Browsing by Author "UYAR, TEVFİK"

Now showing 1 - 3 of 3

Open Access
Gözetimli Makine Öğrenmesiyle Noktalama ve Etkisiz Kelime Sıklıkları Kullanarak Yazar Tanıma
(Gazi Üniversitesi Bilişim Enstitüsü, 2021) UYAR, TEVFİK; Uyar, Kübra Karacan; Yağlı, Emre
Bu çalışmada köşe yazısı uzunluğundaki yazılarda noktalama ve etkisiz kelime kullanım sıklığı gibi basit özniteliklerin yazar tanımada yeterli olduğu ortaya konmuştur. Cumhuriyet gazetesi yazarlarından sıkça köşe yazan 6 adedi seçilerek her birinin çalışmanın başladığı tarihten geriye doğru son 120 köşe yazıları alınmış, her bir yazı için bir takım etkisiz kelime ve noktalama işaretlerinin kullanım sıklıklarına dayanan dokuz adet öznitelik elde edilmiştir. Sekiz gözetimli yapay öğrenme algoritması eğitildikten sonra yazının yazarını tanıma başarısı önişlemsiz ve önişlemden geçirilmiş veri kümelerinde ayrı ayrı ölçülmüş, asgari %82 ve azami %92 olmak üzere yüksek isabetli sonuçlar elde edilmiştir. Ölçeklemenin ve temel bileşen analizinin (PCA) başarıyı anlamlı miktarda değiştirmediği, ancak ölçekleme ve boyut azaltma yöntemi olarak doğrusal ayırtaç çözümlemenin (LDA) birlikte kullanılmasının en yakın komşu (kNN) ve Gaussian Naive Bayes (GNB) algoritmalarının yöntemlerin başarılarında yüksek anlamlı (p<0.001), destek vektör makineleri (SVM) algoritmasının başarısında ise anlamlı (p<0.05) bir fark yarattığı görülmüştür. Ayrıca karar ağacı temelli rasgele orman algoritmasında (RF) öznitelik önem analizi yapılarak cümle başına ortalama kelime sayısının ve virgül kullanma sıklığının en ayırıcı öznitelikler olduğu tespit edilmiştir.
Open Access
Gramer Hatalarına Dayalı Argümantasyon ve Bir Ad Hominem Alt Türü Olarak "De Ayrı" Safsatası
(Eray Yağanak, 2019) UYAR, TEVFİK
Sosyal medyada cereyan eden tartışmalarda sık sık “kişinin dil bilgisi ve yazım kurallarına uygun yazmadığı ve bu nedenle de kişinin söylediklerine güvenilemeyeceği veya söylediklerinin yanlış olduğu” şeklinde argümanlara rastlanmaktadır. Bu makalede konunun özellikle kişinin dil bilgisi ve yazım kuralları hakkındaki bilgi ve becerisi olmadığı her hâl ve durumda bu türden argümanların ad hominem (insan karalama safsatası) olarak değerlendirilmeleri gerektiği savunulmuştur. Sık karşılaşılan safsata alt tiplerine ayrı bir isim verilmesinin tespitlerini kolaylaştıracağı düşüncesiyle, konu edilen bu özel ad hominem alt türü “de ayrı safsatası” olarak adlandırılmıştır. Ayrıca bu alt tipe benziyor olmasına rağmen biçim olarak farklılık gösteren ve bu nedenle safsata niteliği göstermeyen argüman örneklerine değinilmiştir.
Restricted
A Novel Multistage CAD System for Breast Cancer Diagnosis
(Springer London Ltd., 2023) Karacan, Kübra; UYAR, TEVFİK; Tunga, Burcu; Tunga, M. Alper
Computer-aided diagnosis (CAD) systems are widely used to diagnose breast cancer using mammography screening. In this research, we proposed a new multistage CAD system based on image decomposition with High-Dimensional Model Representation (HDMR) which is a divide-and-conquer algorithm. We used digital mammograms from Digital Database for Screening Mammography as dataset. We neglected BIRADS classification and used a brand-new clustering based on HDMR constant and breast size. To find the best performance of HDMR-based CAD system, we compared different pre-processing settings such as contrast enhancement with CLAHE and HDMR, feature extraction with HDMR, feature scaling, dimension reduction with Linear Discriminant Analysis. We used several Machine Learning algorithms and measured the performance of proposed system for normal-benign-malign classification, cancer detection, mass detection and found that the proposed system achieves 66%, 71% and 87% accuracy, respectively. We were able to achieve 92% accuracy, 100% sensitivity and 91% specificity in specific clusters. These results are comparable with deep learning-based methods although we simplified the pipeline and used brand-new HDMR-based processes.