İnsan uzuvlarında meydana gelen eklem momentlerinin belirlenmesi değişik uygulamalar için önemlidir. Önceki çalışmalarda eklem momentleri matematiksel yöntemler, bu alana özgü yazılımlar veya yapay zeka yöntemleri ile belirlenmiştir. Yapay zeka teknikleri ile yapılan tahminlerde çoğunlukla elektromiyografi (EMG) sinyalinden faydalanılmaktadır. Ancak EMG ile çalışmanın bazı dezavantajları bulunmaktadır. Bu çalışmada kütle ve atalet özelliklerine dayalı olarak elde edilen veriler ile farklı makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak diz eklemi momenti tahmin edilmiştir. Oturup kalkma hareketinin analizine yönelik yapılan klinik çalışmamıza 10 adet sağlıklı denek katılmıştır. Deneklerden elde edilen veriler doğrusal regresyon, destek vektör makineleri, polinom regresyonu, rassal orman, XGboost, Light GBM ve yapay sinir ağı algoritmalarının eğitiminde kullanılmıştır. Sonuçlara bakıldığında diz eklemi momentini tahmin etmede en yüksek başarı XGBoost algoritmasında (%94.0), en düşük başarı ise destek vektör makineleri algoritmasında (%71.5) elde edilmiştir.