Malatya Turgut Özal University Institutional Repository
Not a member yet
4072 research outputs found
Sort by
The effect of virtual reality images on artificial intelligence classification of real environment images
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Enformatik Ana Bilim Dalı, Enformatik Bilim DalıSanal gerçeklik (SG) yeni ve güncel bir çalışma alanı olduğundan araştırmacılar tarafından yoğun şekilde çalışılmaktadır. Sağlık, eğitim, mühendislik, kültür ve turizm, mimari, askeri alanlar ve daha birçok çalışma alanı SG teknolojisi ile çalışmalarını destekleyici adımlar atmış ve ilgili konu birçok araştırmacının odağı haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında gerçek ortam görüntülerinin sınıflandırma başarımını artırmak için SG teknolojisinden yararlanılmıştır. Önerilen yaklaşım transfer öğrenme ile gerçek ortam görüntülerinin sınıflandırılması işleminden oluşmaktadır. Tez çalışmasında bahsedilen transfer öğrenme eğitilmemiş bir derin mimarinin SG görüntüleri ile eğitilmesi ardından ağın gerçek görüntülerle yeniden eğitimi (fine-tuning) olarak tanımlanabilir. Bu amaç için UNITY ortamında SG sahneler tasarlanmıştır. Tasarlanan SG sahnelerinden V-Env15 olarak isimlendirilen ve 15 ortamdan oluşan veri seti hazırlanmıştır. Ortam sınıflama çalışmalarında sıklıkla kullanılan Scene-15 veri seti ile önerilen yaklaşım test edilmiştir. Tez çalışmasında tasarlanan seri ve Paralel ağ ile GoogLeNet ve Inception-ResNet-V2 derin öğrenme mimarileri kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda tasarladığımız seri mimaride %0.56 ve paralel mimaride ise %4.68 daha yüksek doğruluk performans artışı elde edilmiştir. GoogLeNet ile Seri ağ arasında %4.79 artış, Paralel ağ arasında %0.44 azalma elde edilmiştir. Inception-ResNet-V2 ile Seri ağ arasında %4.47 artış, Paralel ağ arasında %4.57 azalma elde edilmiştirSince virtual reality (VR) is a new and current field of study, it is intensively studied by researchers. Health, education, engineering, culture and tourism, architecture, military fields and many other fields of study have taken steps to support their studies with VR technology and the related subject has become the focus of many researchers. In this thesis, VR technology was used to improve the classification performance of real media images. The proposed approach consists of the classification of real environment images with transfer learning. The transfer learning mentioned in the thesis study can be defined as training an untrained deep architecture with VR images and then retraining the network with real images (fine-tuning). For this purpose, VR scenes are designed in the UNITY environment. A data set consisting of 15 environments, called V-Env15, was prepared from the designed VR scenes. The proposed approach was tested with the Scene-15 data set, which is frequently used in environment classification studies. In the thesis, serial and parallel network and GoogLeNet and Inception-ResNet-V2 deep learning architectures were used. In the experimental studies, 0.56% higher accuracy performance increase was achieved in the serial architecture and 4.68% higher accuracy performance increase in parallel architecture. A 4.79% increase was achieved between GoogLeNet and the Serial network, and a 0.44% decrease was achieved between the Parallel network. A 4.47% increase was achieved between Inception-ResNet-V2 and the Serial network, and a 4.57% decrease was achieved between the Parallel network
Detection and classification of Alzheimer's disease using deep learning methods
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Enformatik Ana Bilim DalıGünümüzde yapay zekanın gelişimi ile birlikte derin öğrenme algoritmaları görüntüler üzerinde yapılan çalışmalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Görüntüler üzerinde sınıflandırma ve nesne tespiti problemlerinde derin öğrenme algoritmaları yüksek doğruluk oranı sağlamaktadır. Alzheimer hastalığının derin öğrenme algoritmaları kullanılarak hızlı ve yüksek doğruluk oranına sahip modellerin geliştirilmesi Alzheimer hastalığının tespiti için önem arz etmektedir. Alzheimer hastalığı; bilişsel işlevlerde ve günlük yaşam etkinliklerini sürdürme becerilerinde azalma, davranışsal değişimler ve psikiyatrik belirtiler ile karakterize, progresif nörodejeneratif bir hastalıktır. Dünya sağlık örgütü verilerine göre tüm dünyada yaklaşık 55 milyon demans hastası bulunmakta ve bu sayının 2030'da 78 milyona ve 2050'de ise 139 milyona çıkması beklenmektedir. Türkiye'de 600 binden fazla Alzheimer hastası olduğu tahmin edilmektedir. Alzheimer hastalığının tedavisi henüz mümkün değildir. Alzheimer hastalığının doğru teşhisi, özellikle erken aşamada hasta bakımında önemli bir rol oynamaktadır, çünkü ciddiyet ve ilerleme risklerinin bilinci, hastaların geri dönüşü olmayan beyin hasarları şekillenmeden önce önlem almalarını sağlar. Bu tez çalışmasında Alzheimer hastalığının EfficientNetB0, ResNet50,DenseNet201, MobileNetV2 ve InceptionV3 modelleri üzerinde sınıflandırılması gerçekleştirilip, kullanılan modeller üzerinden hibrit model geliştirilmiştir. Deneysel sonuçlar geliştirilen hibrit modelin en başarılı model olduğunu göstermiştir.With the advancement of artificial intelligence, deep learning algorithms are frequently used in image-related studies. Deep learning algorithms provide high accuracy rates in image classification and object detection problems. Developing models with high speed and accuracy using deep learning algorithms is crucial for the detection of Alzheimer's disease. Alzheimer's disease is a progressive neurodegenerative disorder characterized by a decline in cognitive functions, the ability to perform daily activities, behavioral changes, and psychiatric symptoms. According to the World Health Organization,there are approximately 55 million dementia patients worldwide, and this number is expected to reach 78 million by 2030 and 139 million by 2050. In Turkey, it is estimated that there are more than 600,000 Alzheimer's patients. Currently, there is no cure for Alzheimer's disease. Accurate diagnosis of Alzheimer's disease, especially in the early stages, plays a significant role in patient care, as awareness of severity and progression risks allows patients to take preventive measures before irreversible brain damage occurs. In this thesis, the classification of Alzheimer's disease was performed using EfficientNetB0, ResNet50, DenseNet201, MobileNetV2, and InceptionV3 models, and a hybrid model was developed based on the used models. Experimental results showed that the developed hybrid model was the most successful one
Investigation of the changes that can be occurred in the protein structure caused by SARS-CoV-2 non-structural protein-13 (helicase) mutations
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim DalıKorona Virüs Hastalığı 2019, şiddetli akut solunum sendromu Koronavirüsü-2 (SARS-CoV-2)'nin patolojik etmen olduğu viral bir hastalıktır. SARS-CoV-2 helikaz (yapısal olmayan protein-13), viral genomun replikasyonu sürecinde hayati bir role sahiptir. SARS-CoV-2 helikaz viral replikasyonun baskılanması amacı ile geliştirilecek antiviral ilaç çalışmalarının odağında yer almaktadır. Mutasyonlar protein yapı ve stabilitesinde değişikliklere neden olarak hastalığın seyri ve antivirallerin yanıtlarını etkileyebilmektedir. Bu çalışmada SARS-CoV-2 helikaz proteinini kodlayan nsp13'deki mutasyonların protein yapı ve stabilitesinde ortaya çıkarabileceği değişimler hastalığın seyrinin anlaşılması ve geçerli antivirallerin geliştirilmesi çalışmalarına katkı sunmak amacı ile araştırıldı. SARS-CoV-2 virüsü ile enfekte 1616 Avrupa ve 2483 Amerika izolatına ait nsp13 sekans verileri Mega XI yazılımı kullanılarak derlendi. Amerika izolatlarında 7 (Ser36Pro, Thr127Asn, His164Tyr, Met233Ile, Ala368Val, Ala389Val, Thr599Ile), Avrupa izolatlarında 2 (Pro77Leu, Gly170Ser) ve her iki izolatta ortak olan 2 (Tyr324Cys, Arg394Cys) mutasyon belirlendi. Mutant protein yapıları Robetta aracı ile modellendi. Model kaliteleri Molprobity ve QMEAN araçları kullanılarak değerlendirildi. Model kalite skorlarının kabul edilebilir aralıkta olduğu tespit edildi. Mutasyonların protein yapı ve stabilitesi üzerindeki etkileri SDM2, mCSM, DUET ve DynaMut2 araçları kullanılarak analiz edildi. Bu mutasyonların on tanesi (Ser36Pro,Pro77Leu,Thr127Asn,Gly170Ser,Met233Ile,Thr324Cys,Ala368Val, Ala389Val,Arg392Cys,Thr599Ile) protein stabilitesinde azalmaya (-4.37 ? ??Gstability ? -0.005) neden olurken, bir tanesi (His164Tyr) protein stabilitesinde artış ile sonuçlandı (0.003? ??Gstability?1.51). Sonuç olarak nsp13'deki topolojik ve stabilite değişimleri, terapötiklerin etkinliğinde değişikliğe neden olabilir. SARS-CoV-2'nin nsp13'ü için Avrupa ve Amerika izolatlarında görülen farklı mutasyonlar viral etkinlik açısından farklı fenotiplerin ortaya çıkışına neden olabilir. Farklı coğrafik bölgelerde farklı tedavi yaklaşımları virüse karşı yürütülen mücadele çalışmalarını başarıya ulaştırabilir.Corona Virus Disease 2019 is a viral disease in which severe acute respiratory syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) is the pathological agent. SARS-CoV-2 helicase (non-structural protein-13) has a vital role in the process of replication of the viral genome. SARS-CoV-2 helicase is at the center of antiviral drug studies to be developed to suppress viral replication. Mutations may affect the course of the disease and the responses of antivirals by causing changes in protein structure and stability. In this study, the changes that mutations in nsp13, which encodes the SARS-CoV-2 helicase protein, may cause in protein structure and stability were investigated in order to contribute to the understanding of the course of the disease and the development of valid antivirals. The sequence data of 1616 European, and 2483 American isolates infected with the SARS-CoV-2 virus were compiled using Mega XI software. Seven mutations (Ser36Pro,Thr127Asn,His164Tyr, Met233Ile,Ala368Val,Ala389Val,Thr599Ile) in American isolates, two mutations (Pro77Leu, Gly170Ser) in European isolates, and two mutations (Tyr324Cys,Arg394Cys) common to both isolates were identified. Mutant protein structures were modeled with the Robetta tool. Model quality was evaluated using Molprobity and QMEAN tools. The model quality scores were found to be within the acceptable range. The effects of mutations on protein structure and stability were analyzed using SDM2, mCSM, DUET and DynaMut2 tools. Ten of these mutations (Ser36Pro,Pro77Leu,Thr127Asn, Gly170Ser, Met233Ile,Thr324Cys,Ala368Val,Ala389Val,Arg392Cys,Thr599Ile) caused a decrease in protein stability (-4.37? ??Gstability?-0.005), while one of them (His164Tyr) resulted in increased protein stability (0.003? ??Gstability?1.51). Consequently, topological and stability changes in nsp13 may lead to changes in the effectiveness of therapeutics. Different mutations for nsp13 of SARS-CoV-2 seen in European and American isolates may lead to the emergence of different phenotypes in terms of viral activity. Different treatment approaches in different geographical regions can make the fight against the virus successful
KADRİ PERK’İN MALAZGİRT SAVAŞ ALANININ YERİ HAKKINDAKİ DEĞERLENDİRMELERİ
No full text1071 yılında gerçekleşen Malazgirt Savaşı yalnızca Türk ve İslâm tarihinin değil, aynı zamanda dünya tarihinin de en önemli olaylarından biridir. Bu savaşla birlikte tarihin akışı değişmiş ve etkileri günümüze kadar devam eden köklü tarihî değişiklikler olmuştur. Öte yandan, Malazgirt Kalesi önlerinde meydana geldiği bilinen savaşın tam olarak nerede gerçekleştiği meçhuldür. 150 kilometrekareden daha geniş bir sahaya yayılan Malazgirt ovasında savaşın gerçekleşmiş olabileceği birçok yer vardır. Söz konusu yerler çeşitli bilim insanları tarafından değerlendirme konusu edilmiş ve savaşın yerine dair fikirler ortaya konulmuştur. Fakat Malazgirt’te meydana gelen muharebenin yeri tartışılırken dile getirilen düşünceler arasında, ovanın coğrafyasını esas alanlar yok denecek kadar azdır. Bunların en ilgi çekicisi, Kurmay Albay Kadri Perk tarafından ortaya konan yaklaşımdır. 1946 senesinde Harp Akademisi’nde eğitim gören subaylarla birlikte Malazgirt çevresinde ayrıntılı bir alan incelemesi yapan Albay Perk, gerçekleştirdiği gözlem ve değerlendirmeleri rapora dönüştürmüştür ve bir kitapçık haline getirmiştir. Uzun yıllar boyunca Türk Tarih Kurumu kütüphanesinde kimsenin dikkatini çekmeden bekleyen bu kitapçık savaşın yerini tarihî kaynak ve yorumları dikkate almadan ele alan ve sahayı tanıyan bir askerin stratejik bakışını yansıtmaktadır. Yazarının sıradışı yaklaşımı, coğrafyayı temel alan yorumları ve savaşı tarif etmeye yönelik çizim ve krokileri ile dikkat çeken metin, henüz layıkıyla değerlendirilmiş değildir. Bu çalışmada, mesleğini tutkuyla yapan bir asker tarafından hazırlanan alan incelemesi eksenli çalışma ele alınacak ve Albay Kadri Perk’in Malazgirt Savaş alanının yerine ilişkin fikir ve yaklaşımları değerlendirilecektir
Üniversite Öğrencilerinin Çocuk Haklarına Yönelik Tutumlarının İncelenmesi: Sağlık Bilimleri Fakültesi Örneği
No full textBu araştırmanın amacı, sağlık bilimleri fakültesi öğrencilerinin çocuk haklarına ilişkin tutumlarını cinsiyet, bölüm, gelir durumu, anne baba eğitim seviyesi, kardeş sayısı ve çocuk haklarına ilişkin ders alma durumlarına göre incelemektir. Çalışmada kesitsel araştırma deseni ve kolayda örnekleme kullanılmıştır. Veriler sağlık bilimleri fakültesi öğrencisi olan 691 öğrenciden toplanmıştır. Çalışmaya katılım sağlayan öğrencilerin çocuk haklarına ilişkin tutumlarını belirlemek amacıyla Kepenekçi (2006) tarafından geliştirilen Çocuk Haklarına İlişkin Tutum Ölçeği kullanılmıştır. Çalışmanın sonuçları kapsamında, cinsiyetin çocuk haklarına yönelik tutumda farklılığa neden olduğu ve kız öğrencilerin erkek öğrencilere göre tutumlarının daha olumlu olduğu görülmüştür. Ayrıca kardeş sahibi olan öğrencilerin de diğer katılımcılara göre çocuk hakları konusunda daha olumlu bir tutuma sahip oldukları sonucuna ulaşılmıştır. Çalışmada daha önce çocuk hakları konusunda ders alma ile çocuk haklarına yönelik tutum arasında anlamlı bir ilişki bulunamamıştır
Primipar Gebelerin Anksiyete Düzeylerinin Yenidoğanın Hijyenik Bakımına Hazır Oluşlarına Etkisi
No full textAim: This study was conducted to examine the effect of anxiety levels of primiparous pregnant women on their readiness for hygienic care of the newborn. Subjects and Methods: The universe of this descriptive study consists of pregnant women attending Inonu University Health Sciences Faculty Midwifery Department Pregnant Education Class. The study was completed with the participation of 306 pregnant women who met the inclusion criteria. The data of the study were collected by face-to-face interview method using “Descriptive Characteristics Form”, “Pregnancy-Related Anxiety Questionnaire-Revised 2” and “Scale for Readiness of Pregnant Women to Hygienic Care of the Newborn”. Percentage, mean, standard deviation, kruskal wallis, mann whitney-u, correlation and regression analyzes were used to evaluate the data. Results: The mean pregnancy-related anxiety score of the participants was calculated as 25.38±9.16, and the mean score of readiness for the hygienic care of the newborn was calculated as 67.23±6.32. It has been determined that pregnancy-related anxiety is related to the years of marriage and educational status, and the readiness of pregnant women for hygienic care of the newborn is related to the years of marriage, having taken care of a child before, and a history of miscarriage. It was determined that there was a low level of correlation between pregnancy-related anxiety and the pregnant women's readiness for newborn hygienic care. Conclusion: It has been determined that pregnancy-related anxiety has a negative effect on the readiness of pregnant women for hygienic care of the newborn. For pregnant women to carry out the care of the newborn more effectively in the postpartum period, factors that may cause anxiety during pregnancy should be determined and prevented.Amaç: Bu çalışma primipar gebelerin anksiyete düzeylerinin yenidoğanın hijyenik bakımına hazır oluşlarına etkisini incelemek amacıyla yapılmıştır. Örneklem ve Yöntem: Tanımlayıcı türde yapılan bu çalışmanın evrenini İnönü Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Ebelik Bölümü Gebe Eğitim Sınıfına devam eden gebeler oluşturmaktadır. Çalışma, dahil edilme kriterlerine uyan 306 gebenin katılımıyla tamamlanmıştır. Çalışmanın verileri “Tanıtıcı Özellikler Formu”, “Gebelikle İlişkili Anksiyete Ölçeği-Revizyon 2” ve “Gebelerin Yenidoğanın Hijyenik Bakımına Hazır Oluş Ölçeği” kullanılarak yüz yüze görüşme yöntemi ile toplanmıştır. Verilerin değerlendirilmesinde yüzde, ortalama, standart sapma, kruskal wallis, mann whitney-u, korelasyon ve regresyon analizleri kullanılmıştır. Bulgular: Katılımcıların gebelikle ilişkili anksiyete puan ortalamaları 25.38±9.16, gebelerin yenidoğanın hijyenik bakımına hazır oluş puan ortalamaları ise 67.23±6.32 olarak hesaplanmıştır. Gebelikle ilişkili anksiyetenin evlilik yılı ve eğitim durumu ile, gebelerin yenidoğanın hijyenik bakımına hazır oluşlarının ise evlilik yılı, daha önce bir çocuğun bakım sorumluluğunu almış olma ve düşük öyküsü gibi durumlar ile ilişkili olduğu belirlenmiştir. Gebelikle ilişkili anksiyete ile gebelerin yenidoğanın hijyenik bakımına hazır oluşları arasında düşük düzeyde bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Sonuç: Gebelikle ilişkili anksiyetenin, gebelerin yenidoğanın hijyenik bakımına hazır oluş durumu üzerinde negatif yönde etkisinin olduğu belirlenmiştir. Doğum sonrası süreçte gebelerin yenidoğanın bakımını daha etkin gerçekleştirilebilmeleri için gebelik döneminde anksiyete neden olabilecek faktörlerin belirlenip önlenmesi gerekmektedir.[EN] This research did not receive support from any funding agency/industry. [TR] Bu araştırma herhangi bir finansman kuruluşundan/sektörden destek almamıştır
Intermediate Role of Rational Spending in The Effect of Responsibility Consciousness on Utility Consumption Style
No full textWithin the scope of this research, it was revealed whether rational spending (with and without credit cards) has a mediating role in the effect of responsibility consciousness on utilitarian consumption style. In addition, it was determined whether the level of responsibility consciousness affects utilitarian consumption style and rational spending and whether rational spending affects utilitarian consumption. Research data were collected using the questionnaire technique. Data were collected from 479 students, 129 academics and 71 administrative staff. The collected data were analysed using SPSS 26 and PROCESS v4.2 plugin. In the research, first of all, the dimensions of responsibility consciousness, utilitarian consumption style and rational spending scales were determined with the help of explanatory factor analysis. As a consequence of the factor analysis, responsibility awareness and utilitarian consumption are one dimension; the rational spending scale was determined to have two dimensions: rational spending habit without credit cards and rational use of credit cards. As a consequence of the intermediation analysis, it was concluded that the consciousness of responsibility affects rational spending without credit cards, rational use of credit cards and utilitarian consumption. In addition, it was supposed that rational spending without credit cards and rational use of credit cards affect utilitarian consumption, and rational spending without credit cards affects rational use of credit cards. The serial mediation analysis using Model 6 determined that the consciousness of responsibility affects utilitarian consumption serially (one after the other) through rational spending (rational use of credit cards and rational spending habits without credit cards)
THE IMPACT OF LOGISTICS 4.0 ON SMART WAREHOUSE MANAGEMENT: EXAMPLES FROM COMPANIES IN TÜRKİYE AND A BIBLIOMETRIC ANALYSIS FOR FUTURE TRENDS*
No full textThis study examines the implementation of smart warehouse management systems in Türkiye from the perspective of Logistics 4.0 and explores the benefits these technologies provide to businesses. The digitalization and automation processes driven by Industry 4.0 enable more efficient and cost-effective management of warehouse operations in the logistics sector. In this context, the research investigates how leading Turkish companies such as Arçelik, Yemek Sepeti, and Borusan Logistics have integrated smart warehouse management systems into their operations and analyzes the impact of this integration on operational efficiency, cost optimization, and customer satisfaction. The study was conducted using two methods: multiple case analysis and bibliometric analysis. The case analysis method details how these companies have improved their operational processes by utilizing smart warehouse technologies, revealing their unique strategies and the tangible successes achieved. Additionally, the bibliometric analysis, conducted using the keyword \"smart warehouse\" in the Web of Science database, identifies current research trends and gaps in literature. The findings indicate that smart warehouse systems significantly enhance operational efficiency, reduce costs, and improve customer satisfaction. Moreover, the bibliometric analysis reveals a growing academic interest in smart warehouse management, with a substantial increase in the number of publications on this topic in recent years. These technologies play a critical role in the digital transformation of Türkiye's logistics sector and provide a significant competitive advantage to businesses. This study offers strategic recommendations for the digitalization of the logistics sector and establishes a solid foundation for future research in this area
Synthesis, Biological Activity Studies and Molecular Modeling Studies of Chalcone Compounds with Methyl Group
No full textA series of new chalcone derivatives (1-5) were synthesized as a result of the Claisen-Schmidt condensation of different substituted methyl aldehydes of 4?-Piperazinoacetophenone. Anticholinesterase (AChE and BChE) inhibitory activity and antidiabetic (?-glucosidase and ?-amylase inhibitory) activities of the synthesized compounds were examined. While compound 1 is the most active molecule in AChE (IC50= 16.29±0.44 ?M), BChE (IC50 = 10.19±0.04 ?M) and ?-amylase (IC50= 105.51±0.24 ?M) inhibitor activities; Compound 5 was found to be the most active molecule in ?-glucosidase inhibitor activity. In silico and molecular docking studies of compounds 1-5 were performed. According to molecular docking results, all molecules were found to be more active than the reference compounds
Application of deep learning-based approaches in classifying environmental wastes
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Enformatik Ana Bilim Dalı, Enformatik Bilim DalıDünya genelindeki çarpık kentleşme, sanayileşme ve insanların bilinçsiz bir şekilde hareket etmesi sonucunda atık problemi ortaya çıkmıştır. Bu problem hayatımızı olumsuz etkiler ve kirliliğin olduğu bir ortamda yaşam sürmemizi zorunlu kılar. Bilinçli ya da bilinçsiz rastgele atılan her çöp doğaya karışır. Böylece bu çöplerin doğada kendi kendine çözünmesi yılları alır. Atıkların ayrıştırılması ile çevre kirliliği sorunu en aza indirgenir. Böylece geri dönüşüme katkı sağlanarak ortalama yaşam süresi uzatılmış olur. Yapılan bu çalışma da Derin Öğrenme modelleri ve makine Öğrenme yöntemlerinden yararlanılarak geri dönüşüme olan faydasından bahsedilmiştir. Atık ayrıştırma veri seti kullanılarak çevresel atıkların sınıflandırma işlemi gerçekleşmiştir. Bu çalışmada atık ayrıştırma tespitinde AlexNet, GoogLeNet, ResNet50, DenseNet201, ShuffleNet, SqueezeNet mimarileri ile sonuçlar elde edilmiştir. Sonraki aşama da derin mimarilerden elde edilen özellik haritaları çıkarılmıştır. Sonraki aşama da destek vektör makinelerin sınıflandırma yöntemlerinden sonuçlar alınmıştır. Önerilen hibrit modelden elde edilen deneyler sonucunda en iyi doğruluğun %85.96 değeri olduğu gözlemlenmiştirThe waste problem has emerged worldwide due to distorted urbanization, industrialization, and people's unconscious actions. This problem negatively affects our lives and necessitates living in an environment with pollution. Every piece of randomly discarded waste, whether intentional or unintentional, becomes part of nature. As a result, the self-disposal of these wastes in nature takes years. The environmental pollution problem is minimized by separating the waste. Thus, contributing to recycling extends the average lifespan by reducing environmental pollution. In this study, the benefit of recycling was mentioned by using Deep Learning models and machine learning methods. The classification process of environmental waste was carried out using the waste separation dataset and architectures such as AlexNet, GoogLeNet, ResNet50, DenseNet201, ShuffleNet, SqueezeNet. In the next stage, feature maps obtained from deep architectures were extracted. Results were also obtained from the classification methods of support vector machines. As a result of the experiments obtained from the proposed hybrid model, it was observed that the best accuracy was 85.96%