Covid-19'un Yayılım Tahminine Yönelik Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Tabanlı Karşılaştırmalı Bir Analiz Türkiye İçin Örnek Bir Çalışma

Salgınlar tarih boyunca çeşitli zaman dilimlerinde ortaya çıkmış ve insan topluluklarına ciddi zararlar vermiştir. Günümüzde ise bu salgınların modern versiyonu Covid-19 milyonlarca insanın hayatını kaybetmesine ve bir o kadarının da sağlık sorunları yaşamasına yol açmıştır. Tüm dünya, altyapı, finans, veri kaynakları, koruyucu donanımlar, hayati risk tedavileri ve diğer birçok kaynak açısından bu ölümcül hastalığın yayılmasına karşı mücadele etmek için inanılmaz çaba sarf etmektedir. Araştırmacılar ülke çapında paylaşılan verileri kullanarak bu salgın durumunu analiz etmek için matematiksel modeller geliştirmektedirler. Ülkeler salgın hızına bağlı olarak bu salgınla mücadele etmeye çalışmaktadırlar. Bu çalışmada Türkiye özelinde vaka ve ölüm sayılarının tahmin edilmesi için LSTM tabanlı bir tahmin modeli oluşturulmuştur. Bu modelin tahmin başarısını ölçmek için RF, SVM, XGBoost, MLP, CNN ve RNN olmak üzere popüler derin öğrenme yöntemleri dâhil altı makine öğrenmesi yöntemi kullanılmıştır. MSE, RMSE, MAE ve R2 metrikleri cinsinden elde edilen sonuçlara göre vaka ve ölüm sayılarının tahmininde en başarılı model LSTM olmuştur.