Yrd. Doç. Dr. Ufuk ÇELİK Kişisel Web Sitesi
.01

HAKKIMDA

KİŞİSEL BİLGİLER
Gönen Meslek Yüksekokulu 10900 Gönen, Balıkesir
ucelik001@gmail.com
+90 266 762 08 68
Merhaba. Ben bir öğretmenim araştırmacıyım programcıyım tasarımcıyım
Bana göre akıl geliştirmenin en güzel yoludur algoritma.
Kodlamak hayattır....
Her türlü bilgi işlem projesi için danışmanlık yapılır.

ÖZGEÇMİŞ

HAKKIMDA

1976 İstanbul doğumluyum. Evliyim. Bir kız çocuğum var.

UĞRAŞLAR

İLGİ ALANLARIM

Araştırmak

Sinema

Scuba dalış yapmak

RAKAMLAR

BENİMLE ALAKALI SAYILAR

10000
bardak soğuk çay
5
proje bitirildi
1265
saat kodlama
12000
film izlendi

.02

ÖZGEÇMİŞ

  • EĞİTİM
  • 2008
    2015
    Sakarya

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği - Doktora

    SAKARYA ÜNİVERSİTESİ

    Tez adı: Başağrısı Teşhisi İçin Bir Karar Destek Sisteminin Geliştirilmesi Tez danışmanı: Yrd. Doç. Dr. Nilüfer YURTAY
  • 2001
    2003
    Londra

    Bilgisayar Bilimi - Yüksek Lisans

    LONDON METROPOLITAN UNIVERSITY

    Tez adı: WAP Tabanlı Türkçe - İngilizce Cep Telefonu Sözlüğü Tez danışmanı: Prof. Igor Shagayev
  • 1995
    1999
    Konya

    Çevre Mühendisliği - Lisans

    SELÇUK ÜNİVERSİTESİ

    Tez adı: Konya Asfalt Şantiyesi Çevresel Etki Değerlendirmesi Tez danışmanı: Prof. Dr. Esra YEL
  • 1990
    1994
    İstanbul

    Bilgisayar - Lise

    TUZLA TEKNİK LİSESİ

    Alınan dersler: Turbo Pascal, C++, Z80 Dijital Devre Tasarımı
  • DENEYİM
  • 2015
    Devam
    BALIKESİR

    Yrd. Doç. Dr.

    Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi

    Gönen Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Teknolojileri Bölüm Başkanı
  • 2005
    2015
    BALIKESİR

    Öğr. Gör.

    Balıkesir ÜniversitesiE

    Gönen Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Teknolojileri Bölüm Başkanı
  • 2004
    2005
    KOCAELİ

    Bilgi İşlem Sorumlusu

    Rözmaş Metal A.Ş.

    Bilgi İşlem Sorumlusu, Çevre Yönetim Sistemi Sorumlusu
  • 2000
    2003
    LONDRA

    Bilgi İşlem Danışmanı

    Jet Tourism

    Bilgi İşlem destek danışmanlığı
.03

YAYINLAR

YAYIN LİSTESİ
1 EYLÜL 2016
SCI-Expanded Makale

USA

Migraine, Tension-Type and Cluster-Type of Headaches Classification by Using Immunos Algorithms

Journal of Medical Imaging and Health Informatics, New York, USA
ISSN: 2156-7018 (Print): EISSN: 2156-7026 (Online)
Copyright © 2000-2016 American Scientific Publishers. All Rights Reserved.
Volume: 6, Number: 5, pp.1135-1348
http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2016.1930

Ufuk CELIK, Nilüfer Yurtay, Emine Rabia Koç, Nermin Tepe, Halil Gulluoglu, Mustafa Ertaş

Migraine, Tension-Type and Cluster-Type of Headaches Classification by Using Immunos Algorithms

Ufuk CELIK, Nilüfer Yurtay, Emine Rabia Koç, Nermin Tepe, Halil Gulluoglu, Mustafa Ertaş SCI-Expanded Makale

Abstract:
Objective: To evaluate diagnosis accuracy of immunos algorithms for classification of migraine, tension-type and cluster-type of headaches by using our website based diagnosis survey expert system.
Methods: The headache diagnoses of eight-hundred and fifty patients from three different cities in Turkey were evaluated by using immunos algorithms. Data were collected through our website based diagnosis survey expert system under the guidance of neurologists.
Results: Immunos algorithms for diagnosis have the maximum accuracy of 95.65% which can be used for classification. Conclusion: It is possible to classify primary headaches with immunos algorithm and using our website based diagnosis expert system will be helpful for neurologist in order to obtain precise results as well as easy information sharing.

27 NİSAN 2015

Denizli - TURKEY

A classification analysis on the direct marketing campaigns in telephone banking with ant colony optimization classification algorithm method

Eyüp AKÇETİN, Ufuk ÇELİK

Makale

A classification analysis on the direct marketing campaigns in telephone banking with ant colony optimization classification algorithm method

Eyüp AKÇETİN, Ufuk ÇELİK Makale

Direct marketing in telephone banking has been an important topic recently. The success of such campaigns is directly proportional to the effective customer participation. The success rate of such campaigns that especially conducted by banks may be enhanced by data mining methods. The main purpose of this study is to implement the classification process via ant colony optimization which is a heuristic algorithm in data mining for telephone banking dataset. The real world data from a bank in Portuguese for analysis. The possibilities of the customer credit subscription were estimated by using ant colony optimization algorithm and the results were compared to other commonly used methods in data mining. The rate of the success were calculated by classifcation accuracy, sensitivity and spesificity.

3 NİSAN 2015

USA

Diagnostic Accuracy Comparison of Artificial Immune Algorithms for Primary Headaches

Ufuk CELIK, Nilüfer Yurtay, Emine Rabia Koç, Nermin Tepe, Halil Gulluoglu, Mustafa Ertaş

SCI-Expanded Makale

Diagnostic Accuracy Comparison of Artificial Immune Algorithms for Primary Headaches

Ufuk CELIK, Nilüfer Yurtay, Emine Rabia Koç, Nermin Tepe, Halil Gulluoglu, Mustafa Ertaş Makale

The present study evaluated the diagnostic accuracy of immune system algorithms with the aim of classifying the primary types of headache that are not related to any organic etiology. They are divided into four types: migraine, tension, cluster, and other primary headaches. After we took this main objective into consideration, three different neurologists were required to fill in the medical records of 850 patients into our web-based expert system hosted on our project web site. In the evaluation process, Artificial Immune Systems (AIS) were used as the classification algorithms. The AIS are classification algorithms that are inspired by the biological immune system mechanism that involves significant and distinct capabilities. These algorithms simulate the specialties of the immune system such as discrimination, learning, and the memorizing process in order to be used for classification, optimization, or pattern recognition. According to the results, the accuracy level of the classifier used in this study reached a success continuum ranging from 95% to 99%, except for the inconvenient one that yielded 71% accuracy.

11 MART 2015

Denizli - TURKEY

The Performance Benchmark of Decision Tree Algorithms for Spam e-mail Detection

Eyüp AKÇETİN, Ufuk ÇELİK

Makale

The Performance Benchmark of Decision Tree Algorithms for Spam e-mail Detection

Eyüp AKÇETİN, Ufuk ÇELİK Makale

The objective of this study is to determine the most convenient decision tree method in terms of accuracy and classification built time by comparing the performance of decision tree algorithms with the purpose of identifying the spam e-mails.
The data were gathered from one of the datasets of University of California machine learning datasets including 4601 e-mails for the classification of spam. The spam e-mails were classified utilizing 10 fold cross validation by using WEKA machine learning software involving 12 different decision trees. The performance of this classification was found by implementing the principle component analysis.
It was found that the performance of decision trees on determining spam e-mails showed accuracy rate ranging between 91% and 94.68%.
Random Forest algorithm was found to be the best classifier with the accuracy rate of 94.68%. It was understood that this algorithm can classify spam e-mails quickly in a hectic e-mail exchange system because the classification built time of the algorithm is 2.11 seconds for the 4601 e-mails.

1 ARALIK 2014

İstanbul - TURKEY

Migraine diagnosis by using artificial neural networks and decision tree techniques

Ufuk CELIK, Nilufer YURTAY, Ziynet PAMUK

Makale

Migraine diagnosis by using artificial neural networks and decision tree techniques

Ufuk CELIK, Nilufer YURTAY, Ziynet PAMUK Makale

Computer supported studies in wide range of medical fields have been greatly expanded in recent years. Also, many medical organizations continue to build databases for different diseases. This medical database for artificial intelligence techniques for the determination of the disease is invaluable. As a subset, artificial neural networks and decision tree techniques are used for disease diagnosis. In this study Gini algorithm from decision trees and distributed delay network, probabilistic neural network, feed-forward network and learning vector quantization from artificial neural network have been used in order to diagnose migraine and probable migraine. Performance of these techniques has been compared and distributed delay network technique is observed as the best diagnosis with 95.45% accuracy.

1 MAYIS 2013

İstanbul - TURKEY

Importance of Data Mining Applications in terms of Logistics and Maritime Sectors

Eyüp AKÇETİN, Ufuk ÇELİK, Hidayet TAKÇI

Makale

Importance of Data Mining Applications in terms of Logistics and Maritime Sectors

Eyüp AKÇETİN, Ufuk ÇELİK, Hidayet TAKÇI Makale

According to World Bank Logistics Performance Index Turkey ranks 27. Turkey, logistics performance index of which compared to previous years has been improving, should rank on the top according to 2023 economic objectives. Therefore, it should improve its economic infrastructure. In addition, it should model the logistics facility differences well among the successful countries in terms of logistics and maritime sector. It is also necessary to analyze the differences in logistical infrastructures between Turkey and leader countries in maritime and logistics in order to make the right investment decision. therefore it is necessary to collect, prepare, model and analyze data globally in logistics field. One of the best ways of modelling is data mining. Data mining can provide valuable data to include future related predictions and its showing clearly the present situation in the knowledge cluster in a specific topic. In this study, the applications of data mining in logistic sector in various fields were shown and it evaluates the importance of it in the case of Turkey.

8 EKİM 2015

Erzurum - TURKEY

Veri Madenciliği Yöntemleri ile İstenmeyen SMS’lerin Tespiti ve Filtrelenmesi

Ufuk ÇELİK, Eyüp AKÇETİN

Bildiri

Veri Madenciliği Yöntemleri ile İstenmeyen SMS’lerin Tespiti ve Filtrelenmesi

Ufuk ÇELİK, Eyüp AKÇETİN Bildiri

İstenmeyen SMS mesajları her ne kadar ülkemizde devlet kontrolü altına alınmaya çalışılsa da tam olarak önlenememiştir. Akıllı telefon kullanımının artışıyla beraber kötü amaçlı yazılımlarından telefonlara bulaşma olasılığı artmıştır. Bu sebeple geliştirilen istenmeyen SMS tespiti ve filtrelemesi uygulaması için bu çalışmada kullanılan karınca koloni algoritması performansı diğer çalışmalarda ki bilinen diğer algoritmalarla kıyaslanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre karınca koloni algoritması %94 doğru sınıflandırma oranı ile en iyi performansı göstermiştir.

3 ARALIK 2015

Ankara - TURKEY

Yönetim Bilişim Sistemleri Alanında Metin Madenciliği ile Bilgi Haritalama

Ufuk ÇELİK, Eyüp AKÇETİN, Deniz HERAND, Abdulkadir YALDIR, Melih ENGİN, Şebnem ÖZDEMİR

Bildiri

Yönetim Bilişim Sistemleri Alanında Metin Madenciliği ile Bilgi Haritalama

Ufuk ÇELİK, Eyüp AKÇETİN, Deniz HERAND, Abdulkadir YALDIR, Melih ENGİN, Şebnem ÖZDEMİR Bildiri

Veri madenciliğinde, birliktelik analizi büyük verilerde yer alan ilişkilerin ortaya çıkarılarak keşfedilmesinde çok popüler ve iyi bir araştırma metodudur. Birliktelik kurallarının çıkarılması için birçok algoritma mevcuttur. Bunların içinde en popüler olanı büyük verilerde birliktelik analizi yaparak ilişkisel boyutları ortaya koyan ve büyük verilerden bilgi keşfini sağlayan apriori algoritmasıdır. Bu çalışmada bu algoritma metin madenciliği ve metin analizleri için kullanılacaktır. Metin madenciliği metnin doğal dilinde verilerin analizidir. Metin analizleri, bilgi çıkarımı ve sözcüksel analiz ile ilişkilidir. Bu analizler kelime sıklık dağılımlarını gözlemlemek için örüntü tanıma, etiketleme/açıklama, bilgi çıkarımı, bağlantı, ilişki analizi, görselleştirme ve öngörü analitiğini yapan veri madenciliği teknikleridir. Bu çalışmanın amacı; Yönetim Bilişim Sistemleri (YBS) alanında ele alınan konuların önem sırasının belirlenmesi ve yüksek kalite bilgilerin YBS alanında yazılmış bilimsel makalelerdeki anahtar kelimelerden çıkarılmasıdır.

27 EYLÜL 2013

Bursa - TURKEY

Android Başağrısı Takip Programı

Ufuk ÇELİK, Nilüfer YURTAY

Bildiri

Android Başağrısı Takip Programı

Ufuk ÇELİK, Nilüfer YURTAY Bildiri

Android mobil telefonlar için hazırlanan bu yazılım sayesinde başağrısı şikayeti olan hastalar için ataklarını ve kullandıkları ilaçları düzenli olarak bir yerden takip etmelerini ve doktoru ile paylaşmasını sağlamak amaçlanmıştır.

18 HAZİRAN 2013

Nevşehir - TURKEY

Wastewater Effluent Prediction Based on Decision Tree

Ufuk ÇELİK, Nilüfer YURTAY, Cengiz SERTKAYA

Bildiri

Wastewater Effluent Prediction Based on Decision Tree

Ufuk ÇELİK, Nilüfer YURTAY, Cengiz SERTKAYA Bildiri

Wastewater treatment systems speed up natural cleansing process to achieve the desired treatment objectives. Prediction of the obtained wastewater treatment characteristics provides to set up existing process steps and it is important to achieve maximum process efficiency. In this study, a computer aided decision tree based on gini algorithm is developed for estimating important output parameters of wastewater such as pH, DBO, DQO, and SS. Used dataset in this study was obtained from the University of California Irvine (UCI) Machine Learning library.

23 KASIM 2011

Antalya - TURKEY

Headache Diagnosis With K-Means Algorithms

Ufuk ÇELİK, Nilüfer YURTAY, Yüksel YURTAY

Bildiri

Headache Diagnosis With K-Means Algorithms

Ufuk ÇELİK, Nilüfer YURTAY, Yüksel YURTAY Bildiri

01 MAYIS 2012

USA

Headache Diagnosis With K-Means Algorithms

AwerProcedia Information Technology and Computer Science May 2012 Vol.1, 1-1388 Pages: 1074-1081 ISSN: 2147-5105
‘The former name of AWERProcedia Information Technology and Computer Science has been changed to Global Journal on Technology since 28.09.2013.’
Ufuk ÇELİK, Nilüfer YURTAY, Yüksel YURTAY

Bildiri

Headache Diagnosis With K-Means Algorithms

Ufuk ÇELİK, Nilüfer YURTAY, Yüksel YURTAY Bildiri

.04

EĞİTİM

  • AKTİF
  • 2015
    DEVAM

    Yardımcı Doçent Doktor

    Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi

    Gönen Meslek Yüksekokulu
    Bilgisayar Teknolojileri Bölümü
    Programlama Programı
  • GEÇMİŞ
  • 2005
    2015

    Öğretim Görevlisi

    Balıkesir Üniversitesi

    Gönen Meslek Yüksekokulu
    Bilgisayar Teknolojileri Bölümü
    Programlama Programı
.05

ÇALIŞMALAR

img11
Veri Madenciliği

Hatırlanmak Bir Gün Değil Her Gün

img

Hatırlanmak Bir Gün Değil Her Gün

Türkiye Cumhuriyeti Kalkınma Bakanlığı, Güney Marmara Kalkınma Ajansı, Bandırma Kaymakamlığı ortaklığında gerçekleştirilen Bandırma Engelsiz Mesleki Eğitim Merkezi (BEMEM) fizibilite çalışmasında veri madenciliği araştırması yaparak Bandırma'da yaşayan engelli vatandaşların istatistiki bilgilerinin analiz edilmesi.

img11
Web Tasarım

Manyas Maharetli Eller

img

Manyas Maharetli Eller

TR22.11.SK01.AACR kodu ile Güney Marmara Kalkınma Ajansı tarafından Sosyal Kalkınma ve Mali Destek Programı bünyesinde desteklenen bu projede web sitesi tasarımı gerçekleştirilmesi

img11
Web Uygulaması

migBase

img

migBase Başağrısı Takip ve Teşhis Sistemi

Sakary Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği bölümünde doktora tez çalışması olarak gerçekleştirilen Başağrıların Teşhisi ve Takibi İçin Bir Karar Destek Sistemi

.06

İLETİŞİM

İletişimde Kalın


her türlü destek için
aşağıdaki formu kullanabilirsiniz

MESAJI GÖNDER