Genetik programlama kullanılarak iki sınıflı tıbbi verilerin sınıflandırılması
Classification of medical data with two classes by using genetic programming
Yazar: MUSBEHA AMAN BATO
Danışman: PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering
Dizin: Biyomedikal uygulamalar = Biomedical applications ; Genetik programlama = Genetic programming ; Sınıflama yöntemleri = Classification methods ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Sınıflandırma, denetimli öğrenmenin önemli bir alt alanıdır ve makine öğrenimi ile veri madenciliğinde en çok çalışılan problemlerden biridir. Bir sınıflandırıcı, sınıflandırma görevlerini gerçekleştirmek için kullanılabilecek sistematik bir metodolojidir. Sınıflandırıcı, regresyon algoritmaları, yapay sinir ağları, bulanık mantık, destek vektör makineleri ve diğerleri gibi farklı algoritmalar kullanabilir. Genetik programlama (GP), bu makine öğrenimi algoritmalarına alternatif bir kullanım sunar. GP, en uygun olanın hayatta kalması ilkesini kullanan evrimsel algoritmaların bir parçasıdır. Bu tezde, işlev seti olarak mantıksal kapıları (VE, VEYA, DEĞİL) içeren genetik GP kullanılarak tıbbi veri sınıflandırmasına yönelik yenilikçi bir sınıflandırma yaklaşımı sunulmaktadır. Karmaşık hesaplama modellerine dayanan geleneksel yöntemlerin aksine, bu yaklaşım özellikle enerji verimliliği, maliyet etkinliği ve işleme hızı açısından önemli avantajlar sunar. Ayrıca, bu çalışma, sayısal veri kümelerini ikili forma dönüştürmek için analogdan dijitale dönüşüm kullanarak mantıksal kapı tabanlı işlev terminalleriyle sorunsuz entegrasyonu kolaylaştırmaktadır. Bu entegrasyon, devre tasarımını basitleştirir ve ölçeklenebilirliği artırır. Tezde ayrıca GP performansının tıbbi veri kümeleri üzerindeki kapsamlı bir analizi ve geliştirilen GP sınıflandırıcısının mevcut makine öğrenimi algoritmalarıyla detaylı bir karşılaştırması sunulmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenimi, Sınıflandırma, Evrimsel Algoritmalar, Genetik Programlama

Abstract:
Classification is an important subfield of supervised learning and is one of the most studied problems in machine learning and data mining. A classifier is a systematic methodology that can be utilized to perform classification tasks. A classifier can include different algorithms such as regression algorithms, artificial neural networks, fuzzy logic, support vector machines, and others. Genetic programming (GP) offers an alternative use for these machine learning algorithms. GP is part of evolutionary algorithms that use the principle of survival of the fittest. This thesis presents a novel approach to medical data classification using GP by incorporating logical gates (AND, OR, NOT) as the function set. Unlike traditional methods that rely on complex computational models, this approach offers significant advantages, particularly in terms of energy efficiency, cost-effectiveness, and processing speed. Additionally, this study employs analog to digital conversion to convert numeric datasets into binary form, facilitating seamless integration with the logical gate-based function terminals. This integration simplifies circuit design and enhances scalability. A thorough analysis of GP performance on medical datasets and a detailed comparison of the state-of-the-art GP classifier to existing machine learning algorithms are also presented.

Keywords: Machine Learning, Classification, Evolutionary Algorithms, Genetic Programming