Machine learning algorithms for predicting pandemic possibility based on common symptoms
Ortak belirtilere dayalı pandemi olasılığını öngörmek için makine öğrenim algoritmaları
- Tez No: 768346
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Bu çalışmanın yaklaşımı, bireysel verilerin toplanmasını ve analizini içerecektir. Çeşitli veri toplama modülleri, veri depolama modülleri, analiz modülleri ve sunum modülleri, sistemin topladığı verileri düzenlemek için kullanılacaktır. İle birlikte gerekli kod ve test ortamları, makine öğrenmesi yöntemlerine bir bakış sağlanacaktır. Karmaşa Matrisi, Doğruluk, Özgüllük, Kesinlik ve Geri Çağırma gibi metrikleri kullanacağız. makine öğrenimi sisteminin etkinliğini değerlendirmek için. Lojistik regresyon, karar ağacı, rastgele orman ve KNN modelleri, Python'un çıktısına dayalı olarak yakın bir yarış içindedir ve Jüpter komut dosyaları. Uygulamayı gerektirdiği için lojistik regresyon yöntemi önerilir. mantık dikkate alınır.
Özet (Çeviri)
The approach of this study will include the collection and analysis of individual data. A variety of modules, such as data collecting modules, data storage modules, analysis modules, and presentation modules, will be utilized to arrange the data that the system collects. Along with the required code and testing environments, a look at machine learning methods will be provided. We will use metrics like the Confusion Matrix, Accuracy, Specificity, Precision, and Recall in order to evaluate the machine learning system's effectiveness. Logistic regression, decision tree, random forest, and KNN models are all in a close race based on the output of the Python and Jupter scripts. The logistic regression method is recommended because it takes the application logic into account.
Benzer Tezler
- Predicting the value of football player with the impact of covid-19 on the market value of the player
Futbolcunun değerini covıd-19'un oyuncunun piyasa değerine etkisi ile tahmin etme
HUSAM HASAN ATIYAH ATIYAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
- Prediction of the future success of candidates before recruitment with machine learning: A case study in the banking sector
İşe alım öncecinde adayların gelecek başarılarının makine öğrenmesiyle tahmini: Bankacılık sektöründe bir vaka çalışması
KAAN AKSAÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT LEVENT DEMİRCAN
- Origin and destination based demand of continuous pricing for airline revenue management
Havayolu gelir yönetimi için sürekli fiyatlandırma yapısında başlangıç ve varış yerine dayalı talep tahmini
MEHMET MELİH DEĞİRMENCİ
- 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
- #Gameaddicted: Dijital oyun bağımlılığına makine öğrenimi yaklaşımı
#Gameaddicted: A Machine learning approach to digital game addiction
BEKİR ASIM ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Yönetim Bilişim SistemleriErciyes ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA KAHYA ÖZYİRMİDOKUZ