Увійти

Готові списки джерел за темами / Makine Öğrenme / Статті в журналах

Щоб переглянути інші типи публікацій з цієї теми, перейдіть за посиланням: Makine Öğrenme.

Статті в журналах з теми "Makine Öğrenme"

Автор: Grafiati

Опубліковано: 7 червня 2025

Оновлено: 2 серпня 2025

Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями

Оберіть тип джерела:

Ознайомтеся з топ-50 статей у журналах для дослідження на тему "Makine Öğrenme".

Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.

Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.

Переглядайте статті в журналах для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.

1

Gür, Yunus Emre, and Cem Ayden. "CNN TABANLI DERİN ÖĞRENME VE MAKİNE ÖĞRENMESİ TEKNİKLERİNİN ENTEGRASYONU: İŞTEN AYRILMA TAHMİNLERİNDE YENİ BİR METODOLOJİ." International Journal of Management Economics and Business 21, no. 1 (2025): 161–98. https://doi.org/10.17130/ijmeb.1529822.

Повний текст джерела

Анотація:

İşgücü devri, organizasyonlar için önemli maliyet ve verimlilik kayıplarına yol açmaktadır. Bu çalışma, işten ayrılma tahminlerini geliştirmek amacıyla, geleneksel istatistiksel modellerin ötesine geçerek makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerini entegre eden yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Çalışma, veri setindeki değişkenleri 2B karekod görüntülerine dönüştürmek suretiyle, CNN tabanlı derin öğrenme modellerinin bu görüntüler üzerinde sınıflandırma yapabilmesini sağlamıştır. Bu yenilikçi adım, derin öğrenme modellerinin görsel veri işleme yeteneklerini kullanarak daha karmaşık veri yap

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

2

Aydın, Tolga, Ferhat Bozkurt, and Rüstem Muhammed Karademir. "Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Metotları Kullanılarak Hurma Meyvesi Türü Tespiti." Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 15, no. 2 (2025): 382–95. https://doi.org/10.21597/jist.1554150.

Повний текст джерела

Анотація:

Meyve ve sebze görüntülerinin analizi endüstriyel tarımda tanımlama ve sınıflandırma süreçlerinde önemli bir rol oynamaktadır. Hızla artan insan nüfusu ve bu doğrultuda yükselen tüketim miktarı analiz ve sınıflandırma işlemlerini otomatikleştirmeyi mecbur kılmaktadır. Geleneksel olarak uzmanlar tarafından yapılan görsel inceleme ve yorumlama yöntemleriyle gerçekleştirilen bu analiz süreci zaman alıcı ve öznel olabilir. Ancak son yıllarda derin öğrenme tekniklerinin gelişimi meyve ve sebze görüntülerinin otomatik analizinde büyük bir potansiyel sunmaktadır. Bu çalışmada klasik makine öğrenimi v

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

3

Yıldız, Berkant İsmail. "Hayvancılıkta Akıllı Yaklaşımlar: Derin Öğrenme Modellerinin Kullanımı." Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology 12, no. 11 (2024): 1959–67. http://dx.doi.org/10.24925/turjaf.v12i11.1959-1967.6861.

Повний текст джерела

Анотація:

Geleneksel olarak kullanılan hayvansal üretim yöntemleri, artan nüfus ve yetersiz kaynaklar ile başa çıkmakta zorlanmaktadır. Hayvansal üretimde karşılaşılan bu zorluklara çözüm olarak ortaya çıkan makine öğrenmesi, hayvancılık sektöründe verimlilik, sağlık izleme ve ıslah alanlarında önemli gelişmeler sağlayarak çeşitli avantajlar sunmaktadır. Hayvancılıkta makine öğrenimi, önemli avantajlarıyla sadece çiftlik yönetimini optimize etmekle kalmaz, aynı zamanda sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmada çiftçilere güçlü bir araç sağlamaktadır. Bu teknolojik gelişmelerin hayvancılık sektörüne entegra

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

4

Göçgün, Ömer Faruk, Femin Yalcin, and Aytuğ Onan. "Federe Öğrenme Algoritmaları ve Açık Kaynak Çerçeveler." International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering Researches 7, no. 6 (2023): 108–12. http://dx.doi.org/10.59287/ijanser.1143.

Повний текст джерела

Анотація:

Günümüzde dağıtık sistemler ve büyük veri, merkeziyetçi makine öğrenmesi/derin öğrenme modellerinde zaman ve donanım maliyeti gibi engellere sebebiyet vermektedir. Bu sebeple dağıtık sistemlerde çalışan yazılımların veya Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarından toplanan verilerin tek bir merkezde model eğitimi veya bu verilerden sonuç elde edilmesi aynı zamanda gizlilik gibi sorunlara da sebebiyet vermektedir. Makine öğrenmesine yönelik nispeten yeni sayılabilecek olan Federe Öğrenme (Fedeated Learning), giderek küreselleşen bu dünyada veri gizliliği ve güvenliği giderek daha önemli olacaktır.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

5

Kahraman, Aleyna, Durmuş Özkan Şahin, Dilara Bıyıklı, Feyzanur Aytekin, and Hasan Basri Darga. "Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenmeye Dayalı Duygu Analizinde Metin Temsil Yöntemlerinin Sınıflandırma Başarımına Etkisinin İncelenmesi." Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 15, no. 2 (2025): 923–59. https://doi.org/10.31466/kfbd.1536270.

Повний текст джерела

Анотація:

Bu çalışmada, iki farklı veri seti üzerinde çeşitli metin temsil yöntemleri kullanılarak ikili ve üçlü sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Metin temsil yöntemleri olarak TF-IDF, GloVe, Word2Vec, FastText ve Bag of Words kullanılmıştır. Makine öğrenimi algoritmalarından Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Rastgele Orman, Yapay Sinir Ağı, En Yakın Komşu Algoritması, Karar Ağacı, XGBoost ve LightGBM uygulanmıştır. Derin öğrenme algoritmaları olarak ise Evrişimli Sinir Ağı, Tekrarlayan Sinir Ağı ve Uzun Kısa Süreli Bellek kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlarla, kul

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

6

AKÇAY, Hakan, and Derya YILTAS-KAPLAN. "CREDIT CONSUMPTION ESTIMATION AND COMPARATIVE APPLICATION WITH TIME SERIES ESTIMATION ALGORITHMS." Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 27, no. 1 (2024): 166–89. http://dx.doi.org/10.17780/ksujes.1369811.

Повний текст джерела

Анотація:

Dijital dönüşümün hızla yaygınlaşması ile işlenen verilerin boyutları ve hacimleri de artmıştır. Büyük verileri işlemek, doğruluğu yüksek analizleri kısa sürede ve daha az kaynak kullanarak yapmak için yeni yöntem ve algoritmalar geliştirilmiştir. Bu çalışmada makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerinden ARIMA (Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama), SARIMA (Mevsimsel ARIMA), Prophet (Facebook), XGBoost (En Büyük Eğim Artırma), LSTM (Uzun-Kısa Süreli Bellek), RNN (Yinelemeli Sinir Ağı) ve GRU (Geçitli Tekrarlayan Birim) algoritmaları kullanılarak tüketicilerin kontör tüketimleri zaman ser

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

7

Gündüz, Ramazan, Mustafa Can Bingol, and Osman Tayfun Bişkin. "Yapay Zeka Temelli Bazı Nar Hastalıklarının Tahmini." Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology 13, no. 4 (2025): 946–57. https://doi.org/10.24925/turjaf.v13i4.946-957.7373.

Повний текст джерела

Анотація:

Tarım sektöründe bitki hastalıklarının erken teşhisi ve sınıflandırılması, ürün kayıplarının azaltılması ve verimliliğin artırılması açısından büyük önem taşımaktadır. Özellikle nar meyvesi, ekonomik değeri yüksek olan bir ürün olup hastalıkları hem kaliteyi hem de üretimi ciddi şekilde etkileyebilmektedir. Bu bağlamda, nar meyvesinin çeşitli hastalıklarının teşhisi ve sınıflandırılması için makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin kullanımı araştırılmaktadır. Çalışmada, Hindistan’ın Karnataka eyaletindeki çiftliklerden toplanan 5099 nar görüntüsü kullanılmıştır. Görüntüler; Kahverengi

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

8

Çelikoğlu, İlksen. "Tür Dağılım Modellemesinde Makine Öğrenme Yöntemleri." Ecological Perspective 4, no. 1 (2024): 17–40. https://doi.org/10.53463/ecopers.20240253.

Повний текст джерела

Анотація:

Küresel ısınma sebebiyle oluşan iklim değişikliği, uzun süreli sonuçlarıyla insan hayatı için önem teşkil eden evrensel sorunlardandır. İklim değişikliğinin, türlerin dağılımlarında olumsuz etkiye sahip olacağı yapılan çalışmalarla öngörülmektedir. Bu çalışmalarda, türlerin bulunduğu alanları gösteren noktasal veriler ve alanların biyoiklim verileri ele alınarak iklim senaryolarına göre türlerin günümüz- gelecek potansiyel yayılış alanları farklı tür dağılım modelleri ile tespit edilmektedir. Küresel sorunlardan biri olan iklim değişikliğinin türlerin yayılışı üzerindeki etkilerini saptamak ve

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

9

Guven, Zekeriya Anil. "Parkinson Hastalığının Tespitinde Konuşma Ses Karakteristiklerinin İncelenmesine Dair Bir Çalışma." International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences 1, no. 1 (2023): 279–82. http://dx.doi.org/10.59287/icaens.1006.

Повний текст джерела

Анотація:

Günümüzde birçok hastalık, çıkarılan özniteliklere göre makine ve derin öğrenme yöntemleri ile analiz edilmekte ve tespiti gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmada, Parkinson hastalığı için hastaların ses karakteristik özelliklerinden yararlanarak analiz gerçekleştirilmiştir. Analiz aşamasında normalizasyon teknikleri ve özellik seçme yöntemleri kullanılarak makine öğrenme ve derin öğrenme yöntemlerinin başarısı araştırılmıştır. Deneysel çalışmalar sonucunda, geri yönlü özellik seçimi yöntemi ile 5 özellik seçme ile makine öğrenme yöntemlerinden k-en yakın komşu %69.64 doğruluk değeriyle en başarı

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

10

Gurkan, Caglar, Sude Kozalioglu, and Merih Palandoken. "Development of Decision Support System for Early Stage Diabetes Diagnosis Using Machine Learning and Deep Learning Methods: A Comprehensive Analysis." Academic Perspective Procedia 4, no. 1 (2021): 186–94. http://dx.doi.org/10.33793/acperpro.04.01.28.

Повний текст джерела

Анотація:

Yaygın olarak görülen hastalıklardan biri olan diyabetin prevalansı her yıl artmaktadır. Diyabet hastalığı erken teşhis edilmezse kalp ve damar hastalıklarına, böbrek hastalığına, körlüğe, sinir hasarlarına, felce ve organ yetmezliklerine neden olabilir. Ayrıca bu diyabet hastaları için yapılacak sağlık harcamalarının da 2040 yılında 802 milyon dolar olacağı tahmin edilmektedir. Bu durumlar göz önünde bulundurulduğunda diyabet tanısı için yapılacak çalışmalar oldukça önemlidir. Bu çalışmada, diyabet tanısı için bir karar destek sistemi geliştirmek amacıyla karar ağaçları, k-en yakın komşu, loj

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

11

Parıltay, Erhan, and Buket Kosova. "Kopya sayısı varyasyonlarının makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak biyoinformatik analizi." Ege Tıp Dergisi 64, no. 1 (2025): 143–52. https://doi.org/10.19161/etd.1602958.

Повний текст джерела

Анотація:

Amaç Kopya sayısı varyasyonları, insan genomunun yaklaşık yüzde ikisinde bulunan belirli DNA bölgelerinin kayıp veya kazançlarıdır. Yapısal varyasyonlar arasında yer alan bu grup, sağlıklı popülasyonda bulunabileceği gibi ilgili bölgenin kayıp veya kazançları klinik tablolarla da ilişkilendirilebilir. Tespit edilen kopya sayısı varyasyonunun klinik olarak yorumlanması, aile çalışmasını da gerektiren karmaşık bir süreçtir. Klinik ve genetik verilerin yorumlanması sürecinde her zaman doğru bilgiye ulaşılamamaktadır. Kullanımı artan makine öğrenme algoritmaları giderek tıp alanında da kullanılmak

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

12

Yüce, Murat. "Kas-iskelet sistemi görüntülemesinde yapay zekâ uygulamaları: Makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri." TOTBİD Dergisi 23, no. 1 (2024): 24–32. http://dx.doi.org/10.5578/totbid.dergisi.2024.05.

Повний текст джерела

Анотація:

TOTBİD Dergisi 2024;23:24-32 https://doi.org/10.5578/totbid.dergisi.2024.05Derleme / Review Kas-iskelet sistemi görüntülemesinde yapay zekâ uygulamaları: Makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri Artificial intelligence in musculoskeletal system imaging: Machine learning and deep learning techniques Murat Yüce, Gül Gizem Pamuk İstanbul Bağcılar Eğitim ve Araştırma Hastanesi, Radyoloji Kliniği, İstanbul İletişim / Contact: Uzm. Dr. Murat Yüce • E-posta / E-mail: muratyuce.dr@gmail.com ORCID iD: Murat Yüce, 0000-0003-0619-5868 • Gül Gizem Pamuk, 0000-0002-8326-7506 Geliş / Received: 29 Ağusto

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

13

ŞAHİNASLAN, Ender, Mustafa GÜNERKAN, and Önder ŞAHİNASLAN. "Makine Öğrenmesinde Kategorik Veri Kodlama Tekniğinin Kullanımına Alternatif Bir Çözüm Yöntemi." Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications 6, no. 1 (2023): 1–11. http://dx.doi.org/10.38016/jista.1140499.

Повний текст джерела

Анотація:

Makine öğrenimi, derin öğrenme algoritmaları kullanarak insan zekâsını taklit eden bir teknolojidir. Öğrenme algoritmaları yalnızca sayısal veri kümeleri üzerinde çalışır. Kategorik veri kümeleri nitel veya nicel verilerden oluşur. Nitel veri setlerinin öğrenme algoritmalarında kullanılabilmesi için veri setinin sayısallaştırılması gerekmektedir. Sayısallaştırma için etiket kodlama, sıralı kodlama, toplam kodlama, ikili kodlama ve sıcak kodlama gibi birçok kodlama tekniği vardır ancak bu kodlama teknikleri performans, maliyet ve kullanım açısından bazı güçlükler ve yetersizlikleri barındırmakt

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

14

COSGUN, Cumhur. "PREDICTION OF AXIAL LOAD CAPACITY OF CONCRETE-FILLED STEEL TUBES WITH CIRCULAR SECTIONS UNDER AXIAL LOAD BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND RANDOM FOREST METHODS." Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 11, no. 2 (2023): 564–74. http://dx.doi.org/10.21923/jesd.1032191.

Повний текст джерела

Анотація:

Bu çalışmada, makine öğrenme teknikleri kullanılarak içi beton dolu dairesel kesitli çelik boruların (BDÇK) basınç altındaki nihai eksenel yük kapasiteleri tahmin edilmiştir. BDÇK kolonlar hem eksenel yükler, hem de yatay yükler altındaki performanslarından dolayı yapılarda çok tercih edilmektedirler. Bunun başlıca nedeni betonun ve çeliğin süneklilik ve rijitlik özelliklerinden kaynaklanmaktadır. Özellikle deprem etkisi altındaki yapısal elemanların davranışı yapının toptan davranışını etkilemektedir. Yapısal elemanların yük taşıma kapasitesinin makine öğrenme yöntemleri kullanılarak değerlen

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

15

ARIK, Oğuzhan Ahmet. "ÖĞRENME VE BOZULMA ETKİLERİ ALTINDAKİ ORTAK TESLİM TARİHLİ TEK MAKİNE ERKEN/GEÇ TAMAMLANMA ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN OPTİMAL ÇİZELGESİNİN V ŞEKLİNDEKİ ÖZELLİĞİ." Endüstri Mühendisliği 33, no. 1 (2022): 115–29. http://dx.doi.org/10.46465/endustrimuhendisligi.963831.

Повний текст джерела

Анотація:

Bu çalışma öğrenme ve bozulma etkileri altındaki ortak teslim tarihli tek makine erken/geç tamamlanma çizelgeleme problemini incelemektedir. Öğrenme ve bozulma etkilerinin aynı tek makine erken/geç tamamlanma çizelgeleme problemindeki farklı kombinasyonları incelenmiştir. Bozulma etkisi için doğrusal ve doğrusal olmayan bozulma etkileri dikkate alınmıştır. Öğrenme etkisi için sadece sıra-bağımlı öğrenme etkisi ele alınmıştır. Problemin optimal çizelgesinin bu kombinasyonlardan herhangi birinde V şekilli olma özelliğini ispat etmek için iki teorem sunulmuştur. Çalışmanın sonunda ise problemin b

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

16

Bozkurt, Hanife Gül. "Somut Olmayan Kültürel Miras Alanında Yapay Zeka, Veri Analitiği ve Makine Öğrenmenin Potansiyeli: Yenilikçi Yöntemler ve Uygulamalar." Dünya İnsan Bilimleri Dergisi 2025, no. 2 (2025): 305–22. https://doi.org/10.55543/insan.1716342.

Повний текст джерела

Анотація:

Günümüzde büyük verinin işlenmesiyle yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi gibi teknolojik alanlarda çok hızlı gelişmeler yaşanmıştır. Yapay zeka TDK Türkçe sözlükte, bir bilgisayarın, bilgisayar kontrolündeki bir robotun veya programlanabilen bir aygıtın insana benzer şekilde algılama, fikir yürütme, karar verme, öğrenme, sorun çözme, iletişim kurma vb. işlevleri sergileyebilme yeteneği olarak tanımlanmaktadır. Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesi olup bilgisayarları verilerden öğrenmeyi öğretmeye ve bunu yaparken programlamak yerine deneyimle gerçekleştirmeyi hedefleyen yapay z

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

17

CEYHAN, İsmail Fatih. "Finans Alanında Makine ve Derin Öğrenmenin Kullanılması: Lisansüstü Tezlerde Sistematik Literatür Taraması." İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi 12, no. 3 (2023): 2187–209. http://dx.doi.org/10.15869/itobiad.1329889.

Повний текст джерела

Анотація:

İnsanoğlu makinelerin insanlar gibi düşünebildiği ve hareket edebildiği bir çağın başlangıcında bulunuyor. Bu durum her ne kadar ürkütücü görünse de, akademide ilgi gören ve üzerinde artan miktarda çalışmalar gerçekleşmeye başlanan bir konudur. Makine öğrenmesi ve derin öğrenmeyle oluşturulan yapay zeka pek çok alanda olduğu gibi, finans alanında da çokça kullanılmaktadır. Bu çalışmalar içerisinde yurt içinde ve yurt dışında yayınlanan makale, kitap, kitap bölümleri, sempozyum bildirileri olduğu gibi, gerçekleştirilen yüksek lisans ve doktora tezleri de yer almaktadır. Bu tür çalışmalarda geli

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

18

KELEŞ, Hatice. "TIPTA YAPAY ZEKA UYGULAMALARI." Kırıkkale Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi 24, no. 3 (2022): 604–13. http://dx.doi.org/10.24938/kutfd.1214512.

Повний текст джерела

Анотація:

Yapay Zeka (YZ), bir makine yardımıyla muhakeme, öğrenme, sınıflandırma ve yaratıcılık gibi insani beceriler sergileyen bir dizi algoritmalar bütünüdür. Bu YZ algoritmaları, derin öğrenme ve makine öğrenimi yoluyla insan zekasını taklit etmeye çalışır. Sağlık sektöründeki verilerin artışı ve ulaşılabilirliği, son zamanlardaki başarılı YZ uygulamalarını mümkün kılmıştır. YZ teknolojisi, karmaşık ve büyük verilerin altında saklanan klinik bilgileri su üstüne çıkararak, doktorların yargı ve karar mekanizmalarında büyük fayda sağlayabilir. Geniş klinik kullanımı henüz sınırlı olsa da araştırmalar,

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

19

Çakirli, Menekşe Yeşim, and Ersin Namlı. "ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİNİN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ; ÖRÜNTÜLER, EĞİLİMLER, YÖNELİMLER." Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi 8, no. 1 (2025): 23–43. https://doi.org/10.38120/banusad.1580979.

Повний текст джерела

Анотація:

Bu çalışma, elektrik tüketim tahminlemesinde kullanılan makine öğrenmesi, derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme yöntemlerinin uygulandığı çalışmaların incelendiği bibliyometrik bir literatür taramasıdır. Bu kapsamda, Web of Science veri tabanındaki elektrik tüketim tahmini alanında 2015 ile 2024 yıllarını kapsayan 10 yıllık bir zaman diliminde yayınlanmış 481 makale incelenmiştir. Verilerin incelenmesinde R-Studio programının Bibliometrix paketinden faydalanılırken sonuçlar performans analizi sonuçları ve bilimsel haritalama sonuçları olmak üzere iki temel başlık altında toplanmıştır. Çalışma

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

20

Güven, Zekeriya Anıl. "TÜRKÇE KONUŞMADA DUYGU TANIMA İÇİN MAKİNE ÖĞRENME YÖNTEMLERİ VE DERİN ÖĞRENME TABANLI MODELLERİN KARŞILAŞTIRILMASI." Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 12, no. 2 (2024): 285–97. http://dx.doi.org/10.21923/jesd.1350375.

Повний текст джерела

Анотація:

Son zamanlarda veri miktarına bağlı olarak sağlık, eğitim, pazarlama gibi birçok alanda analizlere ihtiyaç duyulmaktadır. Duygu analizi ise bu alanlarda kişilerin yorumlarını analiz etme, duygularını çıkarma için oldukça popüler bir alandır. Bu çalışmada kızgın, mutlu, sakin ve üzgün duygu etiketleri içeren Türkçe konuşma veri seti üzerinde, ses karakteristik özellikleri ve spektrogramlardan yararlanarak duyguların tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Analiz aşamasında Librosa kütüphanesi ile çıkarılan sayısal özellikler ile makine öğrenme yöntemleri ve derin sinir ağları eğitilerek başarıları ölç

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

21

Damar, Muhammet. "Sağlık Sektöründe Karar Destek Araçları: İş Zekâsı, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme ve Yapay Zeka Uygulamaları." İzmir Sosyal Bilimler Dergisi 6, no. 2 (2024): 90–115. https://doi.org/10.47899/ijss.1591168.

Повний текст джерела

Анотація:

Bilgi ve iletişim teknolojileri tüm sektörleri olduğu gibi sağlık sektörünü de dönüştürmekte ve şekillendirmektedir. Bu muazzam dönüşüm içinde her geçen gün sağlık sektörü yönetim süreçlerinden günlük operasyonel süreçlerine kadar bilgi ve iletişim teknolojilerinden faydalanmakta ve karar süreçlerinde teknolojinin imkanlarından faydalanmaktadır. Çalışmamız kapsamında son yıllarda sağlık sektöründe önemi gittikçe artan iki farklı teknolojik gelişmeyi karar destek aracı olarak kapsamlı bir şekilde değerlendirmekteyiz. Yapay zeka ve iş zekası teknolojileri merkeze alınarak bu iki önemli kavramın

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

22

Eşlik, Ardan Hüseyin, Emre Akarslan, and Rasim Doğan. "Derin öğrenme tabanlı konut yükü tanımlama modeli ve performans analizi." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 40, no. 3 (2025): 1637–46. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1473453.

Повний текст джерела

Анотація:

Modern çağın hızla değişen enerji ihtiyaçlarına cevap vermek, evlerin enerji yönetimini daha da kritik hale getirmektedir. Akıllı ev teknolojilerinin yükselişiyle birlikte, konut yüklerinin etkili bir şekilde tanımlanması ve yönetilmesi giderek daha büyük bir önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, konut yükü tanımlaması için CNN derin öğrenme tabanlı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen modelin etkinliği ve uygulanabilirliği, geleneksel makine öğrenimi yöntemleri olan Rastgele Orman, Karar Ağaçları ve K-En Yakın Komşu ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Afyon Kocatepe Üniversitesi labora

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

23

Konu, Kağan, Osman Bilgin, and Hakan Açıkgöz. "NEHİR TİPİ SANTRALLERDEKİ IZGARA KİRLİLİK ORANLARININ MAKİNE ÖĞRENME YÖNTEMLERİ İLE TAHMİNİ." Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 28, no. 2 (2025): 613–29. https://doi.org/10.17780/ksujes.1570840.

Повний текст джерела

Анотація:

Izgara kirlilik değeri farklı konumlara yerleştirilen sensörlerin ölçtüğü basınç değerlerinden elde edilmektedir. Sensörlerin kalibrasyonunun bozulması veya çevresel faktörlerle hatalı ölçümler yapılması ünitelerin verimsiz ve sağlıksız çalışmalarına neden olmaktadır. Bu çalışmada, ilk olarak Karkamış hidroelektrik santralinin SCADA sisteminden alınan örneklerden oluşan bir veri seti toplanmıştır. Bu veri seti sensörlerden alınan debi, güç, düşü ve ızgara kirliliğine ait ölçümlerden oluşmaktadır. Izgara kirlilik tahminini gerçekleştirmek için toplanan veri seti eğitim, doğrulama ve test alt se

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

24

DEMİRBİLEK, Mustafa, and Sevim ÖZULUKALE DEMİRBİLEK. "Google Yorumları Üzerinden Makine Öğrenme Yöntemleri ve Amazon Comprehend ile Duygu Analizi: İç Anadoluda Bir Üniversite Örneği." Üniversite Araştırmaları Dergisi 6, no. 4 (2023): 452–61. http://dx.doi.org/10.32329/uad.1383794.

Повний текст джерела

Анотація:

Fikir madenciliği olarak da bilenen duygu analizi, metin verilerinde ifade edilen duygusal tonu, duyguyu veya öznel bilgiyi belirleme ve sınıflandırma işini içeren doğal dil işleme tekniğidir. Sosyal medya platformları aracılığı ile üretilen çok fazla sayıda yorum ve değerlendirmenin analizinin yapılabilmesi, sağlıktan üretime, eğitimden hizmete kadar pek çok alanda, yüksek rekabet şartlarında faaliyet gösteren kurumların gelecek projeksiyonu için önem arz etmektedir. Bu çalışmada, bir devlet üniversitesi hakkında Google üzerinden yapılan yorumlar için duygu analizi çalışması yapılmıştır. Web

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

25

ALTUN, Sinan. "DERİN ÖĞRENME ve MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİYLE POLİSOMNOGRAFİ SİNYALLERİNDEN UYKU EVRELERİNİN SINIFLANDIRILMASI." Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 13, no. 2 (2023): 583–600. http://dx.doi.org/10.31466/kfbd.1246482.

Повний текст джерела

Анотація:

Uyku, fiziksel ve zihinsel sağlığımızın günlük olarak yenilenmesi için önemli bir aktivite zamanıdır ve yaşamımızın üçte birini kaplar. Sağlıklı uyku, gücümüzü tazeleyen, beynimizi ve bedenimizi yarınlara hazırlayan psikobiyolojik bir süreçtir. Gün içerisinde mutlu, huzurlu ve hatta başarılı olmamızı sağlar, zorlukları çözmek ve böylece yeni güne hazırlanmak için uyku beden ve ruh sağlığı için önemlidir. İhtiyacınız olan uyku miktarı yaşınıza ve kişiye bağlıdır. Uyku bozuklukları, psikiyatrik bozuklukları şiddetlendirebilir veya semptomlarına neden olabilir. Uykusuzluk birkaç gün sürerse geçic

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

26

EROL, Doğan, and Halit BAKIR. "Hiperparemetreleri Ayarlanmış Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Ağdaki Saldırıların Tespiti." International Conference on Pioneer and Innovative Studies 1 (June 13, 2023): 274–86. http://dx.doi.org/10.59287/icpis.844.

Повний текст джерела

Анотація:

Bilişim teknolojilerinde yaşanan hızlı gelişmeler her geçen gün bilgisayar ve internet kullanan kişisayısını artırmaktadır. Teknolojide yaşanan yeni gelişmelerle birlikte internet kullanıcıları, bilgisayar veyaağ yapılarında güvenlik açığı olmasından dolayı çeşitli güvenlik tehditleri ile karşı karşıya gelmektedir.Bazı kötü niyetli internet kullanıcılarının veya bilgisayar korsanlarının yaptıkları saldırı denemelerisonucunda ağ üzerinde bulunan sistemlere izinsiz girişlerin tespit edildiği gözlemlenmektedir. Maruzkalınan izinsiz girişlerin engellenmesi için internet kullanıcıları Saldırı Tespi

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

27

AY, Şevket, and Ekin EKİNCİ. "Comparison of Machine Learning and Deep Learning Methods for Modeling Ozone Concentrations." Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications 5, no. 2 (2022): 106–18. http://dx.doi.org/10.38016/jista.1054331.

Повний текст джерела

Анотація:

Hava kirliliği günümüz için önemli bir problem olmakla birlikte sanayileşme, orman yangınları, egzoz gazları, kalitesiz yakıt kullanımı gibi sebepler gelecek nesilleri de tehdit edecek ciddi bir problem ile bizleri yüzleştirmektedir. Bu sebepler içerisinde ise yoğun sanayileşme hava kirliliğinde rol oynayan en önemli faktörlerden birisidir. Bölgesel sanayi gelişimi şehirlerde hava kalitesini etkilemektedir. Sanayinin gelişmesi ile birlikte bazı kirleticilerin miktarı azalmakta iken, ozon seviyelerinde artış yaşanmaktadır. Önümüzdeki yıllarda hava kirliliğini neden olacağı problemleri daha fazl

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

28

Kaya, Mahmut, and Yusuf Bilgen. "ViT Tabanlı Hibrit Öğrenme Yöntemleri ile Göz Tansiyonu Hastalığının Tespiti." Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 13, no. 1 (2025): 247–65. https://doi.org/10.29130/dubited.1494138.

Повний текст джерела

Анотація:

Glokom, belirli bir yaştan sonra görme sinirleri üzerinde oluşan bir hasardan dolayı ortaya çıkan bir rahatsızlıktır. Bu tür hastalıkların tespitini yapmada günümüzde makine öğrenmesi yöntemleri başarıyla uygulanabilmektedir. Görüntü verilerinin doğrudan kullanımı yerine yeni bir temsili uzaya taşınarak sınıflandırma işleminin gerçekleştirilmesi sınıflandırma performansını olumlu etkilemektedir. Bu çalışmada öznitelik çıkartmada temel bileşen analizi (PCA), doğrusal ayırım analizi (LDA) ve görü dönüştürücü (ViT) yönteminden yararlanılmıştır. Ayrıca önerilen modellerden birinde ViT B16 öncesi C

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

29

Kartal, Elif, Sezer Köse Biber, Mahir Biber, Melodi Özyaprak, İrfan Şimşek, and Tuncer Can. "Makine Öğrenmesi Tekniklerini ve Kolb Öğrenme Stilleri Envanterini Kullanarak Öğrencilerin Öğrenme Stillerinin Belirlenmesi için Bir Model Önerisi." Kastamonu Eğitim Dergisi 27, no. 5 (2019): 1. http://dx.doi.org/10.24106/kefdergi.2863.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

30

Ünal, Utku, Tolga Bekler, and Feyza Nur Bekler. "Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Türkiye Depremlerinde P ve S Fazlarının Belirlenmesindeki Etkinliği." Türk Deprem Araştırma Dergisi 7, no. 1 (2025): 90–100. https://doi.org/10.46464/tdad.1597618.

Повний текст джерела

Анотація:

Depremlerin dinamik parametrelerinin belirlenmesine yönelik analizlerde sismik cisim dalgalarının (P ve S fazları) varış zamanlarının doğru tespiti, sismolojik problemlerin çözümünde bir ön koşuldur ve varış zamanlarını temel alan çalışmalara, örneğin yer içi kabuk/manto yapısının anlaşılması gibi ve çeşitli araştırma alanlarına katkıda bulunur. Makine öğrenimi veya daha geniş ve bilinen uygulaması ile yapay zekâ teknolojilerindeki son gelişmeler, sismogramlar kullanılarak cisim dalgalarının varış zamanlarının otomatik olarak tespit edilmesini mümkün kılmaktadır. Türkiye, Avrasya, Afrika ve Ar

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

31

Ağlarcı, Ali Vasfi, and Feridun Karakurt. "K En Yakın Komşu Makine Öğrenme Algoritmasına Dayalı Diabetes Mellitus Tahmini." Turkish Journal of Diabetes and Obesity 8, no. 3 (2024): 265–76. https://doi.org/10.25048/tudod.1549498.

Повний текст джерела

Анотація:

Amaç: Çalışmamızın amacı dünya çapında giderek artan ve önemli bir halk sağlığı sorunu hâline gelen diabetes mellitus hastalığının makine öğrenme yöntemi ile tahmin edilmesidir. Gereç ve Yöntemler: Çalışmada diabetes mellitus sağlık göstergelerini içeren ve kaggle veri tabanından elde edilen 253.680 örnek hacmine sahip veri kayıtları kullanılmıştır. K en yakın komşu yöntemi ile hastaların diabetes mellitus durumları makine öğrenme yaklaşımıyla tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tüm işlemler R programı ile gerçekleştirilmiştir. Bulgular: Kişilerin yaklaşık %15,8’i preDM ya da diabetes mellitus tanı

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

32

CANAZ SEVGEN, Sibel, and Yeşim ALİEFENDİOĞLU. "Kitlesel Değerlemede Makine Öğrenme: Rasgele Orman Regresyonu." Bilişim Teknolojileri Dergisi 13, no. 3 (2020): 301–11. http://dx.doi.org/10.17671/gazibtd.555784.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

33

KELEŞ, Aytürk KELEŞ Özden Burcu KARSLI Ali. "Makine Öğrenme Algoritmaları ile Karaciğer Hastalığının Teşhisi." Turkish Studies-Information Technologies and Applied Sciences Volume 15 Issue 1, Volume 15 Issue 1 (2020): 75–83. http://dx.doi.org/10.29228/turkishstudies.39612.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

34

ERDEN, Caner. "Derin Öğrenme ve ARIMA Yöntemlerinin Tahmin Performanslarının Kıyaslanması: Bir Borsa İstanbul Hissesi Örneği." Yönetim ve Ekonomi Dergisi 30, no. 3 (2023): 419–38. http://dx.doi.org/10.18657/yonveek.1208807.

Повний текст джерела

Анотація:

Finansal zaman serisi verileri doğrusal olmayan, karmaşık, birçok ekonomik faktörden etkilenen ve tahmin edilmesi zor verilerdir. Çok boyutlu ilişkilerin tahminini gerektiren finansal zaman serisi modelleri için çeşitli istatistiksel yöntemler geliştirilmiştir. Ancak günümüzde büyük verilerin kaydedilmesi, analiz edilmesi ve anlamlı bilgiye dönüştürülmesi kolaylaştığından dolayı finansal tahmin geliştirmede makine öğrenmesi algoritmalarının kullanımı özellikle son yıllarda artmıştır. Bu çalışmada, Borsa İstanbul endeksinde metal ana pazarında işlem gören EREGL hissesine ait veriler zaman seris

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

35

Ölçer, Ercan. "Makine Öğrenmesi Temelli Obezite Durum Tahminlemesi." Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 17, no. 2 (2024): 156–64. https://doi.org/10.54525/bbmd.1469701.

Повний текст джерела

Анотація:

Obezite ciddi bir halk sağlığı sorunudur ve Dünya üzerinde gittikçe artış göstermektedir. Biyolojik, fizyolojik, psikolojik ve çevresel faktörlerden etkilenen karmaşık bir konudur. Yaşam kalitesini olumsuz etkileyen bir hastalık olarak kabul edilmektedir. Yüksek tansiyon, koroner arter hastalığı, kalp krizi, uyku apnesi, nefes alma zorluğu, eklem ağrısı ve osteoartrit eklem hastalıklarının oluşmasına neden olabilir. Ayrıca çeşitli kanser türlerinin görülme riski obez bireylerde daha yüksektir. Yüksek tansiyon, yüksek kan şekeri, yüksek trigliserid seviyeleri ve düşük HDL kolesterol seviyeleri

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

36

ÖZÜDOĞRU, Haşim, and Said Sami SÖNMEZ. "Yapay Zekâ ve Makine Öğreniminin Sigorta Sektörüne Etkisi." Journal of Banking and Financial Research 11, no. 1 (2023): 45–53. http://dx.doi.org/10.55026/jobaf.1403287.

Повний текст джерела

Анотація:

Yapay zekâ ve makine öğrenimi insan zekâsına benzer öğrenme yetenekleri kazandıran teknolojilerdir. Bu tür yenilikçi teknolojiler, sigorta sektörünün iş yapma şeklini radikal olarak değiştirmekle birlikte işlemlerin hızlı gerçekleştirilmesi, gelişmiş güvenlik uygulamaları ve her zaman erişilebilir olma yönleriyle yeni fırsatlar sunmaktadır. Bu teknolojilerin kullanımı, veri analizi, risk değerlendirmesi, poliçe fiyatlandırması, hasar tespiti ve müşteri ilişkileri gibi birçok alanı doğrudan etkilemektedir. Bu sayede sigorta şirketleri büyük miktardaki veriyi daha etkili bir şekilde analiz etme

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

37

Çakı, Büşra, Ahmet Egesoy, and Yasemin Topaloğlu. "Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Kan Tahlilinden Covid-19 Teşhisi." Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 17, no. 2 (2024): 120–31. https://doi.org/10.54525/bbmd.1595417.

Повний текст джерела

Анотація:

Sağlık alanında kullanılan yapay zekâ teknolojileri, makine öğrenmesi yöntemleri öncülüğünde; erken tanı, değerlendirme ve karar verme gibi pek çok alanda etkili olmaktadır. Bu teknolojiler küresel bir salgına neden olmuş olan Covid-19 hastalığına tanı koymak ve gelişiminin izlenmesinde önemli başarı göstermiştir. Bu çalışmada hastalığı tanılamak ile birlikte, şiddetini ve bulaşıcılık düzeyinin saptanmasında, makine öğrenme yöntemlerini deneyimleyen çalışmalar taranmıştır. Bu incelemede tüm deneyimlerin dikkate alınması ve anlamlı sonuçlara ulaşılması amacıyla bazı eksik veriler tamamlanmış be

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

38

KARTAL, Cem. "BİTCOİN FİYATLARININ K-STAR ALGORİTMASI İLE MODELLENMESİ." Business & Management Studies: An International Journal 8, no. 1 (2020): 213–31. http://dx.doi.org/10.15295/bmij.v8i1.1380.

Повний текст джерела

Анотація:

Bitcoin en popüler ve yaygın olarak kullanılan dijital para birimidir. Bu nedenle, Bitcoin fiyat hareketinin tahmini finansal piyasalar için büyük önem taşımaktadır. Bitcoin fiyat tahmininde ekonometrik modellerin yanında veri madenciliği yöntemlerinden de faydalanılmaktadır. Veri madenciliğinde kullanılan araç ve yöntemler yardımıyla veriler modellenerek yararlanılacak bilgilere dönüştürülürler. K-Star algoritması veri madenciliği, obje tanımlama ve kontrol sistemleri gibi birçok alanda kullanılmakta olan örnek tabanlı bir yaklaşımdır. Bu çalışmada Makroekonomik değişkenlerin Bitcoin fiyatlar

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

39

HASHEMİAN, Amin, and Gıyasettin ÖZCAN. "Hesaplamalı İlaç Keşfi ve Makine Öğrenme Algoritmaları." Eskişehir Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Bilişim Dergisi, January 22, 2024. http://dx.doi.org/10.53608/estudambilisim.1293834.

Повний текст джерела

Анотація:

Günümüzde Bilgi teknolojisindeki ve ilgili işleme tekniklerindeki ilerlemeler, birçok bilimsel alanda ve endüstride ilerleme için verimli bir temel oluşturmuştur. İlaç keşfi ve geliştirme alanlarında, yeni ilaç geliştirilmesi için makine öğrenme teknikleri kullanılmıştır. İlaç hedefleri tasarlama ve yeni ilaç keşfi yöntemleri artık, geliştirilmiş çıktıların verimliliğini, etkinliğini ve kalitesini artırmak için makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını rutin olarak birleştiriyor. Hesaplamalı bilimdeki gelişmeler, ilaç keşfini ve geliştirmeyi hızlandırmış bir durumdadır. Bu çalışmada, il

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

40

Balta, Deniz, Ünal Çavuşoğlu, and Musa Balta. "Araçsal Ağ Mimarisi İçin Makine Öğrenmesi Tabanlı Saldırı Tespit Sistemi Üzerine Kapsamlı Bir Araştırma." Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, December 7, 2023. http://dx.doi.org/10.29130/dubited.1372131.

Повний текст джерела

Анотація:

Günümüzde iletişim teknolojilerinin gelişmesi birçok farklı alanda değişimlere neden olmaktadır. Bu alanlardan biri de VANET (Araç Alan Ağı) uygulama alanıdır. VANET alanında kullanım alanlarının artmasıyla birlikte VANET ağ güvenliğinin sağlanması daha kritik hale gelmiştir. VANET ağlarına yapılan saldırıları tespit etmek için birçok farklı sistem geliştirilmiştir. Makine öğrenimi tabanlı sistemler, bu saldırı tespit sistemlerinin (STS- Intrusion Detection Systems IDS) geliştirilmesinde en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. Bu makalede literatürde son dönemde yapılan makine öğrenmesi tab

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

41

Çoban Kapuoğlu, Eda. "EĞİTİM FELSEFESİ PERSPEKTİFİNDEN MAKİNE ÖĞRENMESİ." Felsefe Dünyası, July 12, 2024. http://dx.doi.org/10.58634/felsefedunyasi.1485318.

Повний текст джерела

Анотація:

İnsanın değişimi ve gelişimi eğitimle mümkündür. Bu manada eğitim hem bir süreci hem de bu süreç sonunda ortaya çıkan tabloyu kapsamaktadır. Eğitimin belki de en temel unsuru öğrenmedir. Çünkü eğitimin amacı bireylere bir şey öğretmektir. Öğrenme de kavramak, zihinsel olarak vakıf olmak demektir. O halde öğrenme, eğitimin zihinsel temeli olarak düşünülmektedir. Özellikle teknolojinin gelişmesiyle birlikte yapılan çalışmalar neticesinde eğitimin zihinsel içeriğinin temelinde öğrenme olgusunun olduğu daha açık bir şekilde açığa çıkmaktadır. Bu manada beyin görüntüleme teknikleri sayesinde beynin

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

42

Zeybek, Sultan. "Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Sosyal Medya Verilerinden Suç Tespiti." Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, November 14, 2024. http://dx.doi.org/10.28948/ngumuh.1551734.

Повний текст джерела

Анотація:

Bu çalışmada, Türkçe sosyal medya paylaşımlarındaki tehdit ve hakaret içeriklerinin tespiti amaçlanmıştır. Doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanılarak sosyal medya verileri üzerinde derin öğrenme algoritmalarıyla modeller geliştirilmiş ve bu modeller makine öğrenmesi algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Türkçe sosyal medya verilerinden toplanan veri kümesi etiketlenerek Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve BERT derin öğrenme modelleri ile suç tespiti amacıyla kullanılmıştır. Derin öğrenme modelleri, makine öğrenmesi modellerinden Destek Vektör Makineleri (SVM), Rastgele Orman (RF) ve Gradyan

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

43

AKBAY, Tuncer. "BİLİŞİM SİSTEMLERİ ARAŞTIRMA ALANINDAKİ GENİŞLETİLMİŞ GERÇEKLİK YAYINLARININ METİN MADENCİLİĞİ VE DOĞAL DİL İŞLEME (NLP) TEKNİKLERİ YOLUYLA ANALİZİ." International Journal of Engineering and Innovative Research, October 27, 2022. http://dx.doi.org/10.47933/ijeir.1190214.

Повний текст джерела

Анотація:

Çalışmanın amacı, Web of Science veri tabanında indekslenen Genişletilmiş Gerçeklik ile ilgili bilimsel makaleleri kümelemek ve sınıflandırmaktır. Bu amaca ulaşmak için Genişletilmiş Gerçeklik ile ilgili yayınlar bulundu ve veri tabanından toplandı. Veri önişleme için NLTK kütüphanesi kullanılmıştır. Sözcükleri vektör formatına dönüştürmek için Sklearn kütüphanesindeki TF-IDF yöntemi kullanıldı. Daha sonra yayınların anahtar kelimeleri K-Means kullanılarak kümelenmiştir. Her bir kümedeki anahtar kelimeler, her yayının özeti boyunca arandı. Yayın, en fazla sayıda anahtar kelimenin özetindeki ke

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

44

BÖREKCİ, Caner, and Tuncay SARITAŞ. "Systematic Analysis of Theses Made Using Learning Analytics in Türkiye." Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, April 27, 2023. http://dx.doi.org/10.25092/baunfbed.1189141.

Повний текст джерела

Анотація:

Bu araştırmanın amacı, Türkiye’de öğrenme analitiği kullanılarak yapılan tezleri incelemektir. Bu amaçla anahtar kelimeleri arasında “Öğrenme analitiği” veya “Öğrenme analitikleri” bulunan ve Yüksek Öğretim Kurulu Tez Merkezinde yayımlanan tezler araştırılmış, 2014 - Haziran 2022 tarihleri arasında yayımlanan 11 doktora ve 10 yüksek lisans tezi incelemeye tabi tutulmuştur. Analiz için içerik analizi yöntemi tercih edilmiştir. Tezlerin amaçları, araştırma yöntemi, veri toplama araçları, veri analiz yaklaşımları, katılımcıları/örneklemi ve anahtar kelimeleri incelenmiştir. Araştırma sonucunda öğ

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

45

DEMİRCİ, Gökçen, and Eda GÜRLEN. "Mesleki ve Teknik Eğitimin Temel Sorunlarına ve Bilgisayar Kontrollü Üretim Dersi Öğretim Programına İlişkin Paydaş Görüşleri." Eğitim Ve İnsani Bilimler Dergisi: Teori Ve Uygulama, November 15, 2023. http://dx.doi.org/10.58689/eibd.1374932.

Повний текст джерела

Анотація:

Bu araştırmanın amacı makine sektörü temsilcileri ile makine ve tasarım teknolojisi alanı öğretmenlerinin mesleki ve teknik eğitimin genel sorunlarına ve bilgisayar kontrollü üretim dersi programına yönelik görüşlerini tespit etmektir. Araştırmada nitel araştırma desenlerinden olgubilim deseni seçilmiştir. Veri toplama aracı olarak yarı yapılandırılmış görüşme formu geliştirilmiştir. Verilerin analizi için içerik analizi yöntemi kullanılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre sektör temsilcileri ve alan öğretmenleri öğrencilerin mesleklerine karşı motivasyonlarının düşük olmasını, okullarda donatı

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

46

SÜMER, Kutluk Kağan. "ENDÜSTRİ 4.0 AÇISINDAN İSTATİSTİKİ MAKİNE ÖĞRENMESİ VE BÜYÜK VERİNİN FİRMALARIN REKABET GÜCÜNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ." Eurasian Econometrics Statistics & Emprical Economics Journal, September 6, 2022, 107–20. http://dx.doi.org/10.17740/eas.stat.2019-v14-07.

Повний текст джерела

Анотація:

Endüstri 4.0'ın nihai amacı, makinelere, bileşenlere ve devam eden çalışmalara yerleştirilmiş her zaman bağlı sensörlerin ağ tabanlı bilgi teknolojisi sistemlerine gerçek zamanlı veri iletmesidir. Bunlar da, bu büyük verilerden analiz etmek ve bilgi edinmek ve süreçleri gerektiği gibi otomatik olarak ayarlamak için makine öğrenimi ve yapay zekâ algoritmalarını kullanılır. İstatistiki makine öğrenmesi teknikleri, mevcut verilerden bilgi elde etmek için tasarlanmıştır. İstatistiki makine öğrenmesi önemli bir ölçüde istatistiki optimizasyon ve tahmin tekniklerinden temel ala gelmektedir. Çağımızd

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

47

HATİPOĞLU, Ayşenur, Yiğit GÜNERİ, and Ersen YILMAZ. "A comparative predictive maintenance application based on machine and deep learning." Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, May 27, 2023. http://dx.doi.org/10.17341/gazimmfd.1221105.

Повний текст джерела

Анотація:

Günümüz endüstrisinde teknik donanımlar artan bir karmaşıklıkla gelişmektedir. Endüstriyel donanımların yüksek güvenilirliğini ve sürdürülebilirliğini sağlamak için daha esnek bakım stratejileri ilgi çekmektedir. Bakım stratejileri; önleyici bakım, düzeltici bakım ve öngörücü bakım olmak üzere üç ana başlıkta toplanmaktadır. Günümüz teknolojisinin veri odaklı endüstriyel sistemlerini potansiyel arızalar oluşmadan önce takip etmek zorunlu hale gelmiştir. Öngörücü bakım bu arızaları oluşmadan önce tahmin eder ve oluşacak arızadan korunmak için zorunlu eylemlerin alınmasını sağlar. Öngörücü bakım

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

48

ÇOŞKUN, Cengiz, and Emre YÜKSEK. "Hepatit hastalığının tespitinde bulanık mantık ve makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması." DÜMF Mühendislik Dergisi, November 16, 2023. http://dx.doi.org/10.24012/dumf.1319102.

Повний текст джерела

Анотація:

Yaygın bir karaciğer rahatsızlığı olan hepatit, dünya çapında önemli halk sağlığı sorunlarından biridir. Klinik verilerin doğru yorumlanması, hepatit tanısının yapılabilmesi için ele alınması gereken en önemli sorunlardan birisidir. Bu çalışmada, ölümcül hepatit hastalığının tanısı için öznitelik seçimi yöntemi uygulanarak, bulanık modelleme ile çeşitli makine öğrenmesi yöntemlerinin hastalık tespitindeki başarısı karşılaştırılmıştır. Çalışmada UCI makine öğrenimi deposundan edinilen hepatit veri seti kullanılmıştır. Kullanılan veri seti ilk olarak veri ön işlemeden geçirilmiş, sınıflandırma b

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

49

TAŞAR, Beyda. "Çelik Levha Arıza Tespiti için Makine Öğrenimi Algoritmalarının Karşılaştırmalı Analizi." Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, July 31, 2022, 1578–88. http://dx.doi.org/10.29130/dubited.1058467.

Повний текст джерела

Анотація:

Metaller, modern zamanların en önemli yapı malzemelerinden biridir. Özellikle yassı metal sacın üretim ve işleme süreci oldukça hassastır. Üretim sürecinin kontrolü sadece ara ürünlerin değil, aynı zamanda son ürünlerinde kalitesini etkiler. Çelik levha yüzeylerinde oluşan hataların erken tespiti, endüstriyel üretimde önemli bir görevdir. Geleneksel olarak süreç kontrolü ve hata tespiti uzman kişiler tarafından manuel olarak yapılmaktadır. Ancak bu yöntem hem zaman hem de maliyet açısından uygun değildir. Sanayi devrimi IR 4.0 ile ürünlerde hata tespit problemlerini çözmek için makine öğrenimi

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

50

Kuştaşı, Emrullah, and Mete Yağanoğlu. "Derin Öğrenme ve Transfer Öğrenme Yöntemleri Kullanarak Değişen Yıldızlarda Sınıflandırma." Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi, July 2, 2024. http://dx.doi.org/10.55024/buyasambid.1501877.

Повний текст джерела

Анотація:

Değişen yıldızların sınıflandırılması, geleneksel yöntemlerle bazen zorlu bir süreç olabilir. Gökbilimcilerin, genellikle yıldızların parlaklık eğrilerini ve diğer fiziksel özelliklerini analiz ederek sınıflandırma yaptıkları süreç, zaman alıcı ve zahmetli olabilir. Transfer öğrenimi yaklaşımı, bu noktada önemli bir rol oynayabilir. Bu çalışma ile gökbilimcilerin yıldız sınıflandırması yaparken daha az sayıda veri etiketlemesi yaparak, çalışmalarını yapmalarını sağlayıp, zaman alıcı ve zahmetli bir sürecin kısaltılması amaçlanmıştır. Transfer öğrenme için bir derin sinir ağı eğitilmiş ve bu mo

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Ми пропонуємо знижки на всі преміум-плани для авторів, чиї праці увійшли до тематичних добірок літератури. Зв'яжіться з нами, щоб отримати унікальний промокод!