Makine öğrenimini kullanarak COVID-19 salgınının yayılma oranına ilişkin öneri sistemi
Suggestion system regarding the spread rate of the COVID-19 outbreak using machine learning
Yazar: MOHAMMAD HALIM AMINI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ PERİ GÜNEŞ
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Dünyanın çeşitli yerlerinde Yeni Koronavirüs veya COVID-19 salgını bir bütün olarak dünyayı etkilemiş ve tüm dünyada milyonlarca ölüme neden olmuştur. Bu, halk sağlığı için uğursuz bir uyarı olmaya devam ediyor ve dünya tarihindeki en büyük salgınlardan biri olarak işaretlenecektir. Covid-19, dünyanın karşılaştığı en büyük sağlık sorunlarından biridir. Halk sağlığı politika yapıcıları, tıbbi tesisleri planlamak için gelecekte doğrulanmış vakaların güvenilir bir şekilde tahmin edilmesine ihtiyaç duyar. Ancak bu virüs Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tarafından salgın olarak bildiriliyor ve tüm ülkeler her yeri kontrol etmeye ve kilitlemeye çalışıyor. Bu makale, çeşitli Makine Öğrenimi Algoritmalarının gerçek dünyadaki durumlarda nasıl uygulanabileceğini daha iyi anlamayı amaçlamaktadır. Makine öğrenimi Algoritmaları tarihsel verilerden öğrenir ve olaylar hakkında tahminlerde bulunur. Onaylanmış Covid-19 vakalarının sayısını tahmin etmek için makine öğrenimi Algoritmaları kullanılmıştır. Bu yazıda, onaylanmış Covid-19 vakalarının tahmini için makine öğrenimi algoritmalarının performansını iyileştirmek için üç Makine Öğrenimi Algoritması kullandık. Dünyadaki pozitif Covid-19 vakaları için epidemiyoloji etiketli veri setini kullanan Rastgele Orman, Destek Vektör Makinesi ve K-En Yakın Komşuları içeren Makine Öğrenimi Algoritmaları. Eğitim veri setinin %80'i modelleri eğitmek için kullanıldı ve %20 veri seti modelleri test etmek için kullanıldı. Algoritmaların performans değerlendirme sonucu, Covid-19 tahmini için Rastgele Orman Algoritmasının %92,59 ile en yüksek doğruluğa sahip olduğunu gösterdi.

Anahtar Kelimeler: Covid-19, Veri Analizi, Makine öğrenimi Algoritmaları, Rastgele Orman, Destek Vektör Makinesi,  K-En Yakın Komşular

Abstract:
In various parts of the world, the New Coronavirus or COVID-19 outbreak has damaged the world as a full and caused millions of deaths around the world. This remains a dangerouse warning to public health and will be notable as one of the huge epidemics in world history. Covid-19 is one of the huge health problems facing the world. Public health protocol makers need strong estimation of confirmed cases in the future to idea medical facilities. For all that, this virus is reported as an epidemic by the World Health Organization (WHO), and all countries are trying to control and lock the place. This article aims to better understand how various Machine Learning Algorithms can be applied in real-world situations. Machine learning algorithms learn from actual data and make forecasting about events. Machine learning Algorithms were used to estimate the number of confirmed Covid-19 cases. In this article, we used three Machine Learning Algorithms to help the performance of machine learning algorithms for the forecasting of confirmed Covid-19 cases. Machine Learning Algorithms including Random Forest, Support Vector Machine, and K-Nearest Neighbors using epidemiology classify dataset for positive Covid-19 cases around the world. 80% of the training dataset was used to train the models and 20% of the data set was used to test the models. The performance evaluation result of the algorithms display that the Random Forest Algorithm for Covid-19 prediction has the highest accuracy with 92.59%.

Keywords: Covid-19, Data analysis, Machine Learning Algorithms, Random Forest, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors