27
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Basketbol maç sonuçlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi
Basketbol, dünyada en çok izlenen spor aktivitelerinden birisidir. Bu popülerlik sonucunda basketbol sporunda bilgi teknolojileri sık sık kullanılmaktadır. Veri bilimi ve veri depolama sistemlerinin gelişmesiyle maç istatistikleri, oyuncu özellikleri gibi parametreler artık çok kolay saklanabilmektedir. Müsabaka sonucu tahmini, insanlara müsabaka öncesi bilgi vermesi açısından önemlidir. Müsabaka sonucu tahmini ile ilgili olarak Amerikan basketbol ligleri üzerine çalışmalar mevcut iken Avrupa basketbolu ligleri üzerine çalışmaların sayısı azdır. Bu çalışmada, müsabaka sonucu tahmini için Türkiye Erkekler Basketbol Süper Ligi maçları makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak ele alınmıştır. Buna göre 2013-2014 ve 2017-2018 sezonları arasında oynanan maçlar 5 farklı veri seti olarak kullanılmış ve Dört Faktör ve DefansOfans modeli ile birlikte incelenmiştir. Veriler, makine öğrenmesi yöntemleri olan kNN, Lojistik Regresyon, Çok Katmanlı Sinir Ağı, Naive Bayes, j48 ve Oylama ile değerlendirilmiştir. Sonuç olarak %96,55'lik tahmin başarısı yakalanmıştır. Buna ek olarak ayrıca, EuroLeague 2012-2013 ve 2016-2017 sezonları arasında oynanan maçlar 5 farklı veri seti olarak kullanılmış ve Dört Faktör ve DefansOfans modeli ile birlikte incelenmiştir. Veriler kNN, Lojistik Regresyon, Çok Katmanlı Sinir Ağı, Naive Bayes, j48 ve Oylama yöntemleri ile değerlendirilmiş ve %98,90 tahmin başarısı yakalanmıştır. Sonuçlar, her iki lig için de Dört Faktör ve DefansOfans modellerinin birlikte kullanımının daha iyi doğruluk oranları verdiğini göstermektedir.
Zeki sistemler ile ark kaynağı elektrotlarındaki kaynak parametrelerinin incelenmesi
İmalat sektörünün en önemli araçlarından biri olan ark kaynakları birçok noktada kullanılmaktadır. Bu makinalarla yapılan kaynak işleminden önce hazırlık aşamaları ve kaynak parametre seçimleri önem arz etmektedir. Yapılan kaynakların kalitesi, kaynakçı becerisine ve kaynak parametrelerinin doğru seçilmesine bağlıdır. Gerçekleştirilen çalışmada, iki farklı algoritma ile farklı kaynak giriş parametreleri kullanılarak kaynak sarf malzemelerinin akma mukavemeti (N/mm²) optimize edilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla son yıllarda oldukça gözde bir alan olan yapay zekânın alt yöntemlerinden biri olan Yapay Bağışıklık Sistemi(YBS) Klonal Seçim Algoritması (KSA) ile Bulanık Mantık (BM) yönteminin bir arada kullanıldığı hibrit bir model geliştirilmiştir. YBA-BM hibrit algoritma yöntemi ile E7018-1 standardına sahip elektrot da beklenen maksimum akma mukavemeti için en iyi %Karbon, %Silisyum, % Manganez değerleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen karbon, silisyum ve manganez değerlerine bağlı olarak MINITAB-17 istatistiksel programı ile yapılan regresyon doğrulaması sonucunda %99,99 oranında başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca kaynak akımı, kaynak gerilimi ve kaynak ilerleme hızı deneysel giriş parametreleri olarak belirlenerek, yapay sinir ağları yöntemi ile akma mukavemeti (N/mm²) tahminlemesi yapılmıştır. Gerçek verilere göre eğitilen yapay sinir ağı (YSA) modelinin ileri-geri besleme algoritması ile akma dayanımının en ideal ve standartlara uygun değerlerde ileriye dönük tahmin edebildiği görülmüştür.
Şüpheli fraktürlerin ve fissürlerin bilgisayar destekli yöntemler ile tespiti
X-ışını görüntüleri (radyografiler) kemiklerdeki ve insan vücudunun diğer organlarındaki sorunları tespit etmenin en yaygın yolları arasındadır. Bazı durumlarda özellikle radyolog tecrübesine bağlı olarak şüpheli fraktürlere doğru şekilde tanı koyulamadığından hastaya yanlış tedaviler uygulanabilmektedir. Bu nedenle tedavinin ilk basamağı olan fraktür/fissür tespiti önem arz etmektedir. Gerçekleştirilen bu çalışma, adli vakalarda veya deneyimli radyologlara/ortopedistlere erişimin kısıtlı olduğu acil servislerde klinisyenin bir kırığı doğru ve hızlı bir şekilde teşhis etmesine imkân vermeyi, klinisyene yardımcı olmayı ve performansını artırmayı amaçlamaktadır. Ayrıca bu çalışma ile son yıllarda geliştirilen state-of-the art (teknoloji harikası) modeller arasında yerini alan EfficientNet' mimarisinin kemik kırıklarını sınıflandırmadaki performansı araştırılmıştır. Bu doğrultuda MURA veri setinden faydalanarak dirsek, parmak, ön kol, el, humerus, omuz, bilek kemiklerindeki kırıkların tespit edilmesi ve klinikte kullanılabilmesi için internet üzerinden erişim sağlanabilen derin öğrenme uygulaması geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmada RF(random forest) ve lojistik regresyon(LR) sınıflandırma algoritmaları ile ResNet50 ve EfficientNet-B7 mimarisine sahip modeller oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin MURA görüntüleri ve klinikten alınan görüntülerdeki doğruluk oranları araştırılmıştır. MURA veri setinde dirsekte %82.4, parmakta %79.9, önkolda %86.4, elde %83.5, humerusta %86.5, omuzda %77.4 ve bilek görüntülerinde %83.2 doğruluk oranı; klinik görüntülerde ise parmakta %80.3, önkolda %87.9, humerus görüntülerinde ise %96.2 kayda değer doğruluk oranı elde edilmiştir.
Kablosuz algılayıcı ağlarda küme başı seçiminde sezgisel algoritmaların performanslarının değerlendirilmesi
ÖZET KABLOSUZ ALGILAYICI AĞLARDA KÜME BAŞI SEÇİMİNDE SEZGİSEL ALGORİTMALARIN PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Abdülbaki DEMİREL Yüksek Lisans Tezi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilişim Sistemleri Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Doktor Öğretim Üyesi Gürcan ÇETİN Eylül 2022, 66 Sayfa Bu tez çalışmasında, LEACH yönlendirme protokolünü kullanan Kablosuz Algılayıcı Ağlarda (KAA) algılayıcı düğümlerin enerji kayıplarını azaltmak ve ağın aktif kalma süresini arttırmak için sezgisel eniyileme algoritmalarına dayalı bir yöntem sunulmuştur. Çalışmada, literatürde en çok kullanılan sürü tabanlı eniyileme algoritmalarından Genetik Algoritma (GA), Karınca Kolonisi Optimizasyonu (KKO) ve Yapay Arı Kolonisi (YAK) algoritmaları problemin çözümü için seçilmiştir. Sunulan algoritmaların LEACH protokolü ile başarım sonuçlarını karşılaştırmak için MATLAB R2017b yazılımında Çok Atlamalı Yönlendirmeye (Multi-Hop Routing) dayalı bir model geliştirilmiştir. Ağ geçidinin farklı konumlara yerleştirildiği senaryolarda, seçilen eniyileme algoritmaları, algılayıcı sayısının 50 ve 100 düğüm olduğu ağlarda uygulanarak enerji tüketimi, veri gönderimi, aktif/ölü düğüm sayıları ve her bir çevrimde algılayıcı başına düşen ortalama enerji açısından karşılaştırma yapılmıştır. Karşılaştırmalar sonucunda, kullanılan eniyileme algoritmalarının tamamının LEACH protokolüne göre çok daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir. Algoritmalar kendi içerisinde karşılaştırıldığında ise Genetik Algoritma tabanlı LEACH modelinin (LEACH-GA) en iyi sonuçlara sahip olduğu görülmüştür. 50 düğümlü ağ yapılarında LEACH-GA yöntemi LEACH protokolüne göre tur sayısını yaklaşık %50, veri paketi sayısını ise yaklaşık %60 oranında arttırmıştır. 100 düğümlü ağ yapılarında ise, LEACH-GA protokolü LEACH protokolüne göre tur sayısını yaklaşık %130, veri paketi sayısı ise yaklaşık %150 oranında arttırmıştır. Anahtar Kelimeler: Kablosuz Algılayıcı Ağlar, Enerji Verimliliği, LEACH Protokolü, Çok-Atlamalı Yönlendirme, Karınca Kolonisi Algoritması, Yapay Arı Kolonisi Algoritması, Genetik Algoritma
802.11ax teknolojisi tabanlı kurumsal kablosuz ağların performans analizi ve iyileştirilmesi
Wi-Fi teknolojisi, günümüzde hem bireysel hem de kurumsal kullanımda kritik bir öneme sahiptir. Artan cihaz sayısı ve veri talepleri, özellikle kurumsal kablosuz ağların performans ve güvenilirlik açısından optimize edilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu çalışmada, kurumsal kablosuz ağların performansını artırmaya yönelik kapsamlı bir analiz ve iyileştirme çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, Wi-Fi ağlarının sinyal gücü, sinyal-gürültü oranı (SNR), veri hızı, ağ kapasitesi ve kanal çakışması gibi temel performans parametreleri detaylı bir şekilde değerlendirilmiştir. Analiz süreci, A, B ve C adı verilen üç ana binadan oluşan bir kurumsal tesiste, Ekahau AI Pro yazılımı ve Ekahau Sidekick cihazı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler, belirli alanlarda sinyal gücü seviyesinin -85 dBm seviyelerine düştüğünü ve bunun ağın kapsama alanını olumsuz etkilediğini ortaya koymuştur. B-C binasının zemin katında, dolaşım (roaming) için ikincil sinyal seviyelerinin yetersiz olduğu tespit edilmiştir. Kampüs genelinde SNR seviyelerinin ortlama 30 dB ve üzeri olduğu gözlemlenmiş ve bu değerlerin ideal bağlantı sağladığı belirlenmiştir. Analiz sırasında, bazı alanlarda aynı kanalda yayın yapan erişim noktalarının sayısının 6'ya kadar çıktığı belirlenmiştir. Bu durum, özellikle yoğun parazitin olduğu bölgelerde ağ performansının düşmesine neden olabilecek bir etken olarak değerlendirilmiştir. Veri hızı 2.4 GHz frekans bandında 1 - 300 Mbps, 5 GHz bandında ise 1 - 585 Mbps arasında değişiklik göstermiştir. Analiz sonuçları doğrultusunda gerçekleştirilen iyileştirme çalışmalarında ise müdahale edilebilirliğin daha yüksek olduğu 5 GHz frekans bandına odaklanılmıştır. Wi-Fi sinyal gücünü zayıflatan birçok faktör bulunmaktadır. Erişim noktalarının yanlış yerleştirilmesi, zayıf Wi-Fi sinyalinin başlıca nedenleri arasında yer alırken; mesafenin etkisi ve iç duvarların sinyal gücü üzerindeki zayıflatıcı etkisi de önemli faktörlerdendir. Tesiste, sinyal seviyesi düşük olan alanlarda sinyal gücü iyileştirmesi için erişim noktalarının konumları ve yönleri yeniden düzenlenmiş, ayrıca ek erişim noktaları eklenmiştir. İyi bir Wi-Fi ağı, minimum erişim noktası sayısı ile maksimum alanı kapsayabilmelidir ve erişim noktalarının doğru şekilde yerleştirilmesi, iyi bir kapsama alanı elde etmede kilit bir unsurdur. Tesisin öne çıkan problemi olan kanal çakışması, 2.4 GHz frekans bandında sınırlı kanal yapısı nedeniyle bu bandın yayınlarının devre dışı bırakılmasıyla çözülmüştür. 5 GHz frekans bandında ise, çakışmayı önlemek için kanallar 20 MHz ile sınırlandırılmış ve erişim noktalarına statik, kanal çakışmasını engelleyici bağımsız atamalar yapılmıştır. Bu iyileştirme adımları, ağ performansının artırılmasında ve kullanıcı deneyiminin iyileştirilmesinde önemli bir katkı sağlamıştır. Çalışma, kurumsal kablosuz ağların performans analizi ve iyileştirilmesi konusunda önemli veriler sunmaktadır.
Dijital karbon ayak izinin optimizasyonu için uç cihazlarda yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamaları
Günümüzde, yapay zeka (YZ) uygulamaları hayatımızın birçok alanına derinlemesine nüfuz etmiş durumdadır ve bu durum, özellikle teknolojinin hızlı bir şekilde gelişmesi ile, birçok farklı sektörde önemli değişiklikler ve yenilikler getirmiştir. Özellikle, nesnelerin interneti (Internet of Things -IoT) cihazları ile entegre edilen derin öğrenme (DÖ) modellerinin etkileri, akıllı evler, akıllı şehirler, sağlık hizmetleri, ulaşım sistemleri ve endüstriyel otomasyon gibi çeşitli alanlarda yaygın bir şekilde hissedilmektedir. Bu gelişmeler, bu alanlarda büyük bir ilerleme kaydedilmesini sağlamış ve aynı zamanda enerji verimliliği, otomasyon ve zengin kullanıcı deneyimi açısından önemli avantajlar sunmuştur. Ancak, bu teknolojik ilerlemelerin beraberinde bazı çevresel etkileri de getirdiği gözlemlenmiştir. Özellikle, IoT cihazları üzerinde çalıştırılan derin öğrenme modellerinin enerji tüketimi ve bu durumun dolayısıyla yaratmış olduğu karbon ayak izi, son yıllarda dikkat çekici bir endişe kaynağı haline gelmiş ve bu konuda çeşitli araştırmalar yapılması gerekliliği ortaya çıkmıştır. Bu tez çalışması, Raspberry Pi 5 (CPU), NVIDIA Jetson Xavier NX (GPU), Google Coral USB Accelerator (TPU) ve Khadas VIM3 Pro (NPU) gibi birbirinden farklı ve oldukça ilginç donanım mimarilerine sahip toplamda dört farklı IoT platformunda, MobileNetV2, ShuffleNetv2, SqueezeNet ve ResNet18 gibi son derece popüler ve yaygın bir şekilde kullanılan derin öğrenme modellerinin enerji tüketimlerinin yanı sıra, bu modellerin performans metrikleri olarak gecikme süreleri ile doğruluk derecelerinin kapsamlı bir biçimde karşılaştırmalı incelemesini ve değerlendirilmesini hedeflemektedir. Ayrıca bu çalışma, bu derin öğrenme modellerinin enerji tüketimindeki değişimlerin yanı sıra karbon ayak izinin de nasıl etkilendiği konusunda derinlemesine bir inceleme yapacaktır. Bu araştırmanın önemli bir bileşeni olarak, quantization, pruning ve knowledge distillation gibi çeşitli optimizasyon tekniklerinin bu modellerin enerji tüketimi ve karbon ayak izi üzerindeki etkileri, gerçek yaşamdan alınan bir örnek olan akıllı ev uygulaması çerçevesinde (özel olarak enerji tüketiminin izlenmesi) değerlendirilecektir. Optimizasyon sürecinde kullanılan yöntemler arasında niceleme (quantization), budama (pruning), bilgi damıtma (knowledge distillation) ve ağırlık kümeleme (weight clustering) gibi çeşitli etkili teknikler bulunmaktadır ve bu stratejilerin uygulanmasıyla enerji verimliliği sağlanması amaçlanmaktadır. Bu tekniklerin enerji tüketimi, işlem süresi ve model doğruluğu üzerindeki etkileri son derece detaylı bir biçimde ele alınmış olup, en iyi sonuçların ışığında IoT cihazlarında enerji verimliliği ile yüksek performans arasında en uygun dengeyi sağlamak maksadıyla kapsamlı bir analiz gerçekleştirilmiştir. Bu sayede elde edilen veriler hem akademik hem de endüstriyel uygulamalar için önemli çıktılar sunmayı hedeflemektedir. NPU, TPU ve GPU gibi donanımlarda uygulanan optimizasyon tekniklerinin etkileri karşılaştırmalı olarak sunulmuş ve çevresel etkiler açısından en etkili çözüm önerileri derinlemesine tartışılmıştır. Çalışmanın sonuçları, yapay zeka modellerinin hem performanstan ödün vermeden hem de enerji verimliliği sağlayarak karbon ayak izini azaltabileceğini açık bir şekilde göstermektedir. Böylece, IoT cihazlarının kullanımındaki çevresel etkiler minimize edilerek, sürdürülebilir bir dijital geleceğe ulaşmak için önemli bir adım atılmış olacaktır ve bu durum, teknoloji ve çevre dostu yaklaşımlar arasında bir denge kurmak adına kritik bir öneme sahiptir.
Kaba kümeleme teorisi kullanılarak diyabet veri setinin analiz edilmesi ve diyabet hastalığının teşhisi için gerçek zamanlı bir veri analitiği sistemi kurulması
Bu tez çalışması, diyabet hastalığının erken teşhisine yönelik olarak çağdaş veri bilimi yöntemleri, istatistiksel ön işleme teknikleri, makine öğrenmesi algoritmaları, sentetik veri üretim sistemleri, belirsizlik tabanlı matematiksel analiz yaklaşımları ve gerçek zamanlı veri akış teknolojilerinin bir araya getirilmesiyle oluşturulan bütüncül bir karar destek sistemi geliştirilmesini amaçlamaktadır. Diyabet, küresel ölçekte hem yaygınlığı hem de yol açtığı uzun vadeli sağlık komplikasyonları nedeniyle günümüz tıbbının en kritik kronik hastalıklarından biridir. Hastalığın erken dönemde yüksek doğrulukla tespit edilmesi, ilerleyen dönemlerde ortaya çıkabilecek kardiyovasküler, nörolojik ve metabolik komplikasyonların önlenmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle modern tıpta veri temelli karar destek mekanizmaları gün geçtikçe daha önemli hâle gelmektedir. Bu tez, yalnızca bir makine öğrenmesi modeli oluşturmakla kalmayıp, verinin toplanma anından analiz edilmesine ve sonuçların kullanıcıya gerçek zamanlı olarak sunulmasına kadar uzanan tüm süreci kapsayan çok katmanlı bir mimari ortaya koymaktadır. Böylece klasik sınıflandırma yaklaşımlarının ötesinde, gerçek zamanlı ve klinik olarak uygulanabilir bir çözüm hedeflenmiştir. Tez kapsamında kullanılan Pima Indians Diabetes veri seti, tıbbi veri setlerinde yaygın olarak görülen eksik veri, dengesiz sınıf yapısı ve ölçüm hataları gibi temel problemleri içerdiği için çalışmanın başlangıç noktası olmuştur. Veri setinde bazı fizyolojik ölçümlerin sıfır değer içerdiği tespit edilmiş; glikoz, insülin veya cilt kalınlığı gibi değerlerin sıfır olmasının biyolojik olarak mümkün olmaması nedeniyle bu veriler eksik veya hatalı veri olarak değerlendirilmiştir. Bu nedenle sistematik bir veri ön işleme süreci yürütülmüştür, aykırı değerlerin belirlenmesi için IQR (Interquartile Range) yöntemi kullanılmış ve dağılımı bozan uç değerler gerektiği şekilde düzeltilmiştir. Bu işlemler sonucunda veri setinin istatistiksel bütünlüğü artırılmış ve makine öğrenmesi modellerinin daha doğru bir temelde eğitilmesi mümkün hâle gelmiştir. Veri setinin önemli problemlerinden biri olan sınıf dengesizliği ise SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) algoritması ile giderilmiştir. Pozitif sınıfın düşük temsili, modellerin negatif sınıfa eğilim göstermesine neden olduğundan SMOTE aracılığıyla azınlık sınıfı veri uzayı içinde artırılmış ve dengeli bir eğitim kümesi oluşturulmuştur. Ayrıca veri setinin genişletilmesi amacıyla CTGAN (Conditional Tabular GAN) yöntemi uygulanmış ve veri seti 2000 gözleme çıkarılmıştır. CTGAN'ın karmaşık dağılımları öğrenebilme kapasitesi sayesinde sentetik verilerin özgün veri setiyle tutarlı bir yapıda üretildiği görülmüş, bu durum modelin genelleme becerisini artıran önemli bir faktör olmuştur. Bu aşamalar, çalışmanın sonraki bölümleri için güçlü bir veri tabanı oluşturmuştur. Veri önişleme sürecinin başarıyla tamamlanmasının ardından, tez çalışmasının ikinci önemli bileşenini oluşturan belirsizlik analizi aşamasına geçilmiştir. Bu kapsamda, Kaba Kümeleme Teorisi (Rough Set Theory – RST) kullanılarak veri kümesi üzerinde açıklanabilirlik temelli bir bilgi çıkarımı yapılmıştır. RST, özellikle kategorik veriler üzerinde çalışmaya uygun olan ve belirsizlik içeren veri kümelerinde hem indirgeme işlemleri hem de karar kuralları üretme kapasitesi ile bilinen güçlü bir matematiksel yöntemdir. Bu nedenle veri setindeki sürekli değişkenler klinik açıdan anlamlı aralıklara bölünerek kategorik forma dönüştürülmüştür. Kategorik dönüşümün ardından C# dili ile özel olarak geliştirilen RST yazılımı kullanılmış; reduct, core, pozitif bölge ve karar kuralları hesaplanmıştır. Bu analizler sonucunda hiçbir özniteliğin tamamen gereksiz olmadığı, tüm değişkenlerin diyabet teşhisine belirli düzeyde katkı sağladığı görülmüştür. Reduct sonuçlarının bu biçimde çıkması, diyabetin çok boyutlu yapısını ve tek bir parametre üzerinden açıklanamayacak kadar karmaşık bir hastalık olduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca RST'nin oluşturduğu "Eğer … ise … olur" yapısındaki karar kuralları, makine öğrenmesi modellerinin genellikle eksik bıraktığı açıklanabilirlik ihtiyacına yanıt veren önemli bir çıktı üretmiştir. Bu kurallar, özellikle klinik çalışanların sınıflandırma sonuçlarını daha rahat değerlendirebilmesi açısından önemli bir avantaj sağlamaktadır. Belirsizlik analizi bileşeninden sonra tesis edilen sistemin omurgasını oluşturan çok katmanlı yazılım mimarisine geçilmiştir. Bu mimari, temel olarak üç ana bileşenden oluşmaktadır: (1) C# tabanlı kullanıcı arayüzü, (2) Apache Kafka tabanlı gerçek zamanlı veri iletim sistemi ve (3) Java tabanlı analiz katmanı. Bu mimari yapı, verinin sisteme girişinden analiz sonuçlarının veritabanına kaydedilmesine kadar uzanan süreci tamamen otomatikleştiren bir yaklaşım sunmaktadır. C# tarafında geliştirilen kullanıcı arayüzü, laborantın hastaya ait ölçümleri sisteme girmesi için kullanıcı dostu bir platform sağlamaktadır. Ancak bu arayüz klasik CRUD işlemleriyle veriyi doğrudan veritabanına yazmak yerine, Kafka Producer bileşeni aracılığıyla veriyi Kafka'ya iletmektedir. Kafka, büyük ölçekli veri akışları için tasarlanmış yüksek performanslı bir mesajlaşma platformu olduğundan, sistemin gerçek zamanlı çalışması için kritik bir rol üstlenmektedir. Kafka Producer bileşeni, her yeni hasta verisini JSON formatında Kafka topic'ine iletmekte ve veri akışını başlatmaktadır. Topic yapısı, gelen verilerin sıralı ve tutarlı biçimde işlenmesini sağlar. Java tarafında çalışan Kafka Consumer bileşeni ise bu mesajları anında algılamakta ve analiz sürecini başlatmaktadır. Bu yapı, sistemin olay tetiklemeli (event-driven) olarak çalışmasını mümkün kılmaktadır. Consumer bileşeninin veriyi algılamasıyla birlikte Java tabanlı analiz katmanı devreye girer ve makine öğrenmesi algoritmaları otomatik olarak çalıştırılır. Bu süreç, klasik veri tabanı sorgulamalarından çok daha hızlı ve daha ölçeklenebilir bir mekanizma sunmaktadır. Java tabanlı analiz katmanında yer alan makine öğrenmesi algoritmaları (Naive Bayes, KNN, KNC, Logistic Regression, AdaBoost ve Ensemble), manuel olarak kodlanmış olup gerçek zamanlı veri akışına uyumlu çalışacak şekilde optimize edilmiştir. Bu algoritmaların manuel olarak geliştirilmesi, hem performans üzerinde daha fazla kontrol sağlamış hem de hazır kütüphanelerin getirdiği kısıtlamalardan kaçınılmasına olanak tanımıştır. Bu analiz aşamasında özellikle KNN ve Ensemble modellerinin yüksek doğruluk performansı sergilediği gözlemlenmiştir. Ensemble modeli, farklı algoritmaların güçlü yönlerini bir araya getirerek daha kararlı ve yüksek doğruluklu sonuçlar üretmesi bakımından sistemin en başarılı sınıflandırıcılarından biri olarak öne çıkmıştır. Her yeni veri Kafka üzerinden geldiğinde bu algoritmalar otomatik olarak çalıştırılmış ve tahmin sonuçları elde edilmiştir. Analiz süreci tamamlandığında sonuç MSSQL veritabanına kaydedilmiş ve kullanıcı arayüzü üzerinden anında görüntülenebilir hâle getirilmiştir. Böylece verinin girişinden sonuçların elde edilmesine kadar geçen süreç tamamen otomatik, senkronize ve gerçek zamanlı bir yapıya kavuşmuştur. Bu mimarinin özellikle klinik ortamlarda hızlı karar verme gerektiren senaryolarda önemli avantajlar sunduğu düşünülmektedir. Bu tezde önerilen çok katmanlı ve yüksek performanslı mimari yalnızca tek bir sınıflandırma problemini çözmek için değil, aynı zamanda modern sağlık bilişimi sistemlerinin nasıl kurgulanması gerektiğine yönelik daha geniş bir bakış açısı sunmak amacıyla tasarlanmıştır. Bu mimari, verinin üretildiği noktadan analiz sonuçlarının kullanıcıya iletilmesine kadar geçen sürecin her aşamasını optimize eden bir yapı ortaya koymaktadır. C# tabanlı kullanıcı arayüzünden başlayan veri akışı, gerçek zamanlı veri iletimini mümkün kılan Kafka sistemi üzerinden Java tabanlı analiz katmanına ulaşmakta; analiz tamamlandıktan sonra sonuçlar MSSQL veritabanına kaydedilmekte ve kullanıcıya geri dönmektedir. Bu akış içinde veri, hiçbir aşamada gereksiz şekilde bekletilmemekte veya yavaşlatılmamaktadır. Bu nedenle sistem hem hız hem de güvenilirlik açısından klinik uygulamalara uygun bir yapı sergilemektedir. Analiz katmanında kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarının her biri farklı veri davranışlarını modelleme kapasitesine sahiptir. KNN algoritmasının örüntü temelli yaklaşımı, sağlık verilerinin çeşitli alt gruplarını başarılı şekilde ayırt edebilirken; Logistic Regression daha lineer ilişkilerin hâkim olduğu alanlarda dengeli sonuçlar üretebilmektedir. AdaBoost algoritmasının zayıf sınıflandırıcıları birleştirerek daha güçlü bir model oluşturması ise veri setindeki karmaşık bölgelerin daha etkili şekilde çözümlenmesini sağlamaktadır. Ensemble modelinin diğerlerine kıyasla daha başarılı performans sergilemesinin temel nedeni, birden fazla algoritmanın güçlü yönlerini harmanlayarak daha kararlı bir tahmin gücü sunmasıdır. Bu durum, özellikle sağlık verilerinin heterojen yapısıyla uyumludur; çünkü sağlık verileri çoğu zaman tek bir modelin açıklamakta zorlanacağı karmaşık ilişkiler içerir. RST'nin sunduğu karar kuralları, makine öğrenmesi algoritmalarının genellikle eksik kaldığı açıklanabilirlik konusuna önemli bir katkı sağlamıştır. RST ile üretilen kurallar, veri setindeki hangi kategori kombinasyonlarının diyabet riskini artırdığını açık biçimde göstermektedir. Örneğin belirli BMI değerleri, belirli glikoz aralıkları veya belirli yaş sınıfları birlikte değerlendirildiğinde yüksek riskin ortaya çıktığı görülebilmektedir. Bu tür kurallar, modelin neden belirli bir sonucu ürettiğini açıklamak açısından değerlidir ve klinik karar desteği süreçlerinde hem şeffaflığı hem de kullanıcı güvenini artıran bir unsur olarak öne çıkmaktadır. Gerçek zamanlı uçtan uca bu sistemin güçlü yönlerinden biri, laborant tarafından girilen tüm verilerin analiz sürecinde herhangi bir manuel müdahale gerektirmeden işlenmesidir. Kafka tabanlı olay tetiklemeli yapı sayesinde sistem, veri girişi yapıldığı anda analiz sürecini başlatmakta, kullanıcıyı bekletmeden sonuç üretmekte ve bu sonuçları veritabanına kaydederek kullanıcıya sunmaktadır. Bu yapı, özellikle yoğun klinik ortamlarda zamandan tasarruf sağlamakta ve insan hatasını en aza indirmektedir. Ayrıca sistemin modüler yapısı, yeni algoritmaların kolayca eklenmesine, iş akışının genişletilmesine ve veritabanı şemasının ihtiyaçlara göre güncellenmesine olanak tanımaktadır. Bu nedenle geliştirilen sistem yalnızca diyabet teşhisine yönelik bir araç değil, aynı zamanda farklı hastalık türleri için uyarlanabilir bir platform niteliği taşımaktadır. Sonuç olarak bu tez çalışması, diyabet teşhisinin doğruluk, hız, açıklanabilirlik ve gerçek zamanlı veri işleme kapasitesi açısından modern bir yaklaşım sunmaktadır. Geliştirilen mimari, veri önişleme süreçlerinden sentetik veri üretimine, belirsizlik analizi yöntemlerinden gerçek zamanlı makine öğrenmesine kadar pek çok teknolojiyi tek bir çatı altında birleştirmekte ve uçtan uca bir çözüm üretmektedir. Bu yapı, sağlık bilişimi alanında gelecekte geliştirilecek sistemler için hem güçlü bir referans hem de potansiyeli yüksek bir başlangıç noktası oluşturmaktadır. Sistem, özellikle sağlık kuruluşlarında hızlı risk değerlendirmesi gerektiren durumlarda kullanılabilecek pratik bir karar destek mekanizması sunmakta ve klinik personelin daha doğru ve zamanında kararlar almasına yardımcı olmaktadır.
Derin öğrenme ağları kullanılarak 3B tıbbi görüntü tanımlanması
Günümüzde, derin öğrenme ağlarının kullanımı, birden fazla alandaki performansından ve sürekli gelişen yeteneklerinden yararlanmak için, günümüzde bu tür ağlara güveni artıran en önemli konulardan biridir. Ancak, klasik etkileşim derin öğrenme ağları ve kamera veya videoya dayalı sıradan görüntüler arasında belirgin olabilir. Bazı ciddi hastalıkların tespitinde çok fazla doğruluk gerektiğinden ve örneğin trafik gibi ihlallerin baş edilmesi ile ilgili kullanımlar doğru ve doğru olmayı gerektirdiğinden, iki boyutluluk bu alanda ilerlemek için gereken istek ve gelişmelerin gerisinde kalmaktadır. Tüm bunlar, sistemin sağlam bir şekilde görülmesi, iki boyutlu perspektifte olmayan faydaları nedeniyle üç boyutlu bir perspektifle temsil edilen görüntünün yeni ve doğru yüzü ile ele alınması için çalışmayı gerektirmiştir. Sinir ağını, tanımlama yeteneğinde daha fazla doğruluk ve performansta doğruluk sağlayan özelliklerle zenginleştirmek gerekmektedir. Tanıma alanında iki boyutlu görüntülerin sunduğu geniş seçeneklere rağmen, yine de istenen hedefe ulaşmakta yetersiz kalmaktadır ve bu, en son görüntü teknolojilerine güvenmek, bunları derin öğrenme yoluyla işlemek ve ele almak için sürekli gelişmeyi gerektirmektedir. Ağlar, derin öğrenme ağları, (kenarlar, çizgiler, eğriler, açılar, noktalar vb.) dahil olmak üzere temel bilgileri çıkarmak için çok sayıda 2B görüntüyü manipüle edebilen ağlardır. Konvolüsyonel sinir ağları, sırayla değişen ağırlıklara ve yer değiştirmelere sahip nöronlardan meydana gelmesi bakımından normal sinir ağlarına çok benzemektedir. Her nöron bazı girdi verilerini alır, standart ürünü hesaplar ve isteğe bağlı olarak doğrusal olmayan bir aktivasyon fonksiyonu kullanır. Ağın tamamı, daha önce olduğu gibi, tek ayırt edilebilir değerlendirme işlevidir: bir uçta ilk piksel kümesinden (görüntü), diğer uçta belirli bir sınıfa ait olma olasılık dağılımına kadar. Bu ağlar, son (tamamen bağlı) katmanda hala bir kayıp fonksiyonuna (örneğin, SVM/Softmax) sahiptir ve normal sinir ağlarıyla ilgili olarak verilen tüm tavsiyeler, evrişimli sinir ağlarıyla da ilgilidir. Evrişimli sinir ağlarının mimarisi, girdi verilerinin bazı özelliklerini, ağ mimarisinin kendisinde dikkate almamıza izin veren girdide açıkça görüntü edinmeyi içerir. Bu özellikler, doğrudan dağıtım işlevinin daha verimli uygulanmasına ve ağdaki toplam parametre sayısını önemli ölçüde azaltılmasına imkan tanır. Gerçekleştirilen bu araştırmada, 3D evrişimli sinir ağı olan 3DCNN'ye dayalı olarak derin öğrenme kapsamında tam bir 3B tıbbi görüntü tanıma modeli tasarlanarak uygulanmıştır. Sistemi meydana getirmek amacıyla, 3D görüntü veri seti "MosMedData" kullanılmıştır. Kullanılan veri setinde her gibi 12800 kısımdan oluşan ve 64 bölüm içeren 100 normal ve 100 anormal 3D görüntüden yararlanılmıştır. Kullanılan veri seti, %70 eğitim veri seti ve %30 doğrulama veri olmak üzere ayrıştırılmıştır. Önerilen derin öğrenme modelini oluşturmak için dört temel adım yer almaktadır. İlki, ön işleme aşaması, ardından veri çoğaltma süreci, ardından derin öğrenme modeli yapılandırması ve son aşama ise eğitim ve değerlendirme kısmından oluşmaktadır. Ön işleme adımı için, akciğer dokularını elde etmek için yeniden boyutlandırma, yeniden ölçeklendirme ve normalizasyon gibi birçok ön işleme işlemi kullanılmaktadır. İkinci adım, eğitimin sahte eğitim sorununu ortadan kaldırabilmesi için aynı görüntünün döndürülmüş, çevrilmiş ve kontrastı değiştirilmiş kopyalarını kullanarak eğitim görüntülerinin sayısını artırmak için uygulanan veri büyütme ve veri artırmadır. Karıştırma işlemi, eğitim örneğinin eğitim sürecine karıştırılma sırasına göre verilmesi için de uygulanmaktadır. Eğitim modeli için 3B CNN ağının değiştirilmiş bir versiyonu önerilmektedir. Tamamen bağlı katmanı küresel ortalama havuzlama katmanıyla değiştirerek ve son iki yoğun katman arasına bir bırakma katmanı ekleyerek mimari değiştirilmiştir. Deneyler, farklı eğitim dönemleri, farklı veri artırma durumları ve tüm 3D görüntülerin veya yalnızca akciğer dokularının kullanıldığı birçok senaryoda uygulanmaktadır. Gerçekleştirilen deneylerde, en iyi dönem 25 olduğunu ve en iyi durumun tüm akciğer 3D görüntüsünü kullanmak yerine sadece akciğer dokularını kullanmak olduğunu göstermektedir. Eğitim için %70 doğruluk ve %71 doğrulama doğruluğu elde ediyoruz. Gelecekteki çalışmalar için, 3D CNN mimarisi aşağıdaki özelliklerle değiştirilebilir: -Verileri daha iyi ölçeklendirmek için standardizasyon yöntemini uygulamak. -Resnet101 gibi transfer öğrenme yöntemini kullanarak verileri eğitmek veya InceptionV3 derin sinir ağları. -Verilerin artırılması.
Uluslararası patent veritabanları analizi ile Türkiye'nin bilişim teknolojileri alanındaki yerinin belirlenmesi
Bilgiye erişime olan ihtiyaç beraberinde teknolojinin gelişiminide hızlandırmıştır. Bilginin yeni teknolojileri tetiklemesi piyasadaki rakiplerin oluşmasını ve benzer ürünlerin bir başka rakip tarafından üretilmesine neden olmuştur. Bunu önlemek adına güçlü bir ürün koruması sağlamak adına fikri haklar ortaya çıkmıştır. Böylelikle yeni geliştirilen bir ürün için teknik yeniliklerin koruma altına alınarak buluşa ait hakların rakipler tarafından gasp ya da kullanımının lisans ile mümkün olabileceği bir sistemin gelişmesine neden olmuştur. Teknik korumanın başlatılabilmesi patent ofislerine başvuru yapılmasının ardından buluş sahibine bu hakkın tanınması sağlanmaktadır. Yıllar içerisinde artan patent başvuruları teknolojilerin sınıflandırma ihtiyacını doğurmuştur. Gelişen teknolojilere ayak uydurabilmek adına yapılan her bir patent başvurusunun ait olacağı bir patent sınıfının mutlaka patent ofisi tarafından belirlenip başvuruya tanımlanması gerekmektedir. Patent hakkı, buluşçu tarafından ortaya konan buluş konusu ürününün 3. Kişiler tarafından üretme ve kullanma hakkını engellemek adına kullanılan bir belge olarak hak sağlar. Günümüzde, hızla gelişen teknolojiler, iş dünyası, ekonomi ve toplumlar üzerinde büyük etkiler yaratmaktadır. Bu teknolojilerin ortaya çıkardığı inovasyonlar, yeni ürünlerin ve hizmetlerin geliştirilmesini sağlarken, aynı zamanda fikri mülkiyetin korunması da önemli bir konu haline gelmiştir. Patentler, buluşların korunması ve buluş sahiplerine ekonomik getiri sağlanması açısından önemli bir araç olarak kullanılmaktadır. Teknolojinin ve inovasyonun büyük bir süratle geliştiği günümüz dünyasında, patent dokümanları teknik bilgilerin depolandığı en önemli kaynakların başındadır. Bilindiği üzere patent hakkı teknik yönü bulunan yeniliklerin, yani buluşların sahiplerine belirli bir süre boyunca kanuni olarak sağlanan tekel hakkıdır. Patent sisteminin ekonomik ve teknolojik büyümede üstlendiği görev, her geçen gün daha büyük önem kazanmaktadır. Bu durum patent dokümanlarında yer alan teknik bilgilerin sürekli olarak genişlemesine vesile olmaktadır. Bu bilgilerin ulaşılabilir ve kullanılabilir olması birçok açıdan gelişmemizi ve ilerlememizi teşvik edecektir. Patent başvuruları her ülkenin kendi belirlemiş oldu fikri haklar kanunlarına göre şekil almaktadır. Avrupa Patent Ofisi (EPO), Dünya Fikri Mülkiyet Hakları Ofisi (WİPO) ve Türk Patent Ofisi (TÜRKPATENT) gibi pek çok uluslararası öneme sahip patent ofislerinin gelişen teknolojiler karşısında buluşların uygun sınıf kapsamında kategorize edilmesi adına patent sınıflandırma sistemini öne sürmüşlerdir. Bu sınıflar aracılığı ile patentlerin hangi teknoloji alanına dahil edileceği başvuru sonrası patent ofisleri tarafından karar verilip buluş sahipleri ile paylaşılmaktadır. Ancak, gelişen teknolojiler karşısında patent sınıflarının yetersizliği, ciddi bir sorun olarak ortaya çıkmaktadır. Patent sınıfları, buluşların belirli kategorilere ayrıldığı ve koruma kapsamını belirlediği sistemlerdir. Geleneksel patent sınıfları, yeni teknolojilerin, karmaşık buluşların veya dijital inovasyonların doğru bir şekilde sınıflandırılmasını zorlaştırabilir ve bu da patent korumasının etkinliğini azaltabilir. Bu nedenle, patent sınıflarının yetersizliği, farklı teknolojilerin korunmasında zorluklara neden olabilir ve inovasyonu engelleyebilir. Patent başvuru faktörleri, patent başvurularının kabul edilip edilmeyeceğini belirleyen standartlardır. Bu faktörleri, genellikle yenilik, sanayiye uygulanabilirlik, açıklanabilirlik, teknik etkinlik gibi faktörlere dayanır. Ancak, patent başvuru faktörleri, ülke, bölge veya sektöre göre farklılık gösterebilir ve başvuru sahipleri için karmaşık bir süreç olabilir. Ayrıca, hukuki düzenlemeler, teknolojik değişimler ve uluslararası patent sistemlerindeki farklılıklar, patent başvuru faktörlerini etkileyebilir. Aynı zamanda, patent başvuru faktörleri de buluşların patent edilebilirliğini belirlemek için kullanılan önemli bir faktördür. Bu faktörler, buluşların yenilikçi, sanayiye uygulanabilir ve açıklanabilir olması gibi standartlara dayanmaktadır. Ancak, patent başvuru faktörleri farklı ülkelerde farklılık gösterebilir ve patent sistemlerini etkileyebilir. Bu durum, uluslararası patent başvurularını etkileyebilir ve inovasyon süreçlerini karmaşık hale getirebilir. AHP yöntemi ile patent başvuru faktörlerinin incelenmesi, literatürdeki gerekçelere dayanmaktadır. Karmaşıklık ve belirsizlik, farklı ülkeler ve sektörler arasındaki farklılıklar, patent sistemlerinin geliştirilmesi ve politika yapıcılar ile araştırmacılar için rehberlik gibi faktörler, AHP yönteminin patent başvuru faktörlerinin analizinde değerli bir araç olarak kullanılmasını desteklemektedir. AHP yöntemi, karmaşıklığı azaltmak, farklılıkları belirlemek, sistemleri geliştirmek ve politika yapıcıları ile araştırmacıları yönlendirmek için kullanılabilir. Bu çalışma, gelişen teknolojiler karşısında patent sınıflarının yetersizliği ve AHP yöntemi ile patent başvuru faktörlerinin analizi ve patent başvuru faktörlerine etki eden faktörlerin G20 ülkeleri üzerindeki etkilerini Türkiye'deki etkileri çerçevesinde incelemiştir. Bu çalışma, patent sistemlerinin mevcut zorluklarını ve yetersizliklerini anlamak, inovasyonu desteklemek ve yeni teknolojilerin korunmasını güçlendirmek için önemlidir. Aynı zamanda, Analytic Hierarchy Process (AHP) yöntemi kullanarak patent başvurusuna etki eden sosyal ve ekonomik faktörlerin analizini yaparak, patent başvurularının kabul edilme süreçlerini daha anlaşılır ve etkili hale getirmeyi hedeflemektedir.
Web kazıma ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak fiyat tahminleme: İkinci el araç piyasasında bir örnek
Teknolojinin gelişmesi ile birlikte günümüzde veri miktarı ve trafiği önemli ölçüde arttı. Dolayısıyla veriyi toplamak ve anlamlandırabilmek de oldukça önemli hale geldi. Ancak ihtiyaç duyulan veriler her zaman bir kaynakta toplanıp sunulmuyor olabilir. Bu nedenle web kazıma yöntemleri kullanılarak, ihtiyaç duyulan veriler ilgili kaynaklardan toplanabilmektedir. Bu çalışmada web kazıma teknikleri kullanılarak toplanan ikinci el araç satış verilerinin makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak analiz edilmesi ve fiyat tahminleme modeli oluşturulması hedeflenmiştir. Analiz için ihtiyaç duyulan veriler belirlenip Selenium ve BeautifulSoup kullanılarak toplanmıştır. Çalışmada kullanılmak üzere aynı özelliklere sahip, farklı sayıda veri içeren iki adet veri seti elde edilmiştir. Her iki veri seti de biri hedef değişken olmak üzere 25 özellikten oluşmaktadır. Veri seti 1, 5557 satır veri içerirken veri seti 2 ise 11688 satır veri içermektedir. İki veri seti de çeşitli veri ön işleme aşamalarından geçirilerek analize hazırlanmıştır. Toplanan veriler özellik seçimi ve boyut indirgeme için Lasso regresyon ve PCA analizi, hiperparametre ayarlaması yapmak için GridSearchCV yöntemi uygulanarak makine öğrenmesi algoritmaları ile değerlendirilmiştir. Lasso regresyon sonrası veri seti 1 için özellik sayısı 11'e indirgenirken veri seti 2 için 9'a indirgenmiştir. PCA analizi sonrası ise her iki veri seti için de özellik sayısı 7'ye indirgenmiştir. Analizde Rastgele Orman Regresyon, K-en Yakın Komşu Regresyon, Gradyan Artırma Regresyon, AdaBoost Regresyon, Destek Vektör Regresyon ve XGBoost Regresyon algoritmaları kullanılmıştır. Elde edilen analiz sonuçları Ortalama Kare Hata (MSE), Kök Ortalama Kare Hata (RMSE) ve Determinasyon Katsayısı (R2) ile birlikte değerlendirilmiştir. Veri seti 1 için sonuçlar incelendiğinde en iyi sonucu veren model 0.973 R2, 0.026 MSE ve 0.161 RMSE değerleri ile XGBoost Regresyon olmuştur. Bu modeli Gradyan Artırma Regresyon modeli takip etmektedir. Veri seti 2 için sonuçlar incelendiğinde ise en iyi sonucu veren model 0.978 R2, 0.021 MSE ve 0.145 RMSE değerleri ile K-en Yakın Komşu Regresyon olmuştur. Bu modeli XGBoost Regresyon modeli takip etmektedir. Analiz sonucunda her iki veri seti için de en kötü sonuçları veren algoritmanın AdaBoost Regresyon olduğu görülmüştür.
Flexigpt: Engaging with documents
In the rapidly evolving domain of AI, the emergence of LLMs has catalyzed a shift across various sectors, fundamentally reshaping the dynamics of digital interaction. Amidst this technological renaissance, our FlexiGPT emerges as a groundbreaking application, leveraging the full potential of these advancements. Designed as a CLI program, FlexiGPT serves as a bridge between users and their digital files, enabling a high level of interactive engagement. At the heart of FlexiGPT's innovation is its ability to download and integrate any LLM or embedding model from the Hugging Face platform. This feature empowers users to tap into a diverse array of the latest language models, ensuring they remain at the forefront of linguistic technology. The integration process is streamlined and user-friendly, making advanced AI tools accessible to a broader audience. FlexiGPT employs the RAG technique, a sophisticated approach that combines LLMs with advanced retrieval methods. This amalgamation allows the program to not only generate relevant responses but also to show the data sources that it used to answer the queries, enhancing the depth and accuracy of interactions.Users can query their digital files, receive insightful responses, and engage in a dialogue that was once the domain of science fiction. The flexibility of FlexiGPT extends beyond its model integration capabilities. Users can choose to load models in their full version for maximum performance or quantized forms and specialized formats like GPTQ or GGML, balancing performance with resource requirements. This adaptability makes FlexiGPT a versatile tool, suitable for various applications, from academic research to business analytics Another feature of FlexiGPT is its local execution capability. By running the program on local machines, users benefit from enhanced data privacy and security. This local approach also allows for faster response times and reduced reliance on cloud services, which is particularly advantageous in scenarios where internet connectivity is limited or unreliable. FlexiGPT's impact extends beyond its technical prowess. The application opens new avenues for how individuals and organizations interact with their digital data. From simplifying complex data analysis to enabling more natural and efficient file management, FlexiGPT stands as a testament to the practical applications of AI in everyday life. FlexiGPT represents a significant leap forward in the field of AI and digital interaction. By harnessing the power of the latest language models and embedding them within an accessible and versatile interface, FlexiGPT is not just a tool; it is a harbinger of a new era in digital communication and interaction. As technology continues to evolve, FlexiGPT is poised to adapt and grow, offering users an ever-expanding suite of capabilities to explore the full potential of AI-driven digital engagement.
Yazılım tanımlı ağlarda makine öğrenme temelli saldırı tespit sistemi
Küresel bir ağ olan interneti her geçen gün daha çok insan bağlanıp kullanmaktadır. Artan kullanıcı sayısı ve uygulamalar ağ güvenliği açısından riskleri de içerlnde barındırmaktadır. Her ne kadar güvenlik duvarları izinsiz erişimleri engellese de özel ağ içerisindeki bir servis internet dünyasına açıldığında hem zararlı hem zararsız kullanıcılar tarafından ulaşılabilir olmaktadır. Burada güvenlik duvarları tarafından verilen izinlerden kaynaklanabilecek saldırıları tespit etmede saldırı tespit sistemleri başarı ile kullanılmaktadır. Ayrıca saldırı tespit sistemleri, artan yapay zeka uygulamaları ile birlikte matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanılarak, mevcut verilerden çıkarımlar yapan, bilinmeyenlere dair tahminlerde bulunan, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak daha başarılı sonuçlar vermektedir. Bu çalışmada 2020 yılında Yazılım Tanımlı Ağlar için oluşturulmuş olan InSDN veri seti kullanılmıştır. Veri seti içerisinde web atak, DoS, DDoS, bilgi toplama, botnet, kullanıcı hesabının yönetici hesabına yükseltilmesi, kaba kuvvet saldırısı olmak üzere 7 farklı saldırı tipi ve normal trafik verileri bulunmaktadır. Kullanılan veri setini daha anlamlı hale getirmek için veri temizleme, veri dönüştürme, veri normalleştirme ve öznitelik seçim yöntemleri uygulanmıştır. Veri seti üzerindeki çalışmalarda Python ve kütüphaneleri kullanılmıştır. Veriyi daha anlamlı hale getirmek için Pandas, Numpy, Seaborn ve Matplotlib kütüphanelerinden faydalanılmıştır. Saldırı tespiti için kullanılan makine öğrenme algoritmalarında Sklearn ve derin öğretme algoritmalarında ise Keras kütüphanesiden yararlanılmıştır. Deneysel çalışmalar için veri işleme aşamalarından öznitelik seçimi için Ki-Kare, Spearmen, Karşılıklı bilgi, Kendall, Anova, Temel bileşen analizi ve sarmal yöntemlerden elde edilen özellikler Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, K En Yakın Komşu, AdaBoost, XGBoost, Rastgele Orman, Evrişimli Sinir Ağları, Tekrarlayan Sinir Ağları, Kısa Uzun Vadeli Bellek olmak üzere dokuz farklı makine öğrenmesi algoritması ile eğitilmiştir. Deneysel çalışma sırasında kullanılan özellik sayısı azaldıkça derin öğrenme algoritmalarının başarım oranının düştüğü gözlemlenmiştir. Farklı öznitelik seçim yöntemlerindeki özelliklerin kullanılarak eğitildiği bu çalışma da XGBoost algoritması başarım oranı ve diğer metrikler incelendiğinde en iyi performans elde edilen algoritma olduğu görülmüştür. Çalışma sonrasındaki deneysel çıktılar XGBoost algoritmasının InSDN veri seti üzerinde önerilen diğer yöntemlerden daha iyi başarım oranı elde ettiğini göstermektedir.
Çıkarımsal arapça metin özetleme: genetik algoritmalar ile öznitelik optimizasyonuna dayalı hibrit yaklaşım
Bu çalışmada, Arapça metinler için tek belgeli ve extractive tabanlı bir otomatik özetleme modeli geliştirilmiştir. Önerilen yöntem kapsamında cümleler; konum, uzunluk, anahtar kelime yoğunluğu, sayısal ifadelerin varlığı, cümleler arası benzerlik düzeyi, adlandırılmış varlıkların tespiti, Arapça–İngilizce karışık terimlerin bulunması ve TF–ISF yöntemiyle belirlenen terim önemi olmak üzere sekiz farklı istatistiksel ve anlamsal özellikle temsil edilmiştir. Bu özelliklerin ağırlıkları Random Search algoritması ile optimize edilmiş, ardından en uygun cümle kombinasyonlarının seçimi için Genetik Algoritma (GA) kullanılmıştır. Model, Essex Arabic Summaries Corpus (EASC) veri kümesi üzerinde test edilmiş ve ROUGE-1, ROUGE-2 ile ROUGE-L metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, geliştirilen yöntemin bilgilendirici, bütünlüklü ve anlamsal açıdan zengin özetler üretebildiğini göstermektedir.
Sigortacılık sektöründe makine öğrenmesi ile müşteri kaybı analizi
Hızlı büyüyen ve rekabet gücünün arttığı günümüzde, yeni müşteri edinme çabası ve maliyeti var olan müşteriyi kaybetmeme çabası ve maliyetinden fazla olması, firmaları var olan müşterilerin kaybedilmemesi gerektiği düşüncesine itmiştir. Güçlü rakiplerin olduğu sektörde tüketicilerin belli bir hizmet veya ürün için bir şirketi tercih ederek ihtiyaçlarını devamlı olarak bu şirket üzerinden karşılayan sadık müşteri portföyünü arttırmak amacıyla müşterinin tercih ettiği bir ürün veya hizmeti bırakması ihtimali üzerine analitik çalışmalar yapılmıştır. Mevcut müşterilerin profilleri ve davranışları incelenerek şirketi bırakma ihtimali olan müşterileri bulma, bu müşterilerin memnuniyetlerini arttırmayı hedefleyen müşteri kayıp analizi, stratejik karar verme ve planlama sürecinin en önemli aşamalarından biri olmaktadır. Bu çalışmada telekomünikasyon, bankacılık, online ticaret gibi müşteri sayısı ile gelir miktarının doğru orantılı olduğu sigortacılık sektöründe var olan şirketin verileri kullanılarak bir müşteriye ait içerisinde yaş, cinsiyet, doğum yeri gibi sosyodemogrofik bilgilerin yanı sıra kullanılan araç marka, model bilgilerinin de bulunduğu öznitelikler belirlenmiştir. Belirlenen öznitelikler makine öğrenmesi algoritmalarından Karar Ağacı (Desicion Tree) Algoritması, Rastgele Orman (Random Forest) Algoritması ve K-En Yakın Komşu (K Nearest Neighborhood) Algoritmaları ile terk eden müşterilerin profilleri analiz edilip, terk etme ihtimali olan müşteriler tahmin edilmiştir. Çalışmada en başarılı sonucu veren Rastgele Orman (Random Forest) Algoritması ile bu çalışma bir sınıfa dahil edilip son kullanıcı tarafından sürekli yapılmasına olanak sağlanmıştır
Derin öğrenme yöntemi ile protein ikincil yapı tahmini
Protein yapısı tahmini, biyoinformatik alanındaki çalışmaların merkezi bir odak noktası olmuştur. Son yıllarda, proteinin yapısal bilgisini tahmin etmek için karmaşık makine öğrenmesi ve ardından derin öğrenme yöntemleri gibi birçok istatistiksel yöntem kullanılmıştır. Protein, canlı organizmaların önemli bir parçası olduğundan, protein yapısını ve işlevini anlamak ve değerlendirmek çok önemli hale gelmektedir. Proteinler, amino asit adı verilen yapı taşlarından oluşmaktadır. Protein yapısı büyük ölçüde birincil yapı olarak bilinen amino asit dizileri tarafından belirlenmesine rağmen, protein yapısını tek başına bu dizilerden tahmin etmek zordur. Dolayısıyla, sekanslardan protein ikincil yapı tahmini, proteinin üç boyutlu yapısının tahmini için önemli bir adımdır. Protein ikincil yapı tahmin çalışmalarında birçok yaklaşım kullanılmıştır. Bununla birlikte, günümüze kadar, literatürdeki tekniklerin hiçbiri tam olarak doğru bir sonuç verememiştir, bu da çalışmayı daha zorlu kılmaktadır. Bu tezde, CB513 veri setini kullanarak, derin öğrenme yaklaşımlarından, CNN, RNN, LSTM ve GRU kullanımına ilişkin karşılaştırmalı bir çalışma sağlanmaya çalışılmıştır. Çalışmada ayrıca her bir yaklaşımın performansı analiz edilmiş ve literatürdeki benzer çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada protein ikincil yapının tahmini için geliştirilen CNN, RNN, LSTM ve GRU modelleri sırasıyla %82,54, %81,06, %81,10, %81,48 başarı oranı elde etmiştir.
Reklam faaliyet süreci için uygun çevrimiçi sosyal medya sitesinin bulanık analitik hiyerarşi yaklaşımı ile seçilmesi
Her geçen gün değişen ve gelişen internet ve mobil teknoloji ile insanlar arası etkileşimde sosyal medya büyük bir önem taşımaktadır. Sosyal medya platformları, insanlar arasında iletişimi sağlayabilmenin yanında kullanıcılara birçok farklı ilgi alanları ile bağlantı kurabilmelerini de sağlamaktadır. İnsanların sosyal medya üzerinde etkileşimin artması, işletmelerin pazarlama ve reklam faaliyetlerininde sosyal medya araçlarını benimsemesininde önemli rol oynamaktadır. Böylece sosyal medya pazarlaması işletmeler için geleneksel yöntemlerin yanında günümüzde sıklıkla tercih ettikleri yeni bir pazarlama kanalı haline gelmiştir. Yürütülen reklam faaliyetleri ile işletmeler sosyal medya araçları üzerinden daha büyük hedef kitlelere ulaşmayı sağlamıştır. Sosyal medya platformlarını kullanılarak yapılan ürün tanıtım ve kampanya haberleri tüketiciye daha kolay ve hızlı bir şekilde ulaşabilmelerine imkân sağlamıştır. Ancak sosyal medya platformlarının sayısının artması işletmelerin reklam faaliyetlerini yürütecekleri sosyal medya kanalının belirlenmesinde bir karar verme problemi haline gelmektedir. Bu çalışmada, sosyal medya platformlarından en çok kullanılan Instagram, Twitter, Facebook ve Youtube üzerinden karşılaşılan ürün/hizmet ve reklam kampanyaları ile ilgili sorularla birlikte demografik bilgilerininde sorulduğu bir anket çalışması yapılmıştır. Ankete toplamda 217 kullanıcı cevap vermiştir. Bu veri seti, Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz sonucu ile, kullanıcıların demografik kırılımlarına göre, işletmelerin reklam faaliyetleri için seçebilecekleri en uygun platformu belirlemeyi hedeflenmektedir.
Gümüş/ons paritesi üzerine derin öğrenme ile finansal tahmin modellemesi geliştirilmesi
Tüm dünyada kabul görmüş altın, gümüş, platin gibi madenler küresel olarak fiyatlarında dalgalanmalar yaşamakta ve yatırımcılar bu ürünleri değerlendirerek kazanç elde etmek istemektedirler. Bu ürünlerin grafik yön tahmini için teknik ve temel analiz yöntemleri kullanılmaktadır. Ayrıca derin öğrenme yöntemlerinin yaygınlaşması ile beraber grafik yön tahmini için daha farklı metotlar uygulamaya konulmuştur. Bu metotlardan en yaygınlarından bazıları ise derin öğrenme algoritmalarıdır. Bu çalışmada derin öğrenme algoritmalarından biri olan LSTM mimarisi ve bir zaman serisi metodu olan ARIMA mimarisi kullanılmıştır. Bu mimariler ile gümüş/ons paritesi üzerinden finansal tahmin modelleri geliştirilmiştir. Eğitim ve test verileri kurulan algoritmalara yüklenerek sistemin öğrenmesi sağlanmış ve gelecek 10 gün için gümüş/ons paritesi tahmin değerleri üretilmiştir. Algoritmaların başarısının doğruluk oranını artırmak için algoritmalar 10 defa çalıştırılmış ve çıkan 10 günlük tahmin verilerinin ortalaması alınmıştır. Bu yöntemin seçilmesinin sebebi algoritmalar her çalıştırıldığında farklı tahminler ve grafikler üretmesidir. Araştırmada elde edilen sonuçlara göre ARIMA mimarisi LSTM mimarisinden daha iyi değerler üretmiştir.
Açık kaynak uzaktan eğitim yazılımlarında altyapı otomasyonu ve çıktıların değerlendirilmesi
Uzaktan eğitim amacıyla kullanılan konferans yazılımları kullanıcıya oldukça basit ve anlaşılır bir arayüz sunsa da arka planında oldukça karmaşık bir yapı yer almaktadır. Böylesine karmaşık yapının sürekliliğini sağlamak bir yana dursun, ihtiyaç duyulduğunda yeni bir ortama aktarılması ve aynı kararlılığı elde etmek için oldukça uzun mesai harcanması gerekmektedir. Bu çalışma, bir üniversitede bulunan uzaktan eğitim altyapısındaki yapının ve yazılımların mümkün olduğunca otomatik bir şekilde kurulumunun gerçekleşmesi, gerekli bakımların yapılması ve gerçekleşen problemlere karşı alınan aksiyonların mümkün olduğunca nasıl otomatik hale getirildiği araştırılacaktır. Bunların yanında bu yapıdan sürekli olarak elde edilen verilerin işlenerek karar mekanizmalarına desteğini gösterecektir. Her geçen gün hızla ilerleyen bilgisayar yazılımları, bu yazılımların yönetilmesi, bakımı, güncellemeleri, çalışma ortamları gibi problemleri beraberinde getirmiştir. Problemlere getirilen çözümler her ne kadar yardımcı olsa da ihtiyaçlara yönelik olarak birçok açıdan yetersiz gelmektedir. Bilgisayar ve bilişim altyapılarında kullanılan bu kaynakların etkili biçimde yönetimi çok önemlidir. Çeşitli nedenlerden ötürü artabilecek kaynak ihtiyaçlarını hızlıca genişletip gerek görülmediğinde daraltılması bu kaynakların maliyetinin yönetiminde oldukça etkilidir. Altyapı maliyetlerinde esneklik önemli olduğu kadar işlemler tekrar ettikçe zahmetli bir hal almaktadır. İhtiyacı gidermek için çeşitli otomasyon araçları bulunsa dahi yapılandırmalar göz önünde bulundurulduğunda her zaman istenilen sonucu verememektedir. Böyle durumlarda yapılandırmanın ihtiyacını karşılayacak çözümlerin bir kereye mahsus oluşturulması gerekmektedir. Elde edilen kazanımlarda neredeyse yüzlerce aşamadan oluşan kurulum ve bakım sürecinin oluşturulan betiklerle ve konfigrasyon araçlarının kullanımıyla bir kaç adıma düşürülerek ciddi anlamda zaman tasarufu sağlandığı açıklanmıştır.
Benzerliğe dayalı derin siyam ağları ile çok nesneli takipte kişileri yeniden tanımlama
Hareket eden nesneleri tespit ve izleme süreci, bir başlangıç nesne seti alarak zaman içinde birkaç video karesi boyunca hareket ederken nesnelerin izlenmesini içerir. Çoklu nesne izlemede (MOT), bir nesne izleme gerçekleştirme süreci, tespit ve ilişkilendirmeleri kapsar. Nesne izlemenin genel amaçları, ilgili tüm nesneleri yerelleştirerek, tanımlayarak ve bunları video karelerinde izlemeye devam ederek kareler arasında tespit etmeyi ilişkilendirmektir. İyi bir MOT yaklaşımı, tek bir çerçevede birden fazla nesne bulmayı ve bu çerçeveden kimlik bilgilerini çıkarmayı amaçlar. Bir izleyici, karelerde tespit eksik olsa bile nesneleri takip ederek sahnelerdeki nesnelerin her biri için sürekli bir kimliğe sahip olmalıdır. Nesneler tıkandığı veya geçici olarak çerçevenin dışına çıktığı için MOT sorunları zordur. Bu çalışmada, Derin Siyam Ağı kullanılarak benzerlik temelli bir kişiyi yeniden tanımlama çerçevesi önerilmiştir. Çerçeve, tespit yaptıktan sonra kişinin yeniden tanımlanması için bir benzerlik dizisi kullanarak ve video dizisinin her karesi için nesne benzerliğini göz önüne alıyor. MOT16 ve MOT17 kıyaslamalarına dayalı deneysel sonuçlar, önerilen çerçevenin çeşitli izleme ölçümlerinde diğer metotlarla karşılaştırıldığında daha iyi performans gösterdiği gözlemlenmiştir.
Kombi sistemlerinin performans analizi için veri toplama ve zeki veri analizi sistemi
Bu çalışmada, oluşturulmak istenen yeni model bir kombinin sahaya hazırlanmasından önce yapılması gerekli tüm testlerinin olabildiğince hızlı ve güvenilir bir platformda yapılarak en verimli ürünün oluşması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, yazılım oluşturulmuş ve PCB mikroişlemcisi ile bağlantısı kurulup, anlık veri toplaması yapılmıştır. Toplanan veri kümesi çok büyük olduğu için analiz etmek ve sonuçlarından çıkarım yapmak oldukça güç olacağından Rough set teorisinden (Kaba küme teorisi) faydalanılıp, belirsiz ve bulanık bilginin üstesinden gelinmiştir. Bu projede, oluşturulan program ile elde etmiş olduğumuz veri kümesine Rose programı aracılığı ile Rough set Teoremi uygulanmış ve veriler üzerinde indirgeme gerçekleştirilmiştir. Bu indirgeme hem sayı olarak hem de parametrelerin birbiri ile ilişki mantığı açısından amacımıza çok ciddi hizmet sağlamıştır. İndirgenen veriler ile testler birçok şartta devam ettirilip en kritik alanlar tespit edilip kombi çalışma mantığında gerekli düzenlemeler yapılmıştır. İncelenen ilk benzetimlerde dhw sıcaklığının 87 °C çıktığı yapılan iyileştirmeler sonrasında gerçekleştirilen benzetimlerde dhw sıcaklığı maksimum 62 °C çıktığı belirlenmişir. Ch sıcaklığının ise 102 °C çıktığı yapılan iyileştirmeler sonrasında 62 °C olarak ölçülmüştür. Bunun yanında baca gazı sıcaklığı ise anlık 123 °C olarak ölçülüp yapılan çalışmalar sonrasında ise 67 °C olarak ölçülmüş ve böylece hatalar ortadan kaldırılıp daha güvenli kombiler elde edilmiştir.
Finans sektöründe doğal dil işleme (NLP) ile rapor kümelendirme ve talep bazlı rapor önerileri oluşturma
Yapay zeka alanında yer alan teknolojilerin hızla gelişmesi ile hem akademinin hem de çeşitli sektörlerin ilgileri bu alana çevrilmiştir. Bu bağlamda müşteri ve ürün çeşitliliği fazla olan sektörlerde, yapay zeka teknolojileri arasında yer alan, doğal dil işleme ve makine öğrenmesi çalışmaları oldukça artmıştır. Doğal dil işleme, doküman sınıflandırma - kümeleme, adlandırılmış varlık tanıma, duygu analizi, yazım denetleme, sohbet botları, dil çeviri vb. çalışma konularına sahiptir. Bu çalışmada, finans sektöründe yer alan özel bir bankanın, rapor talep içerikleri kullanılarak derin öğrenme temelli doğal dil işleme ve makine öğrenmesi çalışması yapılmıştır. Çalışma kapsamında rapor talep içeriklerinin, TF-IDF, Word2vec ve Doc2vec kelime gömme yöntemleri ile temsilleri oluşturulmuş, makine öğrenmesi yöntemlerinden olan K-Means, K-Medoids ve Agglomerative kümeleme algoritmaları ile kümelenmiş ve aynı kümede yer alan birbirine en benzer rapor talep içerikleri adreslenmiştir. Çalışmada kümeleme başarıları Silhouette katsayısı, Calinski- Harabasz ve Davies-Bouldin indeksleri ile yorumlanmıştır. Çalışma ile yeni gelen bir rapor talebine benzeyen, daha önce yapılmış bir rapor talebi var ise bu talep & taleplerin adreslenmesi hedeflenmiştir. Çalışma sonucunda, üç kelime gömme yönteminde de en iyi kümeleme sonucu K- Means ile elde edilmiştir. Word2vec ve Doc2vec ile yapılan kümelemede, değerlendirme metriklerinin benzer sonuçlar verdiği, benzerlik çalışmasında ise 3 kelime gömme yöntemi ile elde edilen sonuçların benzer olduğu görülmüştür.
Arabic text summarization using pagerank and word embedding algorithms
Arabic is one of the world's most frequently spoken languages, with over 200 million people using it as their first language, and it is the official language of 26 nations. Although Arabic text summarization (ArTS) has increased in popularity in recent years, the quality of current ATS systems need improvement. Graph-based techniques on Arabic natural language processing have clearly gained popularity in recent years. Because of their ability to arrange large and difficult structures into standard and formal ways, graphs may be used and developed in a helpful way to assist in conquering and minimizing Arabic language challenges. This study proposed a single-document Graph-based Extractive Arabic Text Summarization (GEATS). The PageRank method is used, along with word embedding. The similarity of any two sentences is calculated by ranking the sentences based on cosine similarity. The final score for each sentence is determined using PageRank scoring. Then, the summary includes the sentences with the highest ratings taking into account the compression ratio, which is 40% of the document's sentences. The EASC Corpus is used as a standard corpus to test the performance of this technique. ROUGE-1, ROUGE-2, and BLUE metrics are also employed in the evaluation process. The findings demonstrated that the proposed strategy outperforms state-of-the-art approaches.
Zaman serisi yöntemleri ve XGBoost algoritması ile kömür satış tahmini: Türkiye Tarım Kredi Kooperatifleri uygulaması
Şirketlerin ileriye yönelik doğru kararlar verebilmesi için geçmiş verilerden yararlanmalarına birçok durumda ihtiyaç vardır. Günümüzde yöneticiler geçmiş verilere rahatlıkla ulaşabilmektedir. Firmaların iş süreçlerinde kullanılan gelişmiş kurumsal programlar sayesinde geçmiş kayıtları saklayan büyük veri tabanları oluşmuştur. Satış işlemi firmaların en önemli süreçlerinden biridir. Satış kayıtlarına ulaşmak ve bu kayıtları tahmin amaçlı kullanmak mümkündür. Ürün satışı yapan şirketlerde satılan ürünün tahmininin doğru yapılması, şirket kaynaklarının etkin kullanılmasını sağlayarak maliyetleri düşürmekte ve karlılığı artırmaktadır. Kömür ürünü tonlarca satışı gerçekleşen depolama maliyeti yüksek bir üründür. Türkiye'de kış aylarında ısınma amaçlı kullanımı fazladır. Yaz aylarında gereksiz depolanması maliyetleri artırmakta, ayrıca kömür ürünü gramaj kaybederek satıcıyı zarar ettirmektedir. Kömür ürününün satış tahmininin doğru yapılması firmanın zarar etmesini önlemektedir. İstatistik alanında kullanılan zaman serisi tahmin yöntemleri satış tahmin çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. SARIMAX ve Holt-Winters yöntemleri çalışmalarda tercih edilen popüler zaman serisi tahmin yöntemlerdir. FB-Prophet, Facebook tarafından geliştirilmiş yeni bir zaman serisi tahmin yöntemidir. FB-Prophet yıllık, haftalık ve günlük değişen zaman serisi verilerini tahmin etmek için kullanılır. Satış tahmin çalışmalarında makine öğrenmesi algoritmalarıda kullanılmaktadır. XGBoost, son zamanlarda yapılan makine öğrenmesi tabanlı çalışmalarda öne çıkan ve tahmin çalışmalarında da kullanılan bir algoritmadır. Bu tezin amacı Tarım Kredi Kooperatifleri Sakarya Bölge Birliği'ne bağlı 21 kooperatif tarafından yapılan kömür satışlarının tahminini yapabilmek için ideal tahmin yönteminin bulunmasıdır. Çalışmada 2014-2022 yılları arasındaki kömür ürünü satış verileri kullanılarak yıllık ve 2 yıllık toplam kömür satış miktarı ton olarak tahmin edilmiştir. Tahmin yöntemi olarak SARİMAX, Holt-Winters, FB-Prophet zaman serisi yöntemleri ve XGBoost makine öğrenme algoritması kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan yöntemlerin performansları MAE, MAPE, MSE, RMSE, R-Kare, ölçüm yöntemleri ile karşılaştırılmış, XGBoost ve SARİMAX yöntemleri ile uzun süreli tahmin sonucunda başarılı sonuçlar elde edilmiştir. XGBoost yönteminin destekleyici parametreler ile kullanılması diğer yöntemlerden daha iyi sonuçlar vermiştir.
Veri mahremiyetinin ve istatistiki özelliklerin korunmasında makine öğrenimi ile meta sezgisel yöntemlerin entegrasyonu
Bu çalışma, sağlık verileri gibi hassas veri türlerinin gizliliğini koruma konusuna yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Geleneksel yöntemlerin veri analiz doğruluğunu düşürme eğilimi dikkate alınarak, makine öğrenimi ve meta sezgisel yöntemlerin entegrasyonu ile hem veri mahremiyetinin sağlanması hem de istatistiki özelliklerin bozulmadan korunması hedeflenmiştir. Çalışmada, genetik algoritmalar ve diferansiyel mahremiyet mekanizmaları temel alınarak sentetik hasta verileri üzerinde deneyler gerçekleştirilmiştir. Öncelikle, farklı epsilon değerleriyle gizlilik seviyeleri optimize edilmiş, ardından sınıflandırma algoritmaları ile veri analizi yapılmıştır. Ayrıca, Principal Component Analysis (PCA) kullanılarak veri boyutu düşürülmüş ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, özellikle Laplace mekanizmasının sürekli ve kategorik verilere etkili bir şekilde gizlilik sağlayabildiğini ve genetik algoritmalarla optimize edilmiş parametrelerin doğruluk ve mahremiyeti dengelemede önemli bir rol oynadığını göstermiştir. XGBoost algoritması, entegre edilen veri setlerinde en yüksek doğruluk skorlarını elde etmiştir. Bu çalışma, literatüre, diferansiyel mahremiyet yöntemlerinin meta sezgisel algoritmalarla birleştirilmesi yoluyla, hassas veri türleri üzerinde daha güvenilir ve etkili analiz yöntemleri geliştirilmesine yönelik önemli katkılar sunmaktadır.
Türkçe sağlık sohbet botlarında sbert, claude ve gemini büyük dil modellerinin performans metrikleri üzerinden analitik karşılaştırılması
Bu çalışmada, büyük dil modellerinin (Large Language Models-LLM) Türkçe sağlık sohbet botlarında uygulanabilirliği incelenmiştir. SBERT, Claude ve Gemini modellerinin sağlık alanındaki chatbot uygulamaları için sunduğu performans karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Türkçe dilinin kendine özgü morfolojik zorlukları dikkate alınarak, bu modellerin bağlam uyumlu yanıt üretme yetenekleri test edilmiştir. Çalışmada, modellerin doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru gibi performans metrikleri karşılaştırılmış ve bu metrikler üzerinden çıkarımlar yapılmıştır. Bulgular, büyük dil modellerinin Türkçe sağlık chatbotlarında kullanıcı memnuniyeti ve bilgi doğruluğu açısından güçlü bir potansiyel sunduğunu göstermiştir. Ancak, dilin yapısal özellikleri nedeniyle optimizasyon ve özelleştirme süreçlerinin büyük bir öneme sahip olduğu görülmüştür. Bu doğrultuda, gelecekteki çalışmalar için performansı artıracak yöntemler önerilmiştir. Tez, Türkçe sağlık chatbotlarının geliştirilmesine katkı sağlamayı ve büyük dil modellerinin bu alandaki sınırlılıklarını belirlemeyi amaçlamaktadır.
Oyunlaştırma yaklaşımlarının fizyoterapi ve rehabilitasyon bölümü anatomi eğitiminde uygulanması: Anatoedu
Bu çalışma, sağlık bilimleri fakültesinde eğitim gören öğrencilerinde oyunlaştırılmış anatomi dersi uygulamasını değerlendirme amacıyla yapılmış olup tanımlayıcı tipte bir araştırmadır. Çalışmanın hedef grubunu Kocaeli Sağlık ve Teknoloji Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi eğitim gören lisans öğrencilerin anatomi dersi alan Fizyoterapi ve Rehabilitasyon öğrencileri oluşturmuştur (n=42). Veriler "Tanıtıcı Özellikler Formu", "Anatomi Bilgi Formu", "Oyun Deneyimi Ölçeği" ile toplanmıştır. Anatomi bilgi testi puanı oyun uygulaması sonrasında anlamlı olarak yükselmiştir. Öğrencilerin oyun deneyim ölçeğindeki alt boyutlardan en yüksek ortalama Keyif Alma (26.74±3.43), Kendini Verme (22.77±5.85) ve Etkileşim (12.00±1.71) alt boyutlarında görülmüştür. Daha önce eğitsel oyun deneyimi olmayan öğrencilerin Kendini Verme alt boyutu ve Oyun deneyim ölçeği toplam puanları, eğitsel oyun deneyimi olan öğrencilere göre anlamlı düzeyde fark saptanmıştır. Sonuç olarak, öğrencilerin oyunlaştırılmış anatomi dersinden keyif aldıkları ve bilgi düzeyini artırmada etkili olduğu bulunmuştur. Bu kapsamda teorik derslerde yenilikçi yöntemlerden biri olan oyunlaştırmanın kullanımı yaygınlaştırılmalıdır.
ISO/IEC 27001 ve kamu bilgi ve iletişim güvenliği rehberi arasındaki boşluk analizi
Küresel ölçekte artan dijitalleşme, bilgi güvenliğini kamu kurumları için sadece teknik bir gereklilik olmaktan çıkarıp, stratejik bir yönetim alanına dönüştürmüştür. Bu dönüşümle birlikte, uluslararası standartların kurumsal yapılarla uyumlu bir şekilde entegre edilmesi, bilgi varlıklarının korunması açısından kritik hâle gelmiştir. Bu tezde, ISO/IEC 27001:2022 Bilgi Güvenliği Yönetim Sistemi standardı ile Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi tarafından yayımlanan Kamu Bilgi ve İletişim Güvenliği Rehberi arasındaki yapısal uyum, örtüşmeyen noktalar ve uygulama farklılıkları bütüncül bir yaklaşımla incelenmiştir. Araştırma kapsamında gerçekleştirilen boşluk analizi (gap analysis) ile her iki yapının güvenlik kontrolleri detaylı biçimde karşılaştırılmış; standardın sistematik, risk temelli yaklaşımı ile rehberin kamu özelinde normatif düzenlemeleri arasındaki ilişki değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, kamu kurumlarının hem ulusal mevzuata uygunluklarını sağlarken aynı zamanda uluslararası denetimlere açık, sürdürülebilir bir bilgi güvenliği altyapısı oluşturabilmeleri için bir yol haritası sunmaktadır. Çalışma, yalnızca teorik bir karşılaştırma değil, aynı zamanda uygulamaya dönük stratejik çıkarımlar da içermesi bakımından literatüre ve kurumsal yönetişime katkı sağlamayı hedeflemektedir.