A Review of Machine Learning Applications in Veterinary Field
Yazarlar (3)
Pınar Cihan Namık Kemal Üniversitesi, Türkiye
Prof. Dr. Erhan GÖKÇE Kafkas Üniversitesi, Türkiye
Oya Kalıpsız
Yıldız Teknik Üniversitesi, Türkiye
Yıldız Teknik Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Diğer (Teknik, not, yorum, vaka takdimi, editöre mektup, özet, kitap krıtiği,
araştırma notu, bilirkişi raporu ve benzeri)
(SCI, SSCI, AHCI, SCI-Exp dergilerinde yayınlanan teknik not,
editöre mektup, tartışma, vaka takdimi ve özet türünden makale)
|
||
| Dergi Adı | Kafkas Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi (Q4) | ||
| Dergi ISSN | 1300-6045 Wos Dergi Scopus Dergi | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | SCI-Expanded | ||
| Makale Dili | Türkçe | Basım Tarihi | 01-2017 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 23 / 4 / 673–680 | DOI | 10.9775/kvfd.2016.17281 |
| Makale Linki | https://doi.org/10.9775/kvfd.2016.17281 | ||
| Özet |
| Makine öğrenmesi yapay zekanın bir alt çalışma alanı olup eski verilerden geçmiş davranışların ve kuralların öğrenilerek ileriye doğru tahminlerin yapılmasına olanak sağlar. Makine öğrenmesi günümüzde eğitim, tıp, veterinerlik, bankacılık, telekomünikasyon, güvenlik, biyomedikal gibi hemen hemen her alanda kullanılmaktadır. İnsan sağlığında özellikle hastalıkların önceden tahmin edilmesi ve ilgili risk faktörlerinin tespit edilmesinde makine öğrenmesi yöntemleri genellikle tercih edilmekle birlikte hayvan sağlığında doğruluğu ve aynı zamanda ilgili alanda kullanılabilir olup olmadığını belirleyen bu yöntemin uygulandığı çalışmaların sınırlı olduğu görülmektedir. Bu derlemede incelenen çalışmalarda sinir ağları, lojistik regresyon, lineer regresyon, çoklu regresyon, temel bileşen analizi ve k-ortalamalar yöntemlerinden sıklıkla yararlanıldığı ve veterinerlik alanında yapılan makine öğrenmesi çalışmalarının son yıllarda ivme kazandığı gözlemlenmiştir. Ayrıca makine öğrenmesi alanındaki son gelişmelerin (derin öğrenme, kolektif öğrenme, ses tanıma, duygu tanıma, vb.) veterinerlikte yeni yeni uygulandığı gözlemlenmiştir. Bu derlemede çalışmalar kümeleme, sınıflandırma, regresyon, çok değişkenli veri analizi ve görüntü işleme başlıkları altında incelenmiştir. Bu derlemenin amacı makine öğrenmesi ile ilgili temel bilgileri vermek ve bilgisayar bilimleri/mühendisliği ile veterinerlik alanındaki ortak çalışmaları arttırmaktır |
| Anahtar Kelimeler |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları |