Serpil YALÇIN KUZU

Yüksek Enerji Fiziğinde Yapay Zeka Tabanlı Makine Öğrenme Yaklaşımı

Artificial Intelligence Based Machine Learning Approach in High Energy Physics

International Journal of Innovative Engineering Applications

2021-Cilt: 5 - Sayı: 2

176-180

dielektron, makine öğrenmesi, rastgele orman

Dielectron, machine learning approach, random forest

15721

Benzer Makaleler

ULUSLARARASI HABER RAPORLARININ RAPOR İÇERİKLERİNDE KULLANILAN İFADELERE GÖRE MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMİYLE SINIFLANDIRILMASI VE DENETLENMESİ

TIDE AcademIA Research

Firdevs DURNAGÖL

ATMOSFERİK PARTİKÜL MADDELERİN MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE TAHMİNİ: BEŞİKTAŞ, İSTANBUL ÖRNEĞİ

Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi

Ece ÇETİN YAĞMUR

ATMOSFERİK PARTİKÜL MADDELERİN MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE TAHMİNİ: BEŞİKTAŞ, İSTANBUL ÖRNEĞİ

Konya Journal of Engineering Sciences

Ece ÇETİN YAĞMUR

Su Kaynakları Yönetiminde Makine Öğrenmesi: Çeltik Sulaması Uygulama Örneği

ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi

Ünal KIZIL, Hakkı Fırat ALTINBİLEK

Stockwell Dönüşümü, ONE-R Özellik Seçme Yöntemi ve Rastgele Orman Algoritması ile Güç Kalitesi Bozulumu Sinyallerinin Sınıflandırılması

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

Düzgün AKMAZ

Makine öğrenmesi yöntemi ile dielektron çiftlerinin tanımlanması

Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

Serpil YALÇIN KUZU

Duygu Analizinde Denetimli Makine Öğrenme Algoritmalarının Karşılaştırılmaları, (Kahramanmaraş Depremi Örneği)

Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi

Erol KINA, Emre BİÇEK

UC Merced Land-Use Veri Kümesi Kullanılarak CNN Tabanlı Hibrit Sistemlerin Performans Karşılaştırması

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi

Fatma YAŞAR ÇIKLAÇANDIR, Semih UTKU