GCRIS

Now showing 1 - 3 of 3

Hepatitis C Virüsü Makine Öğrenimi Teknikleri Kullanarak Tahmini
(2025) Ibrahim, Alhasan Salih Ibrahim; Fındıklı, Okan Yüksel; Görür, Abdül Kadir; Akar, Samet
Hepatit C virüsünün enfeksiyonu, etkili ve doğru tanı yaklaşımlarının geliştirilmesini gerektirebilecek küresel ölçekte önemli bir tıbbi alan zorluğudur. Geleneksel tanı teknikleri, yaygın olarak kullanılsa da, genellikle doğruluk, erişilebilirlik ve maliyet etkinliği açısından sınırlamalara sahiptir. Bu çalışma, karaciğer HCV'sinin erken teşhisi için makine öğrenimini kullanan bir tahmin modeli önermektedir; veri kümesindeki sınıf dengesizliği sorununu ele almak için Ekstra Ağaçlar Sınıflandırıcısı ile Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Tekniği bir arada kullanılmaktadır. Üç serbest erişilebilir veri seti, HCV-EGY, ILPD, HCV, hem eğitim hem de değerlendirme için kullanılmıştır, böylece çeşitli nüfus grupları arasında sağlamlık ve genelleştirilebilirlik sağlanmıştır. Bu çalışmanın modeli, hem HCV hem de HCV-EGY veri setlerinde %98 doğruluk elde ederken, ILPD %95 doğruluk elde etmiştir. geleneksel tanı yöntemlerinin performansını aşarak, erken HCV tespitini iyileştirmede makine öğreniminin etkinliğini göstermektedir. Özellik önemliliği analizi, sınıflandırma sürecini önemli ölçüde etkileyen ana biyomarkerleri belirlemek için gerçekleştirildi. Yorumlanabilirlik bileşeni, HCV enfeksiyonu ile bağlantılı biyolojik belirteçler hakkında içgörüler sunarak, tanı kriterlerinin ve tedavi stratejilerinin geliştirilmesine yardımcı olabilir. Bu çalışma, ileri düzey makine öğrenimi tekniklerinin uygulanması yoluyla klinik ortamlarda invaziv olmayan, veri odaklı tanı yöntemlerinin potansiyelini vurgulamaktadır. Sonuçlar, makine öğrenimi modellerinin HCV'nin erken teşhisinde sağlık profesyonellerine yardımcı olmak için güvenilir, verimli ve yorumlanabilir araçlar olarak işlev görebileceğini göstermektedir. Bu araştırma, tıbbi teşhislerde yapay zeka destekli metodolojiler için mevcut kanıtları güçlendirerek, daha doğru ve erişilebilir hastalık tespit çerçevelerinin geliştirilmesini kolaylaştırmaktadır.
Farklı Koşullarda Üretilmiş PDMS Malzemelerin Mekanik Davranışlarını Araştırmak
(2025) Savaş, Ülviye; Akar, Samet
Bu tez çalışmasında, ana hedef, Polidimetilsiloksan (PDMS) malzemesinin çeşitli üretim koşulları altındaki mekanik davranışını hesaba katan bir malzeme modeli geliştirmektir. PDMS, benzersiz özellikleri nedeniyle mikro üretim ve robotik alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak PDMS malzemesinin mekanik özelliklerini nlamak, uygulama alanlarının optimize edilmesi için önemlidir. Bu tez çalışması karışım oranı, kürleme süresi ve sıcaklığın PDMS'in mekanik özellikleri üzerindeki etkilerini incelemektedir. Mekanik davranışı anlamak amacıyla, farklı koşullarda hazırlanmış PDMS örnekleri üzerinde çekme testleri yapılacaktır.
Makine Öğrenmesi ile Kesme Kuvveti Tahmini
(2025) Fındıklı, Okan Yüksel; Akar, Samet
Bu tez, Sonlu Elemanlar Yöntemi (FEM) simülasyonlarından elde edilen verileri kullanarak metal kesme işlemlerinde kesme kuvvetlerini tahmin etmek için makine öğrenimi yöntemlerinin uygulanmasını araştırmaktadır. Sinir ağları, karar ağaçları ve topluluk yöntemleri gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmalarının tahmin yeteneklerini analiz ederek, çalışma kesme kuvvetlerini doğru bir şekilde tahmin etmedeki etkinliklerini göstermektedir. Araştırma, makine öğreniminin işlem parametrelerini optimize etme, takım aşınmasını en aza indirme ve endüstriyel verimliliği iyileştirmedeki dönüştürücü potansiyelini vurgulamaktadır. Çalışma, veri kalitesini ve makine öğrenimi modelleri için uygunluğu artırmak amacıyla simülasyon veri kümelerinin ön işlenmesini ve dönüştürülmesini içermektedir. Doğru tahminleri sağlamak için aykırı değer kaldırma, normalleştirme ve korelasyon analizi gibi teknikler kullanılmıştır. Sonuçlar, makine öğrenimi algoritmalarının işlem parametreleri ve kesme kuvvetleri arasındaki karmaşık ilişkileri etkili bir şekilde modelleyebileceğini ve işlem optimizasyonu için eyleme geçirilebilir içgörüler sağlayabileceğini doğrulamaktadır. Ayrıca araştırma, gerçek zamanlı tahminleri ve uyarlanabilir işlem kontrollerini etkinleştirmek için makine öğrenimini endüstriyel sistemlere entegre etmenin değerini vurgulamaktadır. Sonuçlar, veri parametreleri genişletilir ve üretim sahalarından daha çok veri alınırsa endüstriyel ortamlarda ilerlemenin önün açmaktadır. Tez, Arthur Samuel'in 1950'lerdeki öncü çalışmalarıyla başlayan makine öğreniminin tarihsel gelişimini ve bu alandaki önemli kilometre taşlarını kapsamlı bir şekilde inceleyerek başlar. Bu bağlamda, metal şekillendirme işlemlerinde kesme kuvveti tahmini için sonlu elemanlar yönteminin kullanımı üzerinde özel bir vurgu yapılmıştır. Bu çalışmanın özgün katkısı, makine öğrenimi tekniklerinin metal şekillendirme alanında nasıl uygulanabileceğini ortaya koymasıdır. Bu, alandaki mevcut literatüre değerli bir katkı sağlamakta ve bu tür yöntemlerin sanayi uygulamalarında pratik yararlarını göstermektedir. Bu sonuçlar, makine öğrenimi yöntemlerinin, veri kalitesi, etik kaygılar ve algoritmik önyargılar gibi potansiyel zorluklarına rağmen, kesme kuvveti tahmininde başarılı bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir. Tez ayrıca makine öğreniminin büyük ve karmaşık veri kümelerini işleme kapasitesini ve tahmine dayalı analitik süreçlerdeki dönüştürücü etkisini değerlendirmektedir. Farklı sektörlerdeki uygulamaları metodolojik bir perspektifle ele alarak, bu teknolojilerin karar verme süreçlerini ve operasyonel verimliliği nasıl optimize ettiğini analiz etmektedir. Sonuç olarak, bu tez, makine öğreniminin sanayi uygulamalarındaki dönüştürücü potansiyelini teyit etmekte ve bu teknolojinin daha geniş uygulama alanlarına yayılmasının önemini vurgulamaktadır. Bu bağlamda, makine öğrenimi yöntemlerinin geliştirilmesi ve uygulanması, sanayi süreçlerinde verimliliği artırma ve karar alma mekanizmalarını iyileştirme potansiyeline sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Aynı zamanda, toplumsal ilerlemeye olumlu katkıda bulunurken, bu teknolojilerin etik ve algoritmik önyargılar gibi ilişkili risklerinin de dikkatle yönetilmesi gerektiğini savunmaktadır. Analizler sırasında iş parçası titanium seçilmiştir.

Yüksek Lisans Tezleri

Browse

Filters

Settings

Sort By

Results per page

Search Results