Yazar "Şengür, Abdulkadir" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Grafik Tablet Kullanılarak Makine Öğrenmesi Yardımı ile El Yazısından Cinsiyet Tespiti
    (2020) Arı, Berna; Arı, Ali; Ucuz, İlknur; Özdemir, Filiz; Şengür, Abdulkadir
    Öz: Günlük hayatın bir rutini olan el yazısı; ruh hali, kişilik özellikleri ve var olan bazı hastalıklar hakkında ipuçları vermektedir. Bunun yanında adli tıp, tıp ve arkeoloji gibi birçok disiplin el yazısını kendi alanlarına yönelik çalışmalarda sıkça kullanmaktadırlar. Örneğin adli tıp; bazı vakaların aydınlatılmasında el yazısından yaş aralığı ve hangi elin kullanıldığı gibi bilgilere ulaşabilmektedir. Bu çalışmada, el yazısından cinsiyet tespiti yapan bir sistem önerilmiştir. Önerilen sistem el yazısından, el yazısını karakterize edecek bir dizi öznitelik çıkarıp bu öznitelikleri makine öğrenmesi teknikleri kullanarak cinsiyete göre sınıflandırmıştır. El yazılarının kaydedildiği tabletle hem kalemin tablete temas halindeki durumunda hem de harfler ve kelimeler arası geçişte kalemin havada izlediği eğri hareketlerinden öznitelik çıkarılmıştır. Bu öznitelikler sırası ile kalem hızı, ivmesi, yazarken oluşan sarsıntı hareketleri, eğim açısı, yazıdaki kavislenmeler, kalemin havada kalma oranı, kalemin yaptığı basınç değeri ve kalemin yükseklik açısıdır. Sınıflandırıcı olarak da Karar Ağaçları (KA), Naive Bayes (NB), Destek Vektör Makineler (DVM) ve k-en Yakın Komşu (k-EYK) yaklaşımları kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda kullanılan veri setinde toplam 410 örnek mevcut olup, deneysel çalışmaların başarımları doğruluk kriteri ile değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre en iyi başarımın DVM ile elde edildiği ve doğruluk değerinin de %85,1 olduğu görülmüştür.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Suicide Prediction from Hemogram with Machine Learning
    (2020) Arı, Berna; Arı, Ali; Şengür, Abdulkadir
    Abstract: Suicide; It is a phenomenon that we encounter with different frequencies and methods by hosting social, economic and cultural factors at its base. Adolescence, which is an upper step of childhood, contains complex emotions such as hopelessness, loneliness, and depression in its world, and it is a stage in which the risk of suicide is high. It is of great importance to take necessary measures in neutral and imperceptible ways in terms of adolescence and suicide relationship. Blood, which can be easily taken by experts even in a non-severe illness, appears as numerical data with the parametric values that make up its content in laboratories. The hemogram test showing the measurement of blood parameters is used in the diagnosis of many diseases today. In this study, the relationship between the values obtained as a result of the hemogram test and the possibility of suicide of adolescent individuals were investigated. Leukocyte (WBC), erythrocyte (RBC), basophil (BA), eosinophil (EO), lymphocyte (LY), Monocyte (MO), Neutrophil (NE) and Platelet (PLT) of adolescents who have attempted suicide and whose age and gender are known, blood values of mean platelet volume (MPV) and hemoglobin (HGB) levels were evaluated within the designed system. Complete blood count data of 302 individuals who were healthy and suicidal attempts constituting the dataset were pre-processed and the data that would adversely affect the estimated suicide group were removed from the system by considering the references. While making suicide estimation, the high performance bagging trees and the Support Vector Machines separating the members of the two groups with high accuracy were chosen as a result of the joint study of the classification algorithms. It has been shown that by using 260x13 attribute, the classification results can be obtained with BT and Quadratic SVM and 93.5% accurate predictions can be made with BT. Experts will be able to easily find out how high or at which level this probability is, if the individual has any psychological disorders or if the suicide is suspected.