Doktora Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.14365/8833

Browse

Now showing 1 - 5 of 5

Automated melanoma detection in dermoscopic images
(İzmir Ekonomi Üniversitesi, 2023) Okur, Erdem; Türkan, Mehmet
Kanser, çeşitli ve tespit edilmesi zor türleri ile insanlar için en tehlikeli hastalıklardan biri haline gelmiştir. Melanom, türleri arasında ölüm oranı en fazla olan cilt kanseri türüdür. Olağan melanom tespit süreci, hastanın farkındalığına ve görsel muayene eden kişinin deneyimine dayanmaktadır. Dermoskopların icadı ile etkileri azalsa da, "öznellik" sorunu melanom tespit doğruluğunda büyük rol oynamakta ve bu da otomatik algılama ihtiyacını doğurmaktadır. Bu tezde, dermoskopik görüntülerde otomatik melanom tespitinin tarihçesi ve daha önce sunulan sistemlerin açıkları incelenmiştir. Bu açıkların üstesinden gelmek için farklı yaklaşımlar araştırılmıştır. Sonuç olarak, geleneksel yöntemleri yeni çağın derin öğrenme teknikleriyle birleştiren Görsel Kelimeler Çantası (BoVW) konseptine dayalı bir melanom saptama algoritması oluşturulmuştur. Yeni algoritmanın performansı, popüler Uluslararası Cilt Görüntüleme İşbirliği (ISIC) 2017 yarışması veri kümesi üzerinde test edilmiş ve son derece iyi sonuçlar elde edilmiştir. %96,2 doğrulukla ve daha da önemli olarak %99,8 hassasiyetle yeni algoritma ISIC 2017 başarı tablosundaki diğer tüm katılımcıları geride bırakmıştır. Hassasiyet, algoritmanın melanom vakalarını doğru sınıflandırma konusundaki başarısını temsil ettiğinden bu başarı, algoritmayı alanında özel bir yere yerleştirmektedir. Son olarak, yeni doğan algoritmanın performansını daha da arttırmak açısından, alan üzerinde gelecekte izlenebilecek yönler araştırılmıştır.
Enhancing Mutation Testing: Search-Based Optimization To Improve Testing Quality
(İzmir Ekonomi Üniversitesi, 2024) Uzunbayır, Serhat; Kurtel, Kaan
Yazılım testi, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün önemli bir aşamasıdır. Kapsamlı test faaliyetleri olmadan ortaya çıkan ürün kullanışsız veya güvenilmezdir. Kaynak kodundaki değişiklikler test paketlerinin yeniden yürütülmesini gerektirdiği için, kod kapsamı projenin gereksinimleriyle uyumlu olmalıdır. Hata odaklı bir şeffaf kutu birim test tekniği olan mutasyon testi, test paketlerinin kalitesinin değerlendirilmesi ve test prosedürlerindeki zayıflıkların belirlenmesi için kullanılır. Mutasyon testinin uygulanması her ne kadar etkili olsa da, yüksek maliyetler, eşdeğer mutantların varlığı ve test paketlerindeki test fazlalıkları nedenlerinden dolayı uygulamada zorluklar göstermektedir. Bu çalışmada, yazılım mühendisliğinde mutasyon testi araştırılmış, klasik metodolojilerden yapay zeka ve yenilikçi hibrit tekniklerin entegrasyonuna kadar gelişiminin izini sürülmüştür. Mutasyon testinin geleneksel ilkeleri ve problemleri incelenmiş ve C\# programlama dili için mutasyon test araçlarının derinlemesine analizi yapılmıştır. Test grubu azaltma problemini optimize etmek için iki metasezgisel yöntemi (genetik algoritmalar ve karınca kolonisi optimizasyonu) birleştiren arama tabanlı mutaston testi için yeni bir hibrit yöntem sunulmuştur. Eşdeğer mutantlar sorunu, daha üst düzey mutasyon testlerinin verimliliğini artırmak için genetik algoritmalar kullanılarak ele alınmıştır. Sonuç olarak bu çalışma, test kalitesinin iyileştirilmesi için mutasyon testine katkı sağlamaktadır. Gelişmiş hesaplama tekniklerini entegre eden, böylece daha etkili, verimli ve gelişmiş yazılım kalite güvence uygulamalarının önünü açan yaklaşımlar önermiştir.
From Words To Sentences: Advancing Turkish Emotion Analysis Through Emotion Enrichment
(İzmir Ekonomi Üniversitesi, 2023) Aka Uymaz, Hande; Meti̇n, Senem Kumova
Doğal dil işleme çalışmalarında dilin makineler tarafından anlaşılması, dilin doğru algılanması, veri kaynağındaki gerçek anlamın yakalanması ve duygusal nüansların ayırt edilmesi ihtiyacı nedenleriyle zorluklar içermektedir. Metinsel verileri temsil ederken mevcut kelime vektörleştirme modelleri anlamsal bilgilerin çıkarılmasında başarılıdır. Ancak bu modeller sıklıkla bir arada kullanılan kelimeleri vektör uzayında birbirine benzer şekilde temsil etmektedir. Bu nedenle, zıt duygulara sahip kelimeler, sık sık bir arada bulunmaları nedeniyle benzer vektör temsillerine sahip olabilir. Duygu tespitindeki bu tür eksikliklerin üstesinden gelmek için mevcut araştırmalar, duygusal bilgiler ekleyerek vektörleri zenginleştirmeye odaklanmaktadır. Vektör zenginleştirmede temel amaç, benzer semantik ve duygusal anlamlara sahip kelimelerin yakınlığını artırmak için vektör uzayını yeniden projekte etmektir. Bu çalışmada, iki semantik (Word2Vec ve GloVe) ve iki bağlamsal (BERT ve DistilBERT) vektörleştirme yöntemi kullanarak üç duygu zenginleştirme modeli Türkçe kelime ve cümlelere uygulanmıştır. Yapı itibariyle eklemeli bir dil olan Türkçenin bu bağlamda sıklıkla çalışılan diğer dillerden farklı sonuçlar üretmesi beklenmektedir. Sonuçlar, hem kelime hem de cümle düzeyinde zenginleştirmenin umut verici sonuçlarını göstermektedir. Zenginleştirilmiş cümle gösterimi literatürde ilk kez hem İngilizce hem de Türkçe dillerinde önerilmiştir. Ayrıca, herhangi bir dil ve vektör modeline uygulanabilen, duygu sözlüklerini filtreleme ve yüksek boyutlu vektörlerin boyutunu azaltarak duygusal bilgi içeren bölümleri belirleme amacını taşıyan bir optimizasyon yöntemi önerilmiştir. Deneysel sonuçlar, duygusal açıdan zenginleştirilmiş vektör temsillerinin orijinal modellerden daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.
Generating Meaningful Interactions Between Non-Playable Game Characters for Adaptive Gameplay
(İzmir Ekonomi Üniversitesi, 2023) Uludağli, Muhtar Çağkan; Oğuz, Kaya
Bu tez bilgisayar oyunlarında oyuncu olmayan karakterler (OOK'lar) tarafından kullanılan karar verme yöntemlerini sunar, ve bu tür OOK toplulukları tarafından kullanılacak bir çizge oluşturucu algoritması önerir. Tezde öncelikle oyunlarda OOK'lar için hangi karar verme yöntemlerinin kullanıldığını bulmak için literatür taraması yapılmıştır. Bilgisayar oyunları için kullanılan bu yöntemleri tanımlamakta, literatürdeki karar verme yöntemlerini sunmakta ve ayrıca ayrıntılı bir taksonomi oluşturmaktayız. Literatürü gözden geçirdiğimizde, oyunlarda OOK toplulukları tarafından kullanılabilecek bir sosyal ağ oluşturmanın uygun bir yolu olmadığını gördük. Biz de bu amaçla AnatoliA adında bir çizge oluşturucu yarattık. Tezde, bu algoritma için temel varsayımlarımızı ortaya koyuyor, algoritmamızı sunuyor ve modelimizin ayrıntılı analizini yapıyoruz. Sonuçlarımız, AnatoliA'nın bazı temel ölçümlerde daha önceki bazı çizge oluşturuculardan daha iyi performans verdiğini gösteriyor. Tezimizin son bölümü olarak, algoritmamızın farklı kullanım yollarını da değerlendiriyor ve gelecekteki yapılabilecek iyileştirmeleri tartışıyoruz.
Variations on Structured Sparsity for Machine Learning
(İzmir Ekonomi Üniversitesi, 2020) Oktar, Yiğit; Türkan, Mehmet
Seyrek ve bol gösterimler için sözlük öğrenimi genelde bir öznitelik öğrenimi yöntemidir. Bu yöntem yapıcı sinyal işleme uygulamalarında sıkça kullanılır. Öğrenilen öznitelikler, makine öğrenimi için sınıflandırma ve kümeleme yöntemlerine de girdi olarak verilebilir. Kalıp seyreklik kullanarak, seyreklik sistemi bir kümeleme problemine çevrilebilir. Olağan durumda, aynı alt uzaydaki iki sınıfın ayırt edilememesinden dolayı, doğrusal olarak ayrılmayan durumların öğrenimi olası değildir. Bire toplam ve eksi olamama koşulları ile kalıp seyreklik birlikte kullanıldığında, k-flats, k-simplexes, k-polytopes olarak adlandırılacak çeşitli k-means üstproblemlerine ulaşılır. Polytope aynı boyut sayısına sahip simplekslerden oluşan bütün bir cisimi belirtir. K-polytopes deneysel olarak k-means toplulukları kadar iyi ve çekirdek k-means'ten daha iyi sonuçlar verir. Bütünsellik bırakıldığı ve boyutsal heterojenlik olduğu takdirde, k-polytopes bir tek sınıf öğrenim yöntemi olan simpleksel öğrenim ile genelleştirilebilir. Kombinasyonel doğası gereği, çözüm için evrimsel yöntem seçilmiştir. Bu çeşit bir uyarlama doğrusal ayrılmayan durumları kolayca öğrenebilmekte ve de güvenilir bir yöntem olarak görünmektedir. Boyutların birbirine dik olduğu varsayıldığı için hala eksiklikler vardır. Evrişim diklik sorununa pratik bir çözüm sağlar. Evrişimli durum kullanılarak, kaydırmaya değişimsiz k-means problemi sunulmuş ve evrişimli sözlük öğreniminin denetimsiz öznitelik öğrenimi başarımı değerlendirilmiştir. Bu eklentiler ve değerlendirmeler sonucunda, seyrek ve bol gösterimler sistemi çok önemli bir makine öğrenimi yöntemi olarak karşımıza çıkmaktadır.

Browse

Browsing Doktora Tezleri by Department "İEÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı"