Classification of Microbes with Recurrent Neural Networks
نویسندگان
چکیده
Mikroplar insan vücudunun hem içinde de dışında yaşayan ve hemen her yerde bulunan tek hücreli küçük canlılardır. Zararlı olabileceği gibi zararı olmayan mikroplarda bulunmaktadır. Bu yüzden mikroplar ekolojik dengenin sağlanmasında büyük bir rol üstlenmektedir. Ancak, bu mikropları birbirinden ayırt edebilmek çoğu zaman meşakkatli iş olmaktadır. Mikropların çeşitli özelliklerini anlayan taksonomi nüanslarını yorumlayabilen uzman bilgisinin gerekmesi laboratuvar ihtiyacının olması süreci maliyetli alıcı yapmaktadır. Bundan dolayı, bilgisayar destekli sistemlerin alanda önemi artmış günümüzde yapay zeka teknolojileri mikropların sınıflandırılmasında kullanılmaya başlanmıştır. Makine öğrenmesi derin öğrenme teknolojilerinin alana uygulanmasıyla yüksek seviyede doğruluk skorları elde edilmekte biyoçeşitlilikle ilgili değerlendirmeler otomatik şekilde yapılabilmektedir. çalışmada da modellerinden biri olan tekrarlayıcı sinir ağları yapıları kullanılarak, sınıflandırılması yapılmıştır. Çalışma dört aşamadan meydana gelmiştir. Birinci aşamada, veriler edilmiştir. İkinci aşamada normalleştirme işlemine tabi tutulmuş önişlemden geçirilmiştir. Üçüncü UKSB TSA modelleri tasarlanmış sınıflandırılmıştır. Son ise sınıflandırıcıların performansları doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1-skor AUC skoru ile belirlenmiştir. Çalışmanın sonunda sınıflandırıcısı %92.53, sınıflandırıcısıyla %99.85
منابع مشابه
Classification of EEG with Recurrent Neural Networks
3-D perception is a task that is growing in popularity in television and entertainment. Algorithms and innovations that mimic 3-D perception are of great importance to those in this industry, and as such they need a metric for how well a particular innovation is working. Electroencephalogram (EEG) recordings are an accurate and objective method of evaluating brain activity, and so the primary t...
متن کاملName Nationality Classification with Recurrent Neural Networks
Personal names tend to have many variations differing from country to country. Though there exists a large amount of personal names on the Web, nationality prediction solely based on names has not been fully studied due to its difficulties in extracting subtle character level features. We propose a recurrent neural network based model which predicts nationalities of each name using automatic fe...
متن کاملDocument classification and recurrent neural networks
The paper describes an automatic document classification system called NeuroClass, developed for the Air Transportation Field of Transport Canada. NeuroClass is a working classification tool for natural language text, based on recurrent neural network technology. In laboratory tests, it outperformed prototypes developed with other neural network paradigms.
متن کاملRecurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification
Text classification is a foundational task in many NLP applications. Traditional text classifiers often rely on many human-designed features, such as dictionaries, knowledge bases and special tree kernels. In contrast to traditional methods, we introduce a recurrent convolutional neural network for text classification without human-designed features. In our model, we apply a recurrent structure...
متن کاملRecurrent neural networks for time series classification
Recurrent neural networks (RNN) are a widely used tool for the prediction of time series. In this paper we use the dynamic behaviour of the RNN to categorize input sequences into different specified classes. These two tasks do not seem to have much in common. However, the prediction task strongly supports the development of a suitable internal structure, representing the main features of the in...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: F?rat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
سال: 2023
ISSN: ['1308-9072']
DOI: https://doi.org/10.35234/fumbd.1302903