This study was carried out in order to determine the opinions of teacher candidates towards the Teaching Field Knowledge Tests (TFKT) on the Public Personnel Selection Examination (PPSE). For this purpose, an opinion form with 14 closed ended questions and sixteen questions including personal information was applied to the participants consisting of 306 teacher candidates in 16 branches. Except for two of the questions on the opinion form, the others are answered in two steps. While it is necessary to choose one of the options in the first stage, it is desirable to explain why they mark the option in the second stage. Analyses of the data were performed using content analyses. For this, answers by candidates to closed questions are presented in table forms in frequency and percentage rations according to sex. According to the findings obtained, the teacher candidates stated that graduation grades are sufficient to be assigned, they do not want to enter the examination, and if the examination is to be done, it should be made according to TFKT. The examination should also be done in such a way that it does not allow any doubt in candidates. It is recommended that candidates who are graduates of education faculty are assigned to their assignments according to the graduation notes or as a contribution to PPSE.
We studied a local normalization paradigm, namely weighted normalization, that better reflects the current understanding of the brain. Specifically, the normalization weight is trainable, and has a more realistic surround pool selection. Weighted normalization outperformed other normalizations in image classification tasks on Cifar10, Imagenet and a customized textured MNIST dataset. The superior performance is more prominent when the CNN is shallow. The good performance of weighted normalization may be related to its statistical effect of gaussianizing the responses.
Kartal E, Balaban ME. Machine learning techniques in cardiac risk assessment. Turk Gogus Kalp Dama 2018;26(3):394-401. Cite this article as:ÖZ Amaç: Bu çalışmada amaç; makine öğrenmesi tekniklerini ve bu tekniklerin veriden öğrenme yeteneğini kullanarak kalp ameliyatı sırasında ya da kalp ameliyatı geçirdikten kısa bir süre sonra hastanın mortalite riskini öngörebilmektir.Ça lış ma pla nı: Veri seti Acıbadem Maslak Hastanesi'nden temin edildi. European System for Cardiac Operative Risk Evaluation (EuroSCORE) risk faktörleri, mortalite riskini tahmin etmek için kullanıldı. Hastaların 30 günlük takip bilgileri veri setinde mevcut olmadığından çalışmada ilk olarak Standart EuroSCORE puanları hesaplandı ve risk grupları belirlendi. Modeller; beş farklı makine öğrenmesi algoritması ile yaş, serum kreatinin, sol ventrikül disfonksiyonu ve pulmoner hipertansiyonun Dataset 1'de sayısal, Dataset 2'de kategorik olduğu iki farklı veri kümesiyle oluşturuldu. Model performans değerlendirmesi, 10-kat çapraz geçerleme ile yapıldı. Bul gu lar:Veri analizi ve performans değerlendirmesi R, RStudio ve Shiny ile gerçekleştirildi. C4.5 algoritmasıyla Dataset 1 üzerinde kurulan model risk tahmini için en iyi model olarak seçildi (doğruluk= 0.989). Bu model; pulmoner hipertansiyon, geçirilmiş miyokard enfarktüsü ve torasik aort cerrahisi niteliklerini bir hastanın mortalite riskini etkileyen ilk üç risk faktörü olduğuna işaret etmektedir. Ayrıca, bu model mobil cihazlardan da erişilebilen dinamik bir web uygulaması geliştirmek için kullanıldı (https://elifkartal.shinyapps.io/euSCR/). So nuç:Bir hastanın mortalite riskini öngörebilmede C4.5 karar ağacı modeli, kullanılan veri seti olan Dataset 1'de en iyi performansa sahip bir model olduğu belirlendi. Risk faktörlerinin sayısal değerlerini kullanmak, makine öğrenmesi modellerinin performansını artırmada yararlı olabilir. Bu çalışmadaki uygulamada olduğu gibi hastaneye özgü veri kullanılarak yerel değerlendirme sistemlerinin geliştirilmesi hem hastalar hem de doktorlar için yararlı olabilecektir.Anah tarsöz cük ler: Kardiyoloji; makine öğrenmesi; risk değerlendirmesi. ABSTRACTBackground:The objective of this study was to predict the mortality risk of patients during or shortly after cardiac surgery by using machine learning techniques and their learning abilities from collected data.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.