Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSonuç olarak; doğruluk için en yüksek 0.96, kesinlik için en yüksek 1, duyarlılık için en yüksek 0.909, F1 skor için en yüksek 0.952 performans değerlerine ulaşılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Multidisipliner çalışma, günümüz bilim dünyasında önemi giderek artan bir konu olmuştur. Özellikle bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler, bu bilim dalı ile her disiplini beraber kullanmayı artık bir zorunluluk haline getirmiştir. Bilgisayar mühendisliği akademik çalışmalarında, optimizasyon problemlerine yeni bir bakış açısı getiren meta sezgisel yöntemler; özellikle problemin parametre sayısının ve hacminin büyük olduğu durumlarda ve klasik yollarla problemin çözümünün güç ve çok zaman alması halinde devreye girmektedir. Bu çalışmada literatüre yeni önerilen ve Pi sayısının üretilmesini taklit ederek çalışan yeni bir meta sezgisel yöntem olan Pi Algoritması, hastalık ve gen arasındaki ilişkiyi temsil eden ve Kaggle veri tabanından elde edilmiş bir veri seti üzerine uygulanmıştır. Sonuç olarak; doğruluk için en yüksek 0.96, kesinlik için en yüksek 1, duyarlılık için en yüksek 0.909, F1 skor için en yüksek 0.952 performans değerlerine ulaşılmıştır.
Abstract
Multidisciplinary study has become an increasingly important topic in today's scientific world. In particular, advancements in computer technology have made it a necessity to integrate this field with all other disciplines. In computer engineering academic studies, heuristic methods, which offer a new perspective on optimization problems, come into play especially when the number and size of parameters in the problem are large, and when solving the problem using classical methods is difficult and time-consuming. In this study, the Pi Algorithm, a new heuristic method proposed in the literature that mimics the generation of the number Pi, was applied to a dataset representing the relationship between disease and genes, obtained from the Kaggle database. As a result, the highest performance values achieved were 0.96 for accuracy, 1 for precision, 0.909 for sensitivity, and 0.952 for the F1 score.