Skip to content
akaturk Academic measurement

Article detail · 2023

Tekrarlayıcı Sinir Ağları ile Mikropların Sınıflandırılması

Journal

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

ISSN 1308-9072

YÖKSİS OpenAlex Open access · diamond TR Index Citations 0 Percentile 7.3% FWCI 0.0
Year
2023
Type
article

Data source split

  • YÖKSİS YÖKSİS article record
  • YÖKSİS venue Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
  • OpenAlex OpenAlex enrichment (abstract, citations, topics)

Abstract

OpenAlex · Turkish

Mikroplar insan vücudunun hem içinde hem de dışında yaşayan ve hemen hemen her yerde bulunan tek hücreli küçük canlılardır. Zararlı olabileceği gibi zararı olmayan mikroplarda bulunmaktadır. Bu yüzden mikroplar ekolojik dengenin sağlanmasında büyük bir rol üstlenmektedir. Ancak, bu mikropları birbirinden ayırt edebilmek çoğu zaman meşakkatli bir iş olmaktadır. Mikropların çeşitli özelliklerini anlayan ve taksonomi nüanslarını yorumlayabilen bir uzman bilgisinin gerekmesi ve laboratuvar ihtiyacının olması bu süreci hem maliyetli hem de zaman alıcı yapmaktadır. Bundan dolayı, bilgisayar destekli sistemlerin bu alanda önemi artmış ve günümüzde yapay zeka teknolojileri mikropların sınıflandırılmasında kullanılmaya başlanmıştır. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknolojilerinin bu alana uygulanmasıyla yüksek seviyede doğruluk skorları elde edilmekte ve biyoçeşitlilikle ilgili değerlendirmeler otomatik bir şekilde yapılabilmektedir. Bu çalışmada da derin öğrenme modellerinden biri olan tekrarlayıcı sinir ağları yapıları kullanılarak, mikropların sınıflandırılması yapılmıştır. Çalışma dört aşamadan meydana gelmiştir. Birinci aşamada, veriler elde edilmiştir. İkinci aşamada bu veriler normalleştirme işlemine tabi tutulmuş ve önişlemden geçirilmiştir. Üçüncü aşamada UKSB ve TSA modelleri tasarlanmış ve sınıflandırılmıştır. Son aşamada ise sınıflandırıcıların performansları doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1-skor ve AUC skoru ile belirlenmiştir. Çalışmanın sonunda TSA sınıflandırıcısı ile %92.53, UKSB sınıflandırıcısıyla ise %99.85 doğruluk skoru elde edilmiştir.

Topics

Citations

OpenAlex cited_by_count. Not a WoS or Scopus citation count; those sources have no separate column here.

0 citations

OpenAlex cited_by_count (cache / database)

Authors

  1. TALHA BURAK ALAKUŞ KIRKLARELİ ÜNİVERSİTESİ