Yapay sinir ağları temelli sporda yetenek yönlendirme karar destek sistemi tasarımı - Usta, Hanife Kanat (My University, 2019)
Sporsal yetenek seçimi ve sporcuların değerlendirilmesinde son yıllarda veri biliminin analiz metodlarına sıklıkla başvurulmaya başlanmıştır. Sporcu adayların motorik ve fiziksel ölçümlerinden yola çıkarak, hangi spor dalına yatkın olduklarının belirlenmesi, eğitim ve kaynak planlanması açısından önem taşımaktadır. Bu çalışma kapsamında, motorik ve fiziksel ölçümlemelerden yola çıkarak, katılımcıların hangi spor dallarında gelişime elverişli olduklarının belirlenmesine yönelik bir sınıflama sistemi önerilmesi hedeflenmiştir.Yedi, sekiz, dokuz yaşlarında olan 5427 katılımcıdan gerçekleştirilen ölçümlemeler ile antropometrik ve motorik özellik değerleri kayıt edilmiştir. Daha önceden uzman görüşüne başvurularak yapılan değerlendirme sonuçları gerçek değer olarak kabul edilerek, gözetimli sınıflandırma sonuçları ile karşılaştırılıp, sınıflandırıcıların başarımları hesaplanmıştır. Bu çalışmadaki sınıflar çabukluk (G), kuvvet (F), boy (E) ve diğer grup (H) olarak belirlenmiştir. C4.5 algoritması ile dört grupta yedi, sekiz ve dokuz yaş verileri ortalama %77.6 başarı oranı ile sınıflandırılırken, çok katmanlı algılayıcılar kullanılarak yapılan sınıflandırmada başarı oranı ortalama %88.6, destek vektör makinalarında ise ortalama sınıflandırma başarısı %87.6 olarak görülmüştür.Bu çalışmada ölçümleri yapılan katılımcıların, fiziksel ve antropometrik özellikleri, veri madenciliği teknikleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırma branş özellikleri ve antrenör görüşlerini içerdiğinden dolayı öncü olma niteliği taşıyan objektif modeller ortaya koymuştur.

In recent years, the methods of analyzing data science have been frequently applied in the selection of the sports talent and evaluation of the athletes. Determining the sports branch based on the motoric and physical measurements of the athletes, is important in terms of training and resource planning. Within the scope of this study, a classification system for determining which branches of sports are suitable for development is aimed to be proposed.The measurements of anthropometric and motor characteristics of 5427 participants from ages of seven, eight and nine were recorded. The results of the evaluation made based on the expert opinions were considered as the actual value and compared with the supervised classification results and the performances of the classifiers were calculated. The classes in this study were determined as quickness (Q), force (F), height (E) and another group (H). While, the data of seven, eight and nine ages in four groups were classified with 77.6% success rate with the C4.5 algorithms, the success rate of the classifications made based on multilayer perceptron is observed as 88.6% and an average of %87.6 classification accuracy was observed for support vector machine.In this study, the physical and anthropometric characteristics of the participants were measured by using data mining techniques. Since this classification includes branch characteristics and coach opinions, it has introduced pioneering objective models.
Keywords: artificial neural network; Classification; Sınıflandırma; Yapay sinir ağı Talent selection; Yetenek seçimi