• Buradasın

    Kanser tanısı için hangi makine öğrenmesi yöntemi kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Kanser tanısı için çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmaktadır, bunlar arasında:
    • Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine) 1.
    • Naïve Bayes 1.
    • Rastgele Orman (Random Forest) 1.
    • K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbour) 1.
    • Lojistik Regresyon 1.
    Ayrıca, derin öğrenme modelleri de kanser teşhisinde kullanılmaktadır, örneğin CNN (Convolutional Neural Network) ve DNN (Deep Neural Network) 4.
    Kanser teşhisinde kullanılan makine öğrenmesi yöntemleri, hastalıkların erken teşhisinde ve tedavi yöntemlerinin tahmininde önemli rol oynamaktadır 25. Ancak, bu yöntemlerin klinik uygulamalarda kullanılabilmesi için bağımsız ekipler tarafından doğrulanması gerekmektedir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. infoldia.com
        1
      2. drmustafaakgun.com
        2
      3. prezi.com
        3
      4. romayajournal.com
        4
      5. openaccess.marmara.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi aşamaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi süreci genellikle aşağıdaki aşamalardan oluşur: 1. Problem Belirleme: Neyi öngörmeniz gerektiğini ve bu tahminleri yapmak için hangi gözlem verilerine sahip olmanız gerektiğini belirlemek. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri toplayarak bir veri seti oluşturmak. 3. Veri Hazırlama: Verileri makine öğrenimi için uygun şekilde hazırlamak, veriler arası anlamlı değişkenler oluşturmak. 4. Model Seçimi: Probleminizi en iyi temsil edecek ve verilerinize uygun olan modeli seçmek. 5. Eğitim, Doğrulama ve Test Verilerinin Ayrılması: Verileri, modelin çıktıyı öngörme yeteneğini kademeli olarak geliştirmek için eğitim, doğrulama ve test verisi olarak ayırmak. 6. Modelin Değerlendirilmesi: Modelin eğitim ve doğrulama verileriyle eğitilip, test verisi ile doğrulanması. 7. Parametre Ayarı: Elde edilen sonuçların değerlendirilmesinin ardından sonuçların daha da iyileştirilip iyileştirilemeyeceğine bakmak. 8. Tahmin: Modelin görmediği veriler ile tahmin yapmak.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi algoritmaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi algoritmaları üç ana kategoriye ayrılır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bu algoritmalar, etiketli veri kümeleri üzerinde çalışır ve makineye her örnek için istenen çıktı değerleri verilir. İki alt kategoriye ayrılır: - Sınıflandırma: Verileri iki veya daha fazla kategoriye ayırır. - Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki sayısal ilişkiyi inceler. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Veriler etiketlenmez ve algoritma, veri noktalarını kendi başına ayırır. İki alt kategoriye ayrılır: - Kümeleme: Verileri benzer gruplara ayırır. - Boyut İndirgeme: Veri boyutunu azaltarak daha az özellik ile çalışmayı sağlar. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Algoritma, deneme yanılma yoluyla öğrenir ve her eylemden sonra geri bildirim alır.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve yapay zekâ modelleri nelerdir?

    Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri: Yapay Zeka (AI), problem çözmek amacıyla insan zekasını taklit eden sistemleri ifade eder. Bazı Makine Öğrenmesi Modelleri: Denetimli Öğrenme (Supervised Learning). Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning). Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning). Takviyeli Öğrenme (Reinforced Learning). Bazı Yapay Zeka Modelleri: Nöral Ağlar (Neural Networks). Derin Öğrenme (Deep Learning). Konuşma Tanıma ve Doğal Dil Anlama. Görüntü ve Video İşleme.
    5 kaynak

    NGS testi kanser tanısı için yeterli mi?

    NGS (Next-Generation Sequencing) testi, kanser tanısı için yeterli olabilir çünkü bu teknoloji, tümörlerin genetik profilini çıkararak kişiye özel tedavi planları oluşturulmasını sağlar. NGS ile: Yüzlerce gen aynı anda incelenebilir. Hangi tedavinin veya ilacın hastada işe yarayacağı veya etkili olmayacağı tespit edilebilir. Genetik değişiklikler belirlenerek kanserin türü ve evrimi hakkında daha doğru bilgiler elde edilir. Ancak, NGS verilerinin analizi karmaşık ve zaman alıcıdır, bu nedenle biyoinformatik araçların ve uzmanlığın önemini artırır.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme hangi durumlarda kullanılır?

    Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenmenin Kullanım Durumları: Makine Öğrenmesi: Yapılandırılmış veri üzerinde çalışan basit problemler için uygundur. Sınıflandırma, tahmin, öneri sistemleri, müşteri segmentasyonu ve spam tespiti gibi alanlarda kullanılır. Örneğin, bir şirket, önceki müşteri kaybı verilerine dayanarak bir müşterinin abonelikten ne zaman çıkacağını tahmin etmek için makine öğrenmesi kullanabilir. Derin Öğrenme: Yapılandırılmamış veriler ve karmaşık problemler için idealdir. Görüntü tanıma, dil işleme, ses işleme, otonom sistemler, yüz tanıma ve büyük veri gerektiren görevlerde kullanılır. Örneğin, bir derin öğrenme çözümü, kullanıcı duygularını belirlemek için sosyal medyadaki bahsetmeleri analiz edebilir. Özetle, makine öğrenmesi daha az veri ve işlem gücü ile hızlı çözümler sunarken, derin öğrenme daha büyük veri setleri ve güçlü donanımlar ile daha karmaşık problemleri çözebilir.
    5 kaynak

    Kanser tanı ve evreleme nedir?

    Kanser tanı ve evreleme, kanserin varlığını, türünü ve yayılma derecesini belirlemek için yapılan süreçlerdir. Tanı için kullanılan bazı yöntemler şunlardır: - Biyopsi: Kanserli dokudan örnek alınarak mikroskop altında incelenmesi. - Görüntüleme teknikleri: Manyetik rezonans (MR), bilgisayarlı tomografi (BT), ultrason ve pozitron emisyon tomografisi (PET-CT) gibi yöntemlerle kanserli dokunun görüntülenmesi. - Kan testleri: Tümör belirteçleri ve diğer kan parametrelerinin ölçülmesi. Evreleme, kanserin beş ana aşamasına göre yapılır: 1. Evre 0 (In situ): Kanser hücreleri sadece bulundukları dokuda sınırlıdır ve çevre dokulara yayılmamıştır. 2. Evre I: Kanser, bulunduğu organ veya dokuda küçük boyutta ve sınırlıdır. 3. Evre II ve III: Tümör büyümeye başlamış ve boyut olarak artmış, yayılım çevre dokulara ve lenf düğümlerine yayılmıştır. 4. Evre IV: Kanser, vücudun başka bölgelerine yayılmıştır (metastaz yapmıştır). Evreleme, tedavi yöntemini belirlemek için önemlidir.
    5 kaynak

    Makine öğrenimi nedir?

    Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevleri otomatik olarak yerine getirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Bu öğrenme süreci, algoritmalar ve matematiksel modeller aracılığıyla gerçekleştirilir. Makine öğreniminin bazı türleri: - Denetimli öğrenme: Etiketli veri kullanarak model eğitme. - Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş veri kullanarak model eğitme. - Pekiştirmeli öğrenme: Bir ajan ve çevre arasındaki etkileşim yoluyla öğrenme. - Derin öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak veriden öğrenme. Kullanım alanları: Finans, sağlık, perakende, medya, eğlence ve finansal hizmetler gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak