Yazar "Kökver, Yunus" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 6 / 6
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Artificial intelligence applications in education: Natural language processing in detecting misconceptions(Springer, 2024) Kökver, Yunus; Pektaş, Hüseyin Miraç; Çelik, HarunThis study aims to determine the misconceptions of teacher candidates about the greenhouse effect concept by using Artificial Intelligence (AI) algorithm instead of human experts. The Knowledge Discovery from Data (KDD) process model was preferred in the study where the Analyse, Design, Develop, Implement, Evaluate (ADDIE) instructional design cycle was used. The dataset obtained from 402 teacher candidates was analysed by Natural Language Processing (NLP) methods. Data was classified using Machine Learning (ML), one of the AI tools, and supervised learning algorithms. It was concluded that 175 teacher candidates did not have sufficient knowledge about the concept of greenhouse effect. It was found that the AI algorithm with the highest accuracy rate and used to predict teacher candidates' misconceptions was Multilayer Perceptron (MLP). Furthermore, through the Enhanced Ensemble Model Architecture developed by researchers, the combination of ML algorithms has achieved the highest accuracy rate. The kappa (kappa) value was examined in determining the significant difference between the AI algorithm and the human expert evaluation, and it was found that there was a significant difference, and the strength of agreement was significant according to the research findings. The findings of the current study represent a significant alternative to the prevailing pedagogical approach, which has increasingly come to rely on information technologies in the process of improving conceptual understanding through the detection of conceptual misconceptions. In addition, recommendations were made for future studies.Öğe Hipertansiyon Tahmini İçin Temel Bileşen Analizinin Kullanımı(2020) Ünver, Halil Murat; Kökver, Yunus; Çiftçi, AydınAmaç: Otuz yaş ve üzerindeki 150 hastadan, hipertansiyona etki etmesi muhtemel bilgilerden; cinsiyet, yaş, lipid profili, trigliserid, vücut kütle indeksi, ürik asit ve sigara kullanımı verileri toplanmış ve bir hipertansiyon veritabanı oluşturulmuştur. Bu kişilerden 65’i sağlıklı, geriye kalan 85 kişi ise hipertansiyon hastasıdır. Bu veritabanından hipertansiyon hastalığının Temel Bileşen Analizi kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır.Gereç ve Yöntem: Naive Bayes, Çok Katmanlı Algılayıcı Ağ (ÇKA), Karar Tablosu ve C4.5 sınıflandırma algoritmaları uygulanmış, ardından Temel Bileşenler Analizi uygulanarak hipertansiyon veritabanının boyutu indirgenmiş ve aynı sınıflandırma algoritmaları tekrar uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.Bulgular: Aynı şartlarda işleme sokulan algoritmalardan en başarılı sonucu %88 doğruluk oranıyla Naive Bayes sınıflandırıcısı vermiştir. Naive Bayes sınıflandırıcısını sırasıyla %85,33 başarı oranıyla Karar Tablosu algoritması, %82,67 başarı oranıyla ÇKA algoritmaları takip etmiştir. Hipertansiyon veritabanına TBA analizi uygulanıp, aynı şartlarda aynı algoritmalar tekrar işleme sokulup, TBA uygulanmayan sonuçlarla kıyaslandığında ise, C4.5 algoritması normalden %4 daha başarılı sonuç vererek en başarılı algoritma olmuştur. C4.5 algoritmasını sırasıyla %2,67 daha başarılı sonuç veren Karar Tablosu algoritması ve %1,33 daha başarılı sonuç veren ÇKA izlemiştir.Sonuç: Naive Bayes sınıflandırıcı haricindeki tüm algoritmalarda Temel Bileşenler Analizi’nin sınıflandırma başarısını artırdığı görülmüştür.Öğe İstatistiksel kenar algılama tabanlı optik disk tespiti ve şekil öznitelikleri ile diyabetik retinopati hastalığının sınıflandırılması(Kırıkkale Üniversitesi, 2019) Kökver, Yunus; Ünver, Halil MuratDiyabetik Retinopati (DR), körlüğe sebebiyet veren retinal bir hastalıktır. DR'nin erken evresinde meydana gelen mikroanevrizma lezyonlarının doğru ve erken tespiti, hastalığın derecelendirilmesinde çok önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada mikroanevrizma lezyonlarının tespiti dört aşamada ele alınmıştır. Birinci aşamada Optik diskin (OD) tespiti için literatürde daha önce denenmemiş olan Uyarlanmış Robust Rank- Order Test tabanlı istatistiksel kenar belirleme algoritması başarılı bir şekilde uygulanmıştır. İkinci aşamada retinal kan damarlarının tespiti yapılmış, üçüncü aşamada fovea ve makula bölgesi tespit edilmiş ve son aşamada ise resimlere ait şekil öznitelikleri kullanılarak mikroanevrizma lezyonları sınıflandırılmış ve literatürdeki benzer çalışmalarla kıyaslandığında çalışmanın başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.Öğe Principal Component Analysis Using For Estimating Hypertension(Kırıkkale Üniversitesi, 2020) Ünver, Halil Murat; Kökver, Yunus; Çifci, AydınAim: 150 patients which aged 30 years and over were exposed to possible hypertension; age, gender, lipid profile, body massindex, triglyceride , cigarette use and uric acid data are collected and hypertension database are created. 65 people is healthy, andthe remaining one is suffering from hypertension. It is aimed to estimate the hypertension disease from this database using thePrincipal Component Analysis.Material and Method: Decision Table, Naive Bayes, C4.5 and Multilayer Perceptron Network(MLP) classification algorithmsare applied to this database, then the size of the hypertension database is reduced by applying Principal Component Analysis andthe same methods are applied again and the results are compared.Results: The most successful result of the algorithms that were processed under the same conditions gave Naive Bayes classifierwith 88% accuracy. Naive Bayes classifier was followed by the Decision Table algorithm with success rate of 85.33%, and ÇKAalgorithms with success rate of 82.67%. If the TBA analysis is applied to the hypertension database and the same algorithms arere-processed under the same conditions and the TBA is compared to the untreated results, the C4.5 algorithm is normally themost successful algorithm with 4% more successful results. The Decision Table algorithm, which yielded C4.5 algorithm with2.67% more success rate respectively, and ÇKA which has a more successful result than 1.33%.Conclusion: Algorithms except the Naive Bayes algorithm, improved their classification accuracy rateÖğe Segmentation of blood vessels from retinal images(2017) Kökver, Yunus; Ünver, Halil Murat; Duman, Ebru AydoğanRetina görüntülerinden hastalık teşhisinin yapılabilmesinin ilk adımı kan damarlarının segmente edilmesidir. Bu çalışmada retina görüntüleri üzerinden kan damarlarının çıkartılması üzerine yapılan çalışmaları incelemeyi amaçlamaktadır. Bu nedenle literatürdeki mevcut makaleler kullanılan yöntemleri belirlemeye odaklanarak sistematik olarak derlenmiştir. Damar segmentasyonu problemine çözüm getiren ve literatürde bu alandaki ilk çalışmadan başlayarak son zamanlara kadar yapılan çalışmalardaki çözümler bazı kriterler dahilinde değerlendirilmiştir. Bu derleme çalışmasından anlaşılıyor ki, yıllar içerisinde segmentasyon için kullanılan yöntemlerde ciddi bir ilerleme kaydedilmiş ve retina görüntülerinden tüm damarların segmentasyonu kolaylıkla yapılabilir düzeye gelmiştir.Öğe Veri madenciliğinin nefroloji alanına uygulanması(Kırıkkale Üniversitesi, 2012) Kökver, Yunus; Barışçı, NecaattinGünümüzde bir hastalığa yapılacak doğru ve hızlı tespit büyük önem taşımaktadır. Hekimlere etkin bir şekilde teşhis koyabilmeleri hususunda yardımcı olabilmek için, veri madenciliği son zamanların en gözde yöntemlerinden birisidir. Bu tez çalışmasında retrospektif yöntemle 150 hastadan alınan veriler, veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarıyla incelenmiştir. Normal veya Hasta olacak şekilde iki farklı sınıf vardır. Böylelikle hipertansiyon hasta adaylarının hipertansiyon olup olmadığını tahmin edecek bir teşhis sistemi geliştirilmiştir. Ayrıca elde edilen sonuçlara göre bir karar ağacı oluşturularak, hipertansiyona doğrudan ve dolaylı olarak etki eden faktörler belirlenmiştir.Bu çalışma veri madenciliğinin hipertansiyon alanında da faydalı bir araç olabileceğini ortaya koymuştur. Böylece veri madenciliği, tedavi karar aşamasında doktorun kısa sürede objektif kararlar almasına yardımcı olabilecektir.
