Kuantum teknolojiler kullanılarak makine öğrenmesi ile görüntülerden nesne tanıma
Object recognition from images with machine learning by using quantum technologies
- Tez No: 848627
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Makine öğrenmesi günümüzde otonom araçlardan uzay ve savunma sanayisine kadar birçok alanda geniş bir uygulama alanına sahiptir. Bu uygulamalardan biri de tıp alanında görülmekte olup, özellikle doktorların teşhis konusundaki zorluklarını hafifleme potansiyeline sahiptir. Kuantum makine öğrenmesi, büyük veri setlerini anlamlandırmak ve karmaşık ilişkileri çözmek için klasik yöntemlere göre daha hızlı ve etkili bir şekilde çalışabilir. Bu inovasyon, sağlık sektöründe önemli ilerlemelere öncülük edebilir ve hastaların daha hızlı ve doğru teşhis almasına katkıda bulunabilir. Bu araştırmada, beyin tümörlerinin tespiti konusunda klasik ve hibrit kuantum makine öğrenmelerinin etkinliğini detaylı bir şekilde incelenmiştir. Bu çalışma, beyin sağlıklı dokularıyla birlikte dört farklı tümör türünü içermektedir, bu da teşhis süreçlerinin daha geniş bir yelpazede ele alındığını göstermektedir. Klasik makine öğrenmesi kullanılarak yapılan beyin tümörü nesnesinin tespitinde elde edilen %75-%79 doğruluk oranı, bu alandaki mevcut başarı seviyelerini yansıtmaktadır. Bu çalışmada hem veriler üzerinde iyileştirme işlemleri yapılarak hem de hibrit kuantum makine öğrenmesi yöntemleriyle bu oranın %95-%100 aralığına arttığı gözlemlenmiştir. Bu etkileyici sonuçlar, kuantum makine öğrenmesinin sunduğu yüksek doğruluk seviyelerini vurgulamaktadır. Araştırma sonucunda elde edilen bulgular sunulmuş ve önerilen çalışmanın verimi ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
Machine learning has a wide range of applications today, spanning from autonomous vehicles to space and defence industries. One of these applications is observed in the field of medicine, particularly in potentially alleviating the diagnostic challenges faced by doctors. Quantum machine learning has the potential to work more quickly and effectively than classical methods in understanding and deciphering large datasets and complex relationships. This innovation could lead to significant advancements in the healthcare sector, contributing to faster and more accurate diagnoses for patients.In this research, the effectiveness of classical and hybrid quantum machine learning methods in the detection of brain tumors is extensively explored. The study encompasses four different tumor types along with healthy brain tissues, indicating a broader spectrum of diagnostic processes. The accuracy rate of 75-79% achieved in the detection of brain tumor objects using classical machine learning reflects the current success levels in this field. In this study, both data improvements and the application of hybrid quantum machine learning methods have been observed to increase this rate to the range of 95-100%. These impressive results underscore the high levels of accuracy offered by quantum machine learning. The findings of the research are presented, and the efficiency of the proposed study is highlighted.
Benzer Tezler
- Küresel finansal teknoloji sektöründe ortaya çıkan yeni girişimlerin ekonomik ve teknolojik belirleyicileri
Economic and technological determinants of newstartups in the global financial technology sector
SELİM TAŞTAN
- Derin öğrenme teknikleri ile nanomalzeme katkılı nematik sıvı kristal yapıların elektro-optik özelliklerinin tahminlenmesi
Prediction of electro-optical properties of nanomaterial doped nematic liquid crystal structures by deep learning techniques
MUSTAFA AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLNUR ÖNSAL
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR UĞURLU
- Atomsal bağların sonlu elemanlar yöntemi kullanılarak modellenmesi
Modeling of atomic bonds using finite element method
VOLKAN AYDINOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEKİN GÖLLER
PROF. DR. ATA MUĞAN
- Working fluid ranking using cosmo and Refprop softwares for a mobile waste heat recovery system
Bir seyyar atık ısı geri kazanım sistemi için cosmo ve Refprop programları kullanılarak akışkanların sıralanması
MUTLU ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM SORUŞBAY
- Büyük verinin sanata dönüşmesinde bilginin kullanımı
The use of knowledge in the transformation of big data into art
MERVE İŞLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgi ve Belge YönetimiMarmara ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜSSÜN GÜNEŞ