Veri madenciliği sınıflandırma ve kümeleme teknikleri yardımıyla Wisconsin veriseti üzerinde Göğüs Kanseri Teşhisi. Hazırlayan: Nury Amanmadov
|
|
- Hazan Sezen
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Veri madenciliği sınıflandırma ve kümeleme teknikleri yardımıyla Wisconsin veriseti üzerinde Göğüs Kanseri Teşhisi Hazırlayan: Nury Amanmadov
2 Göğüs Kanseri Nedir? Gögüs Kanseri göğüs hücrelerinde başlayan kanser türüdür. Akciğer kanserinden sonra görülme sıklığı en yüksek olan kanser tipidir. Her 8 kadından birinin hayatının belirli bir zamanında meme kanserine yakalanacağı bildirilmektedir. Erkeklerde de görülmekle beraber, kadın vakaları erkek vakalarından 100 kat fazladır.
3 Kanser Nasıl Oluşur? Vücudumuzdaki sağlıklı hücreler bölünebilme yeteneğine sahiptirler. Her hücrenin hayatı boyunca belli bir bölünebilme sayısı vardır. Sağlıklı bir hücre ne kadar bölüneceğini bilir ve gerektiğinde ölmesini de bilir. Bazen buna rağmen süreç doğru yoldan sapar, yeni hücrelere gerek olmadan hücreler bölünmeye devam eder.
4 Kanser Nasıl Oluşur? Bilincini kaybetmiş kanser hücreleri, kontrolsüz bölünmeye başlar ve çoğalırlar. Fazla hücrelerin kütleleri bir büyüklük veya tümör oluştururlar. Kanser hücreleri birikerek tümörleri oluştururlar.
5 Tümör Nedir? Kontrol dışı çoğalan hücrelerin kütlelerine tümör denmektedir. Tümörler ikiye ayrılır. İyi huylu tümörler(benign Tumors) Kötü huylu tümörler(malignant Tumors)
6 İyi huylu tümörler (Benign Tumors) İyi huylu tümörler kanser değildir. Bunlar sıklıkla alınırlar ve çoğu zaman tekrarlamazlar. İyi huylu tümörlerdeki hücreler vücudun diğer taraflarına yayılmazlar. En önemlisi iyi huylu tümörler nadiren hayatı tehdit ederler. İyi huylu tümörler cerrahi olarak alınabilirler ve tekrar ortaya çıkmazlar.
7 Kötü huylu tümörler (Malignant Tumors) Kötü huylu tümörler kanserdir. Kötü huylu tümörlerdeki hücreler anormaldirler ve kontrolsüz ve düzensiz bölünürler. Bu tümörler normal dokuları sıkıştırabilirler, içine sızabilirler ya da tahrip edebilirler. Gittikleri yerlerde tümör kolonileri oluşturur ve büyümeye devam ederler. Bunlar iyi huylu tümörlerden çok daha hızlı çoğalıp büyürler.
8 Teşhis Nasıl Konur? Oluşan kitlenin iyi huylu veya kötü huylu olduğunu kesin anlamanın tek bir yolu vardır o da Biopsi ile mikroskopik tetkik sonucu tanı koymak. Ama bazı özellikler varki, o kitlenin daha çok neye benzediği konusunda muayene eden hekime ortalama bir fikir verebilir. Göğüs kanseri doktorları en çok meşgul eden kanser çeşididir. Dolayısıyla bu konuda çok çeşitli çalışmalar yapılmaktadır.
9 Teşhis Nasıl Konur? Bilgisayar teknolojilerindeki ilerleme ve biyoenformatik gibi bilgisayar bilimleri alanının bilgi teknolojilerindeki gelişmeleri tıp dünyasına taşımasıyla birtakım tekniklerin tıbbi çalışmalara uygulamasına verilebilecek en iyi örneklerden birisi de kanser ve çeşitli hastalıkların teşhisidir. University of Wisconsin ve Madison Clinical Sciences Center işbirliğiyle yürütülen göğüs kanseri teşhisi çalışması da bunlardan biridir.
10 Wisconsin Diagnostic Breast Cancer veriseti Wisconsin Hospital çalışanı olan Dr.William Wolberg tarafından iğne ucu genişliğindeki bir kitlenin biyopsiyle alınarak görüntülenmesi ve bu görüntülerin University of Wisconsin Bilgisayar Bilimleri bölümü araştırmacılarından William Nick Street tarafından Kasım 1995 tarihinde dijitalleştirilmesiyle verisetimiz elde edilmiştir.
11 WDBC veriseti Veristemizde 2 sınıfa ait toplam 569 örnek bulunmaktadır. Sınıflarımız B (iyi huylu tümör) ve M (kötü huylu tümör) olup örneklerimizden 357 adedi B ve 212 adedi M sınıfına aittir. Verisetimizde örneğin ID si ve sınıf etiketi dahil toplam 32 özellik bulunmaktadır. Yani sınıflandırma için kullanacağımız özellik sayısı 30. Boş veya eksik değer içeren hiçbir özellik bulunmamaktadır.
12 WDBC veriseti Özelliklerimizden bazıları şunlardır Hücre yarıçapı Hücrenin çevre uzunluğu Hücrenin alanı Hücrenin yoğunluğu Hücrenin simetrisi Hücrenin pürüzsüzlüğü
13 Sınıflandırma için kullandığım yöntemler: Naïve-Bayes Destek Vektör Makineleri (SMO) Karar Ağaçları (J48) Çok Katmanlı Perceptron (MLP) K - En Yakın Komşu (IBK)
14 Çalışmamız için WEKA aracını kullanıyoruz WEKA, Yeni Zellanda daki Waikato Üniversitesi tarafından geliştirilmiş, makine öğrenimi algoritmalarının bir arada barındıran, işlevsel bir grafik arabirimine sahip, açık kaynak kodlu bir veri madenciliği programıdır. WEKA çeşitli veri ön işleme, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, ilişkilendirme kuralları ve görselleştirme araçları içerir. WEKA üzerinde yaptığım bu çalışmada makine eğitilirken k- fold cross validation yöntemi kullanılmış ve k değeri standart ve en çok kullanılan değer olan 10 seçilmiştir.
15 Naïve Bayes Yöntemi için sonuçlar Correctly Classified Instances % Incorrectly Classified Instances % Gerçek Sınıf Tahmin Edilen Sınıf Malignant Benign Malignant Benign
16 Naïve Bayes Yöntemi için sonuçlar TP Rate FP Rate Precision Recall F- Measure ROC Area Class M B W.Avg
17 Çok Katmanlı Perceptron Yöntemi için sonuçlar (MLP) Correctly Classified Instances % Incorrectly Classified Instances % Gerçek Sınıf Tahmin Edilen Sınıf Malignant Benign Malignant Benign 8 349
18 Çok Katmanlı Perceptron Yöntemi için sonuçlar (MLP) TP Rate FP Rate Precision Recall F- Measure ROC Area Class M B W.Avg
19 Destek Vektör Makineleri Yöntemi için sonuçlar (SMO) Correctly Classified Instances % Incorrectly Classified Instances % Gerçek Sınıf Tahmin Edilen Sınıf Malignant Benign Malignant Benign 2 355
20 Destek Vektör Makineleri Yöntemi için sonuçlar (SMO) TP Rate FP Rate Precision Recall F- Measure ROC Area Class M B W.Avg
21 J48 Karar Ağacı Yöntemi için sonuçlar Correctly Classified Instances % Incorrectly Classified Instances % Gerçek Sınıf Tahmin Edilen Sınıf Malignant Benign Malignant Benign
22 J48 Karar Ağacı Yöntemi için sonuçlar TP Rate FP Rate Precision Recall F- Measure ROC Area Class M B W.Avg
23 K-En Yakın Komşu Yöntemi için sonuçlar (IBk) Correctly Classified Instances % Incorrectly Classified Instances % Gerçek Sınıf Tahmin Edilen Sınıf Malignant Benign Malignant Benign
24 K-En Yakın Komşu Yöntemi için sonuçlar (IBk) TP Rate FP Rate Precision Recall F- Measure ROC Area Class M B W.Avg
25 Kümeleme Yöntemi için sonuçlar () Correctly Classified Instances 0 0 Incorrectly Classified Instances 0 0 Gerçek Sınıf Tahmin Edilen Sınıf Malignant Benign Malignant 0 0 Benign 0 0
26 Kümeleme Yöntemi için sonuçlar () TP Rate FP Rate Precision Recall F- Measure ROC Area Class M B W.Avg
27 SONUÇ Sonuç olarak verisetimiz üzerinde en çok kullanılan 5 sınıflandırıcı tekniğinden en başarılı olanı 97.7 %-lik yüzdesiyle Karar Destek Makineleri yöntemi olmuştur. Bu yöntemi sırasıyla MultilayerPerceptron, IBk, J48 Karar Ağacı ve Naive Bayes takip etmiştir. Bu sonuçlardan anlıyoruz ki verisetimizi sınıflandırıken SVM tekniği kullanmamız tümor hücrelerini doğru sınıflandırmada daha başarılı sonuçlar elde edecektir.
28 Sınıflandırma Yöntemlerinin Karşılaştırılması Başarısı (%) SMO MLP KNN J48 Naive-Bayes
29 Yararlanılan Referanslar WEKA YAZILIMINDA k-ortalama ALGORİTMASI KULLANILARAK KONJESTİF KALP YETMEZLİĞİ HASTALARININ TEŞHİSİ, Yalçın İşler, Ali Narin, Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü. KANSER SINIFLANDIRMADA mikrorna VE mrna ANLATIM BİLGİLERİNİN ENTEGRASYONU Onur Altındağ, Yüksek Lisans Tezi, 2013 BREAST CANCER DİAGNOSİS ON THREE DİFFERENT DATASETS USİNG MULTİ-CLASSİFİERS, Gouda I. Salama, M.B.Abdelhalim, Magdy Abd-elghany Zeid, Arab Academy for Science Technology & Maritime Transport, Cairo, Egypt VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK MEME KANSERİ HÜCRELERİNİN TAHMİN VE TEŞHİSİ, Mustafa Danacı, Mete Çelik, A. Erhan Akkaya, Erciyes Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
30 TEŞEKKÜRLER
Veri madenciliği sınıflandırma ve kümeleme teknikleri yardımıyla Wisconsin veriseti üzerinde Göğüs Kanseri Teşhisi
Veri madenciliği sınıflandırma ve kümeleme teknikleri yardımıyla Wisconsin veriseti üzerinde Göğüs Kanseri Teşhisi Nurmyrat AMANMADOV Yıldız Teknik Üniversitesi Elektrik-Elektronil Fakültesi Bilgisayar
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
DetaylıElectronic Letters on Science & Engineering 3 (2) (2007) Available online at www.e-lse.org
Electronic Letters on Science & Engineering 3 (2) (2007) Available online at www.e-lse.org Determination Of Breast Cancer Using ANN Armağan Ebru Temiz 1 1 Sakarya Üniversity Elektronic-Computer Education
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
DetaylıCENTROID SINIFLAYICILAR YARDIMIYLA MEME KANSERİ TEŞHİSİ
Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University Cilt 31, No 2, 323-330, 2016 Vol 31, No 2, 323-330, 2016 CENTROID SINIFLAYICILAR YARDIMIYLA MEME
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr
VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma
DetaylıMakine Öğrenmesi İle Duygu Analizinde Veri Seti Performansı
Makine Öğrenmesi İle Duygu Analizinde Veri Seti Performansı Hatice NİZAM İstanbul Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü haticenizam@outlook.com Saliha Sıla AKIN ERS Turizm Yazılım Şirketi, Bilgisayar
DetaylıT.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ İLERİ VERİTABANI SİSTEMLERİ DERSİ RAPORUN SUNULDUĞU TARİH 24.05.
T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ İLERİ VERİTABANI SİSTEMLERİ DERSİ RAPORUN SUNULDUĞU TARİH 24.05.2011 PROJE KONUSU Genel Seçim Çalışmaları PROJE GRUBU Semih Erdem 080401009
DetaylıTODUP-C4 GRUP GÜL SENDE
TODUP-C4 GRUP GÜL SENDE Grup Gül Sende SEDANUR KORKMAZ MEHMET AKİF DURGUT FATMA ZEHRA KARATAŞ FATMA NİLGÜN TİRYAKİ ELİF KESKİN HALİL KARTAL SEDANUR GÜZEL MELİH METE KARAAĞAÇ FURKAN KAYA AKİLE NUR TABAK
DetaylıVeri ve Metin Madenciliği
Veri ve Metin Madenciliği Zehra Taşkın Veri Madenciliği Bir kutu toplu iğne İçine 3 boncuk düşürdünüz Nasıl alacağız? Fikirler? Veri Madenciliği Data Information Knowledge Veri madenciliği; Büyük yoğunluklu
DetaylıVeri ve Metin Madenciliği. Zehra
Veri ve Metin Madenciliği Zehra Taşkın @zehrataskin Büyük Veri https://www.youtube.com/watch?v=tzxmjbl-i4y Veri Madenciliği Bir kutu toplu iğne İçine 3 boncuk düşürdünüz Nasıl alacağız? Veri Madenciliği
DetaylıKaraciğer Yetmezliğinin Teşhisinde Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Kullanımı. In the Diagnosis of Liver Failure Using Machine Learning Algorithms
Karaciğer Yetmezliğinin Teşhisinde Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Kullanımı 1 Ekrem Alkuşak ve * 2 Murat Gök 1 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Yalova Üniversitesi, Yalova, Türkiye 2 Bilgisayar Mühendisliği
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. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL
VERİ MADENCİLİĞİ Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL SPRINT Algoritması ID3,CART, ve C4.5 gibi algoritmalar önce derinlik ilkesine göre çalışırlar ve en iyi dallara ayırma kriterine
DetaylıProstat bezi erkeğin üreme sisteminin önemli bir parçasıdır. Mesanenin. altında, rektumun (makat) önünde yerleşmiş ceviz büyüklüğünde bir bezdir.
Prostat nedir? Ne işe yarar? Prostat kanseri nedir? Prostat kanserinin nedenleri nelerdir? Kimler risk altındadır? Prostat kanserinin belirtileri nelerdir? Erken teşhis mümkün müdür? Teşhis nasıl koyulur?
DetaylıK-En Yakın Komşu Algoritması Parametrelerinin Sınıflandırma Performansı Üzerine Etkisinin İncelenmesi
K-En Yakın Komşu Algoritması Parametrelerinin Sınıflandırma Performansı Üzerine Etkisinin İncelenmesi Erdal TAŞCI* Aytuğ ONAN** *Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü **Celal Bayar Üniversitesi
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
DetaylıOver Kanseri Taraması ve İngiliz Grubu Over Kanseri Tarama Çalışması
Over Kanseri Taraması ve İngiliz Grubu Over Kanseri Tarama Çalışması Ovarian cancer screening and mortality in the UK Collaborative Trial of Ovarian Cancer Screening (UKCTOCS): a randomised controlled
DetaylıProstat kanserine karşı erken teşhis için
Prostat kanserine karşı erken teşhis için Prostat Erkeğin hassas noktasi Sayın Erkekler, Almanya da her yıl 40.000 den fazla erkek yeniden prostat kanserinden hastalanıyor. Ancak tüm erkeklerin % 15 ile
DetaylıWoman s Guide to Mammography
Turkish Guide to Mammography Woman s Guide to Mammography Kadının Mamografi Rehberi Cch Cross Cultural 1 Health crossculturalhealth.org Giriş: Kanser nedir? Birçok çesit kanser tipleri vardır. Kansere
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
Detaylı2.1 Bir Sınıfı Örneklerinden Öğrenme... 15 2.2 Vapnik-Chervonenkis (VC) Boyutu... 20 2.3 Olası Yaklaşık Doğru Öğrenme... 21
İçindekiler Önsöz İkinci Basım için Önsöz Türkçe Çeviri için Önsöz Gösterim xiii xv xvii xix 1 Giriş 1 1.1 Yapay Öğrenme Nedir?......................... 1 1.2 Yapay Öğrenme Uygulamalarına Örnekler...............
DetaylıKonular VERİ MADENCİLİĞİ. Örnek Tabanlı Yöntemler. En Yakın Komşu Sınıflandırıcı. En Yakın Komşu Yöntemi. Farklı Sınıflandırma Yöntemleri
VERİ MADENCİLİĞİ Farklı Sınıflandırma Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Şule Gündüz Öğüdücü Örnek tabanlı yöntemler ken Yakın Komşu Yöntemi Genetik Algoritmalar Karar Destek Makinaları Bulanık Küme Sınıflandırıcılar
DetaylıDOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜ DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CSE 6003
Dersi Veren Birim: Fen Bilimleri Enstitüsü Dersin Türkçe Adı: Makina Öğrenmesi ve Akıl Yürütme Dersin Orjinal Adı: Machine Learning and Reasoning Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora)
DetaylıMENOPOZ. Menopoz nedir?
MENOPOZ Hayatınızı kabusa çeviren, unutkanlık, uykusuzluk, depresyon, sinirlilik, halsizlik şikayetlerinin en büyük sebeplerinden biri menopozdur. İleri dönemde idrar kaçırma, kemik erimesi, hipertansiyona
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
Detaylıİmmunohistokimyasal Boyalar ile Tiroid Tümörü Teşhisinde Naive Bayes Algoritması Kullanılması
İmmunohistokimyasal Boyalar ile Tiroid Tümörü Teşhisinde Naive Bayes Algoritması Kullanılması Ahmet Haltaş 1, Ahmet Alkan 2 1 GAUN, Gaziantep Meslek Yüksekokulu, Gaziantep 2 KSU, Elektrik Elektronik Mühendisliği
DetaylıKanserin sebebi, belirtileri, tedavi ve korunma yöntemleri...
Kanser Nedir? Kanserin sebebi, belirtileri, tedavi ve korunma yöntemleri... Kanser, günümüzün en önemli sağlık sorunlarından birisi. Sık görülmesi ve öldürücülüğünün yüksek olması nedeniyle de bir halk
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
DetaylıYrd. Doç. Dr.Erdinç UZUN
T.C. NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ ÇORLU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ WEB SAYFALARINDAN BİLGİ ÇIKARIMI: WEB SİTELERİNDEN BİLGİ ÇIKARIMI YAPAN BİR UYGULAMA ve CÜMLE SINIFLAMASI AKILLI BİLGİ ERİŞİMİ Kadriye EREN Mustafa
DetaylıVeri Madenciliğinde Sınıflandırma Algoritmalarının Bir Örnek Üzerinde Karşılaştırılması
Akademik Bilişim 11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 2-4 Şubat 2011 İnönü Üniversitesi, Malatya Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Algoritmalarının Bir Örnek Üzerinde Karşılaştırılması Cengiz
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
DetaylıHODGKIN DIŞI LENFOMA
HODGKIN DIŞI LENFOMA HODGKIN DIŞI LENFOMA NEDİR? Hodgkin dışı lenfoma (HDL) veya Non-Hodgkin lenfoma (NHL), vücudun savunma sistemini sağlayan lenf bezlerinden kaynaklanan kötü huylu bir hastalıktır. Lenf
DetaylıSTERINaF [18F] 250 MBq/ml enjeksiyonluk çözelti içeren flakon Damar içine uygulanır.
STERINaF [F] 250 MBq/ml enjeksiyonluk çözelti içeren flakon Damar içine uygulanır. STERINaF [F] 250 MBq/ml enjeksiyonluk çözelti içeren flakon 1 m l si kalibrasyon tarih ve saatinde 250 MBq/ml sodyum florür
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma
DetaylıTürkçe Twitter Mesajlarında Gizli Dirichlet Tahsisine Dayalı Duygu Analizi
Türkçe Twitter Mesajlarında Gizli Dirichlet Tahsisine Dayalı Duygu Analizi Aytuğ Onan 1 1 Celal Bayar Üniversitesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü, Manisa aytug.onan@cbu.edu.tr Özet: Duygu analizi, görüş
DetaylıĞ İ öğ Ğ Ğ ö Ö ö Ğ İ İ ö Ğ İĞİ Ğ İĞ İ İ İ İ Ğİ İ İ İ İ ö Ö ö ö İ Ğ İ Ğ ö İ Ğ İ ö İ İ Ğ ö ö ö ö Ö Ğ ö ö Ğİ ö öğ öğ İĞ ö İ İ İ Ğ Ğ ö ö ö ö ö Ö ö ö ö ö ö Ö ö Ö ö ö ö Ö ö ö ö Ğ öğ Ğ öğ Ö Ğ ö İ ö ö Ö ö ö Ö
DetaylıWEKA Yazılımında k-ortalama Algoritması Kullanılarak Konjestif Kalp Yetmezliği Hastalarının Teşhisi
S Ü L E Y M A N D E M İ R E L Ü N İ V E R S İ T E S İ T E K N İ K B İ L İ M L E R M E S L E K Y Ü K S E K O K U L U S U L E Y M A N D E M I R E L U N I V E R S I T Y T E C H N I C A L S C I E N C E S V
DetaylıPARALEL VERİ MADENCİLİĞİ ALGORİTMALARI. BAŞARIM 09, 15-18 Nisan 2009, ODTÜ, Ankara
PARALEL VERİ MADENCİLİĞİ ALGORİTMALARI BAŞARIM 09, 15-18 Nisan 2009, ODTÜ, Ankara Veri Madenciliğine Genel Bir Bakış Veri Madenciliğinin Görevleri Sınıflama Seri Sınıflama Algoritmaları Paralel Sınıflama
DetaylıTİROİD (GUATR) CERRAHİSİ HAKKINDA SIK SORULAN SORULAR FR-HYE-04-301-08
TİROİD (GUATR) CERRAHİSİ HAKKINDA SIK SORULAN SORULAR FR-HYE-04-301-08 Tiroid bezi boyun ön tarafında yerleşmiş olup, nefes, yemek borusu ve ana damarlarla yakın komşuluk gösterir. Kelebek şeklinde olup
DetaylıMakine Öğrenmesi 3. hafta
Makine Öğrenmesi 3. hafta Entropi Karar Ağaçları (Desicion Trees) ID3 C4.5 Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (CART) Karar Ağacı Nedir? Temel fikir, giriş verisinin bir kümeleme algoritması yardımıyla
DetaylıKonular VERİ MADENCİLİĞİ. Örnek Tabanlı Yöntemler. En Yakın Komşu Sınıflandırıcı. En Yakın Komşu Yöntemi. Farklı Sınıflandırma Yöntemleri
Konular VERİ MADENCİLİĞİ Farklı Sınıflandırma Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Şule Gündüz Öğüdücü Örnek tabanlı yöntemler ken Yakın Komşu Yöntemi Genetik Algoritmalar Bulanık Küme Sınıflandırıcılar Öngörü Eğri
DetaylıKANSER ERKEN TANI VE TARAMA PROGRAMI
KANSER ERKEN TANI VE TARAMA PROGRAMI Hasta Adı - Soyadı: Cinsiyet: K E Hasta ID No: Doğum Tarihi: Baba Adı: Kimlik No: Sayın Hastamız, Bu form, size uygulanması planlanan erken tanı ve tarama programının
DetaylıDr. Cansu ÖZTÜRK Kanser Daire Başkanlığı cnsozt@yahoo.com
Taramalarda Kullanılan Temel Kalite Kriterleri ve Koordinasyon Merkezleri Dr. Cansu ÖZTÜRK Kanser Daire Başkanlığı cnsozt@yahoo.com HANGİ KANSERLERİ TARIYORUZ TÜRKİYE DE ERKEK VE KADINLARDA EN SIK GÖRÜLEN
DetaylıSosyal Medyada Makine Öğrenmesi ile Duygu Analizinde Dengeli ve Dengesiz Veri Setlerinin Performanslarının Karşılaştırılması
inet-tr 14 - XIX. Türkiye'de İnternet Konferansı Bildirileri 27-29 Kasım 2014 Yaşar Üniversitesi, İzmir Sosyal Medyada Makine Öğrenmesi ile Duygu Analizinde Dengeli ve Dengesiz Veri Setlerinin Performanslarının
DetaylıKarar Ağaçları Destekli Vadeli Mevduat Analizi. Bank Deposit Analysis Based on Decision Tree
Karar Ağaçları Destekli Vadeli Mevduat Analizi Hakan Dalkılıç1, Feriştah Dalkılıç1 1 Dokuz Eylül Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İzmir hakand@hotmail.com, feristah@cs.deu.edu.tr Özet: C4.5
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ Kavram ve Algoritmaları
VERİ MADENCİLİĞİ Kavram ve Algoritmaları Doç. Dr. Gökhan SİLAHTAROĞLU PAPATYA YAYINCILIK EĞİTİM İstanbul, Ankara, İzmir, Adana PAPATYA YAYINCILIK EĞİTİM BİLGİSAYAR SİS. SAN. VE TİC. A.Ş. İnönü Cad. Hacıhanım
DetaylıTürkçe Dokümanlar Ġçin Yazar Tanıma
Türkçe Dokümanlar Ġçin Yazar Tanıma Özcan KOLYĠĞĠT, Rıfat AġLIYAN, Korhan GÜNEL Adnan Menderes Üniversitesi, Matematik Bölümü Bölümü, Aydın okolyigit@gmail.com, rasliyan@adu.edu.tr, kgunel@adu.edu.tr Özet:
DetaylıK En Yakın Komşu Methodu (KNearest Neighborhood)
K En Yakın Komşu Methodu (KNearest Neighborhood) K-NN algoritması, Thomas. M. Cover ve Peter. E. Hart tarafından önerilen, örnek veri noktasının bulunduğu sınıfın ve en yakın komşunun, k değerine göre
DetaylıHASTANESİ KARDİYOLOJİ KLİNİĞİ KALICI KALP PİLİ TAKILMASI İÇİN HASTANIN BİLGİLENDİRİLMİŞ ONAM (RIZA) BELGESİ
HASTANESİ KARDİYOLOJİ KLİNİĞİ KALICI KALP PİLİ TAKILMASI İÇİN HASTANIN BİLGİLENDİRİLMİŞ ONAM (RIZA) BELGESİ HASTANIN Adı Soyadı:..... Protokol Numarası:..... Doğum Tarihi:..... Telefon Numarası:.... Adresi:.....
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Araştırmalarda
DetaylıSosyal Medyada Makine Öğrenmesi ile Duygu Analizinde Dengeli ve Dengesiz Veri Setlerinin Performanslarının Karşılaştırılması
Sosyal Medyada Makine Öğrenmesi ile Duygu Analizinde Dengeli ve Dengesiz Veri Setlerinin Performanslarının Karşılaştırılması Hatice Nizam 1, Saliha Sıla Akın 2 1 İstanbul Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği
Detaylıiçin kılavuzunuz Hasta Bilgilendirmesi
için kılavuzunuz Hasta Bilgilendirmesi Bu ilaç, ek bir denetime tabi tutulmaktadır. Böylece güvenliğe ilişkin yeni bulguların hızlı bir biçimde saptanması mümkün olur. Görülebilen her türlü yan etkileri
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
DetaylıSivas Erzincan Kalkınma Projesi (SEKP) Verilerinin Veri Madenciliği ile Sınıflandırılması ve Kümelenmesi
Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi Cilt: 03 Sayı: 10 2014 Manas Journal of Social Studies Vol.: 03 Issue: 10 2014 10 Sivas Erzincan Kalkınma Projesi (SEKP) Verilerinin Veri Madenciliği ile Sınıflandırılması
DetaylıBAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ. KANSER SINIFLANDIRMADA mikrorna VE mrna ANLATIM BİLGİLERİNİN ENTEGRASYONU ONUR ALTINDAĞ
BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KANSER SINIFLANDIRMADA mikrorna VE mrna ANLATIM BİLGİLERİNİN ENTEGRASYONU ONUR ALTINDAĞ YÜKSEK LİSANS TEZİ 2013 KANSER SINIFLANDIRMADA mikrorna VE mrna ANLATIM
DetaylıPARMAK İZİNDEN CİNSİYET TANIMA: YENİ BİR VERİTABANI İLE TEST
PARMAK İZİNDEN CİNSİYET TANIMA: Eyüp Burak CEYHAN, Şeref SAĞIROĞLU Gazi Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Maltepe, ANKARA eyupburak@gmail.com, ss@gazi.edu.tr Özet Bu çalışmada,
DetaylıNazlı Deniz ERGÜÇ 1, Hamza EROL 2, Bekir Yiğit YILDIZ 3, Vedat PEŞTEMALCI 4
454 [1280] LANDSAT ÇOK-BANTLI UYDU GÖRÜNTÜ VERİSİNİN VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI Nazlı Deniz ERGÜÇ 1, Hamza EROL 2, Bekir Yiğit YILDIZ 3, Vedat PEŞTEMALCI 4 1 Özel Öğrenci,
DetaylıKarar Ağaçları Destekli Vadeli Mevduat Analizi
Karar Ağaçları Destekli Vadeli Mevduat Analizi Hakan Dalkılıç 1, Feriştah Dalkılıç 1 1 Dokuz Eylül Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İzmir hakand@hotmail.com, feristah@cs.deu.edu.tr Özet: C4.5
DetaylıBeyin Omurilik ve Sinir Tümörlerinin Cerrahisi. (Nöro-Onkolojik Cerrahi)
Beyin Omurilik ve Sinir Tümörlerinin Cerrahisi (Nöro-Onkolojik Cerrahi) BR.HLİ.018 Sinir sisteminin (Beyin, omurilik ve sinirlerin) tümörleri, sinir dokusunda bulunan çeşitli hücrelerden kaynaklanan ya
DetaylıBÖBREK HASTALIKLARI. Prof. Dr. Tekin AKPOLAT. Böbrekler ne işe yarar?
BÖBREK HASTALIKLARI Prof. Dr. Tekin AKPOLAT Böbrekler ne işe yarar? Böbreğin en önemli işlevi kanı süzmek, idrar oluşturmak ve vücudun çöplerini (artık ürünleri) temizlemektir. Böbrekte oluşan idrar, idrar
DetaylıVeri Madenciliği Süreci
Veri Madenciliği Eda Coşlu Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi, Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü, BURDUR edacoslu@hotmail.com Büyük miktardaki veriler içerisinden önemli olanlarını bulup çıkarmaya Veri Madenciliği
DetaylıTiroid Bezi Hastalıkları (Guatr) Guatr, İç Guatr ve Dış Guatr Tanımları
Guatr, İç Guatr ve Dış Guatr Tanımları İç guatr: Halk arasında sıkça kullanılan bu deyim, dışarıdan bakıldığında guatrın büyüdüğünün görülmemesine rağmen, guatr bezinin fazla çalışması nedeniyle gelişmiş
DetaylıLENFOMA NEDİR? Lenfoma lenf dokusunun kötü huylu tümörüne verilen genel bir isimdir.
LENFOMA LENFOMA NEDİR? Lenfoma lenf dokusunun kötü huylu tümörüne verilen genel bir isimdir. LENF SİSTEMİ NEDİR? Lenf sistemi vücuttaki akkan dolaşım sistemidir. Lenf yolu damarlarındaki bağışıklık hücreleri,
DetaylıAkış YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Akış Makine Öğrenmesi nedir? Günlük Hayatımızdaki Uygulamaları Verilerin Sayısallaştırılması Özellik Belirleme Özellik Seçim Metotları Bilgi Kazancı (Informaiton Gain-IG) Sinyalin Gürültüye Oranı: (S2N
DetaylıMEME KANSERİNDE GÖRÜNTÜLEME YÖNTEMLERİ
MEME KANSERİNDE GÖRÜNTÜLEME YÖNTEMLERİ Dr. Filiz Yenicesu Düzen Laboratuvarı Görüntüleme Birimi Meme Kanserinde Tanı Yöntemleri 1. Fizik muayene 2. Serolojik Testler 3. Görüntüleme 4. Biyopsi Patolojik
DetaylıKredi Onayı İçin Bir Sınıflandırma Algoritması Önerisi A Classification Algorithm Advice for Credit Approval
Kredi Onayı İçin Bir Sınıflandırma Algoritması Önerisi A Classification Algorithm Advice for Credit Approval İsmail Haberal Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Başkent Üniversitesi ihaberal@baskent.edu.tr Umut
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE DİYABET HASTALIĞINA SEBEP OLAN FAKTÖRLERİN TESPİTİ
VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE DİYABET HASTALIĞINA SEBEP OLAN FAKTÖRLERİN TESPİTİ Gizem Betül Şahin 1, Tuba Gökhan 2, Aydın Çetin 3 1 2 3 gb.sahin56@gmail.com, tubagokhan@gazi.edu.tr, acetin@gazi.edu.tr
DetaylıSağlık Bilgi Sistemleri Genel Müdürlüğü
Sağlık Bilgi Sistemleri Genel Müdürlüğü PATOLOJİ VERİ PAKETİ ile KANSER KAYITÇILIĞI DENEYİMİ Dr. M. Mahir ÜLGÜ (MD, MBA) Genel Müdür Kasım 2016 1 PATOLOJİ KAYIT PAKETİ 2 AMAÇ Türkiye'deki kanser kayıt
DetaylıYAPAY ZEKA YÖNTEMLERİ İLE DÜNYA DEPREMLERİNİN MODELLENEBİLİRLİĞİ MODELLABILITY OF THE WORLD S EARTHQUAKES WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS
YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİ İLE DÜNYA DEPREMLERİNİN MODELLENEBİLİRLİĞİ *1 Erkan ÖZHAN 1 Namık Kemal Üniversitesi, Çorlu Meslek Yüksekokulu, 59860 Çorlu, TEKİRDAĞ Özet Depremler, günümüzde insanoğlunun karakteristiğini
DetaylıMobil Uygulama ile Görüntü İşleme ve Veri Madenciliği Tekniklerine Dayalı Melanom Tahmin Desteği Sağlanması
Mobil Uygulama ile Görüntü İşleme ve Veri Madenciliği Tekniklerine Dayalı Melanom Tahmin Desteği Sağlanması Melike ÇAĞLAYAN 1 Begüm ÇEKİRGE 2 Derya BİRANT 3 Pelin YILDIRIM 4 1,2,3 Bilgisayar Mühendisliği
DetaylıREVİZYON DURUMU. Revizyon Tarihi Açıklama Revizyon No
REVİZYON DURUMU Revizyon Tarihi Açıklama Revizyon No Hazırlayan: Onaylayan: Onaylayan: Doç. Dr. Füsun Baba, Dr. Hanife Özkayalar, Hasta Değerlendirme Kurulu Adem Aköl Kalite Konseyi Başkanı Sinan Özyavaş
DetaylıTıbbi kaynakların son derece kısıtlı olması var olan kaynaklarında etkin
GİRİŞ: Tıbbi kaynakların son derece kısıtlı olması var olan kaynaklarında etkin Kullanılmaması sonucu her yıl yüz binlerce kişi hayatını kaybediyor. Tıpta ve sağlık Sistemlerinde sayısal tekniklerin kullanılması
DetaylıMEME KANSERİ ve ERKEN TEŞHİS. Dr.Koray Öcal Mersin Tıp Fak.Genel Cerrahi AD.Meme-Endokrin Cerrahisi Grubu
MEME KANSERİ ve ERKEN TEŞHİS Dr.Koray Öcal Mersin Tıp Fak.Genel Cerrahi AD.Meme-Endokrin Cerrahisi Grubu MEME KANSERİ NEDİR? Meme süt bezleri ve burada üretilen sütü meme başına taşıyan kanallardan oluşan
DetaylıMakine Öğrenmesi Yöntemleri ile Duygu Analizi Sentiment Analysis with Machine Learning Techniques
Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Duygu Analizi Sentiment Analysis with Machine Learning Techniques Oğuz Kaynar Management Information System Cumhuriyet University Sivas, Turkey Okaynar@cumhuriyet.edu.tr
DetaylıKONGRE BAŞKANI DÜZENLEME KURULU
KONGRE BAŞKANI Prof. Dr. Sebahattin ÖZCAN Ankara Üniversitesi DÜZENLEME KURULU Prof. Dr. Mehmet KARATAŞ Düzenleme Kurulu Başkanı Prof. Dr. Dilek TURGUT BALIK Düzenleme Kurulu Başkan Yardımcısı Doç. Dr.
DetaylıGÖZ HIRSIZI GLOK M (=GÖZ TANSİYONU)
Op.Dr. Tuncer GÜNEY Göz Hastalıkları Uzmanı GÖZ HIRSIZI GLOK M (=GÖZ TANSİYONU) HASTALIĞINI BİLİYOR MUSUNUZ? Glokom=Göz Tansiyonu Hastalığı : Yüksek göz içi basıncı ile giden,görme hücrelerinin ölümüne
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE DIABETES MELLITIUS HASTALIĞINA SEBEP OLAN FAKTÖRLERİN TESPİTİ
VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE DIABETES MELLITIUS HASTALIĞINA SEBEP OLAN FAKTÖRLERİN TESPİTİ Gizem Betül Şahin 1, Tuba Gökhan 2, Aydın Çetin 3 1 2 3 gb.sahin56@gmail.com, tubagokhan@gazi.edu.tr, acetin@gazi.edu.tr
DetaylıCUMHURĠYET ÜNĠVERSĠTESĠ TIP FAKÜLTESĠ KADIN HASTALIKLARI VE DOĞUM BÖLÜMÜ DERS BĠLGĠLERĠ FORMU. Kadın Hastalıkları ve Doğum. Lisans
CUMHURĠYET ÜNĠVERSĠTESĠ TIP FAKÜLTESĠ KADIN HASTALIKLARI VE DOĞUM BÖLÜMÜ DERS BĠLGĠLERĠ FORMU Bölüm Kadın Hastalıkları ve Doğum Yıl/yarıyıl 6/1-2 Dersin Adı Ders düzeyi (Önlisans, lisans,vb) Dersin Türü(Z/S)
DetaylıİSTATİSTİK, ANALİZ VE RAPORLAMA DAİRE BAŞKANLIĞI
RAPOR BÜLTENİ İSTATİSTİK, ANALİZ VE RAPORLAMA DAİRE BAŞKANLIĞI Tarih :11.09.2015 Kanser Vakaları ve Kanserden Ölüm Oranları Sayı :10 Hazırlayan H. Erkin SÜLEKLİ Katkıda Bulunanlar Saadet TURHAL Nurdan
Detaylı2. Oracle Data Miner İle Örnek Bir Veri Madenciliği Çalışması
2. Oracle Data Miner İle Örnek Bir Veri Madenciliği Çalışması Bu örnek uygulamada bir önceki yazımda Oracle SQL Developer a yüklediğim Data Miner Repository ile gelen hazır bir sigorta şirketi veri setini
DetaylıSözlük Kullanarak Türkçe için Kavram Madenciliği Metotları Geliştirme
1 Cem Rıfkı Aydın, 1 Ali Erkan, 1 Tunga Güngör, 2 Hidayet Takçı 1 Boğaziçi Üniversitesi, 2 Cumhuriyet Üniversitesi Sözlük Kullanarak Türkçe için Kavram Madenciliği Metotları Geliştirme AB 14 7 Şubat 2014
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK ÇOK-BANTLI UYDU GÖRÜNTÜ VERİLERİNİN SINIFLANDIRILMASI İÇİN ALGORİTMA SEÇİMİ
484 [1279] VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK ÇOK-BANTLI UYDU GÖRÜNTÜ VERİLERİNİN SINIFLANDIRILMASI İÇİN ALGORİTMA SEÇİMİ Hamza EROL 1 1 Prof. Dr., Çukurova Üniversitesi, İstatistik Bölümü, 01330,
DetaylıOlay Kayıtları Ürün ve Platform Kodu Tespit Süreci Otomasyonu
Olay Kayıtları Ürün ve Platform Kodu Tespit Süreci Otomasyonu Ethem Utku Aktaş 1, Aziz Göktepe 1, Gamze Pehlivan 1, Ümit Ülkem Yıldırım 1, Cemal Yılmaz 2 1 Arge Merkezi, Softtech A.Ş., İstanbul, Türkiye
DetaylıYZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR Aç Gözlü (Hırslı) Algoritmalar (Greedy ) Bozuk para verme problemi Bir kasiyer 48 kuruş para üstünü nasıl verir? 25 kuruş, 10 kuruş,
DetaylıGRUP TEKNOLOJİSİ. Yrd. Doç. Dr. Tijen Över Özçelik
Yrd. Doç. Dr. Tijen Över Özçelik tover@sakarya.edu.tr Grup Teknolojisinde Performans Değerlendirme Ölçütleri Hücresel İmalat sistemlerinin tasarımında önemli olan konulardan biri oluşturulan hücrelerin
DetaylıDÜNYADA VE TÜRKİYEDE MESLEK HASTALIKLARI
1 DÜNYADA VE TÜRKİYEDE MESLEK HASTALIKLARI Meslek hastalıkları, işyeri ortamında bulunan faktörlerin etkisi ile meydana gelen hastalıkların ortak adıdır. Dünya Sağlık Örgütü ve Uluslararası Çalışma Örgütü
DetaylıAYTUĞ ONAN CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SERDAR KORUKOĞLU EGE ÜNİVERSİTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Metin Sınıflandırmada Öznitelik Seçim Yöntemlerinin Değerlendirilmesi AYTUĞ ONAN CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SERDAR KORUKOĞLU EGE ÜNİVERSİTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5
DetaylıMeme Kanseri Nedir? Kimler Risk Altındadır?
Meme Kanseri Nedir? Özellikle son yıllarda kadınlarda görülme oranı artan kanserlerin başında geliyor. Etkin tarama programlarıyla erken tanı sağlandığında ölümlerde ciddi oranda azalmanın olduğu meme
DetaylıMeme Kanserlerinin Erken Tanısı (teşhisi) İçin Program
Meme Kanserlerinin Erken Tanısı (teşhisi) İçin Program Bu yazı ile sizi meme kanserlerinin mamografi tarama (meme filmi) usulü ile erken teşhisi için aydınlatmayı ve özel bir programa davet etmeyi amaçlamaktayız.
DetaylıÇEVİRMEN İHTİYACI Çevirmen gerekli miydi? Evet Hayır Gerekli ise onam sırasında nitelikli bir çevirmen yanınızda var mıydı?
Sayfa Sayısı 1 / 5 HASTANIN ADI VE SOYADI: PROTOKOL NO: DOĞUM TARİHİ: YATIŞ TARİHİ: ÇEVİRMEN İHTİYACI Çevirmen gerekli miydi? Evet Hayır Gerekli ise onam sırasında nitelikli bir çevirmen yanınızda var
DetaylıMeme kanseri taraması
Meme kanseri taraması 2016 Bevolkingsonderzoek Neden halk taraması yapılır? Meme kanseri çok sık görülür. Hollanda da yaklaşık her 8 kadından 1 i hayatında meme kanserine yakalanır. Bu kadınların çoğu
DetaylıBest Practice Nedir? Hasta odaklı yaklaşımı ile bilimsel güvenilirlikle sonuçlar sunan yeni bir bakış açısı
HOŞGELDİNİZ Best Practice Nedir? Sağlık sektörü kullanıcılarının tanı /teşhis ve tedavi süreçlerinde en iyi klinik kararı verebilmelerine yardımcı olan ve güncel bilgi ihtiyaçlarını karşılamayı hedefleyen,
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Şekil Tanıma Final Projesi. Selçuk BAŞAK 08501008
Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Şekil Tanıma Final Projesi Selçuk BAŞAK 08501008 Not: Ödevi hazırlamak için geliştirdiğim uygulama ve kaynak kodları ektedir.
DetaylıYZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#9: ÖĞRENME VE SINIFLANDIRMA
YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#9: ÖĞRENME VE SINIFLANDIRMA Makine Öğrenmesi Çok büyük miktardaki verilerin elle işlenip analiz edilmesi mümkün değildir. Bu tür problemlere çözüm bulmak amacıyla makine öğrenmesi
DetaylıFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YÖNTEM VE UYGULAMA AÇISINDAN KLİNİK KARAR DESTEK SİSTEMLERİ YÜKSEK LİSANS TEZİ EMEL KOÇ tarafından YÜKSEK LİSANS derecesi şartını sağlamak için hazırlanmıştır.
Detaylı