Problem odaklı yenilikçi açıklanabilir ve hibrityapay zeka modellerinin geliştirilmesi
Development of problem-oriented innovative explainable and hybridartificial intelligence models
Yazar: HANDE YÜKSEL BAYRAM
Danışman: PROF. DR. BİLAL ALATAŞ
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Bu tez çalışmasında problem odaklı 4 çalışma yapılmıştır. İlk çalışma, domates yaprak hastalıklarını
teşhis etmek için derin öğrenme yöntemlerini kullanan bir sınıflandırma modeli önermektedir. Çalışmada,
domates yapraklarındaki hastalıkları sınıflandırmak için Alexnet, Efficientb0, Googlenet, Shufflenet,
Resnet50 ve Inceptionv3 gibi altı farklı Evrişimli Sinir Ağı mimarisi kullanılmış ve bu modellerin özellik
haritaları birleştirilerek hibrit bir derin öğrenme modeli oluşturulmuştur. Model, Komşuluk Bileşen Analizi
ile optimize edilmiştir ve %99.50 doğruluk oranı sağlamıştır. Diğer çalışma, beyin tümörlerinin erken teşhisi
ve sınıflandırılması için hibrit bir derin öğrenme modeli önermektedir. Model, Glioma, Meningioma ve
Pituitary olmak üzere üç beyin tümörü türünü otomatik olarak sınıflandırmak amacıyla Evrişimli Sinir Ağı
tabanlı bir yaklaşım kullanır. İki önceden eğitilmiş modelin özellikleri birleştirilip, en etkili özellikler Relief
yöntemiyle seçildikten sonra Destek Vektör Makinesi ile sınıflandırma yapılır. Deneyler, modelin %93.20
doğruluk oranı sağladığını ve literatürdeki diğer çalışmalara göre etkili sonuçlar sunduğunu göstermektedir.
Bir diğer çalışmada ise; Parkinson hastalığı teşhisi için optimizasyon tabanlı yapay zeka algoritmaları
kullanılarak açıklanabilirlik amaçlanmıştır. Son çalışmada ise meme kanseri varlığı tespiti için optimizasyon
tabanlı bazı sınıflandırma algoritmaları açıklanabilirlik ve şeffaflık hedeflenmiştir.

Abstract:
In this thesis, four problem-focused studies have been conducted. The first study proposes a
classification model using deep learning methods to diagnose tomato leaf diseases. It utilizes six different
Convolutional Neural Network architectures—Alexnet, Efficientb0, Googlenet, Shufflenet, Resnet50, and
Inceptionv3—to classify diseases on tomato leaves. A hybrid deep learning model is created by combining
the feature maps from these models and optimized using Neighborhood Component Analysis, achieving an
accuracy rate of 99.50%. The second study proposes a hybrid deep learning model for the early diagnosis
and classification of brain tumors. This model uses a Convolution Neural Network-based approach to
automatically classify three types of brain tumors: Glioma, Meningioma, and Pituitary. Features from two
pre-trained models are combined, and the most effective features are selected using the Relief method before
classification is performed with a Support Vector Machine. Experiments show that the model achieves an
accuracy rate of 93.2% and provides effective results compared to other studies in the literature. The third
study aims to enhance explainability in the diagnosis of Parkinson's disease using optimization-based
artificial intelligence algorithms. In the last study, some optimisation-based classification algorithms
for breast cancer presence detection are aimed at explainability and transparency.