Yazar "Sel, İlhami" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Development of a Python-Based Classification Web Interface for Independent Datasets
    (2022) Çiçek, İpek Balıkçı; Sel, İlhami; Yağın, Fatma Hilal; Çolak, Cemil
    Classification; biomedical, bioinformatics, medicine, engineering etc. It is a fundamental approach that is frequently used in many research areas, such as especially in the field of health; it has become common to classify diseases with machine learning methods using risk factors of these diseases and to determine the effect levels of these risk factors on the related disease. There are both commercial and free software tools that researchers can analyze their data with classification methods. The aim of this study is to develop a user-friendly web-based software for classification analysis. Python sklearn and Dash libraries were used during the development of the software. Among the classification algorithms in the developed software; Logistic regression, Decision trees, Support vector Machines, Random Forest, LightGBM, Gaussian Naive Bayes, AdaBoost and XGBoost methods are available. In order to show how the software works, a classification model was created with the Random forest algorithm using the cervical cancer data set. Different metric values were evaluated for the models. Obtained from a random forest classification model;accuracy, sensitivity, specificity, negative predictive value, matthews correlation coefficient, and F1 score values obtained from the model were 94.44%, 100%, 93.33%, 100%, 83.67%, and 94.44 respectively. It is thought that the classification software developed in this study will provide great convenience to clinicians and researchers in the field of medicine, in terms of applying predictive classification algorithms for the disease without any software knowledge.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Ön Eğitimli Dil Modelleri Kullanarak Türkçe Tweetlerden Cinsiyet Tespiti
    (2021) Sel, İlhami; Hanbay, Davut
    Yazar profili oluşturma (Author Profiling) bir metnin üslup ve içeriğine bakarak yazarın çeşitli özelliklerinin ortaya çıkarılmasına yönelik bir metin kümesi analizidir. Bu özellikler yaş, cinsiyet, kişilik özellikleri ve hatta meslek gibi unsurları barındırır. Cinsiyet belirleme yazar profili oluşturma çalışmalarının alt alanlarından birisidir. Siber suçlar başta olmak üzere sahte haber yayma gibi adli olayların yanında pazarlama (reklamcılık), sosyolojik ve psikolojik olayların incelenmesinde cinsiyet belirleme oldukça önemlidir. Ayrıca İletişim partnerinin cinsiyetini belirlemek, e-posta, bloglar, forumlar gibi sosyal medya aracılığıyla gerçekleşen sahtekarlık ve suistimallerin önlenmesine yardımcı olabilmektedir. Türkçe dili için kısa gönderilerden cinsiyet tespiti yapılması, diğer dillere oranla çok fazla çalışılmayan bir alandır. Bu çalışmada Türkçe Twitter gönderilerinden cinsiyet tespiti yapılmaya çalışılmıştır. Twitter gönderileri dil kurallarına uymayan, kısaltılmış kelimeler ve anlamsız cümle yapıları da içerme ihtimallerine rağmen cinsiyet belirleme görevi için yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Problem bir sınıflandırma görevi olarak ele alınmıştır. Yapılan çalışmada makine öğrenmesi metotları(TF-IDF + SVM), derin öğrenme yöntemleri (LSTM, CNN) ve Türkçe için ön eğitimli dil modelleri(BERT, DistilBert, Electra) kullanılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda en yüksek başarımı (%80.1) kelime boyutunun 128k olduğu Bert modeli sağlamıştır. Bu çalışma diğer metin sınıflandırma görevleri için de detaylı bir çalışma olma özelliği göstermektedir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Türkçe-İngilizce sinirsel makine çeviri sistemi
    (İnönü Üniversitesi, 2024) Sel, İlhami; Hanbay, Davut
    Düşük kaynaklı dil çiftlerinde çeviri sistemlerinin geliştirilmesi, dil veri setlerinin yetersizliği nedeniyle önemli zorluklar içerir. Bu tür dillerde yeterli miktarda ve çeşitlilikte paralel külliyatın bulunmaması, modellerin eğitimi ve doğruluğu üzerinde olumsuz etkiler yaratır. Özellikle, Türkçe-İngilizce gibi dil çiftlerinde, morfolojik zenginlik ve dil bilgisel yapı farklılıkları, çeviri sistemlerinin hassasiyetini artıran faktörlerdir. Çeviri sistemlerinin bu zorlukların üstesinden gelebilmesi için ileri seviye makine öğrenimi tekniklerine ve veri artırma yöntemlerine ihtiyaç vardır. Bununla birlikte, düşük kaynaklı diller için transfer öğrenimi ve sıfırdan öğrenme gibi yöntemler de giderek önem kazanmaktadır. Bu alandaki ilerlemeler, çeviri kalitesini artırarak dil bariyerlerini aşmayı ve bilgiye erişimi küresel ölçekte yaygınlaştırmayı hedeflemektedir. Bu tez çalışmasında, Türkçe-İngilizce dil çiftinde düşük kaynak sorununu ortadan kaldırabilmek için ilk olarak web kazıma yöntemleri ve cümle hizalama algoritmalarıyla 1.2 milyon paralel cümleye sahip büyük bir paralel külliyat oluşturulmuştur. Bu külliyat, Türkçe ve İngilizce arasındaki çeviri sistemlerinin eğitimi ve doğruluğu açısından önemli bir temel sağlamaktadır. Ayrıca külliyatın oluşturulması diğer düşük kaynaklı diller için de önemli bir yol önermektedir. Ön eğitimli dil modelleri güncel doğal dil işleme uygulamalarında aktif olarak kullanılmaktadır. Bu sebeple sinirsel makine çeviri görevlerine dahil edilmesi için ek çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalardan ilki Türkçe dil anlama görevlerinde farklı stratejilerle oluşturulmuş ön eğitimli dil modellerinin başarısının test edilmesidir. Oluşturulan farklı mimarilerle yapılan karşılaştırmalar sonucunda Bert dil modelinin Türkçe için başarılı sonuçlar elde ettiği görülmüştür. Dil modelleri üzerine yapılan ikinci çalışma da ise çok dilli ön eğitimden geçirilmiş modellerin çeviri sistemlerine uyarlanması üzerine deneyler yapılmıştır. Transfer öğrenme için parametre verimli olarak oluşturulan çeviri sistemi hesaplama maliyeti ve çeviri kalitesi açısından başarılı sonuçlar elde etmiştir. Son olarak çeviri sisteminin daha doğal, akıcı ve dil bilgisel doğruluğu artırabilmek için çeviri sistemi oluşturulmuştur. Bu sistem de öz dikkat mimarisine sahip kodlayıcı kod çözücü mimarisi Türkçe-İngilizce çeviriler yapmak için kullanılmıştır. Ön eğitimli dil modeli ise çevirilerde akıcılığı artırmak için kullanılmıştır. Bu çeviri sistemi için yeni bir sığ füzyon yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemde ilk çalışma da oluşturulan paralel külliyat ve sonraki çalışmalarda kullanılan dil modelleri ile geliştirilmiştir.