sunulmuştur.
Psikiyatrik hastalıkların makine öğrenmesi yöntemleri ile ayrıştırılması
Psikiyatrik hastalıkların teşhisinde hekimler belirti tabanlı bir yaklaşım izlemektedir. Bu yaklaşıma göre DSM veya ICD gibi uluslararası geçerliliği olan teşhis araçlarını, hasta raporlarını ve hekimin gözlem ve tecrübesine dayanan bir süreç takip edilmektedir. Tıbbın diğer alanlarında olduğu gibi psikiyatride de hastalıklarla ilgili süreçlerde kullanılabilecek biyobelirteçlerin arayışı sürmekte ve bu alanda çeşitli araştırmalar yapılmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında farklı psikiyatrik hastalıklara sahip bireylerin elektroensefalogram (EEG) ölçümlerini içeren bir veri setinin makine öğrenmesi yöntemleri ile analiz edilmesi ve elde edilen modeller ile hastalıkların ayrıştırılması/sınıflandırılması sağlanmıştır. Böylece EEG verisinin psikiyatrik hastalıklar için bir biyobelirteç olup olamayacağı araştırılmıştır. Elde edilen modeller; hasta ve sağlıklı gruplar arasında ayrım yapılabilmesini sağlarken birden fazla psikiyatrik hastalığın birbirinden ayrıştırılmasını da sağlamıştır.
Makine öğrenmesi teknikleri ile havacılıkta yakıt taşımacılığı kararının alınması ve bir uygulama
Bu tez çalışmasının amacı havacılıkta yakıt taşımacılığı kararının makine öğrenmesi teknikleri ile alınmasıdır. Çalışmada kullanılan veri seti Türkiye'de hava taşımacılığı yapan ticari bir hava yolu firmasından temin edilmiştir. Literatürde yakıt taşımacılığı hesaplamasında kullanılan bazı temel özelleştirilebilir formüller/modeller mevcuttur. Bu çalışma ile bu formüllerden/modellerden bağımsız olarak ham veriden öğrenen makine öğrenmesi algoritmaları ile havacılık endüstrisinde yakıt taşımacılığı öngörüsünde bulunmak hedeflenmiştir. Çalışmada yakıt taşımacılığı durumunun "Var/Yok" şeklinde sınıflandırılması ve yakıt taşımacılığı miktarının tahmini için alternatif makine öğrenmesi modelleri oluşturulmuştur. k-En Yakın Komşu algoritması, Basit Bayes Sınıflandırıcı, Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları, Rastgele Orman algoritması, Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makinelerinden yararlanılmıştır. Sınıflandırma ve regresyon model performansları birbiriyle karşılaştırılmıştır. Analizler R programlama dili ile RStudio'da gerçekleştirilmiştir. En iyi performansı gösteren Rastgele Orman sınıflandırma (doğruluk=0,9646) ve regresyon (R²=0,8104) modelleriyle çevrimiçi bir Shiny uygulaması geliştirilmiştir.
Sözlük tabanlı yaklaşım ve makine öğrenmesi ile Türkçe doğal dil işleme: Eğitim kurumlarında duygu analizi
Bu tez çalışması kapsamında duygu analizi çalışmalarında yeni bir yaklaşım olan hedef tabanlı duygu analizi çalışması yapılmıştır. Çalışma kapsamında sözlük tabanlı yaklaşım ve makine öğrenmesi tekniklerinden olan yapay sinir ağları kullanılmıştır. Veri setinin oluşturulmasında okul.com.tr sitesi üzerinden elde edilen kullanıcı yorumları kullanılmıştır. İlk olarak okul.com.tr platformu üzerinden kullanıcı yorumları toplanmıştır. Daha sonra yorumlar içerisinde geçen hedefler tespit edilmiştir. Hedeflerin duygu durumları etiketlenmiştir. Etiketli veri seti oluşturma süreci tamamlandıktan sonra model oluşturma süreci başlamıştır. Sözlük tabanlı yaklaşım ile oluşturulan model üç farklı sözlük ile test edilmiştir. Bu sözlüklerden ilki Türkçe WordNet tabanlı geliştirilen ve içerisinde 14.795 kelime barındıran SentiTurkNet'dir. İkincisi, İngilizce WordNet tabanlı geliştirilen ve içerisinde 117.659 kelime barındıran SentiWordNet'dir. Üçüncü ise SentiWordNet'in Türkçeye çevrilmesi ile elde edilen ve 73.386 kelime barındıran SentiWordNet-TR'dir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda Türkçe tabanlı geliştirilen SentiTurkNet sözlüğü ile en yüksek doğruluk oranı (%87,7) elde edilmiştir. SentiWordNet sözlüğünün Türkçe'ye çevrilmesi ile elde edilen SentiWordNet-TR ile %84,1'lik doğruluk oranına ulaşılmıştır. Hedefleri niteleyen ilişkili kelimelerin İngilizceye çevrilmesi ve SentiWordNet sözlüğüne gönderilerek puanlanması senaryosunda ise %2'lik bir artış ile %86,12'lik bir doğruluk oranına erişilmiştir. Bu sonuçlardan da görüldüğü üzere kelime sayısı bakımından az olmasına rağmen, Türkçe tabanlı olmasından dolayı en yüksek doğruluk oranı SentiTurkNet sözlüğü ile elde edilmiştir. Makine öğrenmesi yaklaşımı kapsamında çok katmanlı yinelenen yapay sinir ağları (Recurrent Neural Network-RNN) kullanılmıştır. Bu doğrultuda 2, 3, 4, 5 katmanlı ve farklı nöron dizilimlerinden oluşan yapılar oluşturulmuştur. Bu yapıların oluşturulmasında Geçitli Tekrarlayan Birim (Gated Recurrent Unit-GRU) kullanılmıştır. Etiketli veri seti %70'e %30 olacak şekilde bölünmüştür. Bölünen etiketli verilerin %70'i modelin eğitimi için, geriye kalan %30'u ise modeli test etmek için kullanılmıştır. En yüksek doğruluk oranı 3 katmanlı 3-6-12 nöron dizilimli yapıda epoch değeri 10 ile elde edilmiştir. Elde edilen en yüksek doğruluk oranı %96,12' dir. En düşük doğruluk oranı ise 5 katmanlı 96-48-24-12-6 nöron dizilimli yapıda epoch değeri 15 ile elde edilmiştir. Elde edilen en düşük doğruluk oranı ise %92,07 dir. Geliştirilen modelde her bir duygu durumu için f-score değerleri de hesaplamıştır. Pozitif kutup için precision değeri 0,97, recall değeri 0,96 ve bu doğrultuda f-score değeri 0,96 olarak elde edilmiştir. Negatif kutup için ise precision değeri 0,91, recall değeri 0,93 ve bu doğrultuda f-score değeri 0,92 olarak elde edilmiştir. Bu değerler geliştirilen modelin her bir duygu kutbunu (pozitif-negatif) yüksek oranda doğru sınıflayabildiğini göstermektedir.
Problem çözme konuşmalarında bilgi kaybı: Bilgi yönetim döngüsünün sosyalleştirme aşamasında bilgi reddi
Bu tez çalışmasında, kendilerindeki ve muhataplarındaki bilgiyi kullanarak, zor ve çözüme direnen problemleri çözmeye çalışan profesyonellerin, muhataplarının problem çözme konuşmalarında sağladığı bilgiyi ne şekilde kullandıkları incelenmiştir. Örgütlerin en önemli sermayesi ve rekabet avantajı olan bilgi, örgüt içerisindeki farklı bireylerde ve bunların etkileşimlerinde dağınık olarak bulunur. Problemlerin etkin olarak çözülebilmesi için bu bilginin bir araya getirilerek: karşı karşıya olunan problemin tanımlanması, nedensel açıklamalarının tespit edilmesi, tanımlanan problemlere çözüm geliştirilmesi ve geliştirilen çözümlerin uygulamaya konması için kullanılması gerekir. Bu problem çözme adımlarının neredeyse tamamı, örgüt içerisindeki profesyonellerin birbirleri ile olan problem konuşmaları etrafında gelişir. Bu kabullerden yola çıkan çalışmanın amacı, profesyonellerin problem çözme konuşmaları esnasında bilginin gerçekten aktarılıp aktarılmadığını tespit etmek ve eğer aktarılıyorsa problem çözümü adına ne şekilde kullanılıyor olduğunu anlamaktır. Tez çalışması, eylem araştırma metodolojisi bağlamında nitel bir araştırma olarak yürütülmüştür. Veri analizi, abdüktif ve indüktif kodlama ve kategorilendirme sistemi ile oluşturulan analiz çerçevesi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, katılan profesyonellerin problem konuşması sürecinde muhatabları ile yaptıkları konuşmalar ile bu konuşma esnasında neler düşündükleri tespit edilmiştir. Bu verilerden hareketle, katılımcıların problemlerle ilgili olarak kullandıkları bilgiyi teşkil eden temel kabul ve inançları; problem konuşmaları öncesindeki ve esnasındaki problem tanımlama inancı, problem açıklama inancı ve problem çözümü inancı kategorileri olarak tespit edilmiştir. Benzer şekilde konuşmadaki muhataplarının sağladığı bilgiler bu üç kategori kullanılarak tespit edilmiştir. İlave olarak, elde edilen verilerden, problem çözme konuşmaları esnasında katılımcıların zihnen ve pratikte, birinci derece problem ve ikinci derece problem adı verilen iki ayrı problem ile meşgul oldukları belirlenmiştir. "Birinci derece problem" olarak anlandırılan problem kategorisi, problem konuşmasının konusu olan problemdir. Katılımcıların zihinlerinde, muhataplarının birinci derece problemle ilgili konuşmaya verdiği tepkileri değerlendirmek için kullandıkları ancak çoğu zaman muhatapları ile paylaşmadıkları "ikinci derece problem" adı verilen bir başka problem daha belirledikleri tespit edilmiştir. Çalışmanın en önemli bulgusu, problem konuşmalarının hiç birisinde muhatapların, problem tanımı, problem açıklaması veya problem çözümü ile ilgili sağladıkları bilgilerin, katılımcılar tarafından, ilgili inançlarını sorgulamak veya değiştirmek üzere kullanılmadığıdır. Katılımcılar bu bilgileri geçerli kabul edipte problem çözme inançlarına ve problem çözümüne dâhil etmemişlerdir. Konuşmalarda muhatapların sağladığı "bilgiler reddedilmiştir". Bu tez çalışmasının temel çıktısı, problem konuşmalarında bilginin ne şekilde kaybedildiğinin tespiti ve literatüre kazandırılmasıdır. Mevcut literatürde bulunmayan bu olgu "bilgi reddi" olarak adlandırılmıştır. Bilgi reddi olgusunun ve kavramının kazandırılmasıyla, örgütlerde, problem çözme uygulaması esnasında kaybolan bilginin elde tutulması, problem çözümüne yönelik olarak kullanımı ve bu çabaya yönelik araştırmaların önünün açılması mümkün olacaktır. Birinci derece problem ile ilgili muhatabın sağladığı bilgilerin reddedilmesine, ikinci derece problemler nedensel açıklama olarak sunulmuştur. Bireylerin problem çözme konuşmaları sürecindeki muhakeme ve anlamlandırma şekillerinin yani zihni çerçevelerinin, ikinci derece problemlerin geliştirilmesine sebep ve bunlarla ilgili olduğu ve dolayısıyla karşılaştıkları bilginin reddedilmesi için nedensel açıklama olarak kullanılabileceğini ileri sürülmektedir. Tez çalışmasının katılımcıları, bilgi yoğun sektörlerde çalışan profesyonellerdir. Çalışmaya vakaları alınan 12 katılımcının tamamı lisansüstü eğitim görmüş veya görmektedir. Katılımcılar çalışmaya, araştırma süreci boyunca eşit haklara sahip ortak araştırmacılar olarak katılmışlardır. Çalışma, problem konuşması ve bilgi yönetimi literatüründe, bireylerin örgütten ayrılması veya bilgiyi içeren dokümanların kaybı gibi yollarla gerçekleştiği kabul edilen bilgi kaybının, problem çözme konuşmaları sürecinde bilgi reddi şeklinde gerçekleştiğinin tespiti ve literatüre kazandırılması açısından bir ilk niteliği taşımaktadır.
Bilgisayarlı görü yöntemleri ile beş eksenli robot kolun öğrenmesi üzerine bir uygulama
Bu tez çalışması, Mikro işlemci kullanarak görüntü gibi büyük veri kaynaklardan bilgi elde edilebilmesi ve bilgiyi çevre birimi olan robot kol için uygun hale getirilmesini sağlayacak Mikro denetleyici ile işlenmesi üzerine geliştirilmiştir. Nesnenin bütünlüğünün veya ilgili yüzeyinin belirlenmesi, tanınan bölgenin ağırlık merkezinin bulunması ve robot kol ile taşınabilmesi uygulamalarından oluşmaktadır. Amaç, görüntü verisinden bilgi çıkararak bilginin öğrenilmesi ve işlenmesidir. Tasarlanan ve gerçekleştirilen görüntü işleme ile farklı renk tayfına ait geometrik nesnelerin tanınması, tespit edilmesi ve başka bir noktaya taşınabilmesidir. Görüntü işleme esnasında görüntünün etkilenebileceği ortam değişkenleri kontrol altına alınmış ve bu değişkenler üzerinde durulmuştur. Görüntü işlemeye ağırlık verilmiş, beş eksenli robot kolun temel tasarımı yapılmıştır. Deneysel ortamda tespit edilen üst yüzeylerin konumu nedeni ile beş eksenli robot kol uç işlevcisinin nesnelere dik açı ile yaklaşması düşünülmüş, kinematik hesaplamaları bu sınırlılık dahilinde gerçekleştirilmiştir. Servo motorların gücü, robot kolun hareketi esnasında sonsuz değişkenlik göstereceğinden deneysel ortam tutma aşamasına kadar başarılı bir şekilde gücü sağlayabilmiş, yakalama aşamasından sonra güç ihtiyacı tespit edilmiş ve motorların nesnenin taşınması esnasında aynı anda çalışması nedeni ile çekilecek güç için kıskaç motorunun dahili pozisyonu, hassas bir şekilde belirlenmiştir. Çalışma, renkleri başarılı bir şekilde tanımış ve belirlenen nesneye ulaşması sınırlılıklar dahilinde sağlanmıştır. Gücün yeterli olduğu pozisyonlarda nesne alınıp taşınabilmiştir.