Bilgisayar Programcılığı Bölümü Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12514/193

Browse

Browsing Bilgisayar Programcılığı Bölümü Koleksiyonu by Publication Index "TR-Dizin"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Article
    Derin Öğrenme Kullanılarak Fundus Görüntülerinden Katarakt ve Diyabetik Retinopati Tespiti
    (BANDIRMA ONYEDİ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ, 2023) Aykat, Şükrü; Senan, Sibel
    Diyabetik retinopati ve katarakt ciddi körlüğe ve görme kaybına neden olabilen bazı retina hastalıklarıdır. Gözde meydana gelen bu geri dönüşü olmayan hasarı önlemek için retina hastalıklarının erken teşhisi hayati önem taşımaktadır. Bu çalışmanın problem cümlesi, bu retina hastalıklarının tespiti için derin öğrenme tabanlı sonuçların sunulması olarak verilebilir. Bu amaçla ilk önce ham bir veri seti üzerinde histogram eşitleme yöntemi kullanılarak yeni bir seti oluşturulmuştur. Ardından beş geleneksel derin öğrenme modeline hiperparametre ayarı yapılarak veri setleri üzerinde eğitimler gerçekleştirilmiştir. En son olarak veri setleri üzerinde en yüksek başarıya sahip MobileNet tabanlı bir hibrit model geliştirilmiştir. Önerilen hibrit model, ön işlenmiş veri seti üzerinde %99 doğruluk oranı elde etmiştir. Hibrit modelin sınıflandırma başarısının literatürdeki derin öğrenme modellerinin başarısından daha yüksek olduğu görülmüştür. Bu çalışma diyabetik retinopati ve katarakt hastalarının teşhis sürecine katkı sağlayacaktır.
  • Thumbnail Image
    Article
    Citation - Scopus: 3
    Review of the Opinions of Vocational High School Teachers, Students, and Administrators on the Interactive Whiteboard1
    (Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry, 2020) Aykat, Şükrü; Günüç, Selim
    The primary aim of this study is to determine whether there was a difference in teachers' levels of interactive whiteboard usage, their self-efficacy, and opinions before and after the Use of Technology in Education Course (UTEC) in vocational high schools where FATIH project was implemented. Research participants constituted of teachers and school administrators, and students attending Telkari Vocational and Technical Anatolian High School in which interactive whiteboard installation was made within the framework of FATIH project in Midyat district of Mardin province and who attended UTEC training in the 2015-2016 academic year. In this study, a mixed research method model was used. Data were collected through scale, survey and semi-structured interview forms. Quantitative data were analyzed by mean and ttest, and qualitative data were analyzed by content analysis. In conclusion of the study, it was observed that there was no significant change in the self-efficacy of teachers using interactive whiteboard and their level of using interactive whiteboard after UTEC training. Furthermore, it was observed that teachers were unable to develop materials for the interactive whiteboard before UTEC training, and after the UTEC training, they were able to prepare materials in part. This fact has revealed that the UTEC training content was not sufficient in material development for the interactive whiteboard. The students, on the other hand, indicated that they preferred the courses used on the interactive whiteboard and asked the teachers to continue using the interactive whiteboard. Participant students indicated that interactive whiteboard failures also adversely affected the lesson. Teachers, students, and school administrators reported that use an interactive whiteboard in the course increased student success and positively affected interest and participation in the course.
  • Thumbnail Image
    Article
    Türkçe Otel Yorumlarıyla Eğitilen Kelime Vektörü Modellerinin Duygu Analizi ile İncelenmesi
    (Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 2020) Ahmetoğlu, Hüseyin; Daş, Resul
    Doğal dil işlemenin(Natural Language Processing-NLP) ve metin sınıflandırmanın önemli araştırma alanlarından biri de duygu analizidir. Bu alanda çalışmalar hızla büyümektedir. Bu teknik dijital yaşamın her çeşit uygulama alanında kendini göstermektedir. Duygu analizi için geliştirilen birçok teknik vardır ancak son zamanlarda doğal dil işlemenin kelime vektör modeli metotları duygu analizinde yaygın olarak kullanılmaya başlamıştır. Word2Vec kelimeleri anlamlı vektörlere dönüştürebilen en kullanışlı kelime vektör modeli yöntemleri arasındadır. Bu yöntem ile kelime vektörleri oluşturabilmek için büyük kelime havuzlarına ihtiyaç vardır. Önceden eğitilmiş modeller duygu analizinde daha doğru sonuçlara ulaşabilmeyi mümkün kılarlar. Bu çalışmada duygu analizinde incelenmek üzere, onaylanmış kullanıcıların Türkçe otel yorumları veri kazıma yöntemleri ile toplanmıştır. Elde edilen bu özgün veriler Word2Vec ile eğitilerek kelime vektörleri oluşturulmuştur. Bu vektörler ile tekrarlanan yapay sinir ağının (Recurrent Neural Networks-RNN) bir çeşidi olan geçitli tekrarlayan birimler (Gated Recurrent Unit-GRU) ile bir sınıflandırma modeli geliştirilmiştir. Daha geniş kelime torbalarıyla eğitilmiş kelime vektörleri ile rastgele değerler atanarak oluşturulan vektörler, aynı derin öğrenme yöntemiyle yeniden incelenmiş ve elde edilen sınıflandırma başarıları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre özel alandan bağımsız, daha geniş kapsamlı kelime torbalarının sınıflandırma başarısını arttırdığı gözlemlenmiştir.