BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİNDE SENTETİK NÜMERİK VERİ ARTIRMA TEKNİKLERİ VE PYTHON UYGULAMALARI
| dc.contributor.author | Göreke, Volkan | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-10T06:20:15Z | |
| dc.date.available | 2024-01-10T06:20:15Z | |
| dc.date.issued | Temmuz-Ağustos 2023 | tr |
| dc.department | Sivas Meslek Yüksekokulu | tr |
| dc.description.abstract | Biyomedikal veri sınıflandırma, sağlık alanında hastalık teşhisi, hastalık prognozu ve tedavi planlaması gibi birçok uygulama için kritik öneme sahiptir (Mirbabaie vd.,2021:11). Yapay zeka ve makine öğrenmesi teknikleri, bu alanda verilerin sınıflandırılmasını ve analizini otomatikleştirmek için kullanılan güçlü araçlar sağlar. Yapay zeka ve makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerinin verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri tanımasını ve bunları kullanarak verileri sınıflandırmasını sağlar. Bu teknikler, biyomedikal verinin etkili bir şekilde işlenmesini ve sınıflandırma modellerinin oluşturulmasını mümkün kılar (Strzelecki ve Badura, 2022:12). Biyomedikal veri sınıflandırmada yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerinin kullanılmasının birçok faydası vardır. Öncelikle, bu teknikler geniş ve karmaşık veri kümelerindeki bilgileri çıkarırken insan hatasını minimize eder. Ayrıca, bu teknikler, verilerin hızlı bir şekilde analiz edilmesini sağlar ve potansiyel olarak teşhis vetedavi süreçlerinde daha hızlı kararlar alınmasına yardımcı olabilir (Lundervold ve Lundervold, 2018:29 ). | tr |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12418/14237 | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Uluslararası Kitapta Bölüm | tr |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr |
| dc.title | BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİNDE SENTETİK NÜMERİK VERİ ARTIRMA TEKNİKLERİ VE PYTHON UYGULAMALARI | en_US |
| dc.type | Book Chapter | en_US |
