@article{article_1633377, title={Maden Potansiyeli Tahmin Yöntemlerine Genel Bir Bakış}, journal={Jeoloji Mühendisliği Dergisi}, volume={49}, pages={63–88}, year={2025}, author={Özkan, Yusuf Ziya}, keywords={Mineral prospectivity analysis, knowledge-driven approaches, data-driven approaches, weights of evidence, machine learning, geographic information systems (GIS)}, abstract={Maden bulunabilirlik analizleri, maden aramalarını buluş şansı en yüksek sahalara yönlendirerek başarı oranını artırır ve maliyetleri düşürür. Geleneksel analizlerin öznelliği, 1960’lardan itibaren istatistiksel yöntemlerin kullanımıyla aşılmıştır. 1980’lerde Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknolojisinin gelişimi, 2000’lerde makine öğrenimi ve veri bilimi yenilikleri, süreci daha nesnel ve etkili hâle getirmiştir. Bu analizler, bilgi odaklı ve veri odaklı olmak üzere iki ana yöntemle gerçekleştirilir. Bilgi odaklı sistemler, uzman görüşlerini taklit ederek yatak modeli veya mineral sistem yaklaşımlarına dayanır. Kanıt ağırlıkları yöntemi, bu sistemlerin en yaygın kullanılanıdır. CBS ile yer bilimi verileri birleştirilerek pozitif ve negatif ağırlıklar hesaplanır. Bayes teoremi kullanılarak olasılıklar güncellenir. ÇÖKA (Çok Ölçütlü Karar Verme Analizi), Bulanık Mantık gibi yöntemler de bilgi odaklı yaklaşımlar arasında yer alır. Veri odaklı sistemler, belirli bir model veya hipotez olmadan doğrudan verilerden öğrenir. İstatistiksel yöntemlerin yanı sıra, makine öğrenimi algoritmaları (destek vektör makineleri, yapay sinir ağları, karar ağaçları) karmaşık veri setlerindeki örüntüleri belirlemede güçlüdür. Bu yöntemler, arama süreçlerini daha sistematik ve nesnel tahmine dayalı hâle getirir. Ancak, başarıları veri kalitesine ve seçilen modellerin etkinliğine bağlıdır. Bu nedenle, doğru verilerin toplanması ve analiz süreçlerinin optimize edilmesi büyük önem taşır.}, number={1}, publisher={TMMOB Jeoloji Mühendisleri Odası}