TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396
Browse
31 results
Search Results
Article Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Yöntemleri ile Hidroponik Tarım(2023) Bulut, Nurten; Hacıbeyoglu, MehmetIn the face of the rapidly increasing population of our world today, researchers have turned to studies that use existing resources more effectively and efficiently in addition to searching for new resources in order to meet the rapidly decreasing needs such as raw materials and nutrients. The use of hydroponic agriculture, which is one of the alternative methods that can be used to meet the need for nutrients, which is one of the greatest needs of humanity, has become more popular day by day. The use of nutrient solution water instead of soil, the fact that it is not affected by weather conditions, that it can be applied indoors and that it can be vertically oriented are the characteristics that make hydroponic agriculture different from other agricultural methods. In addition, the lack of soil in this agricultural method brings with it the need for more observation and supervision. The aim of this study is to show that the observation and surveillance needs necessary to increase yield in hydroponic agriculture can be achieved using machine learning and deep learning methods. For this purpose, it has been observed that the efficiency of hydroponic agriculture has been increased in experimental studies conducted using five machine learning and deep learning methods. The deep learning method has achieved better results with 99.7% success compared to other methods.Article İşbirlikçi Filtreleme temelinde Film Öneri Sistemleri: Netflix üzerinde bir VakaÇalışması(2021) Sütçü, Muhammed; Kaya, Ecem; Erdem, OğuzkanFilmler, şarkılar ve alışveriş ürünleri gibi ögelerin kullanıcı değerlendirmeleriÖneri Sistemleri (ÖS) tarafından henüz değerlendirilmemiş ürünleri tahmin etmekiçin kullanılır. ÖS kullanıcılara çeşitli alanlarda öneri vermek için geliştirilmiştir veÖS uygulama alanlarından birisi de film önerisidir. Bu alanda üç genel algoritmakullanılmaktadır; kullanıcılar arası benzerliğe dayanarak tavsiye veren İşbirlikçiFiltreleme, kullanıcı-eşya eşleştirilmesindeki ilişkiden beslenen İçerik TabanlıFiltreleme ve bu iki algoritmayı birleştiren Hibrit Filtreleme. Bu çalışmamızdaİşbirlikçi Filtreleme çerçevesinde hangi metotların daha etkili çalıştığı incelenmiştir.Analizimizde Netflix Ödül veri seti kullanılmış ve iyi bilinen İşbirlikçi Filtrelememetotları olan Tekil Değer Ayrışımı, Tekil Değer Ayrışımı++, K En Yakın Komşu veEş Kümeleme kıyaslanmıştır. Her metodun hatası Ortalama Hata Kare Kökükullanılarak ölçülmüştür. Son olarak, K En Yakın Komşu metodunun veri setimizdedaha başarılı olduğu sonuçlanmıştır.Article Hibrit Akış Tipi Çizelgeleme Probleminin Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritmasıyla Çözümüne Başlangıç Popülasyonun Etkisi(2020) Madenoglu, Fatma SelenBu çalışmada, birden fazla aşama, her aşamada özdeş paralel makineler ve makinelerde işlenen işler arası geçişlerde sıraya bağlı hazırlık süresini içeren hibrit akış tipi çizelgeleme problemi sunulmuştur. Metasezgisel yöntemler bu karmaşık problemlerin çözümünde tercih edilmektedir. Metasezgisel yöntemlerde optimum çözüm ararken, oluşturulan başlangıç çözümlerin nihai sonuca etkisi oldukça önemlidir. Hibrit akış tipi çizelgeleme probleminin çözümüne önerilen parçacık sürü optimizasyon (PSO) algoritmasına farklı başlangıç çözüm oluşturma yöntemlerinin etkisi incelenmiştir. Dört farklı başlangıç çözüm oluşturma yaklaşımı sonuçları karşılaştırılmıştır. Nawaz, Enscore, Ham (NEH) sezgiselinin diğer yöntemlerden daha etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır.Article Fine-Tuning Large Language Models for Turkish Flutter Code Generation(Sakarya University, 2025-12-29) Uluırmak, Buğra Alperen; Kurban, RifatThe rapid advancement of large language models (LLMs) for code generation has largely centered on English programming queries. This paper focuses on a low-resource language scenario, specifically Turkish, in the context of Flutter mobile app development. Two representative LLMs (a 4B-parameter multilingual model and a 3B code-specialized model) on a new Turkish question-and-answer dataset for Flutter/Dart are fine-tuned in this study. Fine-tuning with parameter-efficient techniques yields dramatic improvements in code generation quality: Bilingual Evaluation Understudy (BLEU), Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE-L), Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering (METEOR), Bidirectional Encoder Representations from Transformers Score (BERTScore), and CodeBLEU scores show significant increases. The rate of correct solutions increased from ~30–70% (for base models) to 80–90% after fine-tuning. The performance trade-offs between models are analyzed, revealing that the multilingual model slightly outperforms the code-focused model in accuracy after fine-tuning. However, the code-focused model demonstrates faster inference speeds. These results demonstrate that even with very limited non-English training data, customizing LLMs can bridge the gap in code generation, enabling high-quality assistance for Turkish developers comparable to that for English. The dataset was released on GitHub to facilitate further research in multilingual code generation.Article Cilt Kanseri Görüntü Sınıflandırması için Görüntü Ön İşlemenin Evrişimsel Sinir Ağları Performansı Üzerindeki Etkileri(2022) Dedeturk, Beyhan Adanur; Bakir-gungor, Burcu; Tasdemir, KasimCilt kanseri, dünya çapında yaygın olarak karşılaşılan kanser türleri arasındadır. Günümüzde pek çok kanser vakasının yanlış ya da geç teşhisi sonucunda, hasta ölümleri de dahil olmak üzere ciddi problemler yaşanmaktadır. Bu çalışmada, evrişimli sinir ağlarını kullanarak cilt kanseri sınıflandırması problemini ele almaktayız. Çalışmadaki temel amacımız farklı öğrenme mimarilerini karşılaştırmak yerine, görüntüleri farklı ön işlemlere tabi tutup, bu işlemin kullanılan mimari performansına etkisini incelemektir. Bu amaç doğrultusunda, ISIC 2018 Cilt Görüntü Analizi Yarışması’na ait veri seti kullanılarak, iki farklı görüntü ön işleme yöntem dizisi ResNet50 mimarisi için uygulanmıştır. Bunlardan birincisinde sırasıyla ikili ve otsu eşikleme, CLAHE dönüşümü uygulanırken, ikincisinde morfolojik filtreleme, renk normalizasyonu ve dolgu işlemleri uygulanmıştır. F1 Puanı başta olmak üzere farklı performans metrikleri baz alındığında, cilt kanseri görüntüleri üzerinde ikinci ön işleme yöntem dizisinin performans iyileştirmesi yapabildiği gösterilmiştir.Article Comparative Assessment of Smooth and Non-Smooth Optimization Solvers in HANSO Software(Balikesir University, 2021-10-27) Tor, Ali HakanThe aim of this study is to compare the performance of smooth and nonsmooth mization) software. The smooth optimization solver is the implementation of the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) method and the nonsmooth optimization solver is the Hybrid Algorithm for Nonsmooth Optimization. More precisely, the nonsmooth optimization algorithm is the combination of the BFGS and the Gradient Sampling Algorithm (GSA). We use well-known collection of academic test problems for nonsmooth optimization containing both convex and nonconvex problems. The motivation for this research is the importance of the comparative assessment of smooth optimization methods for solving nonsmooth optimization problems. This assessment will demonstrate how successful is the BFGS method for solving nonsmooth optimization problems in comparison with the nonsmooth optimization solver from HANSO. Performance profiles using the number iterations, the number of function evaluations and the number of subgradient evaluations are used to compare solvers.Article Candida Enfeksiyonlarına Karşı Toll-Benzeri Reseptörlerin ve Antimikrobiyal Peptitlerin Özelleştirilmesine Yönelik Hesaplamalı Yaklaşımlardaki Son Gelişmeler(2025-09-26) Bicer, Mesude; Serçinoğlu, Onur; Okur, TubaCandida albicans'ın insan sağlığı üzerindeki kayda değer patojenik etkisine rağmen, hücresel tanıma mekanizmalarının ve ardından gelen konakçı savunma aktivasyonunun anlaşılmasındaki boşluk yeterince anlaşılmamıştır. Son bilgiler, Toll benzeri reseptörlerin (TLR'ler) patojenlere karşı doğuştan gelen bağışıklık tepkilerini düzenlemedeki önemli rolünün altını çiziyor. Özellikle, son yıllardaki ampirik araştırmalar, TLR'lerin memelilerde en önemli model tanıma reseptörleri olduğunun altını çizmiştir. Örneğin TLR2, peptidoglikanlar, lipoarabinomannan ve bakteriyel lipoproteinler için afinite sergilerken TLR4, lipopolisakkarit (LPS) ve lipo-teikoik asidin saptanmasında rol oynar. Benzer şekilde TLR5 flagellini tanır ve TLR9 bakteriyel DNA tanımayla ilişkilidir. Toll'un Drosophila'da antifungal mekanizmaların düzenleyicisi olarak ilk tanımlanması, TLR'lerin memeli antifungal savunmasında potansiyel olarak dahil olduğunu düşündürmektedir. Bununla birlikte, Drosophila'daki Toll ile antifungal mekanizmalar arasındaki evrimsel bağlantıya rağmen, insanlarda fungal patojenlerle mücadelede TLR'lerin rolünün tanımlanmasına çok az önem verilmiştir; bu, TLR'lerin memeli antifungal savunmasında makul bir rol oynadığını düşündürmektedir. Özellikle kanıtlar, Aspergillus fumigatus'a yanıt olarak proinflamatuar sitokinleri indüklemede TLR4'ü gösterir ancak TLR2'yi kapsamaz; bu arada rolünün, hücrelerin Cryptococcus neoformans ile uyarılmasından sonra TNF üretimi olmasa da hücre içi sinyalleşmeye aracılık ettiği iddia edilir. Bununla birlikte, TLR aktivasyon kurallarına ilişkin içgörüler, antimikrobiyal peptit (AMP) ile TLR etkileşimlerinin incelenmesini mümkün kılmaktadır ve çeşitli moleküllerin immünomodülatör kapasitelerine ilişkin tahminleri kolaylaştırmaktadırç Bu ilerlemelere rağmen, TLR'lerin önde gelen bir insan patojeni olan Candida albicans'ı tanımadaki spesifik rolü hala belirsizliğini koruyor ve daha fazla araştırma yapılmasını gerektiriyor. Bu hesaplamalı yaklaşım, AMP'ler ve TLR'ler arasındaki etkileşimleri aydınlatan, TLR aktivasyonunu yöneten yapısal belirleyicileri tanımlayan ve böylece çeşitli moleküler varlıkların immünomodülatör potansiyeline ilişkin öngörüler sağlayan son bulguları sentezlemektedir.Research Project Mikroşebeke Dizaynı Geliştirilmesi ve Gösterimi(2020) Alboyacı, Bora; Önen, Ahmet; Alan, İrfan3D Micro-gridResearch Project Benzotiyeno[3,2-B][1]Benzotiyofen (Btbt) Tabanlı Yüksek Performanslı N- Tipi/Ambipolar Yarıiletkenlerin Geliştirilmesi ve Yüksek Hızda Alan-Etkili Transistör(Ofet) Uygulamaları(2019) Demirel, Gökhan; Usta, HakanBenzotiyeno[3,2-B][1]Benzotiyofen (Btbt) Tabanlı Yüksek Performanslı N- Tipi/Ambipolar Yarıiletkenlerin Geliştirilmesi ve Yüksek Hızda Alan-Etkili Transistör(Ofet) UygulamalarıArticle Hydroponic Agriculture with Machine Learning and Deep Learning Methods(Gazi Mühendislik, 2023) Bulut,Nurten; Hacıbeyoğlu, MehmetIn the face of the rapidly increasing population of our world today, researchers have turned to studies that use existing resources more effectively and efficiently in addition to searching for new resources in order to meet the rapidly decreasing needs such as raw materials and nutrients. The use of hydroponic agriculture, which is one of the alternative methods that can be used to meet the need for nutrients, which is one of the greatest needs of humanity, has become more popular day by day. The use of nutrient solution water instead of soil, the fact that it is not affected by weather conditions, that it can be applied indoors and that it can be vertically oriented are the characteristics that make hydroponic agriculture different from other agricultural methods. In addition, the lack of soil in this agricultural method brings with it the need for more observation and supervision. The aim of this study is to show that the observation and surveillance needs necessary to increase yield in hydroponic agriculture can be achieved using machine learning and deep learning methods. For this purpose, it has been observed that the efficiency of hydroponic agriculture has been increased in experimental studies conducted using five machine learning and deep learning methods. The deep learning method has achieved better results with 99.7% success compared to other methods.