Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Güncel Gönderiler
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Öğe Bilimsel Metinlerde Anlamsal Özetleme: Derin Öğrenme Yaklaşımlarının Performans Analizi(Gazi Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Dergisi, 31/07/2026)Bu çalışmada biyomedikal soyutlayıcı metin özetleme görevinde alan odaklı ve genel amaçlı Transformer tabanlı modeller karşılaştırılmıştır. BART Large CNN, PEGASUS Large, FLAN T5 XL ve BioMistral 7B modelleri, 133120 PubMed makalesinden oluşan hazır bir veri seti üzerinde eğitilmiş ve test edilmiştir. Tüm modeller 1024 token girdi ve 256 token çıktı sınırı ile eğitilmiş, performansları ROUGE 1, ROUGE 2, ROUGE L ve ROUGE Lsum metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, BioMistral 7B modelinin ROUGE 1 değerinde 47.74, ROUGE 2 değerinde 21.08 ve ROUGE L değerinde 27.99 skorları ile en yüksek genel performansı elde ettiğini göstermektedir. Niteliksel değerlendirmeler, BioMistral 7B modelinin biyomedikal terminolojiye daha yüksek uyum sağladığını ve klinik bilgileri daha tutarlı biçimde özetleyebildiğini ortaya koymuştur. Bu bulgular, alan uyarlamalı ön eğitimin biyomedikal soyutlayıcı özetleme görevlerinde model performansını artırdığını göstermektedir.Öğe The impact of color on furniture preference in the context of user emotions: The case of the Thonet No. 14 Chair(06/2026) Kübra Arslan İrey; Banu ApaydınThis study examines emotional responses evoked by colors and how these emotions influence furniture design, focusing on the iconic Thonet No. 14 Chair. An interactive simulation using PHP and JavaScript allowed potential consumers to perform a coloremotion matching task. Users viewed a 360-degree-rotatable Thonet No. 14 chair across 16 emotional contexts and chose from 12 color options. The primary aim is to explore the emotional effects of furniture color on users and incorporate these insights into the design process. Specifically designed for this research, the simulation represents an innovative model for future studies by integrating 3D visualization with user interaction. The research compares two groups: participants with formal color education and those without. A mixed-methods approach combining qualitative and quantitative techniques was employed to evaluate how color influences visual perception in furniture design. Data were securely serialized and stored in JSON format to ensure integrity and ease of analysis. Despite limitations regarding age range, sample size, and the absence of real spatial context, the study demonstrates that color significantly shapes users’ affective responses to furniture. The results contribute to product design by highlighting the role of affective cognition and offering a replicable, scalable digital method for future studies.Öğe İnşaat Sahalarında Güvenlik Kaskı Algılama için YOLO Algoritmalarının Performans Analizi(Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 03/06/2026)İnşaat sektörü, iş kazalarının en fazla yaşandığı alanlardan biridir. Bu nedenle, işçilerin sağlığını korumak ve kazaları önlemek amacıyla alınacak güvenlik önlemleri, özellikle güvenlik kasklarının kullanımı, büyük önem taşımaktadır. Derin öğrenme yöntemleri kaskları tespit edebilse de düşük ışık koşulları, yanlış kullanım ve güvenlik kasklarının tasarımlarındaki farklılıklar gibi zorluklar performansı etkileyebilmektedir. Bu zorlukların üstesinden gelebilmek için YOLO (You Only Look Once) gibi hızla gelişen derin öğrenme tabanlı nesne tespit algoritmalarının performanslarını karşılaştırmak gereklidir. Bu çalışma, YOLO algoritmasının çeşitli sürümlerinin büyük veri kümeleri üzerindeki performans analizini sunmaktadır. İnşaat sahalarında güvenlik kasklarının kullanımını izlemek ve iş kazalarını önlemeye yardımcı olmak amacıyla derin öğrenme tabanlı bir nesne tespit sistemi geliştirilmiştir. Bu amaçla, Hard Hat Workers ve BAC_HIEN_CONSTRUCTION_SAFETY_2024 veri setlerinde YOLOv5s, YOLOv8s, YOLOv11s ve YOLOv12s sürümleri değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, her bir modeli ortalama doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru açısından, ayrıca işleme süresi ve gerçek zamanlı tespit yeteneği bakımından incelemiştir. Bulgular, güvenlik ihlallerinin tespiti için en uygun YOLO sürümünün belirlenmesine dair değerli bilgiler sunmakta ve iş güvenliği sistemlerinde daha etkili yapay zekâ tabanlı nesne tespit çözümlerinin geliştirilmesine katkı sağlamaktadır.Öğe Prediction of body fat percentage using a new hybrid intelligent feature selection: ANN-KGA & ANN-IKGA(PeerJ Inc., 07/02/2026) Varlıklar, ÖzlemBefore initiating obesity treatment, it is essential to determine body fat percentage (BFP), a measure that cannot be assessed through conventional weighing alone. To address this, specialized “Body Analyzers” have been developed; however, their high cost encourages the search for more practical and cost-effective alternatives. In this study, 16 machine learning algorithms (six linear and 10 non-linear) were evaluated for BFP prediction and compared with two hybrid evolutionary frameworks combining an Artificial Neural Network (ANN) with a K-means Genetic Algorithm (ANN-KGA) and an Improved K-means Genetic Algorithm (ANN-IKGA). To ensure methodological rigor and prevent optimistic bias, a strict nested cross-validation strategy (five outer folds× three inner folds) was employed during feature selection and model evaluation. To account for the stochastic nature of the genetic algorithm, the entire nested cross-validation procedure was repeated 15 times with different random seeds. The ANN-KGA model achieved a mean outer-fold R² of 0.7522 (95% CI [0.6963–0.8081]) with a mean Root Mean Squared Error (RMSE) of 3.9651 (95% CI [3.5453–4.3849]) across the 15 runs. The proposed ANN-IKGA model demonstrated strong predictive performance, achieving a mean outer-fold R² of 0.7858 (95% CI [0.7495–0.8222]) and a mean RMSE of 3.7182 (95% CI [3.1777–4.2586]) across the 15 independent runs. Statistical comparison against baseline models using paired t-tests indicated significant improvement (p< 0.05) for both evolutionary approaches. These findings demonstrate that the proposed ANN-IKGA framework enhances …
