Yazar "Bilgin, Turgay Tugay" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Öğe
    Comparison of machine learnıng algorithms for heart disease prediction
    (İstanbul Ticaret Üniversitesi, 2024) Abdulhussein, Ayat Bahaa; Bilgin, Turgay Tugay
    Machine learning, one of the most well-known applications of artificial intelligence, is altering the world of research. The aim of this study is to generate predictions for Heart Disease Prediction (HDP) by employing effective machine learning approaches and to predict whether an individual has heart disease. The primary objective is to evaluate the predictive accuracy of various machine learning algorithms in predicting the presence or absence of heart disease. The KNIME data analysis program has been selected, and overall accuracy is chosen as the primary indicator to assess the effectiveness of these strategies. Utilizing details such as chest pain, cholesterol levels, age, and other factors, along with different machine learning technologies such as K Nearest Neighbor (KNN), Naive Bayes, and Logistic Regression, a dataset of 319,796 patient records with 18 attributes was utilized. Naive Bayes, K Nearest Neighbor (KNN), and Logistic Regression were employed as machine learning techniques, and their prediction accuracies were compared. The application results indicate that the logistic regression approach outperforms the K Nearest Neighbor method and the Naive Bayes method in terms of predicting accuracy for heart disease. The prediction accuracy of K-NN is %90,77, Naive Bayes is %86,633, and logistic regression is %91,60. In conclusion, machine learning algorithms can accurately identify heart disease. The results suggest that these methods could assist doctors and heart surgeons in determining the likelihood of a heart attack in a patient.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Doğal dil metinlerinden programlama dili kodu oluşturma çalışmaları: bir derleme çalışması
    (İstanbul Ticaret Üniversitesi, 2024) Hatipoğlu, Ayşegül; Bilgin, Turgay Tugay
    Son yıllarda Doğal Dil İşleme (DDİ) alanındaki gelişmelerin hız kazanması, araştırmacıların ve programcıların bu alana olan ilgisini büyük ölçüde artırmıştır. Bilgisayar programlarını doğal dil komutlarıyla yazma konsepti, birçok araştırmacının odak noktası haline gelmiştir. Literatür incelendiğinde, doğal dil ile programlama üzerine yapılan araştırmaların uzun bir geçmişe sahip olduğu açıkça görülmektedir. Bu uzun soluklu araştırmalar, çeşitli çözüm önerilerini beraberinde getirmiş ve kural tabanlı yöntemlerden, olasılık tabanlı yöntemlere, makine öğrenmesi yöntemlerinden derin öğrenme yöntemlerine kadar bir dizi çözüm yaklaşımının ortaya çıkmasına neden olmuştur. Literatürdeki çalışmalar tarihsel olarak kategorize edildiğinde geçmiş tarihli çalışmalarda kural tabanlı ya da istatistik tabanlı modeller üzerine yoğunlaştığı görülürken günümüze yaklaşıldıkça makine öğrenmesi ve derin öğrenme temelli çalışmaların arttığı görülmektedir. Kural tabanlı yöntemler, olasılık tabanlı yöntemler, makine öğrenmesi yöntemleri, derin öğrenme yöntemleri gibi çeşitli yaklaşımların geliştirildiği literatürde, bu çeşitlilik yeni araştırmacıların bu alana giriş yaparken karşılaşabileceği karmaşıklığı artırabilmektedir. Bu çalışma, doğal dil girdileriyle programlama dili kodu oluşturma çalışmalarına yönelik literatürde geliştirilen 32 yöntemin detaylı bir incelenmesini sunmaktadır. Çalışmanın amacı, literatürde tespit edilen çeşitli yöntemlerin zaman içerisindeki değişimlerinin gözden geçirilmesi, çalışmaların geniş bir perspektiften incelenerek genel bir çerçeve içinde toplanması ve bu alanda çalışacak olan araştırmacılara rehberlik edebilmesidir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Improving Initial Flattening of Convex-Shaped Free-Form Mesh Surface Patches Using a Dynamic Virtual Boundary
    (C R L Publishing LTD, 2019) Yavuz, Erdem; Yazıcı, Rıfat; Kasapbaşı, Mustafa Cem; Bilgin, Turgay Tugay
    This study proposes an efficient algorithm for improving flattening result of triangular mesh surface patches having a convex shape. The proposed approach, based on barycentric mapping technique, incorporates a dynamic virtual boundary, which considerably improves initial mapping result. The dynamic virtual boundary approach is utilized to reduce the distortions for the triangles near the boundary caused by the nature of convex combination technique. Mapping results of the proposed algorithm and the base technique are compared by area and shape accuracy metrics measured for several sample surfaces. The results prove the success of the proposed approach with respect to the base method.