Yazar "Şahin, Hasan" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 10 / 10
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe A Comparative Evalution on the Prediction Performance of Regression Algorithms in Machine Learning for Die Design Cost Estimation(Fevzullah TEMURTAŞ, 2023) Tipi, Rukiye; Şahin, Hasan; Doğru, Şeyma; Bintaş, Gül Çiçek ZenginAbstract: In the automotive industry, accurate estimation of mold costs is of great importance for businesses to maintain a competitive advantage and effectively manage costs. Traditional methods of predicting mold costs are time-consuming and prone to errors. Therefore, machine learning techniques, particularly regression algorithms, offer an innovative approach to mold cost estimation. This study aims to comparatively evaluate the performance of machine learning regression algorithms used in predicting mold costs in the automotive industry. Different types of regression algorithms, including Linear, Ridge, Lasso, K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Extreme Gradient Boosting, and Light Gradient Boosting Machines, were considered, and their performances on predicting mold costs and error rates were compared. The Random Forest Regression yielded the highest prediction accuracy at 98.197%.Öğe Aşı Okuryazarlığı ve Covid-19 Pandemisinde Yaşama Yansıyan Tereddüt, Aşı reddi ve Aşı karşıtlığı Üzerine Bir Araştırma(Osman SAĞDIÇ, 2022) Kınalı, Gulsah; Örgev, Betül Kübra; Örgev, Cemil; Topal, Bayram; Şahin, HasanBu araştırma Türkiye’de gerek kamu gerekse vakıf üniversitelerinde görev yapan akademik personelin aşı okuryazarlığı seviyesini tespit etmek ve demografik özellikleri ile ilişkilerini belirlemeyi amaçlamıştır. Ayrıca, Covid-19 salgını ve bu salgına karşı en önemli araç olan aşı konusundaki yaşama yansıyan tereddüt, aşı reddi ve aşı karşıtlığı incelenmekte; yanlış, yanlı ve bilinçsiz söylenti ve tereddüt algılarının azaltılmasına katkı sağlayacak önerilerde bulunulması hedeflenmiştir. Çalışmada 448 akademisyen ile çevrimiçi anket yapılmıştır. Katılımcıların %58,5’ini Y kuşağı, %35’ini X kuşağı oluşturmaktadır. Fonksiyonel beceriler ve iletişimsel/eleştirel beceriler olmak üzere iki alt boyuttan oluşan ölçekte elde edilen yüksek puan Covid-19 aşı okuryazarlığının yüksek düzeyde olduğunu ifade etmektedir. Katılımcıların demografik özelliklerine göre aşı okuryazarlığı ilişkisinde anlamlı bir fark bulunamamıştır.Öğe Breast Cancer Prediction with Artificial Intelligence Based Clinical Decision Support System(Fevzullah TEMURTAŞ, 2023) Candan, Hasibe; Şahin, HasanBreast cancer is caused by uncontrolled cell growth and early detection is crucial for successful treatment. Diagnostic methods such as MRI, mammography, ultrasound and biopsy are used in the diagnosis of cancer. AI-based clinical decision support systems can predict treatment outcomes. A study was conducted to diagnose breast cancer using blood values and to increase performance metrics by applying discretization preprocessing. Machine learning methods were compared with 10-fold cross-validation and discretization applied and unapplied data, and the model with the best results was created. It gave the highest classification performance in breast cancer outcome prediction, with a sensitivity value of 0.828 for the Multi-Layer Sensor. In the model created by applying discretization, the Support Vector Machines increased from 55% to 72%.Öğe Comparison of Machine Learning Classification Algorithms: Example of Language Identification from Text(Fevzullah TEMURTAŞ, 2022) Baştürk, Furkan; Şahin, HasanGünümüzde teknolojinin ve bilgisayar güçlerinin hızlı artışı sonucu yapay zekâ çalışmalarına da hız katmışmış. Son yıllarda önemi daha çok belli olan doğal dil işleme alanı üzerine çalışmalar artmaktadır. İnsanların global bir iletişim içinde olması da bu etkiyi arttırmıştır. Doğal dil işlemenin birçok alt dalı bulunmaktadır. Tüm alt dalların başlangıcı dil tanıma ile gerçekleşir. Çalışmalarda ya belirlenmiş dil üzerinden çalışılmakta ya da dil tanıma işlemini çalışma içerisine dahil ederek çalışılmaktadır. Bu çalışmada dil tanıma işlemi için literatür araştırması ve dil tanıma örnek bir çalışma yapılmıştır. Ayrıca doğal dil işleme çalışmaları yapmak isteyen araştırmacılara doğru dil tanıma işlemi yaptıktan sonra çalışmalarına başlaması öngörüsü sunularak katkıda bulunulması amaçlanmıştır.Öğe Design of experiments optimization application in physics: a case study of the damped driven pendulum experiment(Yıldız Teknik Üniversitesi, 2021) Atalan, Abdulkadir; Şahin, HasanThe design of experiment (DoE) approach developed for experiments requiring cost and time is applied in many disciplines. Unfortunately, the insufficient use of the DoE technique in physics led to the emergence of this study. This study aims to demonstrate the applicability of the DoE technique in the field of physics with a case study. The most widely used full factorial experimental design was used for the damped driven pendulum case study. Length (m), dumpling (Newton), and mass (kg) as independent and energy (joule) as dependent variables were defined in this study to apply the DoE approach. As a result of the statistical analyses in DoE, optimization models were created, and optimum values were obtained for the case study. The experiment performed was proved to be statistically significant and valid by calculating the R-square as 0.97. The value of the objective function is calculated as 4.058 (joule). The optimum values for length, dumping, and mass was calculated as 2.719 m, 2.485(Newton), and 2.895 kg, respectively. In conclusion, this study will contribute to the literature to guide the researchers who spend a lot of time in experimental labs and have problems with experiment costs.Öğe Kentiçi Otopark Analizi: Çanakkale İli Örneği(Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi, 2021) Şahin, Hasan; Kurtuluş, Yücel; Tektaş, MehmetGünümüz şehir hayatında, artan nüfus ve buna bağlı olarak yaşanan yoğunluk, beraberinde trafik sıkışıklığı ve park sorununu getirmektedir. Otopark alanlarında, park yerlerinin yetersizliği, kullanışsızlığı ve hatalı park edilmeler sonucu, zaten zor olan park yeri bulma sorunu park problemlerini arttırarak çoğaltmaktadır. Bu durumda otopark haricine yapılan standart dışı ve gelişi güzel park etmeler, trafik akışını da engellemektedir. Bu çalışmada öncelikle otopark tanımı ve otopark türlerine değinilmiştir. Ardından otopark problemleri hakkında bilgi verilerek, otopark yönetiminin önemi ve yararlarına yer verilmiştir. Bu teorik bilgilerin ardından Çanakkale ilinin mevcut otopark durumu incelenip konu ile ilgili değerlendirmeler yapılmıştır. Çalışmada elde edilen sonuçlar, Çanakkale’deki otopark kapasitelerinin, araç sayılarına göre oldukça yetersiz durumda olduğunu göstermektedir. Ayrıca şehrin cazibe bölgelerindeki otoparklar ise ara sokaklarda, kolay fark edilmeyecek bölgelerde, dışarıdan gelenlerin kolay ulaşabileceği bir noktada değildir. Diğer otoparklar ise yürüyerek zaman alacak bir uzaklıktadır. Bu durumda yapılabilecek mobil uygulamalar, teknolojik ekipman ve sistemler ile otoparkların haritası, kapasiteleri ve mevcut dolulukları araç sahiplerine bilgi verebilir. Bu durum karşısında yapılacak otopark yönetimi, planlaması ve yönlendirmesi sürücülerin park yeri aramak için harcadıkları zamanı, yakıtı, hava ile gürültü kirliliğini ve en önemlisi sürücü üzerinde oluşabilecek stresi en alt seviyeye indirecektir.Öğe Real?Time Detection and Segmentation of Tomato Pests with YOLOv8(Ankara Üniversitesi, 2026) Şahin, Yavuz Selim; Gençer, Nimet Sema; Şahin, HasanTomato (Solanum lycopersicum L.) is vital for global nutrition and economic stability, yet it is threatened by pests such as Tuta absoluta, Helicoverpa armigera, and Bemisia tabaci. Effective pest management is crucial to prevent significant crop losses. Traditional pest detection methods relying on human observation are labor-intensive, time consuming, and prone to errors. In contrast, artificial intelligence (AI)based models such as YOLO provide timely and accurate pest identification, enhancing pest management practices. In this study, images captured throughout the tomato plant’s development, from seedling to fruit stage, were used for model training. The capabilities of the YOLOv8 model in detecting and segmenting tomato pests were evaluated. The results demonstrated significant improvements in both detection and segmentation tasks, with precision and recall reaching 98.91% and 98.98% for detection, and 97.47% and 98.81% for segmentation, respectively. These findings underscore the accuracy and robustness of the YOLOv8 model in monitoring diverse pest species, highlighting its potential to improve agricultural pest management practices. Although YOLO-based detectors have recently been tested on a limited set of pest species, comprehensive field-scale evaluations remain scarce. By assessing YOLOv8 across eleven pest taxa under commercial field conditions, this study delivers among the more comprehensive practice-oriented benchmarks to date for multi-species pest monitoring. This research suggests that integrating AI models like YOLOv8 into pest monitoring systems can contribute to more efficient and sustainable agricultural practices by minimizing human error and labor demands. Furthermore, future applications could extend this approach to other crops and pest species, validating the model’s versatility and supporting long-term farming sustainability.Öğe Sectoral Application Analysis of Studies Made with Deep Learning Models(Fevzullah TEMURTAŞ, 2021) Yılmaz, Merve; Şahin, Hasan; Yıldız, AytaçDerin öğrenme, yapay sinir ağları algoritmalarını kullanarak çok katmanlı mimarilerde çok boyutlu veriler ile çalışma imkânı sağlayan, makine öğrenmesi alanının bir alt dalıdır. Derin öğrenme metotları sayesinde doğal dil işleme, görüntü işleme, görsel nesne tespiti, ilaç keşfi, vb. alanlarda ciddi bir şekilde başarım oranı artmıştır. Derin öğrenme, geri yayılım algoritmasını kullanıp çok boyutlu veri setlerinin karmaşık yapısını keşfederek insan düzeyine yakın görüntü sınıflandırması, insan düzeyinde konuşma tanıma, metin okuma ve seslendirme gibi konularda araştırmacılara kolaylıklar sağlamaktadır. Bu özelliklerinden dolayı derin öğrenme ve görüntü işleme yöntemleri günümüzde birçok alanda birçok problemin çözümünde hızlı bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada ilk olarak yapay zekâ ve derin öğrenmeye ait özet bilgiler verilmiştir. Daha sonra, derin öğrenme yöntemleri kullanılarak yapılan çalışmalar incelenerek derin öğrenmenin hangi alana nasıl uygulandığına dair somut örnekler verilmiştir. Çalışmanın son kısmında, incelenen makalelerin amaçları, kullandıkları yöntemler, literatüre olan katkıları ve elde ettikleri sonuçları içeren özet bir tablo sunularak araştırmacıların yapacakları çalışmalarda kullanacakları yöntemlere ilişkin ön bilgiler elde etmeleri sağlanmıştır.Öğe THE EFFECTS OF AUTONOMOUS VEHICLES ON THE LOGISTICS SECTOR AND THE INNOVATIONS THEY BRING(Bartın Üniversitesi, 2025) Ak, Çınar Akın; Şahin, Hasan; Altun, KorayThis study comprehensively addresses the role and impact of autonomous vehicles in the logistics sector. With the integration of intelligent systems, these vehicles not only reshape logistics operations but also play a critical role in urban digitization. The ability of autonomous vehicles to quickly adjust their routes based on real-time data enables the efficient and secure transportation of goods, from storage facilities to distribution centers and international logistics. This situation reduces costs and optimizes time management. However, the implementation of these technological advancements requires careful consideration of factors such as safety, legal regulations, and societal acceptance. The study also details our company’s application of electric bus initiatives and the activities and needs associated with them. Therefore, this study highlights not only the role of autonomous vehicles in logistics but also their impact on societyÖğe Üniversite Öğretim Elemanlarının Kişisel Siber Güvenlik Farkındalığı(Abdulkadir KESKİN, 2025) Öztrak, Seda; Şahin, Hasan; Efe, Ömer FarukBu araştırmanın amacı, bir devlet üniversitesinde görev yapan öğretim elemanlarının kişisel siber güvenlik farkındalık düzeylerini demografik değişkenler çerçevesinde incelemektir. Çalışma, 2023–2024 bahar yarıyılında görev yapan ve gönüllü olarak katılan 147 akademik personel ile gerçekleştirilmiştir. Veri toplama aracı olarak, “Kişisel Siber Güvenliği Sağlama Ölçeği” ve “Demografik Bilgiler” olmak üzere iki bölümden oluşan bir anket kullanılmıştır. Demografik bilgiler bölümünde 13 maddeye, beş faktörlü yapıdan oluşan ölçekte ise 25 maddeye yer verilmiştir. Elde edilen veriler IBM SPSS programı kullanılarak analiz edilmiştir. Analizler sonucunda, bazı demografik değişkenler açısından kişisel siber güvenlik farkındalığı düzeylerinde istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar tespit edilmiştir. Bulgular, üniversitelerde siber güvenlik farkındalığını artırmaya yönelik kurumsal politika ve eğitimlerin önemini ortaya koymaktadır.
