Papüloskuamöz Hastalıkların Belirlenmesi için Yapay Zeka Yöntemleriyle Kural Tabanlı Teşhis Algoritmalarının Geliştirilmesi

Papüloskuamöz deri hastalıkları halk arasında oldukça sık rastlanan ve kendine has morfolojik özellikleri olan deri hastalıkları grubudur. Papüloskuamöz deri hastalıklarının alt gruplarının belirtileri birbirine çok yakın olduğu için teşhis süreci bazı durumlarda zahmetlidir. Hastalığın teşhisi klinik muayenede konulabilir. Klinik muayenenin yetersiz olduğu durumlarda, tanı deri biyopsisi ile histopatolojik değerlendirme ile konulmaktadır. Bu süreçte dermatolog ve patoloğun uyumlu bir şekilde çalışması ve her iki hekimin de teşhis süreci ile ilgili bilgi birikiminin iyi olması gerekir. Bu yüzden Papüloskuamöz deri hastalıklarının tanısı deri biyopsisine ihtiyaç duyulmadan sadece klinik muayene ile dematolog tarafından konulabilmesi için daha basit, yüksek başarı oranına sahip ve klinikte kullanılabilir yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmanın amacı Papüloskuamöz deri hastalıklarının yüksek başarı oranı ile tespit edebilecek, klinikte dermatolog tarafından kullanılabilecek, yapay zeka yöntemleriyle geliştirilmiş kural tabanlı algoritma geliştirmektir. Çalışma kapsamında daha önce toplanmış veri seti kullanılmıştır. Veri setinde Papüloskuamöz deri hastalıklarının altı farklı alt grubu için klinik ve histopatolojik bulgular bulunmaktadır. Öncelikle veri seti ikişer sınıflı olacak şekilde gruplandırılmıştır. Daha sonra özellik seçme algoritmalarıyla klinik ve histopatolojik bulgular seçilmiştir. Daha sonra karar ağaçları yardımıyla kural tabanlı teşhis algoritmaları oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda, sadece seçilmiş klinik bulgular kullanılarak ortalama %82.98 doğruluk oranı, 0.89 duyarlılık, 0.76 özgüllük oranıyla Papüloskuamöz deri hastalıkları kural tabanlı algoritmalar geliştirilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışmada elde edilen sonuçlara göre, çalışma kapsamında geliştirilen algoritmalar, Papüloskuamöz deri hastalıklarının teşhisi için yapay zeka yöntemleriyle geliştirilen yüksek doğruluk oranına sahip kural tabanlı algoritmalar klinikte kullanılabilir

Development of Rule-Based Diagnostic Algorithms with Artificial Intelligence Methods to Identify Papulosquamous Diseases

Papüloskuamöz deri hastalıkları halk arasında oldukça sık rastlanan ve kendine has morfolojik özellikleri olan deri hastalıkları grubudur. Papüloskuamöz deri hastalıklarının alt gruplarının belirtileri birbirine çok yakın olduğu için teşhis süreci bazı durumlarda zahmetlidir. Hastalığın teşhisi klinik muayenede konulabilir. Klinik muayenenin yetersiz olduğu durumlarda, tanı deri biyopsisi ile histopatolojik değerlendirme ile konulmaktadır. Bu süreçte dermatolog ve patoloğun uyumlu bir şekilde çalışması ve her iki hekimin de teşhis süreci ile ilgili bilgi birikiminin iyi olması gerekir. Bu yüzden Papüloskuamöz deri hastalıklarının tanısı deri biyopsisine ihtiyaç duyulmadan sadece klinik muayene ile dematolog tarafından konulabilmesi için daha basit, yüksek başarı oranına sahip ve klinikte kullanılabilir yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmanın amacı Papüloskuamöz deri hastalıklarının yüksek başarı oranı ile tespit edebilecek, klinikte dermatolog tarafından kullanılabilecek, yapay zeka yöntemleriyle geliştirilmiş kural tabanlı algoritma geliştirmektir. Çalışma kapsamında daha önce toplanmış veri seti kullanılmıştır. Veri setinde Papüloskuamöz deri hastalıklarının altı farklı alt grubu için klinik ve histopatolojik bulgular bulunmaktadır. Öncelikle veri seti ikişer sınıflı olacak şekilde gruplandırılmıştır. Daha sonra özellik seçme algoritmalarıyla klinik ve histopatolojik bulgular seçilmiştir. Daha sonra karar ağaçları yardımıyla kural tabanlı teşhis algoritmaları oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda, sadece seçilmiş klinik bulgular kullanılarak ortalama %82.98 doğruluk oranı, 0.89 duyarlılık, 0.76 özgüllük oranıyla Papüloskuamöz deri hastalıkları kural tabanlı algoritmalar geliştirilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışmada elde edilen sonuçlara göre, çalışma kapsamında geliştirilen algoritmalar, Papüloskuamöz deri hastalıklarının teşhisi için yapay zeka yöntemleriyle geliştirilen yüksek doğruluk oranına sahip kural tabanlı algoritmalar klinikte kullanılabilir.Papulosquamous skin diseases are common skin diseases and have morphological features. The diagnosis process_x000D_ is sometimes troublesome, as the symptoms of the subgroups of papulosquamous skin diseases are very close to_x000D_ each other. The diagnosis of the disease can be made at the clinical examination. In cases where the clinical_x000D_ examination is insufficient, the diagnosis is made by histopathological evaluation by skin biopsy. In this process,_x000D_ dermatologists and pathologists should work in harmony, and both doctors should have a good knowledge of the_x000D_ diagnosis process. Therefore, more uncomplicated, higher success rate, and clinically practical methods are needed_x000D_ in order for Papulosquamous skin diseases to be established only by a clinical examination by a dermatologist_x000D_ without the need for a skin biopsy. This study aims to develop a rule-based algorithm that can detect_x000D_ Papulosquamous skin diseases with a high success rate, can be used by dermatologists in the clinic, developed_x000D_ with artificial intelligence methods. Within the scope of the study, the previously collected data set was used. The_x000D_ data set contains clinical and histopathological findings for six different subgroups of Papulosquamous skin_x000D_ diseases. Firstly, the data set is grouped into two classes. Then, clinical and histopathological findings were_x000D_ selected with feature selection algorithms. Then, rule-based diagnostic algorithms were created with the help of_x000D_ decision trees. As a result of the study, Papulosquamous skin diseases rule-based algorithms have been developed_x000D_ with an average of 82.98% accuracy rate, 0.89 sensitivity, and 0.76 specificity rate using only selected clinical_x000D_ findings. Consequently, according to the results obtained in this study, algorithms developed within the scope of_x000D_ the study, high-accuracy rule-based algorithms developed with artificial intelligence methods can be used in the_x000D_ clinic for the diagnosis of Papulosquamous skin diseases.In job-shop production systems, orders are assigned to work centers according to their routes, and their operations are performed in this order. Production is becoming more and more complex with the increasing number of product lines and work centers with different routes. Decisions to be made according to the realtime monitoring of a dynamic production environment have become important. With the Fourth Industrial Revolution, information technologies are widely used in industries. A large amount of data is obtained from production tools that are capable of communicating with each other by means of Industry 4.0 and the internet of things. In this study, a simulation model of a production system that can collect data in real-time via sensors in work centers has been created and operation conditions have been determined. Then, work center / machine loading strategies were compared according to the delay periods of the jobs. The simulation model with the best loading strategy was run according to three different demand rates. Then data related with the delay status of the orders and the status of the work centers was obtained. The data were evaluated with data mining classification algorithms and rules were determined for delayed jobs. These rules were added to the simulation model as a decision mechanism. When an order is received in this model, the expert system estimates whether or not there will be a delay, and makes a decision to outsource the order’s production if needed. This approach further reduces the number of delayed order

A Survey on Cross-domain Recommendation: Taxonomies, Methods, and Future Directions

Traditional recommendation systems are faced with two long-standing obstacles, namely, data sparsity and cold-start problems, which promote the emergence and development of Cross-Domain Recommendation (CDR). The core idea of CDR is to leverage information collected from other domains to alleviate the two problems in one domain. Over the last decade, many efforts have been engaged for cross-domain recommendation. Recently, with the development of deep learning and neural networks, a large number of methods have emerged. However, there is a limited number of systematic surveys on CDR, especially regarding the latest proposed methods as well as the recommendation scenarios and recommendation tasks they address. In this survey paper, we first proposed a two-level taxonomy of cross-domain recommendation which classifies different recommendation scenarios and recommendation tasks. We then introduce and summarize existing cross-domain recommendation approaches under different recommendation scenarios in a structured manner. We also organize datasets commonly used. We conclude this survey by providing several potential research directions about this field

Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi

TÜBİTAK MFAG Proje15.07.2018Bu proje kapsamında, kablosuz çoklu ortam duyarga ağları için özellikle aşağıda verilen ikikonuda çözüm üreten bir yaklaşım ve çatı (framework) geliştirilmesi amaçlanmıştır:- Halen kullanılan ağlara göre daha az enerji tüketen bir kablosuz duyarga ağı kümelemealgoritmasının geliştirilmesi: Proje kapsamında yeni bir kümeleme algoritması geliştirilmiştir.Geliştirilen algoritma, gözetleme uygulamaları da dahil olmak üzere uygulamadan bağımsızve enerji-etkin çalışabilecek şekilde tasarlanmıştır. Geliştirilen algoritma, gerçek duyargadüğüm donanımları üzerinde de kolaylıkla çalışabilir nitelikte dağıtık ve hafif bir yapıdatasarlanmış eşit olmayan bir kümeleme yaklaşımı sergilemektedir. Tasarlanan kümelemealgoritması ile, çeşitli metotlarla konuşlandırılmış düğüm noktaları içeren kümelenmemiş birkablosuz duyarga ağdan, etkin olarak veri toplayabilecek kümelenmiş bir duyarga ağı eldeedilebilmektedir. Kümeleme için uygun parametreler belirlenmiş ve bulanık mantık tabanlı biralgoritma geliştirilmiştir. Kümeleme yarı çapı tespitinde ana istasyona uzaklık, düğüm noktasıkalan enerjisi ve düğüm noktası göreli bağlanabilirlik parametreleri, yönlendirme için ise linkortalama kalan enerjisi ve göreli uzaklık parametreleri algoritma içerisinde kullanılmıştır.- Ana istasyona taşınacak bilginin miktarını azaltırken doğruluk oranını artıracak yöntemleringeliştirilmesi: Duyarga düğümlerinden ana istasyona kadar üç seviyede değişik veri füzyonyöntemleri kullanarak nesne çıkarımı yapan ve bu sayede taşınan veri miktarını azaltarakduyarga ağın ömrünü uzatan bir yöntem geliştirilmiştir. Bu çerçevede, ilk seviyede PKÖ,sismik ve akustik duyargalardan elde edilen veriler kullanılmıştır. Söz konusu skalerduyargalardan gelen veriler füzyon işlemine sokularak duyarganın kontrol ettiği alanda insanve araç gibi bir nesnenin olup olmadığı konusunda ilk karar oluşturulmaktadır. Bu karara göreikinci seviyede çoklu ortam duyargalarının (kamera ve mikrofon) uyandırılmasıgerçekleştirilmektedir. Kamera tarafından alınan görüntü ve mikrofon tarafından alınan sesişlenerek nesne tespiti yapılmaktadır. İkinci seviye füzyonu kapsamında görüntü ve sestençıkarılan bilgiler bir füzyon işleminden geçirilerek nesne sınıflandırılması doğruluk oranıartırılmaktadır. Duyarga düğümü üzerinde gerçekleştirilen bu işlemlerin ardından üretilen özetbilgi ana istasyona iletilmektedir. Üçüncü seviye füzyon ve sınıflandırma işleminde farklıkiplerden elde edilen veriler ile kip içi ve kipler arası korelasyonlar da kullanılarak, dahagelişmiş bir tanıma işlemi gerçekleştirilmektedir. Bu işlem enerji ve kaynak kullanım maliyetigerektirdiği için ana istasyonda yapılmaktadır.Bu projenin özgün değeri, skaler duyargalara ilave olarak çoklu ortam duyargaları tarafındantoplanan görüntü ve ses verilerinin duyarga düğümü içerisinde işlenerek ve füzyon edilerekpotansiyel tehditlere yönelik anlamlı bilgiler üretilmesi ve bu sayede taşınacak verininboyutunun azaltılması ile taşınacak verinin ağ üzerinde daha etkin taşınmasını sağlayanözgün kümeleme algoritmasının geliştirilmesinde yatmaktadır.Proje öneri dokümanında yer alan planlı faaliyetlerin tamamı gerçekleştirilmiş ve projebaşlangıcında hedeflenen noktaya ulaşılmıştır. Proje kapsamında, 6 adet uluslararasıdergilerde (4 adet SCI-E, 1 adet SSCI, 1 adet ESCI indeksli) ve 9 adet konferanslarda(tamamı uluslararası konferans) olmak üzere toplam 15 adet yayın gerçekleştirilmiştir. Projekapsamında projenin değişik süreçlerinde görev alan 6 doktora ve 2 lisansüstü öğrencisinintez çalışmasına imkân sağlanmıştır (iki doktora tezi tamamlandı, altısı devam ediyor).Bu proje, BİLİMSEL VE TEKNOLOJİK ARAŞTIRMA PROJELERİNİ DESTEKLEMEPROGRAMI kapsamında TÜBİTAK tarafından 114R082 kod numarasıyla desteklenmiştir.In this project, a wireless sensor network clustering algorithm which consumes less energythan currently used networks and methods that increase the accuracy rate while reducingthe amount of information to be transferred to the base station have been studied. In thiscontext, a new distributed and lightweight fuzzy logic-based clustering algorithm withunequal clustering approach has been developed. In order to reduce the amount ofinformation to be transferred to the base station and to increase the accuracy, a methodextracting objects using data fusion methods at three different levels from sensor nodes tothe base station and reducing the amount of data carried in this way has been developed toextend the lifetime of a sensor network. At the first level, the data from scalar sensors arefused to decide whether or not there is an object in the controlled area. In the context of thesecond level fusion, information extracted from visual and audio data are fused to increaseobject classification accuracy. In the third level fusion and classification process performed inthe main station, a more advanced recognition process is performed using intra and intermode correlations between data obtained from different channels.The project has been terminated in 39 months with a three-months extension. In the project,five researchers, who are experts on multimedia applications, fuzzy logic and wirelesssensor networks, have been worked. An opportunity is provided for 6 PhD and 2 MSstudents, who have contributed to the project during different terms of the project, to work onand finish their thesis successfully. It is evaluated that the studies done in the project fill a biggap in the academic literature. During project, 6 journal papers and 9 internationalconference papers, which make 15 in total, are published

Proceedings of the 1st Doctoral Consortium at the European Conference on Artificial Intelligence (DC-ECAI 2020)

1st Doctoral Consortium at the European Conference on Artificial Intelligence (DC-ECAI 2020), 29-30 August, 2020 Santiago de Compostela, SpainThe DC-ECAI 2020 provides a unique opportunity for PhD students, who are close to finishing their doctorate research, to interact with experienced researchers in the field. Senior members of the community are assigned as mentors for each group of students based on the student’s research or similarity of research interests. The DC-ECAI 2020, which is held virtually this year, allows students from all over the world to present their research and discuss their ongoing research and career plans with their mentor, to do networking with other participants, and to receive training and mentoring about career planning and career option

Contributions to the use of analogical proportions for machine learning: theoretical properties and application to recommendation

Le raisonnement par analogie est reconnu comme une des principales caractéristiques de l'intelligence humaine. En tant que tel, il a pendant longtemps été étudié par les philosophes et les psychologues, mais de récents travaux s'intéressent aussi à sa modélisation d'un point de vue formel à l'aide de proportions analogiques, permettant l'implémentation de programmes informatiques. Nous nous intéressons ici à l'utilisation des proportions analogiques à des fins prédictives, dans un contexte d'apprentissage artificiel. Dans de récents travaux, les classifieurs analogiques ont montré qu'ils sont capables d'obtenir d'excellentes performances sur certains problèmes artificiels, là où d'autres techniques traditionnelles d'apprentissage se montrent beaucoup moins efficaces. Partant de cette observation empirique, cette thèse s'intéresse à deux axes principaux de recherche. Le premier sera de confronter le raisonnement par proportion analogique à des applications pratiques, afin d'étudier la viabilité de l'approche analogique sur des problèmes concrets. Le second axe de recherche sera d'étudier les classifieurs analogiques d'un point de vue théorique, car jusqu'à présent ceux-ci n'étaient connus que grâce à leurs définitions algorithmiques. Les propriétés théoriques qui découleront nous permettront de comprendre plus précisément leurs forces, ainsi que leurs faiblesses. Comme domaine d'application, nous avons choisi celui des systèmes de recommandation. On reproche souvent à ces derniers de manquer de nouveauté ou de surprise dans les recommandations qui sont adressées aux utilisateurs. Le raisonnement par analogie, capable de mettre en relation des objets en apparence différents, nous est apparu comme un outil potentiel pour répondre à ce problème. Nos expériences montreront que les systèmes analogiques ont tendance à produire des recommandations d'une qualité comparable à celle des méthodes existantes, mais que leur complexité algorithmique cubique les pénalise trop fortement pour prétendre à des applications pratiques où le temps de calcul est une des contraintes principales. Du côté théorique, une contribution majeure de cette thèse est de proposer une définition fonctionnelle des classifieurs analogiques, qui a la particularité d'unifier les approches préexistantes. Cette définition fonctionnelle nous permettra de clairement identifier les liens sous-jacents entre l'approche analogique et l'approche par k plus-proches-voisins, tant au plan algorithmique de haut niveau qu'au plan des propriétés théoriques (taux d'erreur notamment). De plus, nous avons pu identifier un critère qui rend l'application de notre principe d'inférence analogique parfaitement certaine (c'est-à-dire sans erreur), exhibant ainsi les propriétés linéaires du raisonnement par analogie.Analogical reasoning is recognized as a core component of human intelligence. It has been extensively studied from philosophical and psychological viewpoints, but recent works also address the modeling of analogical reasoning for computational purposes, particularly focused on analogical proportions. We are interested here in the use of analogical proportions for making predictions, in a machine learning context. In recent works, analogy-based classifiers have achieved noteworthy performances, in particular by performing well on some artificial problems where other traditional methods tend to fail. Starting from this empirical observation, the goal of this thesis is twofold. The first topic of research is to assess the relevance of analogical learners on real-world, practical application problems. The second topic is to exhibit meaningful theoretical properties of analogical classifiers, which were yet only empirically studied. The field of application that was chosen for assessing the suitability of analogical classifiers in real-world setting is the topic of recommender systems. A common reproach addressed towards recommender systems is that they often lack of novelty and diversity in their recommendations. As a way of establishing links between seemingly unrelated objects, analogy was thought as a way to overcome this issue. Experiments here show that while offering sometimes similar accuracy performances to those of basic classical approaches, analogical classifiers still suffer from their algorithmic complexity. On the theoretical side, a key contribution of this thesis is to provide a functional definition of analogical classifiers, that unifies the various pre-existing approaches. So far, only algorithmic definitions were known, making it difficult to lead a thorough theoretical study. From this functional definition, we clearly identified the links between our approach and that of the nearest neighbors classifiers, in terms of process and in terms of accuracy. We were also able to identify a criterion that ensures a safe application of our analogical inference principle, which allows us to characterize analogical reasoning as some sort of linear process