image

AĞ TEMELLİ ÖRÜNTÜ TANILAMA SİSTEMİ

NEPAR, farklı uygulamalarda kullanılmak tasarlanmış, ağ etkileşimli örüntü tanılama algoritması ve bu algoritmaya dayalı bir çalışma sistemidir.NEPAR ve 5 değişik sınıflandırma metodu (SVM, NB, LR, DT and kNN), belirtilen ağ metrikslerine bilgi eklenerek geliştirildi.Ağ yapısı bağlı gözleme dayalı bilgi çıkarılarak, yine bu gözlemlere dayalı belirgen özellikler, çıktıları sınıflandırmada kullanıldı. Aşağıda Örüntüleri belirtilen 6 farklı veri seti (Avustralya Kredi Onayı Tespiti, Şeker Hastalağı Tespiti, Göğüs Kanseri Tespiti,Deniz Mercanı Yaş Tahmini, Fonksiyonel Beyin MR seti, Alman Kredi Sistemi) sistemin geleneksel sınıflandırma çıktı performansını göstermektedir.Bu sebepten, NEPAR algoritmasını kullanarak mental bozukluk tanılamasında yeni bir Yapay Zeka Asistanı Geliştirdik.

image
image
image
image

Boyutsal Daraltma

We plot the data in 2D, so we can understand how the algorithm sees it.

Bilgi Derlemesi

We can see where the algorithm struggles most, and focus on that.

Dönüştürülebilir Öğrenme

Our algorithm can apply knowledge from similar tasks.

Ölçeklenebilir Altyapı

So we can run algorithms on hundreds of millions of samples..

Etkileşimleri Yakalama

Our algorithm (the NEPAR) can capture the interactions of patients,

Güçlü Sınıflandırma

We have a powerfull detection system for the understanding of the patients,.

[authors]: [title]. [details]

SELECTED JOURNAL PUBLICATIONS

CONFERENCE PROCEEDİNGS (PEER-REVİEWED)

CONFERENCE ABSTRACTS AND PRESENTATIONS