English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Zendy Plus

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Zendy Tools

Zendy Open

Metasezgisel algoritmalar, buyuk boyutlu optimizasyon problemleri icin, kabul edilebilir surede optimuma yakin cozumler verebilen algoritmalardir. Genel amacli metasezgisel optimizasyon algoritmalari;  biyoloji tabanli, fizik tabanli, suru tabanli, sosyal tabanli, muzik tabanli, spor tabanli ve kimya tabanli olmak uzere yedi farkli grupta degerlendirilmektedir. Suru zekâsi tabanli optimizasyon algoritmalari kus, balik, kedi ve ari gibi canli surulerinin hareketlerinin incelenmesiyle gelistirilmistir. Veri madenciligi, buyuk olcekli verilerden anlamli ve faydali bilginin kesfedilmesi islemidir. Siniflandirma kurallarinin madenciligi uzerinde en cok calisilan veri madenciligi problemlerinden biridir ve bu problemde veri kumelerinden kullanicilarin rahatca anlayabilecegi kurallar cikarilmaktadir. Bu calismada, en guncel suru zekâsi optimizasyon algoritmalarindan Kedi Surusu Optimizasyonu (KSO) bildigimiz kadariyla ilk kez numerik ya da karisik tipte verilerden olusan veritabanlarinda siniflandirma kurallarinin otomatik kesfinde kullanilmistir. Kuralda yer alabilecek ilgili niteliklerin dogru araliklari icin bir on islem kullanilmamis, kurallarla birlikte otomatik olarak bulunmasi da KSO tarafindan saglanmistir. Ayrica, kullanilan amac fonksiyonu cok esnektir ve farkli amaclar kolaylikla fonksiyona entegre edilebilir. Bu amacla, UCI veri ambarindan alinan 4 adet veritabani kullanilmis; dogru ve anlasilabilir siniflandirma kurallari kesfedilmistir. Bulunan sonuclarla Weka programindan elde edilen sonuclar karsilastirilmistir. KSO algoritmasi uzerinde herhangi bir iyilestirme yapilmadigi ve bu alanda ilk kez kullanildigi halde, elde edilen sonuclarin umut verici oldugu gozlenmistir.

KEDİ SÜRÜSÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASIYLA DOĞRU VE ANLAŞILABİLİR NÜMERİK SINIFLANDIRMA KURALLARININ OTOMATİK KEŞFİ