Search

Deep learning (multi layer artificial neural network) is a sub-branch of machine learning that enables learning from large data sets with its layered architecture. Increased processor speeds and storage, inexpensive computer hardware and machine learning gains are factors that boost deep learning development. Gradient Descent based optimization algorithms(Stochastic gradient descent (SGD), Momentum, Adam, Adagrad, RMSProp and Adadelta) used to minimize error in deep learning are also part of this success.In this study, deep learning and optimization algorithms were applied to the caltech 101 data set, which is an international data set. Relu was used as activation function and cross entropy was preferred as loss function. Images are resized to 64x64. Each time the program is run, a random six category image is taken and 100 iterations are executed. Different results were obtained with optimization algorithms and these results were analyzed. The success rates in classification were observed as SGD: 64.5%, Momentum: 85.56%, Adam: 92.31%, Adagrad: 71.25%, RMSProp: 40.26% and Adadelta: 86.88%., Derin Öğrenme (çok katmanlı yapay sinir ağı), katmanlı mimarisiyle büyük veri setlerinden öğrenme geçekleştiren makine öğreniminin bir alt dalıdır. İşlemci hızları ve depolamadaki artış, ucuz bilgisayar donanımı ve makine öğreniminin kazanımları, derin öğrenme gelişimini yükselten faktörlerdir. Derin öğrenmede hatayı minimuma düşürmek için kullanılan Dik İniş (Gradient Descent) tabanlı optimizasyon algoritmaları da (Stochastic gradient descent (SGD), Momentum, Adam, Adagrad, RMSProp ve Adadelta), bu başarının bir parçası olmaktadır.Bu çalışmada uluslararası bir veri seti olan Caltech 101 veri setine derin öğrenme ve optimizasyon algoritmaları uygulanmıştır. Aktivasyon fonksiyonu olarak Relu, hata fonksiyonu olarak da Cross Entropi işlemleri tercih edilmiştir. Veri setindeki imgeler 64x64’e göre yeniden boyutlandırılmıştır. Programın her çalıştırılmasında rasgele altı kategori imge alınmaktadır ve 100 iterasyon çalıştırılmaktadır. Optimizasyon algoritmaları ile farklı sonuçlar elde edilmiş ve bu sonuçlar analiz edilmiştir. Sınıflamadaki başarı oranları SGD:%64.5, Momentum:%85.56, Adam:%92.31, Adagrad:%71.25, RMSProp:%40.26 ve Adadelta:%86.88 olarak gözlemlenmiştir.

Bu tez çalışması kapsamında genel, denetimsiz ve çıkarıcı metin özetleme problemine iki yeni çizge tabanlı yaklaşım sunularak katkıda bulunulmuştur. Her iki yaklaşımın veri işleme aşamasında da kullanılan KUSH (Karcı,Uçkan,Seyyarer,Hark) aracı önerilmiş ve denenmiştir. Önerilen yöntemlerden ilki, üç ana adımdan oluşan CatSumm (Cengiz, Ali, Taner Summarization) modelidir. İlk adımda KUSH aracı ile normalizasyon gerçekleştirildi. Modelin ikinci adımında spektral çizge bölmeleme ile çizgeler kümelenerek özetlerin alt çizgelerde bulunan cümle sayısı oranları ölçüsünde üretilmesi sağlanmıştır. Son aşamada düğüm ağırlıklandırma yöntemleri kullanılarak, merkezilik değerleri yüksek olan cümlelere özette yer verilmektedir. Bağımsız kümelerde yer alan düğümlere karşılık gelen cümlelerin, özette yer almaması gerektiği öngörüsünden yola çıkılan ikinci çalışmada ise düğümlerin genel çizge üzerindeki etkisi sayısal olarak belirlenmeden önce, özetlenecek belgeler üzerinde bir sınırlamaya gidilmiştir. Her iki yaklaşım da DUC (Document Understanding Conference, DUC-2002 ve DUC-2004) veri seti üzerinde ve ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) değerlendirme metrikleri kullanılarak test edilmiştir. 100, 200 ve 400 kelimelik özetler için deneysel süreçler tekrarlanmıştır. Önerilen modeller ile rapor edilen değerler, yenilikçi yöntemlerin katkılarını ortaya koymaktadır. Within the scope of this thesis, two new graph-based approaches have been contributed to the general, unsupervised and extractive text summarization problem. The KUSH (Karcı, Uçkan, Seyyarer, Hark) tool used in the data processing stage of both approaches has been proposed and tried. The first proposed method is the CatSumm (Cengiz, Ali, Taner Summarization) model, which consists of three main steps. In the first step, normalization was performed with the KUSH tool. In the second step of the model, the graphs were clustered with spectral graph partitioning, so that the summaries were produced in accordance with the number of sentence ratios in the subgraphs. In the last stage, using the node weighting methods, sentences with high centrality values are included in the summary. In the second study, based on the prediction that the sentences corresponding to the nodes in the independent clusters should not be included in the summary, a limitation was made on the documents to be summarized before the effect of the nodes on the general graph was determined numerically. Both approaches were tested on the DUC (Document Understanding Conference, DUC-2002 and DUC-2004) data set and using ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) evaluation metrics. Experimental processes were repeated for summaries of 100, 200 and 400 words. The values reported with the proposed models reveal the contributions of innovative methods. 97

Amaç: Bu çalışmada amaç 2015-2018 yılları arasında sezaryen oranlarını ve yıllara göre sezaryen endikasyonlarının dağılımını incelemektir. Gereç ve Yöntem: 2015–2018 tarihleri arasında bir Eğitim ve Araştırma Hastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Kliniğinde doğumu gerçekleştirilen 59.359 hastanın kayıtları retrospektif olarak incelendi. Bu tarihler arasındaki doğumu gerçekleştirilen bebeklerin doğum şekli, cinsiyet bilgileri, fetal doğum ağırlığı ve sezaryen endikasyonları ile prevelansı değerlendirildi. P

Amaç: Çalışmada anemisi olan gebelerde, gebelik anemisinin perinatal sonuçlara etkisini araştırmak amaçlanmıştır.Materyal ve Metot: Bu retrospektif çalışmada, 1 Ocak 2017–31 Aralık 2018 tarihleri arasında bir Eğitim ve Araştırma Hastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Kliniğinde doğumu gerçekleştirilen 933 hastadan elde edilen veriler kullanıldı. Çalışmaya hemoglobin (Hb) değeri 11 g/dL’nin altında 305 gebe kadın (anemik grup) ve Hb değeri 11 g/dL’nin üzerinde 628 gebe (kontrol grup) dâhil edildi. Dosyalardan hastaların yaşları, gebelik öyküleri, gravida, parite, doğum haftası, yenidoğanın kilosu, bebek cinsiyetleri, doğum şekli, annenin hemoglobin, 1. ve 5. dakika Apgar skorları, oligohidroamnioz, intrauterin gelişme kısıtlılığı sıklığı (IUGR) ve preterm doğum, intra uterin ölü doğum olup olmadığı gibi veriler elde edildi. Anemik olan ve normal hemoglobin seviyelerine sahip gebelerin gebelik seyri ve perinatal sonuçları karşılaştırıldı.Bulgular: Gruplar arasında parite, gravida, yaş, doğum haftası, intrauterin ölü fetüs doğum oranı, ortalama bebek doğum ağırlığı, normal spontan vajinal doğum, sezaryen doğum, bebek cinsiyetleri, 1. ve 5. dakika Apgar skorları açısından istatistiksel olarak anlamlı bir fark saptanmadı (p>0,05). İki grup arasında oligohidroamnioz, intrauterin gelişme kısıtlılığı sıklığı (IUGR) ve preterm doğum oranı açısından istatistiksel olarak anlamlı fark bulundu (p

There is growing interest in automatic summarizing systems. This study focuses on a subtractive, general and unsupervised summarization system. It is provided to represent the texts to be summarized with graphs and then graph entropy is used to interpret the structural stability and structural information content on the graphs representing the text files. The performance of the proposed text summarizing approach for the purpose of summarizing the text on the data set of Document Understanding Conference (DUC-2002) including open access texts and summaries of these texts was calculated using the Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) evaluation metrics. Experimental processes were repeated for 200 and 400 word abstracts. Experimental results reveale that the proposed text summarizing system performs competitively with competitive methods for different ROUGE metrics.

Nowadays, the majority of people have smartphones. With these smartphones, hundreds of transactions are made every day, providing a simplicity at every point ofour lives. The rational use of smartphones in the education world brings both the reduction of workload and the easier time management. Sometimes you have not been able to read the optical forms you used for various purposes or encountered many problems such as jamming, double-crossing, stopping reading while reading in the optical reader. We wanted to make a contribution to the comfort created by writing a mobile application called "OPTICAL FORM DETERMINATION AND SCORING WITH ANDROID" in order to enable smooth reading regardless of any optical reader brand and model without experiencing these and similar problems. The program passes the questionnaire received by the camera through the answer key, which was previously entered into the system quickly, and scored a score of 100 by finding out the grades that the student has entered and found the true/false/blank numbers. This system instantly reads the paper and informs the student how quickly he takes the exam. It also digitally prints out how much you cross on paper with red color and archives it. With this system, both educator/teacher can get rid of workload and can read these notes quickly and upload them to student information systems in excel format. Scanner side scanners and external cameras will not berequired to read optical forms. You do not have to make any effort to read the forms. You can even read the form in a matter of 2 seconds with the automatic reading option. Therefore, the application will be economically more advantageous and user-friendly. The Java language is used when writing the application and the OpenCV library is used at the image processing point. Having the application open-source is a good source for future scientists.

Günümüzde oldukça fazla sayıda metasezgisel algoritmayöntemi önerilmiş ve birçok genel probleme uygulanarak kullanılmaktadırlar. Bumetasezgisel yöntemlerden bazıları ise belirli ve özel problemlereuygulanmışlardır. Genetik Algoritma, Yapay Sinir Ağları, Parçacık SürüOptimizasyonu vb. 150’ye yakın metasezgisel yaklaşım mevcuttur ve her geçen günbir başka problemin çözümünde kullanılmaktadırlar. Fidan Gelişim Algoritması(FGA) ve Lig Şampiyonluk Algoritması (LCA) da son yıllarda popüler olanmetasezgisel yaklaşımlardır. Enerji sürekliliğinin oldukça önemli olduğu güçsistemlerinde, sürekliliğin sağlanması noktasında çeşitli yöntemler sözkonusudur. Bu yöntemlerden birisi de iyi bir aşırı-akım röle koordinasyonudur.Bu çalışmada, elektrik enerjisi nakil hatlarında sürekli bir güçişletmeciliğinin sağlanması, yerindekoruma koordinasyonun kurulması ve dağıtım sistemlerinde meydana gelebilecekolası arızaların önüne geçilebilmesi adına metasezgisel algoritmayöntemlerinden FGA ve LCA kullanılmıştır. Gerekli uyarlama ve kodlamalar .NETplatformu kullanılarak gerçekleştirilmiş ve aşırı-akım röle koordinasyondeğerlerinde oldukça iyi sayılabilecek sonuçlara ulaşılmıştır., Nowadays, a large number of metaheuristic algorithmmethods have been proposed and used in many general problems. Some of thesemetaheuristic methods have been applied to specific and private problems. GeneticAlgorithm, Artificial Neural Networks, Particle Swarm Optimization, etc. Thereare close to 150 metaheuristic approaches and they are used day by day to solveanother problem. Fidan Developmental Algorithm (FGA) and League ChampionshipAlgorithm (LCA) are also popular metaheuristic approaches in recent years. Inpower systems where energy continuity is very important, there are variousmethods at the point of maintaining continuity. One of these methods is goodover-current relay coordination. In this study, FGA and LCA are used inmetaheuristic algorithms in order to provide continuous power management inelectrical energy transmission lines, to establish on-site protectioncoordination and to prevent possible failures in distribution systems. The requiredadaptations and encodings were implemented using the .NET platform and theresults have been reached which can be considered quite good in the over-currentrelay coordination values.

Gerçek hayatta meydana gelen birçok fiziksel olayın bilgisayarlar yardımıyla grafiksel olarak modellenebilmesi amacıyla 2 veya 3 boyutlu görüntü oluşturma teknolojilerinden faydalanılmaktadır. Öte yandan grafik uygulamalarının yoğunluğu arttıkça söz konusu bu modellemelerin hem daha hızlı yapılabilmesi hem de görüntü kalitelerinin artırılması gereksinimleri ortaya çıkmaktadır. Bu doğrultuda 2006 yılının sonlarında Nvidia firması tarafından CUDA isimli, yazılım ve donanım tabanlı bir mimari piyasaya sürülmüştür. Bu mimari sayesinde ekran kartları üzerinde bulunan çok sayıdaki grafik işlemcisi genel amaçlı problemlerin paralel olarak çözülebilmesine katkı sağlar hale gelmiştir. Bu çalışma kapsamında bu yeni paralel hesaplama mimarisi dikkate alınmış, C++ ve OpenGL kütüphanesi kullanılarak farklı davranış özelliklerine sahip insansı robotlardan oluşan bir animasyon uygulaması geliştirilmiştir. Bu animasyon öncelikle merkezi işlemci üzerinde seri olarak çalıştırılmış ve sonrasında CUDA mimarisi kullanılarak paralelleştirilmiştir. En sonunda aynı animasyonun seri ve paralel versiyonları saniyede oluşturulan görüntü karesi sayıları temel alınarak karşılaştırılmış ve paralel uygulamanın açık ara yüksek kaliteli görüntü ürettiği gözlemlenmiştir. 2D or 3D rendering technology is used for graphically modelling many physical phenomena occurring in real life by means of the computers. On the other hand, the ever-increasing intensity of the graphics applications require that the image quality of the so-called modellings is enhanced and they are performed more quickly. In this direction, a new software and hardware-based architecture called CUDA has been introduced by Nvidia at the end of 2006. Thanks to this architecture, larger number of graphics processors has started contributing towards the parallel solutions of the general-purpose problems. In this study, this new parallel computing architecture is taken into consideration and an animation application consisting of humanoid robots with different behavioral characteristics is developed using the OpenGL library in C++. This animation is initially implemented on a single serial CPU and then parallelized using the CUDA architecture. Eventually, the serial and the parallel versions of the same animation are compared against each other on the basis of the number of image frames per second. The results reveal that the parallel application is by far the best yielding high quality images.

Gerçek hayatta meydana gelen birçok fiziksel olayın bilgisayarlar yardımıyla grafiksel olarak modellenebilmesi amacıyla 2 veya 3 boyutlu görüntü oluşturma teknolojilerinden faydalanılmaktadır. Öte yandan grafik uygulamalarının yoğunluğu artıkça söz konusu bu modellemelerin hem daha hızlı yapılabilmesi ve hem de görüntü kalitelerinin artırılması gereksinimleri ortaya çıkmaktadır. Bu doğrultuda 2006 yılının sonlarında Nvidia firması tarafından CUDA isimli bir yazılım ve donanım mimarisi piyasaya sürülmüştür. Bu mimari sayesinde ekran kartları üzerinde bulunan çok sayıdaki grafik işlemcisi genel amaçlı problemlerin paralel olarak çözülebilmesine katkı sağlar hale gelmiştir. Bu tez kapsamında bu yeni paralel hesaplama mimarisi dikkate alınmış, C++ ve OpenGL kütüphanesi kullanılarak farklı davranış özelliklerine sahip insansı robotlardan oluşan bir animasyon uygulaması geliştirilmiştir. Bu animasyon öncelikle merkezi işlemci üzerinde seri olarak çalıştırılmış ve sonrasında CUDA mimarisi kullanılarak paralelleştirilmiştir. En sonunda aynı animasyonun seri ve paralel versiyonları saniyede oluşturulan görüntü karesi sayıları temel alınarak karşılaştırılmıştır ve paralel uygulamanın açık ara yüksek kaliteli görüntü ürettiği gözlemlenmiştir. 2D or 3D rendering technology is used for graphically modelling many physical phenomena occurring in real life by means of the computers. On the other hand, the ever-increasing intensity of the graphics applications require that the image quality of the so-called modellings is enhanced and they are performed more quickly. In this direction, a new software and hardware-based architecture called CUDA has been introduced by Nvidia at the end of 2006. Thanks to this architecture, larger number of graphics processors have started contributing towards the parallel solutions of the general-purpose problems. In this thesis, this new parallel computing architecture is taken into consideration and an animation application consisting of humanoid robots with different behavioral characteristics is developed using the OpenGL library in C++. This animation is initially implemented on a single serial CPU and then parallelized using the CUDA architecture. Eventually, the serial and the parallel versions of the same animation are compared against each other on the basis of the number of image frames per second. The results reveal that the parallel application is by far the best yielding high quality images. 117