Hanane, MenadDemircan, Yasemin ŞengünÜnen, Hüseyin Can2024-07-122024-07-122017Hanane, M. (2017). Bio inspired algorithms for medical data analysis. Demircan, Y. Ş. ve Ünen, H. C. (ed.). 2017 Faculty of Engineering and Natural Sciences International Student Congress içinde (11-12 ss.). İstanbul: Maltepe Üniversitesi.978-975-6750-93-2https://hdl.handle.net/20.500.12415/6139Medical data mining has a high potential for exploring the hidden patterns in the data sets of the medical domain. These patterns can be utilized for clinical diagnosis for widely distributed in raw medical data which is heterogeneous in nature and massive. The latter can be integrated to form information system for hospitals. Medical data requires more efficiently advanced systems to manage, where data mining appears in medical systems to assist doctors in their noble profession. Machine learning is a part of data mining which focuses on prediction, hinges upon commonly acknowledged properties acquired from the training data...Tıp ortamındaki veri setlerindeki gizli örnekleri keşfetmek için medikal veri madenciliği yüksek potansiyel vadetmektedir. Bu örnekler geniş dağılımlı ham medikal verinin (bu da yoğun ve heterojen bir yapıdadır) teşhisinde kullanılır. Bu bahsedilen durum hastanelerde bilgi sistemi olarak entegre edilip kullanılabilir. Medikal veri, daha çok değerli doktorlara görevlerinde yardımcı olacak, kullanıp yönetebilecekleri daha verimli sistemler gerektirir, bu durum işte veri madenciliğini devreye sokar. Makina öğrenimi veri madenciliğinin de bir parçasıdır; verinin eğitilmesinden sonra elde edilen özelliklerin tahminlerine yönelen bir çalışmadır...enAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Statesinfo:eu-repo/semantics/openAccessMedical dataData analysisAlgorithmsMedikal veriVeri analiziAlgoritmalarConference Object1211