Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Nuri Burak AYDIN
Danışman: Aysun Coşkun
Özet:
Makineler düşünebilir mi? sorusu ile başlayan yapay zeka serüveni; doğadaki canlıların davranışlarının örnek alınması, insanlara ait biyolojik sistemlerin çalışma prensiplerinin verilerin sınıflandırılmasında kullanılmasına kadar ilerledi. Bu sürecin bir ürünü olarak ortaya yapay bağışıklık sistemi algoritmaları çıkmıştır. Bu çalışmada yapay bağışıklık sistemi algoritmalarından biri olan klonal seçim algoritmasından yararlanılmıştır. Çalışmanın amacı klonal seçim algoritmasının veri setlerini sınıflandırmadaki doğruluk oranı üzerinden çıkarımlarda bulunmaktır. Bu amaca uygun algoritma MATLAB ortamında geliştirilmiştir. Çalışmada diyabet veri seti, karar ağacı veri seti, spam mail veri seti ve kalp riski veri seti olmak üzere 80000’i aşkın veri kullanılmıştır. Klonal seçim algoritması ile veri setlerinin sınıflandırılması işlemi; her veri seti için 10 kere tekrarlanmıştır. Kredibilite - Alman kredi veri setiyle 74,00, kalp krizi olasılığı veri seti ile %85,25, diyabet tahmini veri seti ile %77,27, karar ağacı sınıflandırması veri seti ile %97,81, derin öğrenme ile diyabet veri seti ile %76,25 ve cinsiyet sınıflandırma veri seti ile %97,81 doğruluk değerleri elde edilmiştir. Yapılan çalışma sonucu geliştirilen klonal seçim algoritmasının doğruluk değerleri veri setlerine göre farklılık göstermiştir. Geliştirilen bu algoritmanın ilerleyen zamanlardaki yapılacak çalışmalara yardımcı nitelikte olduğu değerlendirilmektedir.
Anahtar Kelimeler : Classification, artificial immune system, clonal selection