Search

Klasik duygu analizi yöntemlerinden farklı olarak hedef tabanlı duygu analizi (HTDA), birden fazla kategorinin olduğu karmaşık yapıdaki çevrimiçi tüketici geribildirimlerini değerlendirmede daha başarılı bir performans ortaya koyabilmektedir. Nitekim bir platformda yer alan tüketici geri bildirimleri bir ürüne ilişkin birden farklı hedefe atfedilebilmektedir ve standart duygu analizleri bu geribildirimleri analiz etmede yetersiz kalmaktadır. Literatürdeki gelişmeler gözden geçirildiğinde, HDTA çalışmalarının, duygu analizine odaklanan diğer çalışmalar içinde oldukça popüler olduğu anlaşılmaktadır. SemEval ABSA-2016 yarışmasında, HTDA için 8 farklı dilde veri setleri yayınlanmış ve ekipler duygu analizi için yarışmışlardır. Yarışmada hedef terim, kategori ve duygu sınıfı tespit etmek gibi farklı alt görevler bulunmaktadır. Bu alt görevlerin içindekilerden biri, hedef terimin tespit edilmesidir. Türkçe dili için HTDA çalışmaları oldukça sınırlıdır. Farklı diller ve farklı kelime temsil yöntemleri kullanan çalışmalar vardır. SemEval Absa 2016 yarışması Türkçe veri seti için kelime temsil yöntemlerinin etkisini inceleyen çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışma, müşteri yorumlarındaki hedef terimlerin tespitinde farklı kelime temsil yöntemlerinin başarısının incelenmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Word2Vec, Glove ve Fasttext kelime temsil yöntemleri analiz kapsamında incelenmiş ve hedef terimi en başarılı tespit edebilen yöntemin Fasttext kelime temsil yöntemi olduğu görülmüştür. Çalışmada ayrıca F-1 sınıflandırma ölçütü açısından %77 başarı oranı ile Türkçe veri seti için literatürdeki en yüksek sınıflandırma başarısı elde edilmiştir., Unlike classical sentiment analysis methods, Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) can demonstrate a more successful performance in evaluating complex online consumer feedbacks including more than one category. As a matter of fact, consumer feedbacks on a platform can be referred to more than one aspect regarding a product, and standard sentiment analysis method is insufficient to analyse these comments. When the developments in the literature are reviewed, it is understood that HDTA studies are very popular among other studies focusing on sentiment analysis. In the SemEval ABSA-2016 competition, datasets were published in 8 different languages for HTDA and the teams competed for sentiment analysis. There are different subtasks in the competition, determining sub-categories such as aspect term, category and sentiment class. One of these subtasks is to determine the aspect term. HTDA studies for Turkish language are quite limited. There are studies using different languages and different word representation methods. There is no study examining the effect of word representation methods for the Turkish data set of SemEval Absa 2016 competition. This study was carried out to examine the success of different word representation methods in identifying aspect terms in customer comments. This study was carried out with the aim of examining the success of different word representation methods in identifying target terms in customer comments. Word2Vec, Glove and Fasttext word representation methods were examined within the scope of the analysis and it was seen that the method that could detect the aspect term most successfully was the Fasttext word representation method. The highest classification success for Turkish dataset in the literature with a success rate of 77% in terms of the F-1 score was also achieved in the study.

Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is one of the frequently preferred methods within the scope of artificial intelligence studies in recent years. It is gaining importance day by day with its successful results in many different fields and different types of data. It is a need to analyze and evaluate the studies on this subject. The purpose of this research is to analyze the studies on ANFIS published in journals covered by TR Index. 102 studies on Anfis published in journals scanned within the scope of Tr Index were analyzed. Analyzes were carried out with Maxqda analysis program. Studies were analyzed in terms of history, data normalization, division of data into training tests, performance evaluation, compared methods and methods used together. Analysis results are given with the support of Maxqda program graphics and visuals. As a result of the study, it has been determined that the number of studies related to Anfis has increased in recent years within the scope of Tr Index, but there are serious deficiencies in data normalization, separation of data for training and testing, and metrics used in performance measurement. It is thought that the results of the study will play a supportive role in the studies to be carried out on Anfis., Uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), son yıllarda yapay zekâ çalışmaları kapsamında sıklıkla tercih edilen yöntemlerden birisidir. Birçok farklı alanda ve farklı türde verilerde başarılı sonuçlar vermesi ile de gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Bu konuda yapılmış çalışmaların analiz edilerek genel bir değerlendirmesinin yapılması bir ihtiyaçtır. Bu araştırmanın amacı, TR Dizin kapsamında yer alan dergilerde yayınlanmış ANFIS ile ilgili yapılmış çalışmalarının analizini gerçekleştirmektir. Tr Dizin kapsamında taranan dergilerde yayınlanmış Anfis ile ilgili 102 çalışma analiz edilmiştir. Analizler Maxqda analiz programı ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmalar tarih, veri normalizasyonu, verilerin eğitim test şeklinde bölünmesi, performans değerlendirmesi, karşılaştırılan yöntemler ve bir arada kullanılan yöntemler bakımından analiz edilmiştir. Analiz sonuçları Maxqda programı grafik ve görselleri ile desteklenerek verilmiştir. Çalışma sonucunda son yıllarda Tr Dizin kapsamında, Anfis ile ilgili çalışmaların sayısında artış olduğu fakat çalışmalarda veri normalizasyonu, verinin eğitim ve test için ayrılması ile performans ölçümünde kullanılan metrikler ile ilgili ciddi eksiklikler olduğu tespit edilmiştir. Çalışma sonuçlarının Anfis ile ilgili yapılacak çalışmalarda destekleyici bir rol oynayacağı düşünülmektedir.

In terms of death rates in the world, heart diseases are at the top. It is stated that the number of people who died from heart diseases will increase in the coming years. The only positive aspect of heart diseases is that these diseases can be prevented. In terms of preventing diseases, methods such as machine learning are frequently used in recent years. There are many studies conducted with different methods and different success rates until today. In this study, a new method is proposed in which the Anfis ((Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)) and Fuzzy C Means are used together to predict heart diseases and the success rate is increased significantly. In the study firstly, the data were clustered with Fuzzy C Means. Then, the cluster membership values were used in the modeling and training of the Anfis system. The results obtained by dividing the data five two fuzzy clusters have been found to significantly increase the success of the ANFIS system. The success rate of the system, which has been tested with K fold cross method, has been determined as % 9835. The obtained results were compared with the studies performed with the same dataset in the literature. As a result, it is thought that the method proposed in this study can be used in estimating heart diseases with its accuracy classification rate., Dünyada ölüm oranları bakımından kalp hastalıkları üst sıralarda yer almaktadır. Önümüzdeki yıllarda kalp hastalıklarından dolayı ölenlerin sayısının daha da artacağı belirtilmektedir. Kalp hastalıklarında tek olumlu yön ise bu hastalıkların önlenebilir olmasıdır. Hastalıkların önlenmesi bakımından son yıllarda makine öğrenmesi gibi yöntemler sıklıkla kullanılmaktadır. Bugüne kadar farklı yöntemlerle gerçekleştirilmiş birçok çalışma ve farklı başarı oranları bulunmaktadır. Bu çalışmada, kalp hastalıklarının tahmin edilmesinde Anfis (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) ve Bulanık K Ortalamalar yöntemlerinin bir arada kullanıldığı ve başarı oranının ciddi düzeyde artırıldığı yeni bir yöntem önerilmektedir. Çalışmada veriler öncelikle Bulanık K Ortalamalar ile kümelendirilmiştir. Daha sonra elde edilen küme üyelik değerleri Anfis sisteminin modellenmesi ve eğitiminde kullanılmıştır. Verilerin beş bulanık kümeye ayrılması ile elde edilen sonuçların Anfis sisteminin başarısını ciddi düzeyde artırdığı görülmüştür. K kat çaprazlama yöntemi ile test edilen sistemin başarı oranı %9835 olarak tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürde aynı veri seti ile gerçekleştirilen çalışmalarla kıyaslanmıştır. Sonuç olarak bu çalışmada önerilen yöntemin doğru sınıflandırma oranı ile kalp hastalıkları tahmininde kullanılabileceği düşünülmektedir.

Parallel to the agingworld population, the number of people with disabilities is increasing everyyear. Individuals with disabilities make up about 15% of the world's populationand this number is increasing with increasing age and diseases. It is very importantfor people with walking disabled, which are high among disabled people, to movefreely in rugged places such as stairs. In this context, improved vehicles areavailable and sold. However, these are both expensive and require a companion.This study was carried out for walking disabled individuals for the purpose ofvehicle design and production which will enable them to move freely in placessuch as stairs. The wheel technology, known as the SLEGS robot, is designed forvehicles with walking disabilities with the Fusion 360 program. Wheels that canturn into ‘S’ shape in rugged areas and ‘O’ shape on normal floors will enablethe disabled vehicle to move easily in all areas. Servo Motors and Arduino Nanoare used for the movement of the wheels. The proposed design on a prototype isshown. It is thought that the proposed product can be easily used both as adomestic and cheap product for people with walking disabilities., Giderek yaşlanan dünya nüfusuna paralel olarak engelli insan sayısı da her geçen yıl artmaktadır. Engelli bireyler dünya nüfusunun yaklaşık %15 lik bir kısmını teşkil etmekte ve bu sayı yaşlılık ve hastalıkların artması ile giderek artış göstermektedir. Engelli bireyler içinde yüksek oranda yer alan yürüme engelli bireylerin, özellikle merdiven gibi engebeli yerlerde rahat hareket etmeleri yaşam kaliteleri açısından oldukça önemlidir. Bu bağlamda geliştirilmiş araçlar bulunmakta ve satılmaktadır. Fakat bunlar hem pahalı hem de bir refakatçi gerektiren ürünlerdir. Yürüme engelli bireyler için merdiven gibi yerlerde rahat hareket etmelerini sağlayacak araç tasarım ve üretim amacı ile bu çalışma gerçekleştirilmiştir. SLEGS robot olarak bilinen tekerlek teknolojisi, Fusion 360 programı ile yürüme engelli araçları için tasarlanmıştır. Engebeli yerlerde ‘S’ şekline normal zeminlerde ise ‘O’ şekline dönüşebilen tekerlekler engelli aracının her alanda rahatlıkla hareket etmesini sağlayabilecektir. Tekerleklerin hareketi için Servo Motorlar ve Arduino Nano kullanılmıştır. Bir prototip üzerinde önerilen tasarım gösterilmiştir. Önerilen ürünün yürüme engelli bireyler için hem yerli hem de ucuz bir ürün olarak rahatlıkla kullanılabileceği düşünülmektedir.

Bugün tüm alanlarda 21. yüzyıl yeteneklerine sahip nitelikli bireylere olan ihtiyaç sıklıkla vurgulanır. Dünyada STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) olarak bilinen ve Türkçe ’ye FETEMM (fen, teknoloji, mühendislik, matematik) olarak geçen etkinlikler son yıllarda özellikle eğitim alanında üzerine en çok konuşulan alanlardan biridir. Cizre Tor mahallesinde 1153 yılında dünyaya gelen ve sibernetik alanın en büyük mucidi kabul edilen El-Cezerî çalışmalarında mühendislik, matematik, geometri ve sanatı kullanan büyük bir bilim adamıydı. El-Cezerî eserlerinde Stem örneklerini görmek mümkündür. Bu yüzden bu araştırma, ortaöğretim öğrencilerinin STEM’e karşı tutumlarına El-Cezerî ve çalışmalarının etkisini araştırmak amacıyla yapılmıştır. Çalışmada tek gruplu ön test –son test deneysel desen kullanılmıştır. 2019 sonbahar döneminde bir mesleki ve teknik anadolu lisesinde öğrenim gören 33 öğrenciyle yürütülen araştırmada veriler STEM’e Yönelik Tutum Ölçeği ile toplanmıştır. Elde edilen veriler istatiksel olarak bağımlı örnekler T-testi ile analiz edilmiştir. Çalışma sonuçları, El-Cezerî ve çalışmalarının öğrencilerin STEM’e yönelik tutumlarını olumlu açıdan geliştirdikleri tespit edilmiştir. Asırlar öncesinde yaşamış büyük bilim adamının çalışmalarında STEM etkinliklerinin olması, öğrencilere de bu yönde ilham olmuş ve deneysel olarak da ispatlanmıştır.

Küreselleşme hareketine bağlı olarak borsalar arasıilişkiler artmıştır. Günümüzün yatırımcıları uluslararası piyasalardarisk-getiri tercihine bağlı olarak portföyler oluşturmaktadır. Uluslararasıportföylerin çeşitlendirilmesinde borsalar arası ilişkiler dikkatealınmaktadır. Borsalar arası ilişkilerin artması çeşitlendirme yoluyla riskazaltmayı önlemektedir. Bu çalışmanın amacı borsalar arası ilişkileriaraştırmaktadır. Çalışmada verilerineulaşılabilen dünyanın değişik yerlerinden, 19 ülke borsasının 3 Ocak 2000-29Aralık 2017 dönemine ait günlük kapanış endeksleri kullanılmıştır. Endekslergünlük getiri ve risk değerlerine dönüştürülerek kümeleme işlemi yapılmıştır.Çalışmada, kümeleme işlemini gerçekleştirmek üzere yapay sinir ağlarının özelbir çeşidi olan özdüzenleyici haritalar kullanılmıştır. Sonuçlar, gelişmiş vegelişmekte olan ülke borsalarının birbirinden ayrıldığını, gelişmiş ülkeborsaları arasındaki ilişkilerin daha yaygın olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca,küresel kriz döneminde borsalarda birlikte hareket etme niteliğinin azaldığı,küresel kriz sonrasında ise borsalar arası ilişkilerin arttığı anlaşılmıştır., Due to the globalization movement, the inter-stockmarkets relations have increased. Today's investors are creating portfoliosdepending on risk-profit preference in international markets. Inter-stock marketsrelations are taken into account in international portfolio diversification.Increased inter-stock markets relations prevent diversification and riskreduction. The aim of this study is to investigate the relationships betweenstock exchanges. The daily closingindices of the 19 countries' stock exchange for the period 3 January 2000- 29December 2017 were used from different parts of the world where data can beaccessed in this study. Clustering is made by converting indices into dailyprofit and risk values. In the study, self-organization maps, a special type ofartificial neural networks, were used to perform the clustering process. Theresults show that developed and emerging market stock exchanges are seperateand relationships of developed country stock exchange are more common.Moreover, it was understood that the feature of moving together in the stockmarket during the global crisis diminished and that the relations between thestock exchanges increased after the global crisis.