Farklı veri setleri üzerinde yapay bağışıklık sistemi algoritması ile sınıflandırma çalışması
Classification with artificial immune system algorithm on different datasets
Yazar: NURİ BURAK AYDIN
Danışman: PROF. DR. AYSUN COŞKUN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Sınıflandırma = Classification ; Yapay bağışıklık sistemleri = Artificial immune systems ; İmmün sistem = Immune system

Özet:
Makineler düşünebilir mi? sorusu ile başlayan yapay zeka serüveni; doğadaki canlıların davranışlarının örnek alınması, insanlara ait biyolojik sistemlerin çalışma prensiplerinin verilerin sınıflandırılmasında kullanılmasına kadar ilerledi. Bu sürecin bir ürünü olarak ortaya yapay bağışıklık sistemi algoritmaları çıkmıştır. Bu çalışmada yapay bağışıklık
sistemi algoritmalarından biri olan klonal seçim algoritmasından yararlanılmıştır. Çalışmanın amacı klonal seçim algoritmasının veri setlerini sınıflandırmadaki doğruluk oranı üzerinden çıkarımlarda bulunmaktır. Bu amaca uygun algoritma MATLAB ortamında geliştirilmiştir. Çalışmada diyabet veri seti, karar ağacı veri seti, spam mail veri
seti ve kalp riski veri seti olmak üzere 80000'i aşkın veri kullanılmıştır. Klonal seçim algoritması ile veri setlerinin sınıflandırılması işlemi; her veri seti için 10 kere tekrarlanmıştır. Kredibilite - Alman kredi veri setiyle 74,00, kalp krizi olasılığı veri seti ile %85,25, diyabet tahmini veri seti ile %77,27, karar ağacı sınıflandırması veri seti ile
%97,81, derin öğrenme ile diyabet veri seti ile %76,25 ve cinsiyet sınıflandırma veri seti ile %97,81 doğruluk değerleri elde edilmiştir. Yapılan çalışma sonucu geliştirilen klonal seçim algoritmasının doğruluk değerleri veri setlerine göre farklılık göstermiştir. Geliştirilen bu algoritmanın ilerleyen zamanlardaki yapılacak çalışmalara yardımcı
nitelikte olduğu değerlendirilmektedir.

Abstract:
Artificial intelligence adventure has started with the ' Can machines think? ' and progressed by taking the behavior of living things in nature as a working principle, to the working principles of human biological systems are used for classifying data. Artificial immune system algorithms have emerged as a product of this process. In this study, clonal selection algorithm, one of the artificial immune system algorithms, is used. The aim of the study is to make inferences on the accuracy rate of the clonal selection algorithm in classifying data sets. The suitable algorithm for this purpose was developed in MATLAB environment. More than 80000 data were used in the study, including diabetes data set, decision tree data set, spam mail data set and heart risk data set. The process of classification with clonal selection algorithm repeated 10 times for each dataset. Accuracy values 74,00% with the German loan data set, 85.25% with the heart attack risk data set, 77,27% with the diabetes prediction data set, 97,81% with the decision tree data set, 76,25% with the diabetes with deep learning data set and 97,81% with the gender classification data set were obtained. As a result of the study, the accuracy values of the clonal selection algorithm differed according to the data sets. The algorithm developed is capable of helping in future studies.