Prediction of COVID-19 case and death numbers in Turkey by using artificial intelligence techniques
Türkiye COVID-19 vaka ve ölüm sayılarının yapay zeka teknikleri ile tahmin edilmesi
- Tez No: 721622
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA GÖÇKEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Çin'de 2019 yılının son aylarında ortaya çıkan koronavirüs, kısa zamanda tüm dünyayı etkisi altına alan bir pandemiye dönüşmüştür. Böylesi bir pandemiye hazırlıksız yakalanan dünya ülkeleri, hem mevcut durumu analiz etmek hem de virüs sebebi ile pek çok alanda ortaya çıkan handikapları önlemek, doğru ve zamanında önemler alabilmek için yapay zekâ tekniklerinden faydalanarak veri analizleri gerçekleştirmişlerdir. Bu çalışmada Türkiye koronavirüs veri seti kullanılarak, yapay zekâ teknikleri ile tahmin analizleri yapılmıştır. Kullanılacak yapay zekâ teknikleri belirlenmiştir. Üç farklı artırma algoritması ile tahmin analizi gerçekleştirilmiştir. Bunlar, AdaBoost, CatBoost ve XGBoost algoritmalarıdır. Ayrıca, ızgara arama algoritması ile hiperparametreleri optimize edilen yapay sinir ağı algoritmaları kullanılarak göz önüne alınan veri setine ait tahminler gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçlarının değerlendirilmesi ve doğru yorumlanabilmesi için temel performans ölçütleri kullanılmıştır. Aynı veri seti üzerinde yapılan dört farklı analiz için gerekli karşılaştırmalar yapılıp Türkiye koronavirüs veri setine en uygun algoritma belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The coronavirus, which emerged in China in the last months of 2019, soon turned into a pandemic that affected the whole world. The countries of the world, which were caught unprepared for such a pandemic, carried out data analyzes to be able to take correct and timely measures at that time by using artificial intelligence techniques to analyze the current situation and to prevent the handicaps arising in many areas due to the virus. In this study, using the Turkey coronavirus data set, predictive analysis was performed with three different boosting algorithms: AdaBoost, CatBoost, and XGBoost algorithms. In addition, predictions related to the considered data set were made by using ANN algorithms whose hyperparameters were optimized with the grid search algorithm. Basic performance metrics are used to evaluate and interpret the results of the analysis correctly. Necessary comparisons are made for four different analyzes on the same data set and the most appropriate algorithm is determined for the Turkey coronavirus data set.
Benzer Tezler
- COVID-19 ölüm ve vaka sayılarının arıma ve derin öğrenme modelleri ile öngörüsü
Prediction of COVID-19 death and case number using arima and deep learning models
BÜŞRA ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİDA GÖKÇE NARİN
- Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak covid-19 vaka tahmini ve mevsimsel etkilerin analizi
Prediction of covid-19 cases using deep learning methods and analyzing of seasonal effects
ÖZNUR YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ FINDIK
- COVİD-19 tanısı ile Hacettepe Üniversitesi erişkin hastanesinde izlenen hastaların hastalık ile ilgili risk algıları ve yaşam tarzı değişikliği planlarının değerlendirilmesi
Evaluation of disease-related risk perceptions and lifestyle change plans of patients followed up at Hacettepe University adult hospital with the diagnosis of COVİD-19
KAMIL ZARNISHANOV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
İç HastalıklarıHacettepe Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY SAİN GÜVEN
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURSEL ÇALIK BAŞARAN
- Türkiye'de Covid-19 hastalığının makine öğrenmesi yöntemiyle analizi ve tahmini
Prediction and modelling of Covid-19 disease in turkey by machine learning
ONUR KIZILARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİGEN ÖZEN
- Yapay sinir ağları ile pandemi sürecinde kısıtlama stratejilerinin etkinliğinin belirlenmesi için bir model önerisi
A model proposal to determine the efficiency of mitigation strategies during the pandemic with artificial neural networks
ÖMER FARUK ÇAPAROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YEŞİM OK
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT TUTAM