Derin öğrenme yöntemleri ile duygu analizi ve okul rehberlik servislerinde kullanımı
Emotion analysis with using deep learning methods and use the on the school guidance
- Tez No: 648681
- Danışmanlar: PROF. DR. SABRİ KOÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eğitim ve Öğretim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Yapay zekâ ile birlikte sağlık, iletişim, endüstri vb. alanlarda büyük değişimler gerçekleşmektedir. Bu değişimlerin dikkat çeken en önemli alanlarından birisi de eğitimdir. Yapay zekâ ile birlikte eğitim sistemleri ve eğitim materyalleri büyük bir değişim içerisine girmeye başlamıştır. Ortaokul ve lise okullarının rehberlik servisleriyle görüşmeler yapılmış ve okullardaki birçok öğrencinin problemleri ilgili durumlarda rehberlik servislerine irtibat kurmadığı anlaşılmıştır. Bundan dolayı öğrencilerin problemlerinin çözümü gecikmekte veya çözüme gidilememektedir. Devamında ise bu problemler öğrencilerin ders başarısını olumsuz yönde etkilemektedir. Ayrıca öğrenci öğrenim hayatından yavaş, yavaş uzaklaşarak, psikolojik sorunlarıyla baş başa kalarak çözüm bulamamaktadır. Bu tez çalışmasında derin öğrenme yöntemiyle yüz tanıma ve insan yüzündeki duygu analizinin yapılması ile (öfke, tiksinti, korku, mutluluk, üzüntü ve şaşkınlık vb.) hisler tespit edilmiştir. Bu tespit edilen hislere göre, okul rehberlik servislerine gitmeyen öğrenciler tanınmakta ve bu yüzler sistemden rehberlik servisinin faydalanabileceği şekilde internet üzerinden yayınlanacaktır. Böylelikle problem yaşayan ve yaşamayan öğrencilerin günlük duygu analizleri takip edilecektir. Tez çalışmasının okulların rehberlik servislerinde kullanılması ile psikolojik sorun yaşayan öğrencilerin sorunların çözülmesine kolaylık sağlaması ve okula kazandırılması büyük önem arz etmektedir. Yüz bölgelerinin tespiti için OpenCV kütüphanesinin yüz tanıma algoritması kullanılmıştır. Duygu tespitinde ise Derin Öğrenme algoritmalarından olan Evrişimli Sinir Ağı ve eğitim için FEEDTUM yüz ifadesi veri setinden yararlanılmıştır. Veritabanı için MySQL kullanılarak ve veriler bu sunucudan çekilerek, dreamweaver editörü aracı ile web sitesinde yayınlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Along with artificial intelligence, health, communication, industry, etc. Major changes are taking place in areas. One of the most important areas of these changes is education. With artificial intelligence, education systems and educational materials have started to undergo a great change. Interviews were made with the guidance services of secondary and high school schools and it was understood that many students in schools did not contact the guidance services when their problems were related. Therefore, the solution of students' problems is delayed or cannot be solved. Subsequently, these problems affect students' academic success negatively. In addition, the student is gradually getting away from his education life and cannot find a solution by staying alone with his psychological problems. In this thesis, feelings (anger, disgust, fear, happiness, sadness and confusion) were determined by using the deep learning method face recognition and analysis of the emotions on the human face. According to these senses, students who do not go to school guidance services are recognized and these faces will be published on the internet so that the guidance service can benefit from the system. In this way, the daily emotional analysis of the students who have and do not have problems will be followed. It is of great importance that the thesis work is used in the guidance services of the schools, and it facilitates the solving of the problems of students with psychological problems and brings them to the school. The face recognition algorithm of OpenCV library was used to detect facial regions. Convolutional Neural Network, which is one of the Deep Learning algorithms, and FEEDTUM facial expression data set were used for emotion detection. Using MySQL for the database and pulling the data from this server, it was published on the website with the dreamweaver editor tool.
Benzer Tezler
- Well-being, burnout, and teaching anxiety among EFL teachers
İngilizce öğretmenlerinin iyilik hali, tükenmişlik duygusu ve öğretme kaygısının incelenmesi
AYŞE MİNE ONAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAMİ AYDIN
- Derin öğrenme yöntemleri ile duygu analizi ve aktivasyon fonksiyonlarının karşılaştırılması
Sentiment analysis with deep learning methods and comparison of activation functions
MUHAMMED AHMET DEMİRTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN
- Müzik verilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile duygu ve içerik analizi yapılması
Emotion and content analysis of music data using machine learning methods
BUĞRA KAĞAN KAYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ŞİMŞEK
- Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators
Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi
MAHMUT SAMİ SİVRİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Türkçe metinlerde farklı temsil modelleri ve öğrenme yöntemleri ile duygu analizi karşılaştırması
Comparison of sentiment analysis with different representation models and learning methods in Turkish texts
KADRİYE MARANGOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZGÜR CİNGİZ