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/

Global: Zendy Plus annual

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

Global: Zendy Plus monthly

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Free Plan

Son yillarda dogadan esinlenerek olusturulmus modern suru zekali optimizasyon algoritmalari daha populer hale gelmistir. Bu optimizasyon tekniklerinden biri de atesbocegi algoritmasidir. Atesbocegi algoritmasi dogadaki atesboceklerinin yaydiklari isik siddetine gore daha az parlak olanin parlak olana dogru yonelme prensibini temel alarak calisir. Dogada isik, gidecegi mesafe ve bulundugu ortam turune gore belirli bir miktar emilime ugradigindan dolayi siddeti azalarak yayilmaktadir. Bu yuzden, bu makalede ortamda yani havada meydana gelen anlik degisimlerin atesbocegi algoritmasi tarafindan dikkate alinmasi onerilmis ve boylece algoritmanin daha iyi olmasi saglanmistir. Bu sekilde elde edilen degistirilmis ve iyilestirilmis atesbocegi algoritmasi literatur calismalarinda siklikla kullanilan cok sinifli ozellige sahip iris, car, zoo gibi uc veri kumesi uzerinde siniflama amaciyla uygulanmistir. Kural tabanli siniflama yapabilmek icin her sinif etiketine ait kural elde edilerek kural listesi olusturulmus ve siniflama basarisi C4.5, PART, Naive-Bayes gibi bilinen diger siniflama yontemleri ile karsilastirilmistir. Elde edilen deneysel sonuclarda, onerilen siniflama yonteminin oldukca yeterli ve basarili sonuclar verdigi gorulmustur.

Değiştirilmiş ateşböceği optimizasyon algoritması ile kural tabanlı çoklu sınıflama yapılması