Yüksek Lisans Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/15956
Browse
4 results
Search Results
Master Thesis Derin Öğrenme Algoritmaları İle Türk Müziğinde Duyguları Çözümleme(2025) Arıcı, Ayhan; Görür, Abdül KadirMüziğin insan duyguları üzerindeki etkileri araştırmacılar için ilgi çekici ve önemli bir araştırma alanı olmuştur. Bilgisayar sistemlerinin gelişimiyle birlikte müzik eserlerinin duygu analizi konusu heyecan verici bir araştırma alanı haline gelmiştir. Özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki ve bilgisayarların işlem kapasitelerindeki artışla birlikte bu alanda yapılan çalışmalar artmış ve günümüzde bu çalışmalar sonucunda elde edilen veri ve modeller birçok içerik sağlayıcı kurum tarafından dinleyicilere daha zengin ve öznel içerik sunmak için sıklıkla tercih edilmeye başlanmıştır. Bu nedenle bu tez çalışmasında Türk Müziğinde duyguların analizi konusunda bir çalışma yapılmış ve müzik eserleri içinden çıkarılan müzikal veriler kullanılarak makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri ile müzikte duygu tespiti yapabilecek modeller eğitmek hedeflenmiştir. Bu amaç için dinleyiciler tarafından etiketlenen farklı türde 1324 parçadan oluşan bir veri seti oluşturularak bu veri setinden 76 farklı akustik özellik ve Evrişimli Sinir Ağı Convolutional Neural Networks modellerinde kullanılmak üzere 10560 farklı spectrogram resmi oluşturulmuştur. Oluşturulan bu veri setleri üzerinde farklı makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri uygulanarak modeller oluşturulmuş ve bu modellerin performans analizleri ile karşılaştırmaları yapılmıştır. Bu tezin temel amacı derin öğrenme algoritmalarının Türk Müziğinde duygu analizi konusunda kullanılabilirliğini incelemek ve test etmektir.Master Thesis Uydu Görüntüleri Kullanılarak Kasırga Sonrası Hasarlı Binaların Sınıflandırılmasını İyileştirme(2025) Al-sumaidaee, Sarah Muayad Ismael; Görür, Abdül KadirÖzellikle afet sonrası senaryolarda, bina hasarını değerlendirmek için etkili ve doğru yöntemlere olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Geleneksel manuel inceleme zaman alıcı ve insan hatasına açık olduğundan, otomatik sistemlere olan ihtiyaç artmaktadır. Gelişmiş derin öğrenme modellerinden yararlanmak, görüntü sınıflandırmasının doğruluğunu ve hızını artırarak afetlere zamanında müdahaleye katkıda bulunabilir. Bu çalışma, görüntü verilerini kullanarak bina hasarı sınıflandırması için gelişmiş bir derin öğrenme modeli geliştirmeye odaklanmaktadır. Önerilen model, hem küresel hem de yerel özellikleri etkili bir şekilde yakalamak için transfer öğrenmesi için ResNet50'yi özel bir Evrişimli Sinir Ağı (CNN) ile birleştiren hibrit bir mimariden yararlanmaktadır. Kullanılan veri kümesi, farklı koşullar altında etiketlenmiş bina görüntülerini içermekte ve eğitim ve değerlendirme için çeşitli bir küme sağlamaktadır. Değerlendirme sonuçları, dengeli veri kümesinde %98,9, dengesiz veri kümesinde ise %98,01 doğruluk göstermiştir. Önerilen model, çeşitli modellerden daha iyi performans göstermiş ve farklı veri dağılımlarında sağlamlık göstermiştir. Çalışma, görüntü tabanlı sınıflandırma görevleri için transfer öğrenmesi ve özel olarak tasarlanmış CNN'leri birleştiren hibrit modellerin etkinliği hakkında bilgiler sunmaktadır.Master Thesis Hepatitis C Virüsü Makine Öğrenimi Teknikleri Kullanarak Tahmini(2025) Ibrahim, Alhasan Salih Ibrahim; Fındıklı, Okan Yüksel; Görür, Abdül Kadir; Akar, SametHepatit 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.Master Thesis Coğrafi Verilerde Veri Kalitesi Problemleri ve Bunların Kamusal Karar Alma Süreçlerindeki Etkileri(2024) Baş, Berk; Görür, Abdül KadirGüvenilir ve İsabetli kararların alınması elbette karar alma süreçlerinin doğru bir şekilde kurgulanması ve uygulanmasına bağlıdır. Bu kurgunun ise en temelinde ise hiç şüphesiz kullanılan veriler bulunmaktadır. Dolayısı ile karar alma süreçlerinde kullanılacak verilerin eksiksiz, gerçeğe uygun ve tutarlı olması alınan kararların da o nispette güvenilir ve isabetli olmalarına yardımcı olacaktır. Verilerin, bu koşulları taşıdığını ifade etmek için kullanılan kavrama veri kalitesi, bu koşulları taşımalarının ganati edilmesi sürecine ise veri kalitesi süreci adı verilmektedir. İşte bu bağlamda veri kalitesi süreci için, verilerin amaç için uygun hale getirilebilmesi adına kalite problemlerinin belirlenmesi, ekibin bu çalışmaya hazırlanması, çalışmaların icra ve otomatize edilmesidir demek yanlış olmayacaktır.