Covid-19 verileri için Bayes ağları ile makine öğrenmesi
Machine learning with bayesian networks for Covid-19 data
- Tez No: 758891
- Danışmanlar: PROF. DR. SERPİL AKTAŞ ALTUNAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Covid-19 pandemisi, 17 Kasım 2019 tarihinde Çin'in Vuhan Eyaleti'nde ilk defa görülmüştür. Küresel pandemi ilk başta Vuhan'daki deniz mahsülleri ve hayvan satışı yapılan yerlerde görülmüştür. Sonra insanlar arasında da yayılışını devam ettirerek Vuhan başta olmak üzere Çin'in diğer eyaletindeki bölgelere ve diğer dünya ülkelerine yayılmıştır. 11 Mayıs 2022 tarihi itibariyle dünyada 519.682.000 vaka meydana gelmiştir ve 6.266.278 hasta ölmüştür. Ülkemizde ve dünya genelinde Covid-19 pandemisinin etkilerini gösteren birçok araştırma ve analiz çalışmaları yapılmıştır. Bu tez çalışmasında dünya genelinde 104 ülkeden oluşan 215.968 adet dünya çapında meydana gelen vaka analiz edilmiştir ve Bayes Ağları (Bayesian Networks) ile makine öğrenimi tekniği kullanılarak hastalar sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Bu çalışmada, dokuz adet değişkenle Covid-19 virüsüne yakalanan hastaların hayatta kalıp kalmayacağını araştırılmıştır. Böylelikle hangi hastaya öncelik verip tedavi edilmesi gerektiği veya gözlem altında tutulması gerektiği belirlenecektir. Sonuç olarak bu çalışmayla dünya genelindeki Covid-19 pandemisinden kaynaklı ölüm oranlarının düşürülmesi hedeflenmektedir.
Özet (Çeviri)
The Covid-19 pandemic emerged on November 17, 2019, in Wuhan Province of China. The outbreak was initially detected in those found in the seafood and animal market in this region. Later, it spread from person to person and spread to other cities in Hubei province, especially in Wuhan, other provinces of China, and other world countries. Until May 11, 2022, 519.682.000 cases occurred globally and 6.266.278 patients died from Covid-19. Many research and analysis studies have been conducted in our country and around the world showing the effects of the Covid-19 pandemic. In this thesis study, 215,968 worldwide cases from 104 countries around the world were analyzed and the patients were tried to be classified using Bayesian Networks and machine learning techniques. In this study, it was investigated whether the patients who caught the Covid-19 virus would survive using nine variables. In this way, it will be determined which patient should be given priority and treated or kept under observation. Thus, this study aims to reduce the death rates due to the Covid-19 pandemic worldwide.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile kovid-19 transkriptomik biyobelirteçlerin belirlenmesi
Determination of kovid-19 transcriptomic biomarkers using machine learning methods
HATİCE YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT GÖK
- Anti-koronavirüs peptitlerinin protein kodlama yöntemleri ile tespiti
Determination of anti-coronavirus peptides by protein coding methods
HASİBE CANDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT GÖK
- Öksürük ses kayıtları kullanılarak COVID-19 tahmini
Predicting COVID-19 using cough audio recordings
NURSEN KELEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ METE YAĞANOĞLU
- SARS-CoV-2 proteini ile insan proteini arasindaki etkileşimlerin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmini
Prediction of interactions between SARS-CoV-2 protein and human protein using machine learning methods
FİRDES GÜL KORKUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT GÖK
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL