Zeki Optimizasyon Tabanlı Destek Vektör Makineleri ile Diyabet Teşhisi

Yapay Zekâ, farkli gercek dunya problemlerine etkin bir sekilde uygulanabilen ve gelecegimizi uzun bir suredir sekillendiren, onemli bilim alanlarindan birisidir. Uygulandigi problem turleri cok cesitli olmakla birlikte, bunlardan en dikkat cekenlerinden birisi de medikal teshistir. Aciklamalardan hareketle bu calismanin amaci,  zeki optimizasyon tabanli Destek Vektor Makineleri’ni (DVM) kullanarak diyabet teshisi gerceklestirmektir. Bu baglamda, gunumuz guncel zeki optimizasyon algoritmalarindan bes tanesi Gaussian-RBF kernel fonksiyonu kullanan bir non-lineer DVM’yi optimize etmek amaciyla kullanilmistir. Elde edilen bulgular, farkli algoritmalar ile kurulmus hibrit sistemlerin, farkli duzeyde basarimlar gosterdigini ancak genel anlamda zeki optimizasyon-DVM yaklasimiyla diyabet teshisinde yuksek oranda tutarli sonuclar elde edilebildigini ortaya koymustur. Calisma bu yonuyle izlenen yaklasimin Yapay Zekâ tabanli teshis acisindan onemli bir potansiyele sahip oldugunu da teyit etmektedir.