Covid-19 Verileri için Bayes Ağlari ile Makine Öğrenmesi
Covid-19 pandemisi, 17 Kasım 2019 tarihinde Çin'in Vuhan Eyaleti'nde ilk defa görülmüştür. Küresel pandemi ilk başta Vuhan’daki deniz mahsülleri ve hayvan satışı yapılan yerlerde görülmüştür. Sonra insanlar arasında da yayılışını devam ettirerek ilk olarak Vuhan ve Çin’in diğer eyaletindek...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Çanakkale Onsekiz Mart University
2023-03-01
|
| Series: | Journal of Advanced Research in Natural and Applied Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/2598426 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1832095468672253952 |
|---|---|
| author | Hüseyin Can Yılmaz Serpil Aktaş |
| author_facet | Hüseyin Can Yılmaz Serpil Aktaş |
| author_sort | Hüseyin Can Yılmaz |
| collection | DOAJ |
| description | Covid-19 pandemisi, 17 Kasım 2019 tarihinde Çin'in Vuhan Eyaleti'nde ilk defa görülmüştür. Küresel pandemi ilk başta Vuhan’daki deniz mahsülleri ve hayvan satışı yapılan yerlerde görülmüştür. Sonra insanlar arasında da yayılışını devam ettirerek ilk olarak Vuhan ve Çin’in diğer eyaletindeki bölgelere ve dünya üzerinde diğer ülkelere de yayılmıştır. 14 Ağustos 2022 tarihi itibariyle dünyada 590.624.000 vaka meydana gelmiştir ve 6.431.291 hasta ölmüştür. Ülkemizde ve dünya genelinde Covid-19 pandemisinin etkilerini gösteren birçok araştırma ve analiz çalışmaları yapılmıştır. Bu çalışmada dünya genelinde 104 ülkeden oluşan 215.968 adet dünya çapında meydana gelen vaka analiz edilmiştir ve Bayes Ağları (Bayesian Networks) ile makine öğrenimi tekniği kullanılarak hastalar sınıflandırılmaya çalışılmış ve dokuz adet değişkenle Covid-19 virüsüne yakalanan hastaların hayatta kalıp kalmayacağını araştırılmıştır. Böylelikle hangi hastaya öncelik verip tedavi edilmesi gerektiği veya gözlem altında tutulması gerektiği belirlenecektir. Sonuç olarak bu çalışmayla dünya genelindeki Covid-19 pandemisinden kaynaklı ölüm oranlarının düşürülmesi hedeflenmektedir. |
| format | Article |
| id | doaj-art-495867e4e6c94ac596dd5dfe31d0e2b1 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2757-5195 |
| language | English |
| publishDate | 2023-03-01 |
| publisher | Çanakkale Onsekiz Mart University |
| record_format | Article |
| series | Journal of Advanced Research in Natural and Applied Sciences |
| spelling | doaj-art-495867e4e6c94ac596dd5dfe31d0e2b12025-02-05T17:57:35ZengÇanakkale Onsekiz Mart UniversityJournal of Advanced Research in Natural and Applied Sciences2757-51952023-03-019112714410.28979/jarnas.1162578453Covid-19 Verileri için Bayes Ağlari ile Makine ÖğrenmesiHüseyin Can Yılmaz0https://orcid.org/0000-0002-9604-191XSerpil Aktaş1https://orcid.org/0000-0003-3364-6388HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ, FEN FAKÜLTESİ, İSTATİSTİK BÖLÜMÜHACETTEPE ÜNİVERSİTESİCovid-19 pandemisi, 17 Kasım 2019 tarihinde Çin'in Vuhan Eyaleti'nde ilk defa görülmüştür. Küresel pandemi ilk başta Vuhan’daki deniz mahsülleri ve hayvan satışı yapılan yerlerde görülmüştür. Sonra insanlar arasında da yayılışını devam ettirerek ilk olarak Vuhan ve Çin’in diğer eyaletindeki bölgelere ve dünya üzerinde diğer ülkelere de yayılmıştır. 14 Ağustos 2022 tarihi itibariyle dünyada 590.624.000 vaka meydana gelmiştir ve 6.431.291 hasta ölmüştür. Ülkemizde ve dünya genelinde Covid-19 pandemisinin etkilerini gösteren birçok araştırma ve analiz çalışmaları yapılmıştır. Bu çalışmada dünya genelinde 104 ülkeden oluşan 215.968 adet dünya çapında meydana gelen vaka analiz edilmiştir ve Bayes Ağları (Bayesian Networks) ile makine öğrenimi tekniği kullanılarak hastalar sınıflandırılmaya çalışılmış ve dokuz adet değişkenle Covid-19 virüsüne yakalanan hastaların hayatta kalıp kalmayacağını araştırılmıştır. Böylelikle hangi hastaya öncelik verip tedavi edilmesi gerektiği veya gözlem altında tutulması gerektiği belirlenecektir. Sonuç olarak bu çalışmayla dünya genelindeki Covid-19 pandemisinden kaynaklı ölüm oranlarının düşürülmesi hedeflenmektedir.https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/2598426bayesian networkscovid-19machine learningpandemicbayes ağlarıcovid-19makine öğrenmesipandemi |
| spellingShingle | Hüseyin Can Yılmaz Serpil Aktaş Covid-19 Verileri için Bayes Ağlari ile Makine Öğrenmesi Journal of Advanced Research in Natural and Applied Sciences bayesian networks covid-19 machine learning pandemic bayes ağları covid-19 makine öğrenmesi pandemi |
| title | Covid-19 Verileri için Bayes Ağlari ile Makine Öğrenmesi |
| title_full | Covid-19 Verileri için Bayes Ağlari ile Makine Öğrenmesi |
| title_fullStr | Covid-19 Verileri için Bayes Ağlari ile Makine Öğrenmesi |
| title_full_unstemmed | Covid-19 Verileri için Bayes Ağlari ile Makine Öğrenmesi |
| title_short | Covid-19 Verileri için Bayes Ağlari ile Makine Öğrenmesi |
| title_sort | covid 19 verileri icin bayes aglari ile makine ogrenmesi |
| topic | bayesian networks covid-19 machine learning pandemic bayes ağları covid-19 makine öğrenmesi pandemi |
| url | https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/2598426 |
| work_keys_str_mv | AT huseyincanyılmaz covid19verileriicinbayesaglariilemakineogrenmesi AT serpilaktas covid19verileriicinbayesaglariilemakineogrenmesi |