Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/203

Browse

Now showing 1 - 7 of 7

Ensemble Churn Prediction for Internet Service Provider with Machine Learning Techniques
(IEEE, 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA, 2020) Goy, Gokhan; Kolukisa, Burak; Bahcevan, Cenk; Gungor, Vehbi Cagri; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; 01. Abdullah Gül University
With the developing technology in every fields, a competitive marketing environment has been arised In this competitive environment analyzing customer behavior has become vital In particular, the ability to easily change any service provider has become vet) , critical for the company to continue its existence At the same time, the amount of financial resources spent on retaining instituters much less than to obtain new clients. In this context, the traditional methods of examining vast amount of data obtained today for establishing decision support systems have lost their validities In this study. we used a dataset which is provided by TurkNet serving as an internet service provider in Turkey. Various preprocessing steps has performed on this dataset and then classification algorithms ran. Afterwards results have obtained and compared. The results of these experiments analyzed in terms of the area under the curve value In this context the aunt successful classifier algorithm has been determined as the Random Trees algorithm with a value of 0.936.
Identification of Shared Pathways Among Immune Related Diseases Utilizing Active Subnetworks
(IEEE, 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA, 2020) Eryilmaz, Mahmut Kaan; Kuzudisli, Cihan; Gungor, Burcu Bakir; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; 01. Abdullah Gül University; 02. 04. Bilgisayar Mühendisliği; 02. Mühendislik Fakültesi
Different, but related diseases often contain shared symptoms indicating the presence of possible overlaps in underlying pathogenic mechanisms. The identification of the shared pathways and related factors across these diseases helps to better understand the causes of these diseases, to prevent and treat these diseases. In this study, using immune-related diseases, we proposed a new method on how to compare the development mechanisms of related diseases based on biological pathways. Following the developments in genomic technologies, the genotyping gets cheaper and easier, and hence genome-wide association studies (GWAS) emerged. By this means, via studying big-sized case-control groups for a specific disease, potential genetic variations, single nucleotide polymorphisms (SNPs) could he identified. With the help of these studies, in which around a million of SNPs are scanned, the variations and genes that could have a role in specific disease development could be detected. In this study, via using available GWAS datasets and human protein-protein interaction network, and via detecting active subnetworks and affected pathways, seven immune related diseases are analyzed. Via investigating the similarities among the identified pathways for related diseases, we aim to define the underlying pathogenic mechanisms, and hence to contribute to the elucidation of disease development mechanisms and to the drug repositioning studies.
In-silico Identification of Papillary Thyroid Carcinoma Molecular Mechanisms
(IEEE, 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA, 2019) Ersoz, Nur Sebnem; Guzel, Yasin; Bakir-Gungor, Burcu; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; 01. Abdullah Gül University; 02. 04. Bilgisayar Mühendisliği; 02. Mühendislik Fakültesi
Representing approximately 70% to 80% of thyroid cancers, papillary thyroid cancer (PTC) is the most common type of thyroid cancers. PTC is seen in all age groups, but it is seen more frequently in women than in men. Detection of biomarker proteins of papillary thyroid cancinoma plays an important role in the diagnosis of the disease. In this study, we aim to find target genes and pathways that are associated with papillar thyroid carcinoma, by integrating different bioinformatics methods. For this purpose, usingin-silico methodologies, candidate genes and pathways that could explain disease development mechanisms are identified. Throughout this study, firstly we identified differentially expressed genes as the amount of their protein product differ between patient and healthy groups. Secondly, by using active subnetworks search algorithms, topologic analyses and functional enrichment tests, candidate proteins,which could be thought as PTC biomarkers, and affected pathways are identified.
Kablosuz Sualtı Algılayıcı Ağlarında Katmanlar Arası İletişim Ve Fırsatçı Spektrum Erişimi
(TUBİTAK, 2018) Güngör, Vehbi Çağrı; Tuna, Gürkan; 0000-0003-0803-8372; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; Güngör, Vehbi Çağrı; 01. Abdullah Gül University
Dünyamızın üçte ikisinden fazlası sularla kaplıdır. Denizlerden, göllerden ve_x000D_ nehirlerden oluşan sualtı dünyası doğal kaynaklar (petrol, doğalgaz ve değerli mineraller)_x000D_ bakımından oldukça zengin olup insanoğlu tarafından henüz tam olarak keşfedilememiştir._x000D_ Son yıllarda, bilimsel, çevresel, ticari ve askeri uygulamalarda kullanılmak üzere kablosuz_x000D_ sualtı algılayıcı ağların geliştirilmesi ve gerçekleştirilmesi noktasında endüstride ve_x000D_ akademide olağanüstü artan bir hızda ilgi olmuştur. Günümüzde sualtı algılayıcı ağlarının_x000D_ deprem izleme, denizbilim veri toplanması, felaket yönetimi, çevresel kirliliğin gözlemlenmesi,_x000D_ güvenli gemi seyri, çoklu ortam taktik izleme vb. alanlarda çeşitli uygulamaları bulunmaktadır._x000D_ Bununla birlikte, sualtı akustik ortamı güvenilir ve etkin kablosuz iletişim için ciddi zorluklar_x000D_ yaratmaktadır. Bu bağlamda, güvenilir ve etkin sualtı iletişimin sağlanması için özgün bir_x000D_ iletişim sistemi gerekmektedir._x000D_ Bu projede, kablosuz sualtı algılayıcı ağlarının ortak problemleri olan yayılım_x000D_ gecikmesinin yüksek ve değişken olması, sualtı kanal kapasitesinin yere, zamana ve_x000D_ frekansa bağlı olarak ciddi şekilde değişiklik göstermesi ve kablosuz sualtı algılayıcı_x000D_ düğümlerinin çok sınırlı enerjiye sahip olması gibi problemlerin adreslenmesi için konum_x000D_ farkında Katmanlar arası İletişim ve Fırsatçı Spektrum Erişim (Kİ-FSE) sistemi_x000D_ önerilmektedir. Geliştirilen Kİ-FSE sistemi kaynakları kısıtlı sualtı elemanları için geleneksel_x000D_ iletişim katman modelinde uygulama katmanından fiziksel katmana kadar iletişim_x000D_ katmanlarının yükünü azaltacak ve performanslarını geliştirecek tam bir katmanlar arası_x000D_ çözümdür. Ayrıca, Kİ-FSE sistemi sualtı ortamında etkin spektrum kullanımını sağlamak için_x000D_ fırsatçı spektrum erişim tekniklerinden faydalanmaktadır._x000D_ Genel olarak, bu projenin nihai sonucu sualtı ortamları için özgün katmanlar arası ve_x000D_ fırsatçı spektrum erişim esasına dayanan iletişim protokollerinin geliştirilmesi için gerekli_x000D_ metotların ve temel kavramların ortaya konmasıdır. Sonuç olarak; bu projenin kariyer ve_x000D_ eğitimsel faydalarına ilaveten, bu projenin sonuçlarıyla mümkün kılınabilecek sağlam ve_x000D_ geniş ölçekli sualtı algılayıcı ağları sualtı dünyasının bilimsel, çevresel, ticari, askeri, vb._x000D_ amaçlar için kapsamlı keşfini başarmayı mümkün kılacak ve sualtında bulunan yeni doğal_x000D_ kaynakların (petrol, doğal gaz, vb.) sualtı algılayıcı ağları tarafından keşfedilmesine önayak_x000D_ olacaktır
A New Method to Identify Affected Pathway Subnetworks and Clusters in Colon Cancer
(IEEE, 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA, 11092019) Goy, Gokhan; Yazici, Miray Unlu; Bakir-Gungor, Buren; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; 01. Abdullah Gül University; 04. Yaşam ve Doğa Bilimleri Fakültesi; 04.01. Biyomühendislik
Nowadays new technological developments that play an important role in the production of big data have brought about the interpretation, sharing and storage of data related to complex diseases. Combining multi-omic data in different molecular levels is potentially important for understanding the biological origin of complex diseases. One of these complex diseases is cancer of different types, which has one of the highest causes of death worldwide. The integration of multiple omic data in the framework of a comprehensive analysis and identification of relevant pathways contribute to the development of therapeutic approaches related to disease. In this study, RNA and methylation data (genes and p values) of colon adenocarcinoma were obtained from TCGA data portal and combined with Fisher's method. While protein subnetworks affected by the disease were identified by using subnetwork algorithm, pathways related to the disease and genes associated with these pathways were determined by functional enrichment analysis. Using gene-pathway relationship matrix, kappa scores of pathways were determined by similarity calculation. In this way, the pathways were clustered according to the hierarchically optimal number, as a result, the most important pathway clusters and related genes that are effective in disease formation identified.
Sentiment Analizinde Öznitelik Düşürme Yöntemlerinin Oto Kodlayıcılı Derin Öğrenme Makinaları ile Karşılaştırılması
(Gazi Üniversitesi, 2017) Kaynar, Oğuz; Aydın, Zafer; Görmez, Yasin; 0000-0001-7686-6298; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; Aydın, Zafer; 01. Abdullah Gül University; 02. 04. Bilgisayar Mühendisliği; 02. Mühendislik Fakültesi
-- Günümüz teknolojisinde internetin her kesim tarafından çok yoğun olarak kullanılmasından dolayı insanlar artık görüş, fikir ve hislerini sosyal paylaşım siteleri, forum, blog benzeri birçok ortam aracılığı ile paylaşmaya başlamıştır. Ancak her geçen gün artan veri sayısı ve boyutu, bu verilerden manuel olarak anlamlı bilgiler çıkartılmasını çok zahmetli ve pahalı bir iş haline getirmektedir. Otomatik olarak verinin duygu içerip içermediğinin saptanması ve bu duygunun olumlu, olumsuz veya tarafsız olma durumunun belirlenmesi duygu analizi yardımıyla gerçekleştirilmektedir. Duygu düşünce analizinde, konuşma dilinin karmaşıklığı, değerlendirilen metin sayısının fazlalığı ve uzunluğu, çok sayıda gereksiz ve gürültü içeren öznitelik vektörüne neden olmaktadır. Boyut problemi olarak adlandırılan bu durum hesaplama zamanın artmasına ve sınıflama hatalarına yol açmaktadır. Bu çalışmada ise bahsedilen problemlere çözüm olarak önerilen derin öğrenme tabanlı oto kodlayıcı (Autoencoder) modeli ile gürültü giderici oto kodlayıcı (Denoising Autoencoder) modeli boyut düşürme tekniği olarak kullanılmış ve literatürde yaygın olarak kullanılan diğer boyut düşürme teknikleri ile kıyaslanmıştır. Elde edilen tüm veri setleri için sınıflama algoritması olarak Destek Vektör Makinaları ve Yapay Sinir Ağları kullanan farklı modeller geliştirilmiştir. Yapılan analizlerin sonucunda, boyut düşürme tekniklerinin duygu analizi için elde edilen sonuçları iyileştirdiği, önerilen oto kodlayıcı modellerinin ise var olan tekniklere benzer ya da onlardan daha iyi sonuçlar aldığı gözlemlenmiştir
Zenginleştirilmiş Öznitelikler ve Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Protein Yerel Yapı Tahmini
(TUBİTAK, 2017) Aydın, Zafer; 0000-0001-7686-6298; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; Aydın, Zafer; 01. Abdullah Gül University; 02. 04. Bilgisayar Mühendisliği; 02. Mühendislik Fakültesi
Projenin amacı proteinlerde bulunan ikincil yapı, dihedral açı ve çözücü erişilirlik gibi bir boyutlu yapısal özelliklerin başarılı olarak tahmin edilmesi ve bu tahminleri kullanarak parçacık seçimi yapan yeni bir yöntem geliştirilmesidir. Geliştirilen yöntemler sayesinde proteinlerin üç boyutlu yapısının daha doğru tahmin edilmesi, proteinlerin fonksiyonlarının daha iyi anlaşılması ve daha etkili ilaç tasarımı yapılması mümkün olacaktır. Bir boyutlu yapısal özelliklerin tahmini için yürütücünün daha önce geliştirdiği iki aşamalı hibrit sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemde bulunan sınıflandırıcılar için dizi tabanlı profiller, yapısal profil matrisleri gibi çeşitli öznitelik vektörleri kullanılmıştır. İkinci aşamadaki sınıflandırıcı için destek vektör makinası, derin KSA, rastgele orman ve topluluk gibi çeşitli öğrenme yöntemleri eğitilmiş ve geliştirilen yöntemlerin tahmin başarı oranları standart veri kümelerinde incelenmiştir. Ayrıca bu aşamada derin otokodlayıcılar ve öznitelik seçme yaklaşımları ile boyut düşürme gerçekleştirilmiştir. Protein parçacık seçimi için verilen iki amino asit dizisi parçacığının yapısal olarak benzer olup olmadığının tahmin eden yöntemler geliştirilmiştir. Bunun için Rosetta programının parçacık veritabanında bulunan proteinlerden parçacık ikilileri örneklenmiş, bu ikililer BCScore yöntemi ile etiketlenmiş, eğitim ve test kümeleri oluşturulmuştur. Ayrıca farklı öznitelik kümeleri konsept hiyerarşi yaklaşımı ile kapsamlı olarak incelenmiş ve en başarılı sonucu veren öznitelik kombinasyonları tespit edilmiştir. Parçacık seçimi probleminde 3 ve 9 amino asitlik parçacıklar üzerinde çalışılmıştır ancak yöntemler diğer uzunluktaki parçacıklar için de kolaylıkla uygulanabilecektir. Projede geliştirilen yöntemler sayesinde ikincil yapı tahmin başarısı en zor tahmin kategorisinde %2.6 iyileşmiş, dihedral açı tahmin başarısı önemli oranda iyileşmiş, çözücü erişilirlik probleminde literatürdeki en başarılı yöntemler ile benzer bir seviye yakalanmıştır. Parçacık seçiminde ise verilen iki parçacığın yapılarının benzer olup olmadıkları 3-mer parçacıklar için %94 ve 9merler içinse %97 oranı ile tahmin edilmiştir. Yapılan çalışmaların neticesinde öznitelik vektörlerinin daha iyi tasarlanmasının ve farklı sınıflandırma yöntemlerinin birleştirilip optimize edilmesinin yapısal özellik tahmin başarısını önemli oranda iyileştirdiği sonucuna varılmıştır.

Browse

Browsing Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu by Language "tur"