Yazar "Gökhan, Şeyma" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    Covid-19 ilişkili insani gelişim seviyesinin sınıflandırılması için yeni bir derin evrişimsel sinir ağı modeli
    (İnönü Üniversitesi, 2022) Gökhan, Şeyma
    Pandemi sırasında alınan önlemlerin insanların yaşamları üzerinde kalıcı etkileri olmuştur. Ama diğer taraftan da ulusal ve çok taraflı kurumların insani gelişmeyi sağlama becerisine ilişkin yeni yönelimler ve yöntemleri geliştirmesine neden olmuştur. Çünkü bu pandemi sağlığı, ekonomiyi,eğitimi, sosyal hayatı ve birikmiş kazanımları etkileyen sistemik bir insani gelişme krizi haline gelmiştir. Bu tez çalışması sağlık, eğitim ve ekonomi üzerinde birleşik etkileri olan İnsani Gelişme Endeksi'nin (İGE) ilişkisinin pandemi faktörleri bağlamında nasıl ele alınması gerektiğini göstermektedir. İlk olarak, kamuya açık ve güvenilir bir kaynaktan alınan ülkelerin COVID-19 verileri ayıklanarak kabul edilebilir bir yapıya kavuşturulmuştur. Ardından, hangi değişkenlerin İGE ile yakından ilişkili olduğunu belirlemek ve Derin Evrişimli Sinir Ağı (DESA) modelinin daha doğru sonuçlar vermesini sağlamak için istatistiksel öznitelik seçimi uygulanmıştır. Zaman serisi veri görselleştirmesi için Sürekli Dalgacık Dönüşümü (SDD) ve scalogram yöntemleri kullanılmıştır. Her ülkenin üç farklı görüntüsü, işleme kolaylığı için birbirine nüfuz edecek şekilde tek bir görüntüde birleştirilirmiştir. Bu görüntüler çeşitli ön işleme süreçlerinden geçirilerek önceden eğitilmiş bir DESA modeli olan ResNet-50 ağının girişi için uygun hale getirilmiştir. Eğitim ve doğrulama işlemlerinden sonra ağın fc1000 katmanındaki öznitelik vektörleri çizilerek Destek Vektör Makinesi Sınıflandırıcısı (DVMS) girişine verilmiştir. Özgüllük (%88,2), duyarlılık (%96,5), kesinlik (%99), F1 Puanı (%94,9) ve MKK (%85,9) toplam performans metriklerine ulaşılmıştır. Ayrıca bayes optimizasyonuna dayalı hiper parametreli sınıflandırıcı ile COVİD-19 ve İGE arasındaki ilişkinin belirlenmesi üzerine bir çalışma yapılmıştır. Yapılan çalışma DESA modeli olan AlexNet ağı kullanılarak oluşturulmuş ve özgüllük (%96), duyarlılık (%72), kesinlik (%92), doğruluk (%85) ve F1 puanı (%80) metriklerine ulaşılmıştır.