Nesnelerin İnterneti Ortamındaki Veriler Kullanılarak Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Tahminleme ve Gerçek Zamanlı Veriler Üzerinde Karmaşık Olay İşleme


Öğrenci: ENGİN DENİZ TÜMER

Danışman: Rıza Cenk Erdur

Sağlık alanında, akıllı sistemler sayesinde hızlı, hatasıza yakın ve sağlık personeli bilgisine ve tecrübesine ihtiyaç duyulmayacak bir şekilde hastalık tanısı konulmaktadır. Böyle bir sistemin yapılabilmesi için veri madenciliğinin alt dalı olan makine öğrenmesi algoritmalarından faydalanılmaktadır. Bu çalışmada makine öğrenmesi algoritmaları için kullanılan WEKA ile anlık gelen veri işleme için kullanılan Siddhi aracı birleştirilerek bir akıllı sistem geliştirilmektedir. Çalışma verisi olarak sağlık alanından bel fıtığı (Hernia) ve bel kayması (Spondylolisthesis) teşhisinde kullanılabilecek Nesnelerin İnterneti verileri seçilmiştir. Sistem, WEKA kütüphanesini kullanarak Destek Vektör Makineleri, J48 Karar Ağacı, Yapay Sinir Ağları, Naif Bayes, Rastgele Orman, jRip, kYıldız ve Basit Lojistik makine öğrenmesi algoritmalarını başarı ve performans üzerinden karşılaştırmaktadır. Bu çalışma sonunda, accuracy, precision, recall ve fmeasure performans metriklerine bakıldığında Basit Lojistik algoritmasının diğer algoritmalardan daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.