Data mining techniques for extraction and analysis of covid-19 data
Covıd-19 verilerinin çekilmesi ve analizi için veri madenciliği teknikleri
- Tez No: 795945
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Information and Records Management
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği Teknikleri, Çıkarma ve Analiz, Covid-19 Verileri, Data Mining Techniques, Extraction and Analysis, Covid-19 Data
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi ve Belge Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Bu araştırmada, covid-19 verilerinin çıkarılması ve analizi için farklı senaryolarla derin öğrenmeyi içeren veri madenciliği teknikleri sunulmaktadır. Ayakların enerjisi uygulanıyor ve CT tarama görüntülerinden hesaplanmıştır. Farklı problemlere sahip farklı patineler araştırılır ve analiz edilir. Ayrıca sonuçlar diğer çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntemin sonuçları, önerilen yöntemin diğer yöntemlere göre yüksek doğrulukta olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this research, data mining techniques that included the deep learning with different scenario is presented for extraction and analysis of covid-19 data. Energy of the feeatres are implemented and calculated from the CT scan images. Diferent patinets with different problems are investigated and analysed. Also the results are compared with other studies. The resukts of proposed method shows that the proposed methos has high accuracy that other methods.
Benzer Tezler
- Knowledge extraction for the steam reforming of methane from the published papers in the literature using data mining techniques
Literatürde yayınlanmış makalelerden veri madenciliği teknikleri kullanarak metan buhar reformu ile ilgili bilgi çıkarımı
MELTEM BAYSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Kimya MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN YILDIRIM
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ERDEM GÜNAY
- Pattern extraction by using both spatial and temporal features on Turkish meteorological data
Türkiye meteoroloji verisinin uzaysal ve zamansal özelliklerini kullanarak kurallar bulunması
IŞIL GOLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. ADNAN YAZICI
YRD. DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL
- Yazılım güvenlik açıklarının skorlanması ve kategorisinin belirlenmesinde yeni bir yöntem
A new method to determine scoring and category of software vulnerabilities
HAKAN KEKÜL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURHAN ERGEN
- Kütüphane ve bilgi bilimi çalışmalarında dönemsel konu analizi
Periodic subject analysis of library and information science
KASIM BİNİCİ
Doktora
Türkçe
2016
Bilgi ve Belge Yönetimiİstanbul ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSHAK KESKİN
- Fuzzy association rule mining from spatio-temporal data: An analysis of meteorological data in Turkey
Uzaysal ve zamansal veriden bulanık ilişki kuralları bulunması: Türkiye?de ölçülmüş olan meteoroloji verisinin analizi
SEDA ÜNAL ÇALARGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN YAZICI