Sıralama Öğrenme ile Sağkalım Tahminleme
|
|
- Coskun Özal
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Boğazda Yapay Öğrenme İsmail Arı Yaz Okulu 08 Sıralama Öğrenme ile Sağkalım Tahminleme Öznur Taştan Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Moleküler Biyoloji, Genetik ve Biyomühendislik
2 Omiks Çağı Ritchie ve ark. Nature Reviews Genetics., 8 97, 0.
3 Kanser Genom Atlası Projesi Omiks Karakterizasyonu Tümör örnekleri Deneyler Weinstein et al., Nature Genetics, 0.
4 Hasta Sağkalımını Tahminleme Sağ kalım süresi ile omik verileri arasındaki ilişkiyi özetleyen bir fonksiyon öğren f Bu fonksiyonu kullanarak yeni gelen hastalanın omik verisi ile, xi, ne kadar hayatta kalacağını tahminle Weinstein et al., Nature Genetics, 0. 4
5 Sağkalım Süresi Sağkalım süresi, belirli bir başlangıç zamanından ilgilenilen bir son noktaya kadar geçen süreyi ölçen değişkeni ifade eder. Ölüme kadar geçen süre Hastalığın nüksüne kadar geçen süre Bir makinanın bozulmasına kadar geçen süre
6 Sağkalım Süresi Takvim
7 Sağkalım Süresi Çalışma başlangıcı Takvim 7
8 Sağkalım Süresi Çalışma başlangıcı Takvim Çalışma bitişi 8
9 Sağkalım Süresi Ölüm Sağ kalım süresi Çalışma başlangıcı Takvim Çalışma bitişi 9
10 Sağkalım Süresi Çalışmaya katılış Ölüm Sağ kalım süresi Çalışma başlangıcı Takvim Çalışma bitişi 0
11 Sansürlü Veri Çalışmadan ayrılma/ Başka bir sebeple ölüm Çalışmaya katılış Ölüm Sağ kalım süresi Çalışma başlangıcı Takvim Çalışma bitişi
12 Sansürlü Veri Sağdan sansürlü veri Çalışmadan ayrılma/ Başka bir sebeple ölüm Çalışmaya katılış Ölüm Sağ kalım süresi Çalışma başlangıcı Takvim Çalışma bitişi
13 Yuan ve ark. Nature Biotechnology, 44 (04) Cox Dr., J. R. Stat. Soc. Ser. B, 4, 87-0, 97. Iswaharan ve ark. The Annals of Applied Statistics, 008.
14 Uyum indeksi Yuan ve ark. Nature Biotechnology, 44 (04) Cox Dr., J. R. Stat. Soc. Ser. B, 4, 87-0, 97. Iswaharan ve ark. The Annals of Applied Statistics,
15 Uyum İndeksi(C-Index) Sağkalım tahminlemede kullanılan standart performans ölçütü Gerçekte var olan hasta sağkalım sıralaması ile tahmin edilen hasta sağkalım sıralaması arasındaki uyum Harrell F, ve ark., J. Natl Cancer Inst., 80, 98-0, 988,
16 Uyum İndeksi(C-Index) Sansürlü Olay 4 Sağkalım Süresi
17 Uyum İndeksi(C-Index) Sansürlü Olay 4 Sağkalım Süresi 7
18 Uyum İndeksi(C-Index) Sansürlü Olay 4 Sağkalım Süresi 8
19 Uyum İndeksi(C-Index) Sansürlü Olay 4 Sağkalım Süresi 9
20 Uyum İndeksi(C-Index) Karşılaştırılabilir çiftler Sansürlü Olay 4 Sağkalım Süresi 0
21 Uyum İndeksi(C-Index) Gerçek çift sıralamaları 4 Karşılaştırılabilir çiftler Sansürlü Olay 4 Sağkalım Süresi
22 Uyum İndeksi(C-Index) Tahmini çift sıralamaları 4 < < 4 Karşılaştırılabilir çiftler Sansürlü Olay 4 Gerçek çift sıralamaları Sağkalım Süresi
23 Uyum İndeksi(C-Index) Tahmini çift sıralamaları 4 < < Gerçek çift sıralamaları X 4 Karşılaştırılabilir çiftler Sansürlü Olay X 4 Uyum indeksi = / = 0% Sağkalım Süresi
24 Sıralama Problemi Webde Arama Tüm döküman kümesi D: {d, d,, dn} Kullanici sorgusuna uygunluk skoruna göre sıralanmış doküman listesi Kullanıcı sorgusu 4
25 Sıralama Öğrenme Çift Dönüşümü S e göre azalan Uygunluk skoruna(s) göre sıralanmış n boyutlu bir örneklem listesi, n(n-) çift sıralamalar ile gösterilebilir. x x x x4 S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x4) S(x) S(x4) S(x4)
26 Sıralama Öğrenme Çift Dönüşümü S e göre azalan Uygunluk skoruna(s) göre sıralanmış n boyutlu bir örneklem listesi, n(n-) çift sıralamalar ile gösterilebilir. X x x x4 S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x4) S(x) S(x4) S(x4) S(x)S(x)S(x)S(x)S(x)S(x)- S(x) S(x) S(x4) S(x) S(x4) S(x4)
27 Sıralama Öğrenme Çift Dönüşümü Uygunluk skoruna(s) göre sıralanmış n boyutlu bir örneklem listesi, n(n-) çift sıralamalar ile gösterilebilir. S e göre azalan Pozitif örnekler X x x x4 S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x4) S(x) S(x4) S(x4) S(x)- S(x) 0 S(x)- S(x) 0 S(x)- S(x4) 0 S(x)- S(x) < 0 S(x4)- S(x) < 0 S(x4)- S(x) < 0 Negatif örnekler 7
28 Sıralama Öğrenme Çift Dönüşümü Uygunluk skoruna(s) göre sıralanmış n boyutlu bir örneklem listesi, n(n-) çift sıralamalar ile gösterilebilir. Pozitif S e göre azalan örnekler X x x x4 S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x4) S(x) S(x4) S(x4) S(x)- S(x) 0 S(x)- S(x) 0 S(x)- S(x4) 0 S(x)- S(x) < 0 S(x4)- S(x) < 0 S(x4)- S(x) < 0 Negatif örnekler 8
29 Sıralama Öğrenme Çift Dönüşümü Uygunluk skoruna(s) göre sıralanmış n boyutlu bir örneklem listesi, n(n-) çift sıralamalar ile gösterilebilir. Pozitif S e göre azalan örnekler X x x x4 S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x) S(x4) S(x) S(x4) S(x4) S(x)- S(x) 0 S(x)- S(x) 0 S(x)- S(x4) 0 S(x)- S(x) < 0 S(x4)- S(x) < 0 S(x4)- S(x) < 0 Negatif örnekler 9
30 Destek Vektör Makinesi Sınıflandırma Cortes, C and Vapnik, V. Machine learning, 0(), 7 97,99. Figure kaynağı: 0
31 SVM Sınıflandırma C. Cortes and V. Vapnik, Machine learning, 0(), 7 97,99. Figure from:
32 SVM Sınıflandırma Örnekler hiperdüzlemin doğru tarafında yer almalı Soft-margin case C. Cortes and V. Vapnik, Machine learning, 0(), pp. 7 97,99.
33 RankSVM - Sıralama Herbrich, R. ICANN, 999. Joachims, KDD, 00.
34 RsurVM Kısıtları Modifiye Et İkili Sıralama 4 Hasta çiftlerinin yaşam sürelerine göre kısıtlar ekle ve siniflandirma problemini coz 4
35 Deneysel Düzenek 00 kez rastgele eğitim ve test kümesi ayır Eğitim kümesinde Öznitelik seçimi parametre optimizasyonu Eğitim kümesi ile sağkalım modelleri öğren RsurVM Lasso Random + Cox survival forest Test kümesinde değerlendir. RsurVM kullanılan moleküler veri tipinden bağımsız olarak, şu an kullanılan en geçerli yöntemlerden daha iyi tahminliyor.
36 RPPA Koyu renk Öznitelik filtresi olmaksızın. Açık renk: Uni-cox filtresi
37 RPPA Koyu renk Öznitelik filtresi olmaksızın. Açık renk: Uni-cox filtresi Mustafa Büyüközkan Önceden, Bilkent Üniversitesi Şimdi PhD Helmholtz Zentrum München 7
38 Kompleks Hastalıklarda Hasta Alt-Gruplarının Tanımlamaya Yönelik Makine Öğrenme Tekniklerinin Geliştirilmesi Kompleks hastalıklar hetorejendir Tedavi ve tanı için alt grupların keşfi Figure kaynağı: Weinstein et al., Nature Genetics, 0. 8
39 Yarı-Gözetimli Öbekleme ile Hasta Gruplarınını Bulmak Figure kaynağı Duygu Ozcelik Bilkent Üniversitesi Şimdi, Havelsan 9
40 Yarı-Gözetimli Öbekleme ile Hasta Gruplarınını Bulmak Figure kaynağı 40
41 Yarı-Gözetimli Öbekleme ile Hasta Gruplarınını Bulmak Figure kaynağı 4
42 Yarı-Gözetilimli Öbekleme ile Hasta Altgruplarının Bulunması Duygu Ozcelik Bilkent Üniversitesi Şimdi, Havelsan 4
43 Kanser Hasta Altgruplarını Çizge Çekirdekleri ile Keşfi Hasta benzerliklerini hücreye dair işlevsel bilgileri göz önünde bulundurarak değerlendirmek + KEGG P Sinyal Yolağı TCGA. Nature Genetics 4, 0, 0.
44 Hasta Benzerliklerini Yolak Çizge Çekirdekleri ile Hesaplama Hasta Hasta Düğümler gen Renk hastadaki değişim (mutasyon, ifade değişikliği) Şimdi, PhD, Tubingen Üniversitesi 7 4 Önceden, Bilkent Üniversitesi 4 0 Hasta N
45 Birden çok yolak, birden çok veri tipi Yolak. Yolak Hasta Mutasyon verisi Çekirdek matrisler Hasta M 4 Hasta Yolak. Yolak Yolak N İfade verisi Yolak N 4 4 4
46 Çekirdekli Çok Yönlü Kümele Çizgeler ve değişimler üzerinden hesaplanmış matris Çok Yönlü Çekirdekli Kümele
47 İlaç yan etkilerinin derin öğrenme ile tahmini Fosforilasyon bölgesinden bağlanan kinazı tahmin etme Derin ağ Gen ifadeleri Onurcan Üner Dr. Gokberk Cinbis Yan etkiler? Dr. Ercüment Çiçek IAPRTGPVLP Bağlanma bölgesi sayısı İman Deznaby Sıfır vuruşla derin ağla öğrenme Dr. Mehmet Koyutürk 47
48 SPADIS: Genom Boyu İlişikilendirme Çalışmalarında Çeşitleyici ve Açıklayıcı SNP küme seçimi Bir fenotiple ilişkili bir SNP setini seçmek Makine öğrenme bağlamında özellik alt kümesi seçim problemi Zorluklar: SNP'ler tek tek fenotip ile ilişkili değildir Birden çok SNP'nin ortak etkisi Düşük örnek büyüklüğü (0-04 kişi) Yüksek boyut (0-07 SNP) Serhan Yılmaz Dr. Ercüment Çiçek Yaklaşım: Bir ön bilgi ile oluşturulmuş SNP-SNP ağı kullanarak işlevsel etkileşimleri hesaba katmak. 48
49 49
50 SPADIS Yakın SNPler tekrarlayan bilgi getirir. Uzak SNPlerin farklı biyolojik işlevleri etkileme ihtimali daha fazla. 0
51 SPADIS Yakın SNPler tekrarlayan bilgi getirir. Uzak SNPlerin farklı biyolojik işlevleri etkileme ihtimali daha fazla.
52 RNA Etkileşimlerinin Çekirdekli Testler ile Tespiti Gulden Olgun Bilkent Üniversitesi
53 Teşekkürler! TUBİTAK 7E40 nolu araştırma projesi Bilim Akademisi Genç Bilim İnsanları Ödül Programı (04-0)
Doku ve Hastalıklara Özgü Büyük Ölçekli Biyolojik Ağları Oluşturul ası ve Analizi
Boğaz da Yapay Öğre e İs ail Arı Yaz Okulu 2-5 Temmuz 2018 Doku ve Hastalıklara Özgü Büyük Ölçekli Biyolojik Ağları Oluşturul ası ve Analizi Tolga Can Bilgisayar Mühe disliği Bölümü ODTÜ İçerik Genom ölçeği
DetaylıDERS BİLGİLERİ BTEC 513 1-2 3 + 0 3 8
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS BİYOİNFORMATİĞE GİRİŞ BTEC 513 1-2 3 + 0 3 8 Ön Koşul Dersleri YOK Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Dersin Koordinatörü Dersi Verenler İngilizce
DetaylıBüyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data)
Büyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data) M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, The Elements of Statistical Learning: Data
DetaylıEpigenetik ve Kanser. Tayfun ÖZÇELİK Bilkent Üniversitesi Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü
Epigenetik ve Kanser Tayfun ÖZÇELİK Bilkent Üniversitesi Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü tozcelik@fen.bilkent.edu.tr Conrad Waddington (1905-1975) Edinburgh Üniversitesi Embriyoloji ve Genetik Profesörü
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Sınıflandırıcıların Değerlendirilmesi Skorlar Karışıklık matrisi Accuracy Precision Recall
DetaylıNaive Bayes Yöntemi ile Spam Mail Teşhisi Kübra KURNAZ
Naive Bayes Yöntemi ile Spam Mail Teşhisi 2 17574006-Kübra KURNAZ Yıldız Teknik Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Tezsiz Yüksek Lisans Bilgi Teknolojileri Özet
DetaylıEğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir
sınıflandırma: temel kavramlar, karar ağaçları ve model değerlendirme Sınıflandırma : Tanım Eğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir Eğitim setindeki her kayıt
DetaylıDestekçi Vektör Makineleri. Destekçi Vektör Makineleri(Support Vector Machines)
Destekçi Vektör Makineleri Destekçi Vektör Makineleri(Support Vector Machines) Değişkenler arasındaki örüntülerin bilinmediği veri setlerindeki sınıflama problemleri için önerilmiş bir makine öğrenmesi
DetaylıSA Ğ KALIM ANAL Ġ ZLER Ġ
SAĞKALIM ANALĠZLERĠ Sağkalım Analizleri Sağkalım verilerini analiz etmek üzere kullanılan istatistiksel yöntemlerdir. Sağkalım verileri, yanıt değişkeni bir olay meydana gelene kadar geçen süre olan verilerdir.
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing
DetaylıGridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı
GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı Erol Şahin Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye 2. ULUSAL GRİD ÇALIŞTAYI, 1-2 Mart 2007, TÜBİTAK,
DetaylıİSTATİSTİKSEL DARALTICI (SHRINKAGE) MODEL VE UYGULAMALARI * A Statistical Shrinkage Model And Its Applications*
Ç.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Yıl:010 Cilt:-1 İSTATİSTİKSEL DARALTICI (SHRINKAGE) MODEL VE UYGULAMALARI * A Statistical Shrinkage Model And Its Applications* Işıl FİDANOĞLU İstatistik Anabilim Dalı Fikri
DetaylıİLAÇ ARAŞTIRMALARINDA SURROGATE MARKERLAR
İLAÇ ARAŞTIRMALARINDA SURROGATE MARKERLAR YENİ GELİŞMELER VE GELECEK DR. BURÇAK KARACA 3.TIBBİ ONKOLOJİ KONGRESİ FARMAKOGENOMİK KURSU 24/MART/2010, ANTALYA Giriş Preklinik çalışmalardan elde edilen temel
DetaylıGENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ
GENETİK ALGORİTMALAR Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ GENETİK ALGORİTMALAR Genetik algoritmalar, Darwin in doğal seçim ve evrim teorisi ilkelerine dayanan bir arama ve optimizasyon yöntemidir.
DetaylıKOLOREKTAL KANSERLERİN MOLEKÜLER SINIFLAMASI. Doç.Dr.Aytekin AKYOL Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Patoloji Anabilim Dalı 23 Mart 2014
KOLOREKTAL KANSERLERİN MOLEKÜLER SINIFLAMASI Doç.Dr.Aytekin AKYOL Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Patoloji Anabilim Dalı 23 Mart 2014 Kolorektal Kanserler; Sunum Planı Genel bilgiler Moleküler
DetaylıMoleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü Haziran 2013
Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü Haziran 2013 Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü (MBGB) Güçlü ve çok yönlü bir eğitim programı sunarak, gelişen teknoloji çağında, çok hızlı gelişen alanımızda ileri
DetaylıYeni Nesil Genomik Sistemler. ve Uygulamaları
Yeni Nesil Genomik Sistemler ve Uygulamaları Sunum Başlıkları Mikroarray Sistemleri (iscan) Ekspresyon Array SNP Array Metilasyon Array Yeni Nesil Dizileme Teknolojileri Ekspresyon Array Tüm Genom Gen
DetaylıAndroid Uygulamaları için Kötü Huylu Test Yaratımı
Android Uygulamaları için Kötü Huylu Test Yaratımı Yavuz Köroğlu Alper Şen Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi, İstanbul/Türkiye yavuz.koroglu@boun.edu.tr depend.cmpe.boun.edu.tr 12. Ulusal
DetaylıGENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ HİLAL KOCA
GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ 201410306014 HİLAL KOCA 150306024 GENETİK ALGORİTMA Genetik Algoritma yaklaşımının ortaya çıkışı 1970 lerin başında olmuştur. 1975 te John Holland ın makine öğrenmesi üzerine
DetaylıYÜKSEK İHTİSAS ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ DÖNEM I MOLEKÜLDEN HÜCREYE DERS KURULU II. (23 Kasım Ocak 2016) ZORUNLU DERSLER
YÜKSEK İHTİSAS ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ 2015-2016 DÖNEM I MOLEKÜLDEN HÜCREYE DERS KURULU II (23 Kasım 2015-04 Ocak 2016) DERSLER TEORİK PRATİK TOPLAM TIP DERSLERİ Tıbbi Biyoloji ve Genetik 27 4x4 31
DetaylıBAYES ÖĞRENMESİ BİLECİK ÜNİVERSİTESİ. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN. Yapay Zeka-Bayes Öğrenme
BAYES ÖĞRENMESİ Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ Yapay Zeka-Bayes Öğrenme 1 İÇERİK Bayes Teoremi Bayes Sınıflandırma Örnek Kullanım Alanları Avantajları Dezavantajları Yapay Zeka-Bayes Öğrenme
DetaylıEn Etkili Kemoterapi İlacı Seçimine Yardımcı Olan Moleküler Genetik Test
En Etkili Kemoterapi İlacı Seçimine Yardımcı Olan Moleküler Genetik Test Yeni Nesil DNA Dizileme (NGS), İmmünHistoKimya (IHC) ile Hastanızın Kanser Tipinin ve Kemoterapi İlacının Belirlenmesi Kanser Tanı
DetaylıCBS ve Coğrafi Hesaplama
Yıldız Teknik Üniversitesi CBS ve Coğrafi Hesaplama 2. Bölüm Yrd. Doç. Dr. Alper ŞEN Harita Mühendisliği Bölümü Kartografya Anabilim Dalı web: http://www.yarbis.yildiz.edu.tr/alpersen/ E mail: alpersen@yildiz.edu.tr
DetaylıNiçin PCR? Dr. Abdullah Tuli
Niçin PCR? Dr. Abdullah Tuli 1980 lerin Başı Bir yöntem düşünün Tepkimeyi gerçekleştirmek kolay mıdır? Bu yöntem çok mu karmaşıktır, yoksa basit mi? Yöntemde kullanılan örnek, saf mı ya da son derece karmaşık
DetaylıBiyoteknoloji ve Genetik I Hafta 13. Ökaryotlarda Gen İfadesinin Düzenlenmesi
Biyoteknoloji ve Genetik I Hafta 13 Ökaryotlarda Gen İfadesinin Düzenlenmesi Prof. Dr. Hilal Özdağ A.Ü Biyoteknoloji Enstitüsü Merkez Laboratuvarı Tel: 2225826/125 Eposta: hilalozdag@gmail.com Gen İfadesi
DetaylıGAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ ÖĞRETİM YILI BAHAR YARIYILI ÇİFT ANADAL VE YANDAL BAŞVURU VE DEĞERLENDİRME TAKVİMİ
GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ 016-017 ÖĞRETİM YILI BAHAR YARIYILI ÇİFT ANADAL VE YANDAL BAŞVURU VE DEĞERLENDİRME TAKVİMİ Başvuru Tarihi Değerlendirme Tarihi Başlangıç Bitiş Başlangıç Bitiş Sonuç İlan Tarihi.01.017
DetaylıKAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR
KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR Heysem Kaya, A. Mehdi Erçetin, A. Ali Salah, S. Fikret Gürgen Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi / Istanbul Akademik Bilişim'14, Mersin, 05.02.2014
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ
YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve
DetaylıTeori (saat/hafta) Laboratuar (saat/hafta) BES114 2. BAHAR 3 0 0 2
TIBBİ BİYOLOJİ VE GENETİK Dersin Adı Kodu Yarıyıl TIBBİ BİYOLOJİ VE GENETİK Önkoşullar Dersin dili Dersin Türü Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri Dersin sorumlusu(ları) Dersin amacı Dersin öğrenme çıktıları
DetaylıHafta 09 -Topluluk Yöntemleri - Boyut Azaltma - Anomali Tespiti
Hafta 09 -Topluluk Yöntemleri - Boyut Azaltma - Anomali Tespiti BGM 565 - Siber Güvenlik için Makine Öğrenme Yöntemleri Bilgi Güvenliği Mühendisliği Yüksek Lisans Programı Dr. Ferhat Özgür Çatak ozgur.catak@tubitak.gov.tr
DetaylıKatılımcı İstatistiği
Katılımcı İstatistiği Okula kayıt yaptıran öğrenci ve araştırıcı sayısı: 299 Okula katılan öğrenci ve araştırıcı sayısı: 250 Okula kayıt yaptıran öğrenci ve araştırıcılara ait farklı kurumlarının sayısı:
DetaylıGENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (II) BİNARİ KODLANMIŞ GA
GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (II) BİNARİ KODLANMIŞ GA Nedim TUTKUN Düzce Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü nedimtutkun@duzce.edu.tr Düzce Üniversitesi Elektrik&Elektronik Mühendisliği
DetaylıBu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) PROF. DR. İBRAHİM ÇİL 1 Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
DetaylıBiyomühendiliğin temel alanları
Biyomühendiliğin temel alanları Genetik mühendisliği: Sentetik biyoloji, gen transferi Hücre ve doku mühendisliği: Doku kültürü, hücre biyolojisi, metabolik mühendislik Biyoproses mühendisliği: Biyoproses
DetaylıYZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR
YZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR Sınıflandırma Yöntemleri: Karar Ağaçları (Decision Trees) Örnek Tabanlı Yöntemler (Instance Based Methods): k en yakın komşu (k nearest
Detaylıİş Zekası. Hafta 6 Kestirimci Modelleme Teknikleri. Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ
İş Zekası Hafta 6 Kestirimci Modelleme Teknikleri Business Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support 10e isimli eserden adapte edilmiştir Bölüm Amaçları Yapay Sinir Ağları (YSA) kavramını
DetaylıEğitim-Öğretim Yılı Üniversitemizin Kurumiçi Çift Anadal ve Yandal Başvuru ve Değerlendirme Takvimi
013-014 Eğitim-Öğretim Yılı Üniversitemizin Kurumiçi Çift Anadal ve Yandal Başvuru ve Değerlendirme Takvimi Başvuru Tarihi Değerlendirme Tarihi Başlangıç Bitiş Başlangıç Bitiş Sonuç İlan Tarihi 7.01.014
DetaylıKaraciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması
Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması 1 Emre DANDIL Bilecik Ş. Edebali Üniversitesi emre.dandil@bilecik.edu.tr +90228 214 1613 Sunum İçeriği Özet Giriş
DetaylıMekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.
Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ Ders 1- Yapay Zekâya Giriş Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Yapay Zekâ nedir?! İnsanın düşünme ve karar verme yeteneğini bilgisayarlar aracılığı ile taklit etmeye
Detaylıİçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...
İçindekiler İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii BÖLÜM 1 Ölçme, İstatistik ve Araştırma...1 Ölçme Nedir?... 3 Ölçme Süreci... 3 Değişkenler
DetaylıVerilen tanımlar incelendiğinde seçeneklerde belirtilen bilim dallarından hangisine değinilmemiştir?
1. Biyolojik Yorum, Yöntem ve Alt Bilim Dalları Testi 1 1 Canlının dış yapısını inceleyen bilim dalıdır. Canlılığı, DNA, RNA, gen gibi yapılarla moleküler düzeyde inceler. Canlıların birbirleri ve çevresiyle
DetaylıKümeler arası. Küme içi. uzaklıklar. maksimize edilir. minimize edilir
Kümeleme Analizi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar Kümeleme Analizi Nedir? Her biri bir dizi öznitelik ile, veri noktalarının bir kümesi ve noktalar arasındaki benzerliği ölçen bir benzerlik ölçümü verilmiş
DetaylıMEH535 Örüntü Tanıma
MEH535 Örüntü Tanıma 3. Denetimli Öğrenme Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü web: http://akademikpersonel.kocaeli.edu.tr/kemalg/ E-posta: kemalg@kocaeli.edu.tr Örneklerden
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan
DetaylıYapay Sinir Ağları ile Web İçeriklerini Sınıflandırma. Yazarlar: Esra Nergis Güven, Hakan Onur ve Şeref Sağıroğlu. Sunan : Esra Nergis Güven
Yapay Sinir Ağları ile Web İçeriklerini Sınıflandırma Yazarlar: Esra Nergis Güven, Hakan Onur ve Şeref Sağıroğlu Sunan : Esra Nergis Güven İçerik Giriş Amaç ve Kapsam Sınıflandırma Geliştirilen Sistem
DetaylıBirinci Mertebeden Adi Diferansiyel Denklemler
Birinci Mertebeden Adi Diferansiyel Denklemler Bir veya daha çok bağımlı değişken, bir veya daha çok bağımsız değişken ve bağımlı değişkenin bağımsız değişkene göre (diferansiyel) türevlerini içeren bağıntıya
DetaylıVeri Bilim - Yapay Öğrenme Yaz Okulu, 2017 Matematiksel Temeller ve Vaka Çalışmaları
Veri Bilim - Yapay Öğrenme Yaz Okulu, 2017 Matematiksel Temeller ve Vaka Çalışmaları Boğaziçi Üniversitesi, TETAM, Kandilli, İstanbul Konu ve Kapsam Bu yaz okulunda veri bilim ve yapay öğrenme alanında
DetaylıRNAi Teknolojisinin Deneysel Aşamaları ve Tedavideki Geleceği
RNAi Teknolojisinin Deneysel Aşamaları ve Tedavideki Geleceği sirna Doç.Dr. Metiner Tosun EÜ Eczacılık Fakültesi Farmakoloji AD Trabzon Ekim 07 Geleneksel ilaç geliştirme fazları: Doğrusal süreç 1-5 yıl
DetaylıDOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-
DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I- Dışbükeylik / İçbükeylik Hazırlayan Doç. Dr. Nil ARAS Anadolu Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü İST38 Yöneylem Araştırması Dersi 0-0 Öğretim Yılı Doğrusal olmayan
DetaylıKanser Tedavisi: Günümüz
KANSER TEDAVİSİNDE MOLEKÜLER HEDEFLER Doç. Dr. Işık G. YULUĞ Bilkent Üniversitesi Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü yulug@fen.bilkent.edu.tr Kanser Tedavisi: Günümüz Geleneksel sitotoksik ilaçlar ve
DetaylıBİYOİNFORMATİK ARAŞTIRMALARI VE ARAÇLARI
BİYOİNFORMATİK ARAŞTIRMALARI VE ARAÇLARI Aslı YA)AĞAN 1 İçe ik ağlık ektö ü, Ge etik Ve i ve Biyoi fo Biyolojik Ve ita a la ı A aliz A açla ı atik 2 ağlık ektö ü Moleküle Biyoloji ve Ge o ili ile ağlıkta
DetaylıŞimdi de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor. teoreminini iki kere kullanarak
10.Konu İç çarpım uzayları ve özellikleri 10.1. ve üzerinde uzunluk de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor teoreminden dir. 1.Ö.: [ ] ise ( ) ( ) ve ( ) noktaları gözönüne alalım.
DetaylıSPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can
SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER SPSS in üzerinde işlem yapılabilecek iki ana ekran görünümü vardır. DATA VIEW (VERİ görünümü) VARIABLE VIEW (DEĞİŞKEN görünümü) 1 DATA VIEW (VERİ görünümü) İstatistiksel
DetaylıCETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR
CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR Çalışmanın amacı. SUNUM PLANI Çalışmanın önemi. Deney numunelerinin üretimi ve özellikleri.
DetaylıConcept Learning. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ. Yapay Zeka - Kavram Öğrenme
Concept Learning Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ 1 İÇERİK Öğrenme Metotları Kavram Öğrenme Nedir? Terminoloji Find-S Algoritması Candidate-Elimination Algoritması List-Then Elimination Algoritması
DetaylıAVRASYA ÜNİVERSİTESİ
Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Kanser Biyolojisi ve Genetiği Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans () Lisans (X) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (X) Uzaktan
DetaylıÇok-öbekli Veri için Aradeğerlemeci Ayrışım
Interpolative Decomposition for Data with Multiple Clusters Çok-öbekli Veri için Aradeğerlemeci Ayrışım İsmail Arı, A. Taylan Cemgil, Lale Akarun. Boğaziçi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği 25 Nisan
DetaylıYÜKSEK İHTİSAS ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ DÖNEM I MOLEKÜLDEN HÜCREYE DERS KURULU-II. (26 Kasım Aralık 2018) ZORUNLU DERSLER
YÜKSEK İHTİSAS ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ DÖNEM I 20182019 MOLEKÜLDEN HÜCREYE DERS KURULUII (26 Kasım 2018 28 Aralık 2018) DERSLER TEORİK PRATİK TOPLAM Tıbbi Biyoloji 8 2x4 10 Tıbbi Genetik 18 2x4 20 Tıbbi
DetaylıŞİZOFRENİDE ENDOFENOTİP ALTERNATİF FENOTİP ARAYIŞI:LİSAN BOZUKLUKLARI
ŞİZOFRENİDE ENDOFENOTİP ALTERNATİF FENOTİP ARAYIŞI:LİSAN BOZUKLUKLARI Uzm. Dr. Erguvan Tuğba ÖZEL KIZIL Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Psikiyatri AD Nöropsikiyatri Araştırma Birimi Şizofreni, etyolojisinde
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN 1 Tek Örneklem İşaret Testi İşaret Testi parametrik olmayan prosedürler içinde en eski olanıdır. Analiz yapılırken serideki verileri artı ve
DetaylıSimpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):
DP SİMPLEKS ÇÖZÜM Simpleks Yöntemi, amaç fonksiyonunu en büyük (maksimum) veya en küçük (minimum) yapacak en iyi çözüme adım adım yaklaşan bir algoritma (hesaplama yöntemi) dir. Bu nedenle, probleme bir
DetaylıGÖĞÜS HASTALIKLARINDA GENETİK ARAŞTIRMA. Prof. Dr. Nejat Akar Ankara Üniversitesi
GÖĞÜS HASTALIKLARINDA GENETİK ARAŞTIRMA Prof. Dr. Nejat Akar Ankara Üniversitesi DNA RNA Genomik Transkriptomik Gen Dizileri, SNPs RNA Protein Hücre Doku Organ Proteomik Diferansiyel Proteomik Fonksiyonel
DetaylıÇOK HÜCRELİ ORGANİZMALARIN GELİŞİMİ
ÇOK HÜCRELİ ORGANİZMALARIN GELİŞİMİ Seçici gen ifadesi embriyonun gelişmesini sağlayan 4 temel işlevi denetler: 1. Hücre çoğalması 2. Hücre farklılaşması 3. Hücre etkileşimleri 4. Hücre hareketi HÜCRE
DetaylıDÜNYA DA VE TÜRKİYE DE BİYOTEKNOLOJİ AR-GE UYGULAMALARI. Doç. Dr. Arzu ÜNAL
DÜNYA DA VE TÜRKİYE DE BİYOTEKNOLOJİ AR-GE UYGULAMALARI Doç. Dr. Arzu ÜNAL Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü BİYOTEKNOLOJİ ARAŞTIRMA MERKEZİ SUNU TEMATİK İÇERİĞİ : Biyoteknoloji Tanımı
DetaylıBiyobankalar. Prof.Dr.Meral Özgüç
Biyobankalar Prof.Dr.Meral Özgüç Hacettepe Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Tıbbi Biyoloji Anabilim Dalı 14.05.2014 Genetik Genombilim Yüksek ölçekli teknolojiler Örnek kalite sayı Biyobankalar & Çerçeve Kuralları
Detaylıİlk Yapay Sinir Ağları. Dr. Hidayet Takçı
İlk Yapay Sinir Ağları Dr. Hidayet htakci@gmail.com http://htakci.sucati.org Tek katmanlı algılayıcılar (TKA) Perceptrons (Rosenblat) ADALINE/MADALINE (Widrow and Hoff) 2 Perseptron eptronlar Basit bir
DetaylıOTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR
OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR KONTROL SİSTEMLERİ GİRİŞ Son yıllarda kontrol sistemleri, insanlığın ve uygarlığın gelişme ve ilerlemesinde çok önemli rol oynayan bir bilim dalı
DetaylıKALITSAL MADDE PROF. DR. SERKAN YILMAZ
KALITSAL MADDE PROF. DR. SERKAN YILMAZ Kalıtsal madde (kalıtsal molekül, genetik materyal) (1) canlının yapı ve işlevlerinin belirlenmesinden, (2) canlının kendine benzer bir canlıyı meydana getirmesinden,
DetaylıKullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı
ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine
DetaylıBÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok
8.0.0 Şebeke Kavramları BÖLÜM III: Şebeke Modelleri Şebeke (Network) Sonlu sayıdaki düğümler kümesiyle, bunlarla bağlantılı oklar (veya dallar) kümesinin oluşturduğu yapı şeklinde tanımlanabilir ve (N,A)
DetaylıYer Sezimi ve Özet Bölüt Çizgeleri
Akıllı Sistemler Laboratuarı Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Boğaziçi Üniversitesi TORK 2015 Türkiye Robotbilim Konferansı Önceki Çalışmalar Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme lar Önceki Çalışmalar
DetaylıYapay Sinir Ağları ve Yüksek Enerji Fiziği Uygulamaları
Yapay Sinir Ağları ve Yüksek Enerji Fiziği Uygulamaları Ece Akıllı Université de Genève 12 Eylül 2016 CERN TR E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları 12.09.2016 1 / 18 Akış 1 Makine Ogrenimi 2 Yapay Sinir
DetaylıBİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA PROGRAM BİLGİLERİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA PROGRAM BİLGİLERİ Genel Bilgiler Programın Amacı Kazanılan Derece Kazanılan Derecenin Seviyesi Kazanılan Derecenin Gerekleri ve Kurallar Kayıt Kabul Koşulları Önceki Öğrenmenin
DetaylıAnksiyete Bozukluklarında Genom Boyu Asosiyasyon Çalışmaları
Anksiyete Bozukluklarında Genom Boyu Asosiyasyon Çalışmaları Yrd. Doç. Dr. Neşe Direk Dokuz Eylül Üniversitesi Psikiyatri Anabilim Dalı Genetik Epidemiyoloji ve Psikiyatri Genome-Wide vs. Aday Gen Asosiyasyon
DetaylıMatris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli
Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Genetik Algoritma (Genetic Algorithm) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Genetik Algoritma 1970 li yıllarda John Holland tarafından geliştirilmiştir. 1989 yılında David E. Goldberg Genetik
DetaylıGenetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:
Genetik Algoritmalar Bölüm 1 Optimizasyon Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: adem.tuncer@yalova.edu.tr Optimizasyon? Optimizasyon Nedir? Eldeki kısıtlı kaynakları en iyi biçimde kullanmak olarak tanımlanabilir.
DetaylıECZACILIK FAKÜLTESİ BİYOKİMYA
PROGRAM KOORDİNATÖRÜ Prof. Dr. Güldal MEHMETÇİK, gmehmetcik@neu.edu.tr YÜKSEK LİSANS DERSLERİ EBM 600 Uzmanlık Alanı Dersi Z 4 0 4 EBM 601 Biyokimya I S 3 0 3 EBM 602 Biyokimya I Laboratuvar S 0 3 1 EBM
DetaylıKolektif Öğrenme Metotları
Kolektif Öğrenme Metotları Kolektif öğrenme algoritmalarına genel bakış 1-Bagging 2-Ardışık Topluluklarla Öğrenme (Boosting) 3-Rastsal Altuzaylar 4-Rastsal Ormanlar 5-Aşırı Rastsal Ormanlar 6-Rotasyon
DetaylıTürkiye'de İnfluenza Sezonunda Görülen Influenza A(H1N1)pdm09 Virüsünün Moleküler Karakterizasyonu
Türkiye'de 2015-2016 İnfluenza Sezonunda Görülen Influenza A(H1N1)pdm09 Virüsünün Moleküler Karakterizasyonu Dilek Güldemir 1,Ayşe Başak Altaş 1,Fatma Filiz Arı 1,Zekiye Bakkaloğlu 1,Özlem Ünaldı 1,Fatma
DetaylıÖrüntü Tanıma (EE 448) Ders Detayları
Örüntü Tanıma (EE 448) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Örüntü Tanıma EE 448 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü Dersin
DetaylıGAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ ÖĞRETİM YILI İÇİN ÇİFT ANADAL YAPILACAK BÖLÜMLER / PROGRAMLAR VE KONTENJANLARI
2017-2018 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI GÜZ I ÇİFT ANADAL VE YANDAL KONTENJANLARI,BAŞVURU VE DEĞERLENDİRME TAKVİMİ Başvurular Fakültelerde Dekanlıklara,Yüksekokul ve Meslek Yüksekokulların'da Müdürlüklere Yapılacaktır
DetaylıISK116 - Bölüm 1. Grup Teknolojisi
ISK - Bölüm Grup Teknolojisi Grup Teknolojisi (GT) Grup teknolojisi benzerliklerden faydalanarak büyük ve karmaşık bir üretim sisteminin, küçük ve kolay kontrol edilebilir sistemlere dönüştürülmesi hedeflenmektedir.
DetaylıÖzörgütlemeli Öğrenme (SOM) A. Cumhur KINACI
Özörgütlemeli Öğrenme (SOM) A. Cumhur KINACI Öğrenme Türleri Eğiticili Öğrenme Eğiticisiz Öğrenme: Ağın verilerin sınıflandırmasını dışarıdan yardım almadan kendi başına yapmasıdır. Bunun olabilmesi için
DetaylıVeri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi
Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜRÜLER MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ, TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ, BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ Meslek Seçimi Meslek Seçimi
Detaylı1. GİRİŞ Kılavuzun amacı. Bu bölümde;
1. GİRİŞ Bu bölümde; Kılavuzun amacı EViews Yardım EViews Temelleri ve Nesneleri EViews ta Matematiksel İfadeler EViews Ana Ekranındaki Alanlar 1.1. Kılavuzun amacı Ekonometri A. H. Studenmund tarafından
DetaylıMakine Öğrenmesi 2. hafta
Makine Öğrenmesi 2. hafta Uzaklığa dayalı gruplandırma K-means kümeleme K-NN sınıflayıcı 1 Uzaklığa dayalı gruplandırma Makine öğrenmesinde amaç birbirine en çok benzeyen veri noktalarını aynı grup içerisinde
DetaylıKUADRATİK FORM. Tanım: Kuadratik Form. Bir q(x 1,x 2,,x n ) fonksiyonu
KUADRATİK FORMLAR KUADRATİK FORM Tanım: Kuadratik Form Bir q(x,x,,x n ) fonksiyonu q x : n şeklinde tanımlı ve x i x j bileşenlerinin doğrusal kombinasyonu olan bir fonksiyon ise bir kuadratik formdur.
DetaylıTRANSKRİPSİYON AŞAMASINDA KROMATİN YAPININ DÜZENLENMESİ
İ.Ü Fen Bilimleri Enstitüsü Moleküler Biyoloji ve Genetik TRANSKRİPSİYON AŞAMASINDA KROMATİN YAPININ DÜZENLENMESİ Merve YILMAZER 2601120219 İÇERİK Kromatin ve nükleozom yapısı Transkripsiyon aşamasında
DetaylıSerdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA
i GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2005 ANKARA ii Serdar BİROĞUL tarafından hazırlanan
DetaylıBeyin Yaşlanması ve Yeni Hücre Oluşumu
Beyin Yaşlanması ve Yeni Hücre Oluşumu AYÇA ARSLAN ERGÜL - ASO Sağlık Odaklı Üniversite Sanayi İşbirliği Çalıştayı 2 Nisan 2015, Perşembe Sunum İçeriği Araştırma Alanı Araştırma- Proje- İşbirliği Deneyimi
DetaylıARI ÜRÜNLERİNİN SAĞLIK ÜZERİNE ETKİLERİ
ARI ÜRÜNLERİNİN SAĞLIK ÜZERİNE ETKİLERİ PROF.DR.OĞUZ ÖZTÜRK İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ DENEYSEL TIP ARAŞTIRMA ENSTİTÜSÜ (DETAE) MOLEKÜLER TIP ANABİLİM DALI Bal ve Diğer Arı Ürünleri ile Sağlıklı Yaşam Platformu
DetaylıBĐYOLOJĐK VERĐ TABANLARINA GĐRĐŞ
BĐYOLOJĐK VERĐ TABANLARINA GĐRĐŞ Bu bölümde, Biyoenformatiğin, Moleküler Biyolojik araştırma alanlarında sıklıkla kullanılan uygulama alanlarından biri olan veri tabanlarını ve bu veri tabanlarında nasıl
Detaylıb. Amaç: Gen anatomisi ile ilgili genel bilgi öğretilmesi amaçlanmıştır.
TIBBİ GENETİK I-DERS TANIMLARI 1-Tanım: DNA ve RNA yapısının öğretilmesi. b. Amaç: DNA nın genetik materyal olmasında moleküler yapısının önemi ve RNA yapısının proteine geçiş ve gen ekspresyonu kontrolündeki
DetaylıBilim Akademisi ODTÜ Boğaziçi Üniversitesi Yaz Okulları 2016 İzlenimler
Bilim Akademisi Boğaziçi Yaz Okulları 2016 İzlenimler Bu yıl, 6-9 Eylül tarihlerinde Ankara da Boğaziçi ve tarafından bir Yapay Öğrenme ve Bilgi İşlemede Yeni Teknikler Lisansüstü Yaz Okulunu düzenlenmiştir.
DetaylıRakam : Sayıları yazmaya yarayan sembollere rakam denir.
A. SAYILAR Rakam : Sayıları yazmaya yarayan sembollere rakam denir. Sayı : Rakamların çokluk belirten ifadesine sayı denir.abc sayısı a, b, c rakamlarından oluşmuştur.! Her rakam bir sayıdır. Fakat bazı
Detaylı1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ...
İÇİNDEKİLER Bölüm 1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ... 1 1.1. Deneyin Stratejisi... 1 1.2. Deneysel Tasarımın Bazı Tipik Örnekleri... 11 1.3. Temel Kurallar... 16 1.4. Deneyleri Tasarlama Prensipleri...
Detaylı