3 results
Search Results
Now showing 1 - 3 of 3
Master Thesis Bulut Bilişim Güvenlik Sorunları ve Güvenlik Gereksinimlerine Göre Dağıtma Modeli ile Hizmet Modeli Seçimi(2015) Sezen, Arda; Yazıcı, Ali; Bostan, AtilaBu tez, X.800 Tavsiyesi içinde bulunan hizmet kategorilerinin gerekliliğini, farklı bulut hizmet modelleri ve bulut dağıtım modelleri için, bazı güvenlik çözümü yaklaşımlarıyla birlikte incelemektedir. Tezde sunulan çözüm önerileri, teknik ve teknik olmayan yaklaşımların kapsamlı çözümler üretmek için birlikte ele alınması gerektiğini göstermektedir. Altı teknik çözüm yaklaşımı, X.800 Tavsiyesi içinde bulunan hizmet kategorilerinin yerine getirilmesini değerlendirmek üzere bu çalışmaya dâhil edilmiştir. Sonunda, X.800 Tavsiyesi içinde bulunan hizmet kategorilerinin gerekliliğini, farklı bulut hizmet modelleri ve bulut dağıtım modelleri için anlamak ve anlamlı farklılaşmaları ortaya koymak adına on iki hipotez, anket verilerine dayanarak, formüle, test ve kabul edilmiştir.Doctoral Thesis Derin Öğrenme ve Anlamsal Ağ Teknolojilerini Kullanarak Görüntü Açıklaması(2021) Sezen, Arda; Turhan, Çiğdem; Şengül, GökhanBu tezde, görüntü açıklama alanında görüntü tanımı çıkarımını içeren bilişsel görev için hibrit bir çözüm önerilmektedir. Sinir Ağları ile ilgili önceki çalışmalar çoğunlukla doğru etiketleri seçmeye ve/veya bir resmi tasvir etmek için ilgili etiketlerin sayısını artırmaya odaklandı. Ancak, bir resmi tanımlamak için bir dizi ilgili etiket oluşturmak ve bu resmi cümleler yoluyla tasvir etmek yapısal, sözdizimsel ve anlamsal olarak tamamen farklı olgulardır. Bu çalışmada spor alanındaki görüntülerin kontrollü bir ortamda doğal dil tanımlarını oluşturan bir çerçeve sunulmaktadır. Yaklaşımımız, görüntülerin cümle açıklamalarını oluşturmak için Yapay Zeka ve Ontolojilerden yararlanmaktadır. Geliştirilen çerçeve, derin öğrenme modellerinin ve ontoloji sınıflarının örneklerinden türetilen hizalı açıklama sonuçlarının yeni bir kombinasyonunu sunmaktadır.Master Thesis Lupus Nefriti Etkili Genlerin Belirlenmesinde Makine Öğrenmesi Modellerinin Kullanımı(2025) Hammadı, Shaımaa Taha Younıs Al; Sezen, ArdaBu tezde, nekroptozis hücre ölümü yoluna ait genler temel alınarak makine öğrenmesi (ML) yöntemlerinin lupus nefriti (LN) hastalarını sağlıklı kontrollerden ayırt etmedeki uygulanabilirliği incelenmiştir. Bu amaçla, LASSO, Random Forest ve SVM algoritmalarını içeren yapılandırılmış ML iş akışları tasarlanmıştır. Tüm modeller; standart ön işleme adımlarının uygulanması, verilerin %70 eğitim ve %30 test setine ayrılması, ölçekleme, özellik seçimi için 10 katlı çapraz doğrulama, hiperparametre optimizasyonu ve %70'lik eğitim verisi üzerinde modelin nihai olarak eğitilmesi gibi ortak bir çerçeveye dayandırılmıştır. Sınıflandırma performansı, ayrılan %30'luk test verisi üzerinde ROC eğrileri ve karışıklık matrisleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Üç modelin de yüksek doğrulukta sınıflandırma başarısı gösterdiği saptanmıştır. Modellerin kesişiminde, LN tanısı açısından biyolojik olarak anlamlı ve potansiyel biyobelirteç niteliğinde beş merkez gen öne çıkmıştır. Elde edilen bulgular, makine öğrenmesi yaklaşımlarının LN'nin doğru sınıflandırılmasında ve tanısal açıdan kritik genlerin belirlenmesinde güçlü ve güvenilir bir yöntem sunduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca bu yaklaşım, tekrarlanabilir ve biyolojik açıdan anlamlı içgörüler sağlayarak literatüre katkı sunmaktadır. Gelecekte yapılacak çalışmalar, bu genlerin daha geniş hasta kohortlarında doğrulanmasıyla öngörü performansının daha kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesine imkân tanıyacaktır.