Akademik arama
Arama sonuçları
“Makine öğrenimi” için 3 doğrulanmış makale incelemesi bulundu.
Sosyal Bilimler · Eğitim Bilimleri
Makine Öğrenimi Uygulamalarında Karar Verilen Örneklem Büyüklüğünün Değerlendirilmesi
Makine öğrenimi çalışmalarında yetersiz örneklem büyüklüğü veride aşırı öğrenmeye (overfitting) ve gerçek etkilerin tespit edilememesine yol açarken, aşırı büyük örneklemler yüksek maliyet ve zaman kaybına sebep olmaktadır. Geleneksel istatistiksel yaklaşımlar (etki büyüklüğü, ortalama fark, istatistiksel güç) standart sapma ve etki büyüklüğü hesaplamalarındaki hatalar veya yayın yanlılığı nedeniyle makine öğrenimi modelleri için taraflı sonuçlar verebilmektedir. Alanın temel tartışması, makine öğrenimi sınıflandırıcılarının performansı ile veri kümesinin istatistiksel etki büyüklüğü arasındaki ilişkiyi eş zamanlı dikkate alan pratik bir örneklem değerlendirme standardının bulunmamasıdır.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
Yapay Zeka ile Diş Hekimliği Teşhislerinin Dönüştürülmesi: Hasta Bakımı için ChatGPT ve Büyük Dil Modellerinin Gelişmiş Entegrasyonu
Yapay zeka ve büyük dil modellerinin (LLM) tıp ve diş hekimliği teşhis süreçlerine entegrasyonu, dijital sağlık alanında büyük bir dönüşüm yaratmaktadır. Geleneksel kural tabanlı uzman sistemlerden (Yazılım 1.0) makine öğrenimi ve derin öğrenmeye dayalı sistemlere (Yazılım 2.0) geçiş süreci, klinisyenlerin teşhis doğruluğunu artırırken idari yükleri azaltmayı vadetmektedir. Ancak diş hekimliği klinik süreçlerine yönelik yapay zeka modellerinin geliştirilmesinde, tıp eğitimi almamış mühendislerin tasarımları ile hekimlerin bütüncül yaklaşımı arasındaki farklar, veri kalitesi, model yanlılığı ve bilgi doğruluğu gibi yapısal sorunlar güncel alan yazında yoğun tartışmalara neden olmaktadır. Bu makale, özellikle ChatGPT ve benzeri dil modellerinin diş hekimliğindeki güncel konumunu, olanaklarını ve sınırlılıklarını tartışmaya açmaktadır.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Yapay Zeka ile Siber Güvenlik ve Gizliliğin İlerletilmesi: Güncel Eğilimler ve Gelecek Araştırma Yönelimleri
Dijitalleşmenin hızlanmasıyla birlikte siber tehditlerin karmaşıklığı artmış, geleneksel statik ve kural tabanlı güvenlik sistemleri yetersiz kalmaya başlamıştır. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri; sızma tespiti, zararlı yazılım sınıflandırma ve gizlilik koruma gibi alanlarda öngörücü analitik ve otonom karar alma yetenekleriyle öne çıkmaktadır. Bununla birlikte, yapay zekanın siber güvenlik ve gizlilik alanlarındaki kullanımını 20 yıllık geniş bir literatür ölçeğinde bütüncül olarak sentezleyen ve gelecekteki araştırma yönelimlerini haritalandıran sistematik çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır.