Browsing by Author "Uludağ, Fatih"

Now showing 1 - 3 of 3

Drug Repurposing With Graph Representation Learning
(2023) Uludağ, Fatih; Çelik, Halit Eray
Son zamanlarda hızla artan literatür hacmi araştırmacıların farklı alanlarda üretilen bilgiye hâkim olmalarını zorlaştırmaktadır. Bu durum farklı alanlar arasındaki bağlantılar aracılığıyla yapılabilecek keşiflerin önündeki en büyük engellerden biridir. Literatür Tabanlı Keşif metodolojisi farklı alanlar arasında köprü vazifesi görerek bu zorluğun üstesinden gelmeye çalışmaktadır. Son yıllarda hızla gelişen yapay zekâ algoritmaları sıklıkla Literatür Tabanlı Keşifte oldukça başarılı sonuçlar elde edilmesine neden olmuştur. İlaç yeniden kullanımı mevcut bir ilacın başka hastalıklarda da etkili olup olmayacağını araştırılmasıdır. İlaç yeniden kullanımı, yatırımcıların pek fazla tercih etmediği Nadir Hastalık sınıfında bulunan hastalıklar için bir fırsat olarak görülmektedir. Bu tez kapsamında UMLS ve patentlerden elde edilen verilerden bir Bilgi Grafı (Knowledge Graph) oluşturulmuştur. Bu Bilgi Grafı üzerinde Graf Temsil metotları yardımıyla Duchenne Muscular Distrophy hastalığı için mevcut ilaçlar arasından yeniden kullanılabilecek ilaçlar için hipotezler üretilmiştir.
Marble Classification Using Deep Neural Networks
(2020) Uludağ, Fatih; Canayaz, Murat
Deep learning, which has been described as the processing and interpretation of data, is now widely used. In this study, deep neural networks are used for the classification of marbles which can be used in the industry. For this purpose most used marbles images were obtained from companies in Turkey and 28-class dataset was created. Then VGG16, ResNet and LeNet models were trained on this dataset. Data augmentation was performed to have class balance. To evaluate the models performance accuracy metric is used. In the VGG16 model, fine tunning was applied and %97 accuracy was achieved. In experimental studies, models were trained with different parameter settings. The performances of the models are given comparatively. The fact that both new dataset and deep neural networks are used for the first time in marble classification are among the positive aspects of this study. It is planned to integrate the models produced in the future studies into mobile based expert systems.
Numerical Solutions of Some Differential Equations in Reproducing Kernel Hilbert Space
(2014) Uludağ, Fatih; Erdoğan, Fevzi
Bu çalışma dört ana bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde, doğuran çekirdekli uzayların ve doğuran çekirdekli Hilbert uzayı metodu ile ilgili olarak tarihsel gelişim ve literatür bildirişi ayrıntılı bir şekilde verilmektedir. İkinci bölümde, daha sonraki bölümlerde kullanılacak olan temel tanımlar ve bazı önbilgiler verilmektedir. Üçüncü bölümde, tezin sonraki bölümlerinde kullanılacak olan doğuran çekirdekli Hilbert uzayı ile ilgili bazı tanımlar ve teoremler verilmektedir. Bununla, bu çalışmanın bölümleri arasında bağlantıların kurulması amaçlanmaktadır. Dördüncü bölümde, doğuran çekirdekli Hilbert uzayı tanıtılmış ve bu metot yardımıyla bazı adi ve kısmi diferansiyel denklemlerin nümerik çözümleri elde edilmiştir.