Makine öğrenme yöntemleriyle işitme engelli milli judo sporcularının performans verilerini tahmin etme
Estimating performance data of national hearing impaired judo athletes with machine learning methods
Yazar: RAHİME ÖZGÖNÜL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA MİKAİL ÖZÇİLOĞLU
Kilis 7 Aralık Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Regresyon = Regression ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çok katmanlı algılayıcılar = Multilayer sensors

Özet:
Sporcuların durarak uzun atlama (long jumping by standing) performansını, yaş (age), cinsiyet (gender), bükülü_kol (twisted_handle), mekik  (shuttle), şınav (push-up), esneklik (flexibility), sağ pençe (paw-right), sol pençe (paw-left), bacak  (leg), sırt (back), arka kol (triceps), ön kol (biceps), göğüs (chest), basen (supra iliak), karın (abdomen), uyluk (thigh), 12 Dk..koşu(12 min-running) gibi testlerdeki değerleriyle makine öğrenme yöntemleri (LR,  SVM, MLP, CCNN, GRNN, RBF) kullanarak tahmin edebilmek amaçlanmıştır. Yukarıda bahsedilen boy, yaş, cinsiyet vb. değişkenlerin önem sıralamalarını belirlemek içinde Relief-F özellik seçim yönteminden yararlanılacaktır. Ayrıca veri miktarının azlığından dolayı K Flod Cross Validation uygulanmıştır K 10 alınmıştır. Elde edilen sonuçlar göz önüne alındığında, birkaç sonuca varılabilir. Öncelikle PNN/GRNN yöntemi, diğer sınıflandırma yöntemlerine göre daha iyi performans göstermektedir. Sınıflandırma yöntemlerinin en iyiden en kötüye doğru sıralaması PNN/GRNN, SVM, MLP, CNN, RBF şeklindedir. Cinsiyet,  Göğüs, Esneklik, Sağ pençe, Karın, Sol Pençe, Şınav, 12 Dk. Koşu, Arka Kol,  Bacak (Leg), Mekik (Shuttle) değişkenleriyle elde edilen modelin en doğru kararının tahmin edilmesinde önemli bir rol oynadığını gösteren bir sonuca ulaşılmıştır.

Abstract:
The long jumping by standing performance of the athletes by standing, age (age), gender (gender), twisted_handle, shuttle (shuttle), push-up (push-up), flexibility (flexibility), right paw-right ), left paw (paw-left), leg (leg), back (back), hind arm (triceps), forearm (biceps), chest (chest), hip (supra iliac), abdomen (abdomen), thigh ( thigh),12 min. It is aimed to predict using machine learning methods (LR, SVM, MLP, CCNN, PNN/GRNN, RBF) with their values in tests such as running (12 min-running). The above-mentioned height, age, gender, etc. Relief-F feature selection method will be used to determine the order of importance of the variables. In addition, due to the small amount of data, K Flod Cross Validation was applied and K 10 was taken. Given the results obtained, several conclusions can be drawn. First of all, the PNN/GRNN method performs better than other classification methods. The order of classification methods from best to worst is PNN/GRNN, SVM, MLP, CNN, RBF. It was concluded that the model obtained with the variables Gender, Chest, Flexibility, Paw-right, Abdomen, Paw-left, Push-up, 12-min-running, Triceps, Leg, Shuttle plays an important role in estimating the most accurate decision.