Yüksek Lisans Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/15956
Browse
7 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 Topluluk Öğrenimi Kullanılarak Geliştirilmiş Çevrimiçi Reklamcılık.(2025) Talabani, Nawar Fayq Arıf; Görür, Abdül KadirDijital reklamcılık çağında, kullanıcı etkileşimini doğru bir şekilde tahmin etmek, reklam yerleşimlerini optimize etmek ve geliri maksimize etmek açısından oldukça önemlidir. Bu araştırma, reklam tıklama tahminlerini geliştirmek amacıyla topluluk öğrenme (ensemble learning) algoritmalarını kullanan Geliştirilmiş Bir Reklamcılık Çerçevesi sunmaktadır. Çalışma, veri ön işleme, özellik mühendisliği ve korelasyon analizini içeren yapılandırılmış bir yaklaşımı takip ederek en uygun özellik seçimini sağlamıştır. Verisetleri eğitim ve test olarak ikiye ayrılmış; modeller, çeşitli değerlendirme metrikleri kullanılarak eğitilmiş ve test edilmiştir. Değerlendirme ve test süreci; demografik veriler, cihaz bilgileri ve reklam etkileşim kayıtları gibi çeşitli bilgileri içeren üç veri seti üzerinde gerçekleştirilmiştir. XGBoost, AVAZU veri setinde 0.9333 ve DIGIX veri setinde 0.9743 AUC skoru ile en yüksek başarıyı göstermiştir. Öte yandan, AdaBoost, dengelenmiş Online Advertising Campaign veri setinde %98.52 F1 skoru ve 0.9926 AUC değeri ile en iyi performansı göstermiştir. Sonuçlar, topluluk modellerinin kullanıcı davranışlarındaki karmaşık örüntüleri yakalama konusundaki etkinliğini ortaya koyarak daha doğru reklam hedeflemesine olanak sağladığını göstermektedir.Master Thesis Akıllı Ulaşım Sistemlerinde Trafik Akışı Tahmini için LSTM ve Gradyan Yükseltme ile Hibrit Bir Topluluk Yaklaşımı(2025) Jumaili, Sufian Hamid Salih Al; Görür, Abdül KadirArka Plan: Trafik akışı tahmini, modern ulaşım sistemlerinin karşı karşıya olduğu en kritik sorunlardan biridir. Bu konu, trafik sıkışıklığının azaltılması, trafik ışıklarının optimizasyonu ve kentsel hareketliliğin geliştirilmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Ancak, trafik akışlarının zamansal durumlar, meteorolojik koşullar ve özel olaylar gibi değişkenlerden etkilenerek dinamik ve doğrusal olmayan bir yapı sergilemesi, tahmin sürecini oldukça karmaşık hale getirmektedir. İstatistiksel modeller ve tekil makine öğrenimi yaklaşımları gibi geleneksel yöntemler, trafik verilerinde mevcut olan karmaşık zamansal bağımlılıkları ve doğrusal olmayan ilişkileri yeterince yakalayamamaktadır. Amaç: Bu tez, geleneksel trafik akışı tahmin modellerinin sınırlılıklarını önerilen yeni bir hibrit model ile aşmayı hedeflemektedir. Bu amaçla, Gradient Boosting, LightGBM ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarının güçlü yönlerini bir araya getiren önerilen hibrit yaklaşım ile tahmin doğruluğu ve dayanıklılığının artırılması amaçlanmaktadır. Yöntem: Çalışmada, Huawei Münih Araştırma Merkezi (HMRC) tarafından yayımlanan Karayolu Trafik Tahmin Veriseti kullanılmıştır. Veri seti, 56 gün boyunca altı kentsel kavşakta toplanmış zamansal trafik akışı ölçümlerini içermektedir. Veri seti ön işleme tabi tutulmuş ve parametrik yöntemler, Makine Öğrenimi (ML) teknikleri, Derin Öğrenme (DL) mimarileri ve kollektiv (ensemble) öğrenme modelleri dahil olmak üzere çeşitli modellerin eğitim ve test aşamalarında . kullanılmıştır. Model performansı; Ortalama Mutlak Hatası (MAE), Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE), R-kare (R²), Ortalama Mutlak Yüzde Hatası (MAPE) ve Açıklanan Varyans Skoru (EVS) gibi standart regresyon metrikleri ile değerlendirilmiştir. Bulgular: Önerilen hibrit model, tüm temel modelleri daha yüksek doğruluk ve güvenilirlik ile geride bırakmıştır. Model, R² = 0.9684, MAE = 8.27 ve RMSE = 12.54 değerlerine ulaşarak parametrik, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerine kıyasla tüm değerlendirme kriterlerinde üstün performans sergilemiştir. Gradient Boosting, LightGBM ve LSTM gibi tekil modellere kıyasla daha kararlı sonuçlar üretmiş ve hata oranlarını önemli ölçüde azaltmıştır. Bu durum, farklı öğrenme paradigmalarının sinerjisiyle elde edilen kazanımlara işaret etmektedir. Ayrıca hibrit model, yoğun ve seyrek trafik zamanları gibi değişken trafik desenlerinde dahi yüksek performans sergileyerek değişen trafik koşullarına karşı dayanıklılığını kanıtlamıştır. Bulgular, topluluk öğrenme yöntemlerinin derin öğrenme teknikleri ile birlikte uygulandığında, kentsel trafik akışının karmaşık zamansal ve doğrusal olmayan dinamiklerini başarıyla modelleyebildiğini ve böylece tahmin edilebilirlik ile genellenebilirliğin optimize edildiğini ortaya koymaktadır. Sonuç: Tez bulguları, trafik akışı tahmini ve kentsel ulaşım yönetimi açısından önemli katkılar sunmaktadır. Önerilen hibrit yöntem, birden fazla modelleme yaklaşımını bütünleştirerek trafik akışı davranışını daha eksiksiz ve doğru şekilde yansıtan bir çözüm sunmaktadır. Bununla birlikte, çalışmada verideki gürültü ve gerçek zamanlı uygulama gereksinimleri gibi geleceğe yönelik araştırma alanlarına da dikkat çekilmiştir. Özetle, bu tez çalışması, akıllı ulaşım sistemleri (AUS) alanına hibrit yöntemlerin etkinliğini göstererek anlamlı bir katkı sağlamaktadır. Önerilen hibrit model, AUS alanında yapılacak gelecekteki araştırmalar için yeni bir referans noktası oluşturmaktadır.Master Thesis Derin Sinir Ağları Kullanılarak Müzik Duygu Tanımlaması(2024) Püre, Hakan; Görür, Abdül KadirMüzik günümüzde milyarlarca dolarlık ekonomik değer taşımaktadır. Müziğin hissettirdiği duygunun doğru şekilde tespit edilmesi için doğru sınıflandırma yapılması gerekmektedir. Bu çalışmada müzikten duygu tespitinin ve sınıflandırmasının doğruluğunu artırmak amacıyla derin sinir ağlarını kullanarak müzik duygu tanıma (MER) konusunda kapsamlı bir araştırma sunmaya çalışmaktayız. Farklı ülkelerin müzikleri üzerine birçok çalışma yapılmış olmasına rağmen, Türk müziği üzerine çok az çalışma bulunmaktadır. Bu nedenle çalışmamızı, Türkçe şarkılardan oluşan bir veri seti kullanarak geliştirdik. Araştırmamızda, çeşitli ses özelliklerinin, melodi, armoni, ritim, karmaşık desenleri ile bu özelliklerin tetiklediği duygular arasındaki ilişkileri keşfetmek için derin öğrenme mimarilerini (CNN, LSTM) ve makine öğrenme algoritmasını (RFC) kullandık. Çalışmamızdaki ilk hedefimiz sinyal bazında modifikasyonlar yaparak model geliştirme aşamasında daha kararlı bir veri seti üretmekti. Modelimizi kabul edilebilir bir doğruluk seviyesine getirdikten sonra modeli daha az iş yükü gerektirecek seviyede basitleştirmek ise nihai hedefimizdi. Ses özelliklerinin karakterize edilmesini sağlamak amacıyla LibROSA kütüphanesi kullanılmıştır. Modelin farklı müzik türleri arasında dayanıklılığını ve genelleme yeteneğini artırmak için gaussian gürültü ekleme ve alçak geçirgen filtrelerin uygulandığı veri artırma stratejileri kullanılmıştır. Modellerin performansına odaklanarak veri setimiz içindeki müzik dosyalarının mutluluk, üzüntü, öfke ve rahatlama gibi duygusal durumlarını tahmin edilmesindeki etkinliklerini göstermeye çalıştık. Kullandığımız veri artırma stratejileriyle model performansını hem doğruluk hem de verimlilik açısından önemli ölçüde artırmayı başardık. Buna ek olarak farklı ses dosyalarının işlenmesi sürecinde karşılaşılabilen uyumsuzluk problemlerinin de tamamen ortadan kalktığını gözlemledik. Özetle, bu çalışma sadece müzik duygu tanıma alanına birçok teknik katkı sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda teknoloji, psikoloji ve müzikoloji alanlarının kesişim noktasında gelecekteki araştırmalara destek olabilecek çıktılar elde ettiğimizi düşünüyoruz.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.