Prediction of COVID-19 case and death numbers in Turkey by using artificial intelligence techniques
| dc.contributor.advisor | Göçken, Mustafa | |
| dc.contributor.author | Karabulut, Nazlı Nur | |
| dc.date.accessioned | 2025-01-06T17:11:44Z | |
| dc.date.available | 2025-01-06T17:11:44Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.department | Enstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı | |
| dc.description | Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı | |
| dc.description.abstract | Çin'de 2019 yılının son aylarında ortaya çıkan koronavirüs, kısa zamanda tüm dünyayı etkisi altına alan bir pandemiye dönüşmüştür. Böylesi bir pandemiye hazırlıksız yakalanan dünya ülkeleri, hem mevcut durumu analiz etmek hem de virüs sebebi ile pek çok alanda ortaya çıkan handikapları önlemek, doğru ve zamanında önemler alabilmek için yapay zekâ tekniklerinden faydalanarak veri analizleri gerçekleştirmişlerdir. Bu çalışmada Türkiye koronavirüs veri seti kullanılarak, yapay zekâ teknikleri ile tahmin analizleri yapılmıştır. Kullanılacak yapay zekâ teknikleri belirlenmiştir. Üç farklı artırma algoritması ile tahmin analizi gerçekleştirilmiştir. Bunlar, AdaBoost, CatBoost ve XGBoost algoritmalarıdır. Ayrıca, ızgara arama algoritması ile hiperparametreleri optimize edilen yapay sinir ağı algoritmaları kullanılarak göz önüne alınan veri setine ait tahminler gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçlarının değerlendirilmesi ve doğru yorumlanabilmesi için temel performans ölçütleri kullanılmıştır. Aynı veri seti üzerinde yapılan dört farklı analiz için gerekli karşılaştırmalar yapılıp Türkiye koronavirüs veri setine en uygun algoritma belirlenmiştir. | |
| dc.description.abstract | The coronavirus, which emerged in China in the last months of 2019, soon turned into a pandemic that affected the whole world. The countries of the world, which were caught unprepared for such a pandemic, carried out data analyzes to be able to take correct and timely measures at that time by using artificial intelligence techniques to analyze the current situation and to prevent the handicaps arising in many areas due to the virus. In this study, using the Turkey coronavirus data set, predictive analysis was performed with three different boosting algorithms: AdaBoost, CatBoost, and XGBoost algorithms. In addition, predictions related to the considered data set were made by using ANN algorithms whose hyperparameters were optimized with the grid search algorithm. Basic performance metrics are used to evaluate and interpret the results of the analysis correctly. Necessary comparisons are made for four different analyzes on the same data set and the most appropriate algorithm is determined for the Turkey coronavirus data set. | |
| dc.identifier.endpage | 93 | |
| dc.identifier.startpage | 1 | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=CG8WvdvvxJP04Unr7Yecf-8BRcQqbeOS4TwxWQp3uDD-jdsb5956bLoUQgnnFcaX | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14669/114 | |
| dc.identifier.yoktezid | 721622 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.snmz | KA_20241211 | |
| dc.subject | Endüstri ve Endüstri Mühendisliği | |
| dc.subject | Industrial and Industrial Engineering | |
| dc.title | Prediction of COVID-19 case and death numbers in Turkey by using artificial intelligence techniques | |
| dc.title.alternative | Türkiye COVID-19 vaka ve ölüm sayılarının yapay zeka teknikleri ile tahmin edilmesi | |
| dc.type | Master Thesis |
