Otizmli Çocuklara Aşamalı Yardımla Çizelge Kullanım Becerilerinin Kazandırılmasında Tablet Bilgisayar Çizelge Programının Etkililiği

Tablet computers are frequently used in the education of children with autism. Studies show that educational activities involving tablet computers have positive effects on the acquisition of target skills by children with autism. In this research, the effectiveness of the use of tablet computers in teaching children with autism to use schedules was evaluated. Three male students of ages 5 to 7 diagnosed with autism participated in the research. A single-case multiple-probe-design-across-participants was used in the research. Independent variable of the research was the education provided via tablet computers using the graduated guidance technique, and the dependent variable was the acquisition of schedule-following skill. Follow-up and generalization data were collected on the 7th, 14th, and 21st days after the teaching sessions ended. Follow-up sessions were completed with 100% performance for all three subjects. Generalized correct responses were found 90% for one subject, and 100% for the other two. The results indicated that the subjects acquired, maintained, and generalized the schedule-following skills after the teaching sessions completed. In addition, the teachers of the subjects were asked their opinions about the application. These opinions that form the social validity data of the research support the research findings.Tablet bilgisayarlar otizmli çocukların eğitimlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Araştırmalar, tablet bilgisayarın dâhil edildiği eğitim uygulamalarının otizmli çocukların hedef becerileri kazanmaları üzerinde olumlu etkiler yarattığını göstermektedir. Bu araştırmada otizmli çocuklara çizelge kullanımının öğretiminde tablet bilgisayar kullanımının etkililiği değerlendirilmiştir. Araştırmaya yaşları 5-7 arasında değişen otizmli üç erkek öğrenci katılmıştır. Araştırmada tek denekli araştırma modellerinden denekler arası çoklu yoklama modeli kullanılmıştır. Araştırmanın bağımsız değişkeni tablet bilgisayar aracılığı ile sunulan aşamalı yardımla öğretim, bağımlı değişkeni ise deneklerin çizelge kullanım becerisini edinme durumlarıdır. İzleme ve genelleme oturum verileri, öğretim oturumları sonlandıktan 7, 14 ve 21 gün sonra toplanmıştır. İzleme oturumları her üç denek için %100 performansla sonuçlanmıştır. Genelleme bulgularında ise deneklerden birinin %90 ve diğer ikisinin %100 düzeyinde performans sergiledikleri görülmüştür. Araştırma bulguları, deneklerin çizelge kullanım becerilerini edinme, sürdürme ve genellemelerinde tablet bilgisayar aracılığı ile sunulan aşamalı yardımla öğretimin etkili olduğunu göstermektedir. Ayrıca, araştırmada deneklerin öğretmenlerinden uygulamaya ilişkin görüş alınmıştır. Araştırmanın sosyal geçerlik verilerini oluşturan bu görüşler araştırma bulgularını destekler niteliktedir

COVID-19 Prediction from Chest X-Ray Images using Transfer Learning

The COVID-19 pandemic has been affecting our lives in many ways, not only the healthcare systems in the countries but the whole societies worldwide. Meantime, a considerable number of studies have been conducted and lots of medical techniques have been tried to overcome the pandemic. In this work, making use of real-world images, we applied Convolutional Neural Networks to chest X-ray images to predict whether a patient has the COVID-19 virus or not. Initially, we used transfer learning to fine tune a number of pre-trained ResNet, VGG, and Xception models, which are very well-known architectures due to their success in image processing tasks. While the achieved performance with these models was encouraging, we ensembled three models to obtain more accurate and reliable results. Finally, our ensemble model outperformed all other models with an F-Score of 97%

Metin madenciliği için iyileştirilmiş bir kümeleme yapısının tasarımı ve uygulaması

ÖZETMETİN MADENCİLİĞİ İÇİN İYİLEŞTİRİLMİŞ BİR KÜMELEME YAPISININ TASARIMI VE UYGULAMASIVeritabanlarında Bilgi Keşfi olarak da adlandırılan Veri Madenciliği, veritabanları ve veri ambarları gibi çeşitli veri depolarında saklanmakta olan büyük miktardaki verinin işlenerek içindeki geçerli, daha önceden bilinmeyen, potansiyel olarak kullanışlı, yararlı ve değerli olabilecek bilginin çıkartılması sürecidir. Veri madenciliğinin önemli tekniklerinden biri olan veri kümeleme, benzer veri nesnelerinin farklı gruplara sınıflandırılması işlemidir. Bir veri kümesi belirli bir uzaklık ölçütüne göre alt kümelere ayrılırken hedef her bir altkümedeki nesnelerin ortak bir karaktere sahip olmasıdır. Metin Kümeleme ise doküman koleksiyonlarının doküman benzerliklerine bağlı olarak kümelere ayrıştırılmasıdır. Sonuç olarak, bir küme içerisindeki dokümanların genellikle benzer bir konuda olmaları beklenir.Bu tez çalışmasında, metin veri setlerinin kümelenmesi için geliştirilmiş algoritma ve yaklaşımlar ayrıntılı olarak incelenmiş, çok boyutlu ve çok büyük metin veri setlerini kümelenmesinde karşılaşılan sorunlar ve zorluklar irdelenerek bunlar için çözüm yöntemleri getirilmiştir.Tez çalışması dört bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde öncelikle veri madenciliği, metin madenciliği ve metin kümeleme kavramları tanımlanarak metin kümelemedeki güncel problemlerden bahsedilmiştir. Daha sonra, tez kapsamında çözüm getirilen problemin tanımı yapılarak tezin amacı ve organizasyonu verilmiştir.Problemin tanımının ardından ikinci bölümde metin madenciliği sistemlerinin genel yapısı, metin kümeleme, metin kümelemede karşılaşılan sorunlar, önişleme teknikleri, doküman temsil yöntemleri, boyut indirgeme teknikleri incelenmiştir. Ayrıca metin kümeleme sürecinin kalitesini ve başarımını doğrudan etkileyen uzaklık ve benzerlik ölçüm yöntemleri ile kümeleme kalitesi ölçüm yöntemleri ele alınmıştır. Bu bölümde son olarak metin kümeleme alanında yapılmış önemli çalışmaların, önerdikleri yaklaşım ve çözüm yöntemleriyle kapsamlı olarak incelendiği geniş bir literatür taramasına yer verilmiştir.Tez kapsamında, çok boyutlu doküman koleksiyonlarının yüksek başarımla ve verimli bir şekilde kümelenebilmesi amacıyla, keskin kümeleme yapan Küresel K-Means algoritmasında değişiklik yapılarak esnek kümeleme yaklaşımlarındaki örtüşen kümeler oluşabilmesi fikri Küresel K-Means algoritmasına uygulanmış, K-Means döngüsü içerisinde dokümanların kümelere benzerliklerine göre belli ölçüde birden çok kümeye dahil olmasına izin verildiği özgün bir algoritma olan Çoklu-Küme Küresel K-Means algoritması geliştirilmiştir. Üçüncü bölümde, geliştirilen bu yeni kümeleme algoritmasının yapısı ayrıntılı olarak açıklanmış ve analiz edilmiştir. Çeşitli metin veri setleri üzerinde gerçekleştirilen deneylerle Çoklu-Küme Küresel K-Means algoritmasının işlemci zamanı kullanımında hissedilir bir fark oluşturmadan kümeleme kalitesinde büyük bir artış sağladığı, temel alınan Küresel K-Means algoritmasının ölçeklenebilirliğini koruyarak büyük doküman koleksiyonları üzerinde uygulanabilir olduğu gösterilmiştir.Dördüncü bölümde, tez çalışması ile geliştirilen algoritmanın genel değerlendirmesi yapılarak sağlanan bilimsel katkılar özetlenmiş, konu ile ilgili çalışacak araştırmacılar için öneriler verilmiştir.ABSTRACTDESIGN AND APPLICATION OF AN IMPROVED CLUSTERING ALGORITHM FOR TEXT MININGData Mining, also known as Knowledge Discovery in Databases, is the process of extracting previously unknown, potentially useful, and valuable knowledge from huge amounts of data stored in databases and data warehouses. One of the most important techniques of Data Mining is clustering which assigns a set of objects into groups (called clusters) so that the objects in the same cluster are more similar to each other than to those in other clusters. Text Clustering is the task of grouping documents in a collection into clusters according to similarities among them. It is naturally exptected that documents in a cluster are of the same or similar topic.In this dissertation, algorithms and approaches developed for clustering textual data sets are studied in detail, problems and difficulties encountered in clustering very high dimensional and very large textual datasets are examined, and solutions to those problems are developed.The dissertation consists of four chapters. In the first chapter, data mining, text mining and text clustering concepts are defined and current challenges in text clustering are discussed. In addition, problem description, objectives and organization of the dissertation are presented.After the problem definition, general structure of text mining systems, text clustering, problems of text clustering, preprocessing techniques, document representation models, and dimension reduction methods are further investigated in the second chapter. Moreover, methods that directly affect the performance of text clustering process such as distance and similarity measurements, and clustering quality evaluation techniques are discussed. Finally in this chapter, there is an intensive literature review that presents important work in the field of text clustering with their approaches and solutions to the problem.In this dissertation, the Spherical K-Means algorithm which performs hard clustering is modified so as to apply the idea of generating overlapping clusters of soft clustering approaches for clustering high dimensional document datasets efficiently and with high performance. A new and original algorithm called Multi-Cluster Spherical K-Means which allows documents to be assigned to more than one clusters according to similarities to the clusters in the main K-Means loop is developed. In the third chapter, structure of this new clustering algorithm is explained in detail and thoroughly analyzed. Experimental results on several textual benchmark data sets prove that Multi-Cluster Spherical K-Means algorithm provides significant increase in clustering quality without causing considerable difference in CPU time usage when compared to Spherical K-Means algorithm. It is also shown that Multi-Cluster Spherical K-Means algorithm is feasible for large document collections, still preserving the scalability of Spherical K-Means.The fourth chapter concludes the dissertation with a general review of the algorithm developed and a summary of the scientific contributions. Additionally, some future directions of research and some recommendations for the researchers are presented

Effectiveness of tablet computer use in achievement of schedule-following skills by children with autism using graduated guidance

Tablet bilgisayarlar otizmli çocukların eğitimlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Araştırmalar, tablet bilgisayarın dâhil edildiği eğitim uygulamalarının otizmli çocukların hedef becerileri kazanmaları üzerinde olumlu etkiler yarattığını göstermektedir. Bu araştırmada otizmli çocuklara çizelge kullanımının öğretiminde tablet bilgisayar kullanımının etkililiği değerlendirilmiştir. Araştırmaya yaşları 5-7 arasında değişen otizmli üç erkek öğrenci katılmıştır. Araştırmada tek denekli araştırma modellerinden denekler arası çoklu yoklama modeli kullanılmıştır. Araştırmanın bağımsız değişkeni tablet bilgisayar aracılığı ile sunulan aşamalı yardımla öğretim, bağımlı değişkeni ise deneklerin çizelge kullanım becerisini edinme durumlarıdır. İzleme ve genelleme oturum verileri, öğretim oturumları sonlandıktan 7, 14 ve 21 gün sonra toplanmıştır. İzleme oturumları her üç denek için %100 performansla sonuçlanmıştır. Genelleme bulgularında ise deneklerden birinin %90 ve diğer ikisinin %100 düzeyinde performans sergiledikleri görülmüştür. Araştırma bulguları, deneklerin çizelge kullanım becerilerini edinme, sürdürme ve genellemelerinde tablet bilgisayar aracılığı ile sunulan aşamalı yardımla öğretimin etkili olduğunu göstermektedir. Ayrıca, araştırmada deneklerin öğretmenlerinden uygulamaya ilişkin görüş alınmıştır. Araştırmanın sosyal geçerlik verilerini oluşturan bu görüşler araştırma bulgularını destekler niteliktedir.Tablet computers are frequently used in the education of children with autism. Studies show that educational activities involving tablet computers have positive effects on the acquisition of target skills by children with autism. In this research, the effectiveness of the use of tablet computers in teaching children with autism to use schedules was evaluated. Three male students of ages 5 to 7 diagnosed with autism participated in the research. A single-case multiple-probe-design-across-participants was used in the research. Independent variable of the research was the education provided via tablet computers using the graduated guidance technique, and the dependent variable was the acquisition of schedule-following skill. Follow-up and generalization data were collected on the 7th, 14th, and 21st days after the teaching sessions ended. Follow-up sessions were completed with 100% performance for all three subjects. Generalized correct responses were found 90% for one subject, and 100% for the other two. The results indicated that the subjects acquired, maintained, and generalized the schedule-following skills after the teaching sessions completed. In addition, the teachers of the subjects were asked their opinions about the application. These opinions that form the social validity data of the research support the research findings

A speaker dependent, large vocabulary, isolated word speech recognition system for Turkish

Sayısal sinyal işleme teknolojisindeki gelişmeler, sinyal işlemenin ses sıkıştırma, geliştirme, sentezleme ve tanıma gibi çok değişik ve çeşitli alanlarda kullanımına yol açmıştır. Bu tez kapsamında, konuşma tanıma problemi ele alınmış ve Türkçe için konuşmacı bağımlı, geniş sözcük dağarcıklı, ayrık kelime konuşma tanıma sistemi geliştirilmiştir. Projede, konuşma tanıma problemine iki genel yaklaşımın bir birleşimi kullanılmıştır: akustik-fonetik yaklaşım ve stokastik yaklaşım. Tanımadaki en küçük birim olarak iki durumlu Saklı Markov Modelleriyle (SMM) modellenmiş fonemler kullanılmıştır. Ses sinyalinden özellik vektörü çıkarım yöntemi olarak Mel-frekansı Kepstral Katsayılar (MFKK) tercih edilmiştir. Sistemin eğitimi aşamasında kullanılmak üzere fonem tespiti ve kesimlemesi için yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Fonem tabanlı tanıma kullanılarak, sistemde eğitilmemiş sözcüklerin de tanınabilmesi sağlanmıştır. Anahtar sözcükler: Türkçe konuşma tanıma, fonem tabanlı konuşma tanıma, Saklı Markov Modelleri (SMM), Mel-frekansı Kepstral Katsayılar (MFKK), ses özellik vektörü. The advances in digital signal processing technology has led the use of speech processing in many different application areas like speech compression, enhancement, synthesis, and recognition. In this thesis, the issue of speech recognition was studied and a speaker dependent, large vocabulary, isolated word speech recognition system was developed for Turkish Language. A combination of two common approaches to speech recognition problem was used in the project: Acoustic-phonetic approach and stochastic approach. The phonemes modeled by two-state Hidden Markov Models (HMM) were used as the smallest unit for recognition. Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) was preferred as the feature vector extraction method. A new algorithm was devised for phoneme detection and segmentation used in the training stage. Using phoneme-based recognition, the words that are not trained can be recognized by the system. Keywords: Turkish speech recognition, phoneme based speech recognition, Hidden Markov Model (HMM), Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), speech feature vector

ZigZag transform with Durstenfeld shuffle for fast and secure image encryption

In this study, we propose an image encryption algorithm based on ZigZag transform with Durstenfeld Shuffling Algorithm (DSA), where we adopt confusion–diffusion architecture. Our encryption method is simpler to implement than high-dimensional chaos-based approaches, and its computational complexity is very low, which make it very fast and suitable for real-world applications. Additionally, its dependence on plaintext image makes it adaptive and hence very robust against brute force and differential attacks. Experimental analyses using histogram, correlation, NIST, NPCR, UACI and PSNR values suggest that our proposed algorithm is strong and secure against statistical and differential attacks

Supervised learning approaches to flight delay prediction

Delays in flights and other airline operations have significant consequences in quality of service, operational costs, and customer satisfaction. Therefore, it is important to predict the occurrence of delays and take necessary actions accordingly. In this study, we addressed the flight delay prediction problem from a supervised machine learning perspective. Using a realworld airline operations dataset provided by a leading airline company, we identified optimum dataset features for optimum prediction accuracy. In addition, we trained and tested 11 machine learning models on the datasets that we created from the original dataset via feature selection and transformation. CART and KNN showed consistently good performance in almost all cases achieving 0.816 and 0.807 F-Scores respectively. Similarly, GBM, XGB, and LGBM showed very good performance in most of the cases, achieving F-Scores around 0.810. Keywords: air transportation, flight delay prediction, machine learning, data science Mehmet Cemal ATLIOĞLU1 , Mustafa BOLAT1 , Murat ŞAHİN2 , Volkan TUNALI*3 , Deniz KILINÇ 1 Tav Technology, İstanbul, E-Mail: [email protected] E-Mail: [email protected] ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1289-2715 ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8169-0629 2 Manisa Celal Bayar University, Faculty of Technology, E-Mail: [email protected] ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2866-8796 * Corresponding Author: [email protected] 3 Maltepe University, Faculty of Engineering and Natural Sciences ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2735-7996 4İzmir Bakırçay University, Faculty of Engineering and Architecture

An Improved Clustering Algorithm for Text Mining: Multi-Cluster Spherical K-Means

Thanks to advances in information and communication technologies, there is a prominent increase in the amount of information produced specifically in the form of text documents. In order to, effectively deal with this “information explosion” problem and utilize the huge amount of text databases, efficient and scalable tools and techniques are indispensable. In this study, text clustering which is one of the most important techniques of text mining that aims at extracting useful information by processing data in textual form is addressed. An improved variant of spherical K-Means (SKM) algorithm named multi-cluster SKM is developed for clustering high dimensional document collections with high performance and efficiency. Experiments were performed on several document data sets and it is shown that the new algorithm provides significant increase in clustering quality without causing considerable difference in CPU time usage when compared to SKM algorithm

Supervised Learning Approaches to Flight Delay Prediction

Delays in flights and other airline operations have significant consequences in quality of service, operational costs, and customer satisfaction. Therefore, it is important to predict the occurrence of delays and take necessary actions accordingly. In this study, we addressed the flight delay prediction problem from a supervised machine learning perspective. Using a realworld airline operations dataset provided by a leading airline company, we identified optimum dataset features for optimum prediction accuracy. In addition, we trained and tested 11 machine learning models on the datasets that we created from the original dataset via feature selection and transformation. CART and KNN showed consistently good performance in almost all cases achieving 0.816 and 0.807 F-Scores respectively. Similarly, GBM, XGB, and LGBM showed very good performance in most of the cases, achieving F-Scores around 0.810. Keywords: air transportation, flight delay prediction, machine learning, data science Mehmet Cemal ATLIOĞLU1 , Mustafa BOLAT1 , Murat ŞAHİN2 , Volkan TUNALI*3 , Deniz KILINÇ 1 Tav Technology, İstanbul, E-Mail: [email protected] E-Mail: [email protected] ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1289-2715 ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8169-0629 2 Manisa Celal Bayar University, Faculty of Technology, E-Mail: [email protected] ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2866-8796 * Corresponding Author: [email protected] 3 Maltepe University, Faculty of Engineering and Natural Sciences ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2735-7996 4İzmir Bakırçay University, Faculty of Engineering and Architecture