SEARCH RESULT

Year

Subject Area

Broadcast Area

Document Type

Language

4 results listed

2018 Understanding effects of hyper-parameters on learning: A comparative analysis

In this study, we analyzed the hyper-parameters which are frequently used in deep learning methods on a generated DNN. On the Fashion-MNIST dataset, we had chance to interpret the evolution of the model to the end as a result of tests performed on a low epoch number. At the end of the study, we reached a success rate of about 90 percent on the test data and showed that the selected hyper-parameters by created model were the most accurate.

International Conference on Advanced Technologies, Computer Engineering and Science
ICATCES

Yusuf Yargı Baydilli Ü. ATİLA

112 153
Subject Area: Computer Science Broadcast Area: International Type: Oral Paper Language: English
2017 ROI DETECTION AND VESSSEL SEGMENTATION IN RETINAL IMAGE

Diabetes disrupts work by affecting the structure of the eye and afterwards leads to loss of vision. Depending on the stage of disease that called diabetic retinopathy, there are sudden loss of vision and blurred vision problems. Automated detection of vessels in retinal images is a useful study to diagnose eye diseases, disease classification and other clinical trials. The shape and structure of the vessels give information about the severity of the disease and the stage of the disease. Automatic and fast detection of vessels allows for a quick diagnosis of the disease and the treatment process to start shortly. ROI detection and vessel extraction methods for retinal image are mentioned in this study. It is shown that the Frangi filter used in image processing can be successfully used in detection and extraction of vessels.

International Workshop on GeoInformation Science
GEOADVANCES

Furkan Sabaz Ü. ATİLA

52 19
Subject Area: Computer Science Broadcast Area: International Type: Abstract Language: English
2018 Karabük İli Hava Kirletici PM10 Gösterge Seviyesinin Yapay Sinir Ağı Ve Çoklu Regresyon Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi

Bu çalışmada; Yapay Sinir Ağı - Çok Katmanlı Algılayıcı (YSA-ÇKA) ve Çoklu Regresyon Analizi (ÇRA) yöntemleri kullanılarak, Türkiye’de demir çelik endüstrisine ev sahipliği yapan başlıca iller arasında yer alan Karabük kentsel alanına ilişkin, günlük Partikül Madde (PM10) kirletici gösterge seviyesinin tahminine yönelik bir yaklaşım sunulmuştur. Söz konusu yaklaşımda, veri seti olarak 2005 ile 2015 yıllarına ilişkin günlük olarak ölçülmüş, meteorolojik gözlem verileri ve kirletici değerler kullanılmıştır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalar sonucunda; hava kirletici değerlerin tahmininin mümkün olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca uygulanan YSA-ÇKA ve ÇRA yöntemleriyle elde edilen sonuçların performansları da değerlendirilmiştir. Deneysel çalışmalar sonucunda, YSA-ÇKA yönteminin, ÇRA’ya göre daha iyi bir performans gösterdiği sonucuna ulaşılmıştır.

Akademik Bilişim
AB

Kürşat Mustafa KARAOĞLAN Ü. ATİLA Yusuf Kurtgoz Oğuz Findik

41 80
Subject Area: Computer Science Broadcast Area: National Type: Oral Paper Language: Turkish
2018 Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Yükseköğretimde Öğrenci Adaylarının Başarı Durumlarının Tahmin Edilmesi

Son zamanlarda, yapay sinir ağları, diğer bütün alanlarda olduğu gibi eğitim alanında da önemli bir konuma gelmiştir. Gelişen teknoloji sayesinde eğitim kurumlarında öğrenci bilgi sistemlerinin kullanılmasıyla birlikte öğrencilerle ilgili her türlü veriye erişim sağlanmaktadır. Yapay sinir ağları, bu verileri kullanarak, diğer yöntemlerle mümkün olmayan analiz, hesaplama ve tahminleri başarılı bir şekilde yapabilmektedir. Bu çalışmada, Hitit Üniversitesi öğrenci bilgi sistemi veri tabanından 2014 - 2017 yılları arasındaki mezun olan öğrencilerin ortaöğretim, yükseköğretim, cinsiyet, yaş ve üniversite giriş sınav puanı verileri alınıp, Levenberg-Marquardt metodu kullanılarak yapay sinir ağı eğitilmiştir. Bu sayede öğrenci adayının, üniversitede seçmeyi düşündüğü bölüm ve programdaki göstereceği başarının (ne kadar sürede mezun olacağının ve mezun olduğunda elde edeceği genel not ortalamasının) yapay sinir ağı kullanılarak tahmin edilmesi sağlanmıştır.

Akademik Bilişim
AB

Hüseyin Çizmeci Ü. ATİLA Ismail Rakıp Karas

45 35
Subject Area: Computer Science Broadcast Area: National Type: Oral Paper Language: Turkish