Yapay zeka yöntemleri kullanılarak perakende satış sektöründe ürün talep tahmini
Ayyıldız Doğansoy, Gamze
Perakende sektöründeki işletmelerin temel amacı müşteri talebinin zamanında ve minimum maliyetle karşılanabilmesidir. Bu nedenle perakende sektöründe etkin bir ürün talep tahminine ihtiyaç duyulur. Talep tahmini karar vericilerin başarılı olmalarında önemli bir rol oynamaktadır. Müşterilerin talep edeceği ürün adedinin doğru bilinememesi işletmenin olumsuz etkileneceği durumlar ile karşılaşmasına sebep olacaktır. Bu tez çalışmasında müşteri alışveriş hareketleri ve ürün satışını etkileyen faktörler analiz edilerek belirli kategorideki ürünlere talep âdeti tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlar ürün siparişinin doğru sayıda verilmesinde, satış kampanyaları ve pazarlama stratejilerinde kullanılarak perakende satışın başarısını arttırabilecektir. Çalışmada Groseri Gıda ve İhtiyaç Maddeleri T...
Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tıbbi görüntülerden teşhis
Gülgün, Osman Doğuş
Tıbbi görüntülerden teşhis, birçok tıbbi vakada kişiler açısından hayati önem taşımaktadır. Özellikle görüntülerden gözlem ile teşhisin zor olduğu bazı durumlarda, doktor ve uzmanlar değerlendirmelerde hata yapabilmektedir. Tıbbi görüntülerin sınıflandırılması yoluyla bu tür problemlere çözüm sağlamak amacıyla, derin öğrenme alanında önemli çalışmalar yapılmıştır. Gerçekleştirilen tez çalışmasında, derin öğrenme tekniklerinden evrişimli sinir ağı mimarisi (CNN) ile farklı sınıflandırma modelleri bir arada kullanılarak farklı teşhis sistem uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Uygulamada evrişimli sinir ağı mimarisi ile görüntülerden sınıflandırma için önemli öznitelikler çıkarılmış ve analizde bu öznitelikler değerlendirilmiştir. Çıkarılan öznitelikler ilk olarak klasik evrişimli sinir ağı mi...
Derin öğrenme ile yüz tanıma ve duygu analizi
Safalı, Yaşar
Kişilerin davranışlarına, fiziksel özelliklerine bağlı olarak geliştirilen biyometrik sitemler son yıllarda aktif olarak kullanılmaktadır. Kişinin benzersiz özelliklerine dayanan biyometrik sistemler içerisinde yüz tanıma fiziksel temasa gerek duymaması sebebi ile önemli bir yer kaplamaktadır. Bu çalışmada derin öğrenme tabanlı yüz tanıma ve yüz ifadesi tanıma uygulaması gerçekleştirilmiştir. VGG-16, AlexNet ve ZF Net mimarileri ile geliştirilen modeller eğitilerek başarı oranları karşılaştırılmıştır. En başarılı model %92,03 başarı oranı ile VGG-16 mimarisi referans alınarak geliştirilen model olmuştur. Biometric systems developed depending on the behavior and physical characteristics of individuals have been actively used in recent years. Facial recognition occupies an important place am...
Derin öğrenme teknikleri kullanılarak sosyal ağlar üzerinde siber zorbalık tespiti
Nergiz, Gözde
Siber zorbalık, iletişim teknolojilerini kullanarak insanları sürekli taciz etmek, sosyal medyada yalan haberler paylaşmak, insanları tehdit etmek, küfür etmek, hakaret etmek, alay etmek, insanların kişisel bilgilerini izni olmadan çevrimiçi ortamda paylaşmak gibi davranışları içerir. Siber zorbalığın intihara varan olumsuz sonuçlarından sonra bu zorbalık toplumsal bir problem haline gelmiştir. Bu nedenle siber zorbalığın tespit edilmesine ve önlenmesine yönelik çalışmalar giderek artmaktadır. Literatürde Türkçe içerikli sosyal medya paylaşımları üzerinde siber zorbalık tespiti gerçekleştiren az sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı, derin öğrenme yöntemleri kullanılarak sosyal medya platformlarından toplanan Türkçe yorumların siber zorbalık davranışları içerip içermediğini tes...
Derin öğrenme ile ses sinyalinde gürültü azaltma
Çağlar, Mustafa Selçuk
Derin öğrenme ile ses filtrelemenin amaçlandığı bu çalışmada CNN, Autoencoder, Resnet ve GAN yöntemleri kullanılarak ses filtreleme hedeflenmiştir. Bu tez kapsamında yapılan çalışmalar sadece ses sinyalini değil aynı zamanda tüm tek boyutlu sinyalleri işlemek üzere de kullanılabilir. Kullanılan mimari olabildiğince GAN ağları perceptron katmanından arındırılarak sadece CNN ile kurulmaya gayret edildi. Sincnet, Dinamik yönlendirme, Virtual batch norm gibi yeni kavramlar, ses filtrelemede sağlayabileceği katkılar göz önünde bulundurularak incelenmiştir. GAN stratejisinin iyi ve eksik olduğu yerler vurgulanmıştır. GAN ağlarından generator ağı Resnet ve CNN kavramları kullanılarak Autoencoder inşa edilmiş ve filtreleme yaparken olumlu sonuçlarla karşılaşılmıştır. Mimari değiştirilerek 3 farklı...
Eğitim Alanında Yapay Sinir Ağları Kullanılan Çalışmalar
Vuran Sarı, Nisa | Mutlu Korucu, Gizen
Son yıllarda yapay zekâ ve büyük veri analitiği, eğitim alanında köklü bir dönüşüme öncülük etmektedir. Bu kitap bölümü, son beş yılda yapay sinir ağları (Artificial Neural Network, ANN) tabanlı modellerin eğitimdeki uygulamalarını inceleyerek bu alandaki güncel eğilimleri ve metodolojileri sistematik bir çerçevede sunmayı amaçlamaktadır. Çalışma, literatürü dört ana tematik başlık altında kategorize etmektedir: akademik performans tahmini, kişiselleştirilmiş eğitim, içerik üretimi ve soru çözümü ile eğitim sistemlerinin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi. Ayrıca, Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayer Perceptron, MLP), Konvolüsyonel Sinir Ağları (Convolutional Neural Network, CNN), Uzun-Kısa Süreli Bellek (Long Short-Term Memory, LSTM) ve Transformatör gibi temel derin öğrenme modellerinin ...
Derin Öğrenme ile Akıllı Sağlık Sistemleri Klinik Destek, Görüntüleme ve Tahmin Modelleri
Vuran Sarı, Nisa | Mutlu Korucu, Gizen
Yapay zekâ teknolojilerinin sağlık alanındaki yükselişi, özellikle Yapay Sinir Ağları (YSA) gibi derin öğrenme temelli yaklaşımlar sayesinde büyük ivme kazanarak günümüzde sağlık bilişiminin ve klinik karar destek sistemlerinin vazgeçilmez birer parçası olma yolunda emin adımlarla ilerlemektedir. Bu kitap bölümünde, YSA’ların sağlık hizmetlerindeki dönüştürücü rolü Klinik Destek ve İlaç Geliştirme, Görüntü İşleme, Yoğun Bakım ve Kardiyak Tahmin, Beyin Tümörü ve Sinir Cerrahisi, Kas-İskelet ve Spinal Sistem ve Epilepsi ve Nöbet Tahmini olmak üzere altı farklı kategoride ele alınmış olup, son beş yılda yayımlanmış öncü bilimsel makaleler ışığında incelenmiştir. İncelenen çalışmalar, epileptik nöbetlerin EEG sinyalleri üzerinden öngörülmesi, yoğun bakım hastalarının hayatta kalma ol...