Çocukların antropometrik ve motorik özelliklerinden yapay zeka kullanarak özellik sınıflandırması ve çıkarımı
Feature classification and inference by using artificial intelligence from anthropometric and motoric characteristic of children
Yazar: UĞUR ÖZBALKAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR CAN TURNA
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Karar ağacı = Decision tree ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Sporun dünyadaki popülerliğinin artması, topluma ve kişiye sağladığı faydalar dikkate alındığında ilginin sporcuların ortaya koydukları sportif performansa doğru yönelmesini sağlamıştır. Sportif performans göz önüne alındığında çocukların büyümesinin ve gelişiminin, takip edilebilmesi için antropometrik ve motorik testler yapılmaktadır. Bu çalışmada kuvvet (pençe kuvveti, mekik), denge (flamingo), sürat (10m - 20m), çeviklik (zigzag), esneklik (otur uzan, omuz esnekliği), güç (durarak uzun atlama) gibi motorik özellikler ve vücut ağırlığı, oturma yüksekliği, boy uzunluğu, kulaç uzunluğu gibi antropometrik özellikler için bu testler yapılmıştır. 6-14 yaşları arasında 7505 çocuğa (4552 erkek - 2953 kız) ait ölçümler, makine öğrenmesi yöntemleriyle işlenerek sonuçlar elde edilmiştir. Weka, Python gibi araçlar kullanılarak Yapay Sinir Ağı, Destek Vektör Makinesi ve Karar Ağaçları yöntemleriyle de veriler işlenerek özellik çıkarımı yapılmıştır. Bir özelliğe ilişkin kestirim yapılabilmesi için en az sayıda hangi özelliklerin kullanılabileceğini saptamak hedeflenmiştir. Cinsiyet, Sağ Omuz Esnekliği, Sol Omuz Esnekliği, 10m Sürat, 20m Sürat ve Yaş özellikleri diğer özellikler verildiğinde %74 - %88 aralığında doğruluk oranı elde edilmiştir. 10m Sürat özelliği durarak uzun atlama, mekik, vücut ağırlığı ve cinsiyet özellikleri verilerek %75-%78 doğruluk oranıyla kestirilebildiği gözlemlenmiştir. Bu bilgiler ışığında 10m sürat özelliği başta olmak üzere elde edilen diğer sonuçlarla bu verilerden çıkarım yapacak ve faydalanacak kişiler için sportif değerlendirme açısından kolaylık, objektiflik ve zaman tasarrufu sağlayacağı düşünülmektedir.

Abstract:
The increasing popularity of sport in the World, and benefits it provides to the society and the person have brought an interest in sportive performance of athletes. When sportive performance is considered, anthropometric and motoric tests are carried out in order to follow up growth and evolution of children. In this study, these tests were carried out for motoric properties such as strength (hand grip, sit-up), balance (flamingo), speed (10m and 20m), agility (zigzag), flexibility (sit and reach, shoulder flexibility), power (standing long jump), and anthropometric properties such as weight, seating height, height, arm span. The results are obtained by processing measurements of 7505 children (4552 boys - 2953 girls) among 6-14 ages with machine learning method. By using tools such as Weka, Python, data is processed by Artificial Neural Network, Support Vector Machine and Decision Trees methods, and feature extraction is done. The aim is to determine minimum number of feature usage to predict a feature. When Gender, Right Shoulder Flexibility, Left Shoulder Flexibility, 10m Speed, 20m Speed and Age features are given, 74% - 88% accuracy rate is obtained. It has been observed that the 10m speed feature can be estimated with 75% to 78% accuracy by giving standing long jump, sit-up, weight and features characteristics. Considering this information, it is thought that it will provide ease, objectivity and time saving to the coach in order to make deductions from the data in terms of sportive evaluation with other results, especially 10m speed feature.