COVID Geliştirme Duyarlılığını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesi

Authors : Zeynep Ertem

Pages : 957-963

Doi:10.35234/fumbd.1535830

View : 85 | Download : 85

Publication Date : 2024-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :COVID-19 genomiklerinin karmaşıklıklarını çözmek son derece önemli bir sorundur. Virüsün genetik yapısında meydana gelen mutasyonlar, ilerlemesini ve semptomatolojisini doğal olarak öngörülemez kılmaktadır. Özellikle, “Uzun COVID” terimi, COVID-19’un kalıcı sonuçlarını belirtmek için ortaya çıkmış olup, etiyolojisini anlamak için yoğun çabaları tetiklemiştir. Devam eden çalışmalar, Uzun COVID’i ve belirleyicilerini titizlikle araştırmaktadır. Yapay zekâ (YZ) ve makine öğrenimi (MO) bu amaçla vazgeçilmez varlıklar olarak ortaya çıkmış olup, COVID-19 krizi ortamında hastalık duyarlılığını açıklığa kavuşturma ve öngörme konusunda dikkate değer etkinlik sergilemektedirler. Bu çerçevede, çabamız, Uzun COVID’in başlangıç olasılığını öngörmek için MO metodolojilerini kullanmaya yöneliktir. Bu amaçla, birden fazla MO modeli titizlikle eğitilmiştir. Ampirik bulgular, en yetkin modelin Uzun COVID’in meydana gelme olasılığını tahmin etmede takdir edilecek bir doğruluk oranı olan %80’e ulaştığını ortaya koymaktadır.
Keywords : Sınıflandırma, özellik mühendisliği, özellik seçimi, makine öğrenimi

ORIGINAL ARTICLE URL