Akademik arama
Arama sonuçları
“Makine öğrenmesi” için 19 doğrulanmış makale incelemesi bulundu.
Tarım Bilimleri · Tarım ve Gıda Bilimleri
Akut Arbovirüs Enfeksiyonu Modeli Olarak Mavi Dil Hastalığında Şiddet Belirleyicilerinin Makine Öğrenmesi ile Çözümlenmesi
Arbovirüs enfeksiyonları küresel ölçekte ciddi sağlık ve ekonomik kayıplara yol açan, klinik yansımaları hafif ateşli tablolardan ağır sistemik bozukluklara kadar geniş bir yelpazede değişen patojenik süreçlerdir. Arboviral hastalıklarda klinik seyrin neden bazı bireylerde hafif, bazılarında ise şiddetli seyrettiğini belirleyen konak-virüs etkileşim mekanizmalarının tam olarak çözülememesi, erken tanısal biyobelirteçlerin ve hedefe yönelik tedavilerin geliştirilmesini sınırlandırmaktadır. Bu çalışma, koyunlarda doğal arbovirüs modeli olan mavi dil virüsü enfeksiyonunu kullanarak patojenezdeki temel belirleyicileri makine öğrenmesiyle çözümlemektedir.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Açıklanabilir Yapay Zekâ ile Makine Öğrenmesi Tabanlı Saldırı Tespit Sistemlerinin Değerlendirilmesi: Şeffaflık ve Yorumlanabilirliğin Artırılması
Modern ağ güvenlik altyapılarında makine öğrenmesi tabanlı saldırı tespit sistemleri, karmaşık siber tehditlerin ve daha önce karşılaşılmamış anormal trafik desenlerinin yakalanmasında kritik bir rol oynamaktadır. Buna karşın derin öğrenme ve topluluk öğrenmesi algoritmalarının kapalı kutu niteliği, güvenlik analistlerinin üretilen alarmların arka planındaki mantığı kavramasını zorlaştırmakta, sistem kararlarına duyulan güveni zedelemektedir. Bu durum yüksek tespit başarımı ile karar şeffaflığı arasında süre gelen bir ikileme yol açmaktadır. Makale, Açıklanabilir Yapay Zekâ tekniklerini sınıflandırma modellerine entegre ederek hem tespitte yüksek doğruluk elde etmeyi hem de kararların sunumunda izlenebilir ve doğrulanabilir bir yorumlanabilirlik sunmayı hedefleyen güncel alan tartışmasına odaklanmaktadır.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Az Sayıda Eğitim Verisinden Kuantum Makine Öğrenmesinde Genelleştirme Performansının Kuramsal ve Sayısal Analizi
Kuantum makine öğrenmesi (QML), kuantum verilerinin ve klasik verilerin yüksek boyutlu Hilbert uzaylarında işlenmesi amacıyla parametrelendirilmiş kuantum devrelerinin varyasyonel olarak eğitilmesini temel alan hızla gelişen bir alandır. Klasik makine öğrenmesinde modellerin görmediği veriler üzerindeki tahmin başarısı olan genelleştirme kapasitesi, örneklem karmaşıklığı ve model karmaşıklığı kısıtları çerçevesinde kuramsal sınırlarla açıklanmaktadır. Kuantum devrelerinde ise üstel büyüklükteki durum uzayları nedeniyle başarılı bir genelleştirme için üstel miktarda eğitim verisine ihtiyaç duyulacağı yönündeki endişeler, alanın temel teorik ve pratik engelini oluşturmaktadır. Bu çalışma, kuantum devrelerinin kapı sayısı ve mimari yapısıyla sınırlı veri miktarı arasındaki matematiksel ilişkiyi çözümleyerek alanın bu temel tartışmasına doğrudan yanıt vermektedir.
Sosyal Bilimler · İşletme, Ekonomi ve İletişim
Gaziantep Gayrimenkul Piyasası İçin Web Kazıma Yöntemi Kullanılarak Yapılan Tahmin Analizi
Gayrimenkul sektörü, yatırımcılar ve mülk sahibi olmak isteyen bireyler için ekonomik ve sosyal açıdan kritik bir rol oynamaktadır. Türkiye'de gayrimenkul fiyatları enflasyon, genel ekonomik yapı ve bölgesel talep gibi dışsal faktörlerin yanı sıra metrekare, oda sayısı, ilçe ve mahalle gibi içsel niteliklerden etkilenmektedir. Literatürde konut fiyatlarının doğrudan tahminine odaklanan pek çok çalışma bulunurken, alıcıların bütçeleri ve tercihlerine göre hangi mahallede yaşayabileceklerini sınıflandıran yaklaşımlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışma, Gaziantep ölçeğinde web kazıma ve makine öğrenmesi tekniklerini birleştirerek mahalleye dayalı bütçe-nitelik eşleştirmesini ve sınıflandırma modellerinin başarısını tartışmaktadır.
Sosyal Bilimler · Toplum, Siyaset ve Kamu
Futbolda Beklenen Goller: Model Performansının İyileştirilmesi ve Değerinin Kanıtlanması
Spor analitiği alanında beklenen goller metriği şutların kalitesini ölçmek için standart hale gelse de mevcut modeller genellikle oyuncu yeteneği ve oyun içi psikolojik baskı gibi dinamik faktörleri göz ardı etmektedir. Bu makale, spatiotemporal verilerin ötesine geçerek bireysel oyuncu piyasa değerleri ve maç içi skor farkı gibi yeni özellikleri makine öğrenmesi modellerine entegre ederek bu boşluğu doldurmaya çalışmaktadır. Çalışma, bu yeni değişkenlerin modelin tahmin gücünü nasıl artırdığını ve geleneksel istatistiklere kıyasla daha güvenilir bir performans göstergesi olup olmadığını sörgülamaktadır.
Sosyal Bilimler · İşletme, Ekonomi ve İletişim
Piyasa Oynaklığının Tahmininde Duygu Analizi Yaklaşımı: Haber Headlines, Haber Metinleri ve Twitter Verilerinin Karşılaştırmalı İncelemesi
Finansal piyasalarda hisse senedi getirileri ile oynaklığın tahmini, hem portföy optimizasyonu hem de risk yönetimi süreçlerinde kritik bir role sahiptir. Geleneksel zaman serisi modellerinin ötesinde, doğal dil işleme tekniklerinin gelişimiyle birlikte yatırımcı güvenini ve piyasa duyarlılığını ölçmek amacıyla çevrim içi haberler ile sosyal medya paylaşımlarından yararlanılmaya başlanmıştır. Ancak finansal haberlerin başlıkları, haber metinlerinin tamamı ve Twitter gibi anlık mikroblog platformlarındaki duygu göstergelerinin varlık fiyatları ve piyasa oynaklığı üzerindeki göreli tahmin gücü ile etkileşim zamanlaması literatürde tartışmalı bir konu olmaya devam etmektedir.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Modern Hesaplama Sistemlerinin Evrimi, Sınıflandırılması ve Gelecek Yönelimleri: Bütüncül Bir İnceleme ve Vizyon
Son altmış yılda bilgisayar sistemleri alanında yaşanan teknolojik gelişmeler, merkezi ana bilgisayarlardan kişisel bilgisayarlara, bulut bilişimden sis, uç ve sunucusuz hesaplama mimarilerine uzanan köklü bir dönüşüm süreci yaratmıştır. Veri hacmindeki eş benzeri görülmemiş artış, gecikmeye duyarlı uygulamaların yaygınlaşması ve yapay zeka ile kuantum hesaplama gibi yenilikçi paradigmaların sisteme entegrasyonu, hesaplama sistemlerinin performans, ölçeklenebilirlik ve enerji verimliliği odaklı yeniden yapılandırılmasını zorunlu kılmaktadır. Mevcut alan yazınında farklı alt hesaplama modellerine odaklanan çalışmalar bulunsa da, bu mimarilerin tarihsel gelişim dinamiklerini, hiyerarşik taksonomisini ve geleceğe yönelik araştırma gündemini bir arada ele alan bütüncül çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Açık RAN İlkeleri ile 6G Hücresel Ağ Mimarısının Güçlendirilmesi: Sistem Düzeyinde Bir Bakış ve Eğitim İncelemesi
Geleneksel dördüncü ve beşinci nesil (4G/5G) hücresel ağlar, genel olarak dikey entegrasyona sahip kapalı ve monolitik donanım/yazılım mimarileriyle kurulmaktadır. Ancak, 5G standartlarındaki hızlı gelişime kıyasla saha yaygınlaştırmalarının geride kalması, yüksek kurulum ve işletim maliyetleri ile esneklik eksikliği temel bir problem teşkil etmektedir. Altıncı nesil (6G) hücresel mimarilere geçiş sürecinde; enerji verimliliği, kapsama alanı genişletme, sistem dayanıklılığı ve maliyet optimizasyonu gibi hedeflere ulaşılabilmesi için hücresel erişim ağının sistem düzeyinde yeniden tasarlanması gerekmektedir. Açık RAN (Open RAN) ilkeleri, bu mimari kısıtlamaları aşmak için bir çözüm sunmaktadır.
Doğa Bilimleri · Fizik, Kimya ve Yaşam Bilimleri
Çevre Kirliliği İzleme ve Yönetiminde Yapay Zekâ ve Nesnelerin İnterneti Tabanlı Teknolojiler
Çevre kirliliği, ağır metaller, pestisitler, kalıcı organik kirleticiler ve mikroplastikler gibi tehlikeli maddelerin ekosistemler ve insan sağlığı üzerindeki olumsuz etkileri nedeniyle küresel ölçekte kritik bir alan teşkil etmektedir. Geleneksel laboratuvar analiz yöntemlerinin zaman alıcı ve yüksek maliyetli olması, dinamik çevresel süreçlerin anlık takibini zorlaştırmaktadır. Bu bağlamda, yapay zekâ algoritmalarının sensör sistemleri ve Nesnelerin İnterneti altyapısıyla entegre edilmesi, kirleticilerin gerçek zamanlı tespiti ve yönetimi için yeni bir teknolojik paradigma sunmaktadır.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Değiştirilmiş Orangutan Optimizasyon Algoritması ile Optimize Edilmiş Kapsül Sınır Ağı Kullanılarak Deniz Kazası Sıcak Noktalarının Öngörücü Analizi
Deniz taşımacılığındaki teknolojik gelişmelere rağmen deniz kazaları can kaybı, ekonomik zarar ve çevresel felaketlere yol açan kritik bir tehdit olmaya devam etmektedir. Geleneksel arama-kurtarma ve güvenlik yönetim sistemleri ağırlıklı olarak reaktif bir yapıya sahip olup kaza gerçekleştikten sonra müdahale esasına dayanmaktadır. Bu durum arama-kurtarma kaynaklarının yetersiz veya dengesiz dağıtılmasına ve müdahale sürelerinin uzamasına neden olmaktadır. Mevcut literatürde deniz güvenliği ve risk haritalamada yapay zekâ ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılsa da karmaşık coğrafi mekânsal ilişkilerin, hava koşullarının ve gemi türlerinin bir arada sunduğu hiyerarşik veri yapısının modellenmesinde yetersizlikler bulunmaktadır. Bu çalışma, alanın temel sorunu olan dinamik deniz ortamındaki kaza risk alanlarını reaktif değil proaktif biçimde tahmin etme ihtiyacına odaklanmaktadır.
Sosyal Bilimler · İşletme, Ekonomi ve İletişim
BIST Sanayi Endeksi'nde Finansal Başarısızlık Tahmini: Geleneksel Modellerin ve Kümelenme Tekniklerinin Değerlendirilmesi
Küresel ekonomik dalgalanmalar ve finansal krizler, şirketlerin yükümlülüklerini yerine getiremeyerek iflas veya tasfiye riskiyle karşı karşıya kalması anlamına gelen finansal sıkıntı kavramını yönetim ve finans literatürünün merkezine taşımıştır. Şirket yöneticileri, yatırımcılar ve kredi verenler açısından erken uyarı mekanizmalarının geliştirilmesi büyük önem taşırken, geleneksel Altman Z-skoru ve Springate S-skoru gibi çok değişkenli modeller ile makine öğrenmesi temelli kümeleme algoritmalarının gelişmekte olan piyasalardaki ayrıştırma başarısı tartışılmaktadır. Türkiye gibi finansal başarısızlığın resmi olarak ilan edilmesinden kaçınıldığı ve iflas süreçlerinin nadir işletildiği gelişmekte olan pazarlarda, geleneksel modellerin ayırt edicilik kapasitesinin sınırlı kalması ve denetimsiz öğrenme tekniklerinin bu boşluğu nasıl doldurabileceği sorusu temel bir araştırma problemi oluşturmaktadır.
Sosyal Bilimler · Eğitim Bilimleri
Hukuki Metinlerin Sıfır Örnekli Anlamsal Etiketlenmesinde Büyük Dil Modellerinin Sıra Dışı Etkinliği
Hukuki metin analitiğinde metinlerin anlamsal etiketlenmesi, yargı kararlarındaki retorik rollerin, sözleşmelerdeki yükümlülüklerin ve mevzuat maddelerindeki amaçların otomatik olarak belirlenmesini sağlar. Geleneksel gözetimli makine öğrenmesi modelleri yüksek hacimli manuel etiketlenmiş veri setlerine ihtiyaç duymakta, bu da yüksek uzmanlık maliyeti yaratmaktadır. Büyük dil modellerinin gelişimi sıfır örnekli öğrenmeyle etiketleme imkânı sunsa da, GPT-4 ve GPT-3.5-turbo gibi modellerin bu konudaki başarım ve maliyet dengesi ampirik doğrulamaya muhtaçtır.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Emniyet Kritik Sistemlerde Çalışma Zamanı Güvencesi: Karmaşık Kontrol Sistemleri İçin Emniyet Filtreleme Yaklaşımlarına Giriş
Emniyet kritik siber-fiziksel sistemlerde yapay zekâ, makine öğrenmesi ve karmaşık otonom kontrol algoritmalarının kullanımı yaygınlaşırken, bu sistemlerin geleneksel çevrimdışı doğrulama ve sertifikasyon yöntemleriyle emniyet güvencesine alınması ciddi bir teknik engel oluşturmaktadır. Ticari havacılık gibi alanlarda aşırı düşük hata olasılığı gereksinimleri, performans odaklı birincil denetleyicilerin doğrudan doğrulanmasını zorlaştırır. Bu durum, karmaşık denetleyici yapısından bağımsız çalışan ve emniyet ihlallerini anlık olarak engelleyen çalışma zamanı güvencesi (RTA) sistemlerinin geliştirilmesini ve kuramsal olarak incelenmesini gerekli kılmıştır.
Doğa Bilimleri · Fizik, Kimya ve Yaşam Bilimleri
Meteor Yörünge Veritabanlarından Meteor Kümesi Tespiti ve Meteor Kümesi Tanımlamasına Doğru
Gökbilim literatüründe meteor kümeleri, benzer ışınım noktası (radyant) ve hız değerlerini paylaşarak birkaç saniyelik zaman diliminde gerçekleşen yüksek yoğunluklu meteor grupları olarak tanımlanmaktadır. Günümüze kadar yalnızca sekiz meteor kümesi resmi olarak bildirilmiştir. Bu durum, gözlemsel ağların dar atmosferik alanları izlemesinden ve mevcut meteor tespit yazılımlarının kümeleri saptayacak biçimde tasarlanmamasından kaynaklanmaktadır. Disiplindeki temel tartışma, uzayda meteoroidlerin kendi kendine parçalanma (self-fragmentation) sıklığının belirlenmesidir. Bu çalışma, halka açık uluslararası yörünge veritabanlarında gizli kalmış olabilecek meteor kümelerini istatistiksel ve makine öğrenmesi yöntemleriyle tespit ederek literatürdeki bu boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Yapay Zeka Algoritmaları Kullanılarak E-Sağlık Hasta İzleme Sistemi İçin Akıllı IoMT Tabanlı Mimari
Kronik hastalıkların yaygınlaşmasıyla birlikte uzaktan hasta izleme ve e-sağlık sistemlerinin önemi her geçen gün artmaktadır. Nesnelerin Tıbbi İnterneti (IoMT), giyilebilir sensörler ve bulut bilişim teknolojileri sağlık verilerinin sürekli ve hızlı biçimde toplanmasına imkân tanırken; bu verilerin yüksek boyutluluğu, gürültülü yapısı ve eksik değer içermesi verimli sınıflandırmayı zorlaştırmaktadır. Mevcut yapay zeka ve makine öğrenmesi yaklaşımları, hayati bulguların anlık analizinde ve anormal durumların yüksek doğrulukla tespit edilmesinde bilgi işleme hızı ile doğruluk oranı arasında denge kurmak durumundadır. Bu çalışma, yüksek boyutlu veri indirgeme, nesnel özellik seçimi ve hibrit derin öğrenme mimarilerini bir araya getirerek tıbbi izleme süreçlerindeki doğruluk ve zaman karmaşıklığı sorunlarına etkili bir çözüm sunmayı amaçlamaktadır.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
ChatGPT ve Yeni Akademik Gerçeklik: Akademik Yayıncılıkta Yapay Zeka Tarafından Yazılan Araştırma Makaleleri ve Büyük Dil Modellerinin Etiği
Yapay zeka, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, akademik araştırma ve yayıncılık ekosistemini köklü bir dönüşüme uğratmaktadır. OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT ve altta yatan GPT-3 gibi büyük dil modelleri, otomatik metin üretimi, özetleme ve düzenleme yetenekleriyle bilimsel iletişim süreçlerine doğrudan dahil olmaktadır. Bu durum bir yandan editoryal süreçleri kolaylaştırma, metin kalitesini artırma ve disiplinlerarası erişilebilirliği sağlama potansiyeli sunarken; diğer yandan yazarlık tanımı, telif hakları, kaynak gösterme ilkeliliği, akademik teşvik sistemlerindeki çarpıklıklar ve bilimsel dürüstlük açısından ciddi etik tartışmaları beraberinde getirmektedir.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
Klinik Uygulamada Yapay Zekanin Rolu: Sağlık Hizmetlerinde Dönüşum ve Gelecek Perspektifleri
Sağlık sistemleri, artan hasta yuku, karmasik tani süreçleri ve devasa veri hacimleri nedeniyle kapsamli bir teknolojik dönüşum süreçinden gecmektedir. Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarinin klinik süreçlere entegrasyonu; tibbi tesgis doğrulugunu artirma, tedavi planlarini kisisellestirme ve hasta bakim kalitesini yukseltme potansiyeli sunmaktadir. Ancak veri gizliligi, algoritmik sapmalar, siber guvenlik riskleri ve insan uzmanligi ihtiyaci gibi etik, hukuki ve operasyonel engeller, teknolojinin guvenli ve sürdurulebilir bicimde benimsenmesini karmasiklastirmaktadir. Bu çalışma, yapay zekanin klinik pratik, tani, tedavi ve toplum sağlığı yönetimindeki rolunu butoncul bir yaklaşimla ele almaktadir.
Sosyal Bilimler · Toplum, Siyaset ve Kamu
CFiCS: Ortak Faktorlerin ve Mikro Psikolojik Danisma Becerilerinin Çizge Tabanlı Siniflandirilmasi
Klinik psikoloji ve psikoterapi Araştırmalari, terapist davranışlarinin ve danisan tepkilerinin tedavi süreçlerine olan etkisini anlamak üzere dogal dil isleme ve makine öğrenmesi tekniklerine yonelmektedir. Psikoterapinin farklı ekollerinde ortak değişim ilkeleri olarak kabul edilen ortak faktorler ve bunlari pratikte uygulayan mikro psikolojik danisma becerileri, tedavi basarisini yordamada kritik birer bilesendir. Ancak bu terapotik o ogelerin metinsel verilerden otomatik olarak taninmasi, diyaloglarin bağlamsal ve nuanstali yapisi nedeniyle buyuk zorluklar barindirmaktadir.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Nesnelerin İnterneti Sistemlerinde Veri Dağılımı Zorluklarına Karşı Saldırı Tespitinde Federatif Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırmalı Analizi
Nesnelerin İnterneti sistemlerinin yaygınlaşması ve veri hacminin artması, geleneksel makine öğrenmesi modellerinin merkezi sunucularda eğitilmesini veri güvenliği ve gizliliği açısından sürdürülemez kılmaktadır. Bu bağlamda, model eğitimini uç cihazlara dağıtan Federatif Öğrenme yaklaşımı alternatif bir çözüm olarak öne çıkmaktadır. Ancak farklı cihazlardaki veri dağılımlarının birbiriyle özdeş ve bağımsız olmaması durumu, federatif öğrenme algoritmalarının başarısını doğrudan etkileyen istatistiksel heterojenlik sorununu doğurmaktadır. Mevcut literatürde, Nesnelerin İnterneti ağlarındaki saldırı tespiti bağlamında bu istatistiksel heterojenliği ele alan farklı federatif öğrenme yaklaşımlarını kapsamlı bir şekilde karşılaştıran çalışmaların eksikliği dikkat çekmektedir.