Enformatik Enstitüsü

Bu tez, küçük ve orta boyutlu dil modellerinin (LLM’ler) çok aşamalı soru cevaplama süreçlerinde kullanımını inceleyerek, bu modellerin GPT-4 gibi daha büyük modellere kıyasla bilgi ve akıl yürütme konusundaki sınırlamalarını aşmayı amaçlıyor. Araştırma, bu modellerin performansını artırmak için bilgi grafikleri kullanmayı, özellikle de metinden çıkarılan varlık-ilişki üçlülerinin entegrasyonunu incelemektedir. Varlık-ilişki çıkarımını geliştirmek için gözetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenme gibi teknikler değerlendirilmektedir. Ayrıca, daha düşük hesaplama maliyetleriyle soru yanıtlama performansını artırmak amacıyla “Bağlantı-Kur-Varlıklarla” (Connect-the-Entities - CTE) adlı yeni bir istem tekniği tanıtılmaktadır.

Tarih: 29.08.2024 / 10:00 Yer: A-212

Bu çalışmada, Türkiye'de geleneksel şebekeden akıllı şebekeye başarılı dönüşümün parametreleri, Türk elektrik ekosisteminden 535 katılımcının katılımıyla yapılan bir anketle belirlenmekte ve analiz edilmektedir. Türkiye akıllı şebeke dönüşümünün bağımlı ve bağımsız değişkenleri literatür taraması, Delphi Analizi, uzman görüşleri ve anket araştırma yöntemiyle belirlenmiştir.Bu çalışmada Akıllı şebeke dönüşüm başarısının bağımlı değişken, diğer parametrelerin ise bağımsız değişken olarak dikkate alındığı korelasyon, regresyon ve anova analizleri uygulanmıştır. Bu çalışma, Türkiye elektrik şebekesi kurumlarının, paydaşlarının ve uzmanlarının görüşleri ile Türkiye'deki akıllı şebeke dönüşüm başarısının tüm boyutlarını içeren çok boyutlu bir çalışmadır.

Tarih: 28.08.2024 / 14:00 Yer: A-212

Bu tezde iki hedef bulunmaktadır: (i) basitçe, dilbilgisel olmak için olumsuz-gibi birimlere ya da alana gerek duyan olumsuz bağımlılıkların Türkçe’deki betimleyici özelliklerini anlamak; ve (ii) bazı birimlerin (örn. bağlaç, evrensel niceleyici) varlığı nedeniyle diğer türlü uygun olan bir yapıda olumsuz bağımlılıkların lisanslanmasının engellenmesi olarak bilinen araya girme etkilerini anlamak.

Tarih: 06.09.2024 / 14:00 Yer: A-212

Yüklemlerin bitimlilik yorumlamaları ile eylemin içsel öğeleri arasında doğrudan bir ilişki olduğu savı alanyazında geniş olarak kabul edilmektedir. Türkçe ve Fince gibi kimi dillerde, nesne üzerindeki belirtme durumunun bitimlilik operatörü olarak işlev gördüğü ve yüklemlerin bitimlilik yorumlamalarını ortaya çıkardığı savlanmaktadır. Ancak, biz bu tezde, belirtme durumu ve olayların bitimlilik yorumu arasındaki korelasyonun, durum ve içsel görünüş arasında olduğu varsayılan doğrudan ilişkiden ötürü olmadığını ve bu ilişkinin yalnızca dolaylı bir ilişki olduğunu MacDonald’ın (2006) çalışmasını takip ederek göstereceğiz.

Tarih: 06.09.2024 / 12:00 Yer: A-212

Teknik borç (TB) metaforu, yazılım geliştirmede ideal olmayan bir çözüm seçmenin neden olduğu ek işlerin maliyetini tanımlar. Bu çalışma, kültürel dinamiklerin TD birikimi ve yönetimini nasıl etkilediğini belirlemeyi amaçlamaktadır. Hem nicel hem de nitel yöntemler kullanılarak, altı farklı alandaki 30 yazılım sektörü çalışanından alınan yanıtlar, klan ve pazar kültürüne sahip organizasyonların daha yüksek TD seviyeleri biriktirme eğiliminde olduğunu ortaya koymuştur. Bu bulgular, organizasyon kültürünün TD sonuçları üzerinde önemli bir etkisi olduğunu göstermekte ve organizasyon içindeki spesifik kültürel dinamiklere yönelik yönetim stratejilerinin önemini vurgulamaktadır.

Tarih: 16.08.2024 / 13:30 Yer: A-212

Bu tez, sistematik değişkenlik yönetimi için Model Tabanlı Sistem Mühendisliği (MTSM) ve Ürün Hattı Mühendisliğinin (ÜHM), Model Tabanlı Ürün Hattı Mühendisliğine (MTÜHM) entegrasyonunu araştırmaktadır. Değişkenlik yönetimi tekniklerini uyarlayarak, görselleştirmeyi geliştirerek ve soyutlama seviyelerinde izlenebilirliği sağlayarak bir MTÜHM metodolojisi geliştirmeyi amaçlar. Metodolojinin, havacılık endüstrisindeki iş süreçlerini optimize etmesi, ürün kalitesini iyileştirmesi ve mühendislik çalışmalarını azaltması , örnek bir sistem üzeirnde uygulanmış ve gereksinimler ile doğrulanmıştır.

Tarih: 06.08.2024 / 10:00 Yer: A-212

Bu çalışma, Derin Sinir Ağı (DNN) modelleri için hataları ortaya çıkaran test verilerini belirlemek ve hata nedenlerini anlamak amacıyla bir test çerçevesi sunmaktadır. Test verileri model belirsizliğine dayalı olarak önceliklendirildi ve sunulan meta-model tabanlı yaklaşım ile test veri önceliklendirmesinin etkinliği artırıldı. Ayrıca, test veri kümeleri dağılım farkındalığı ile oluşturularak, başlangıçta dağılım içi verilere ve ardından dağılım dışı verilere odaklanıldı. Son olarak, testler gerçekleştirdikten sonra yanlış tahminlerin nedenlerini belirlemek için görsel açıklanabilirlik yöntemleri kullanıldı. Görüntü sınıflandırma alanındaki değerlendirmeler, model belirsizliğine dayalı test veri seçiminin DNN model hatalarını tespit etme oranını önemli ölçüde iyileştirdiğini göstermektedir.

Tarih: 10.07.2024 / 15:30 Yer: A-212

Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI'lar), motor bozuklukları olan bireyler için çözümler sunarken, diğer kullanıcılar için sanal gerçeklik ve bilişsel yeteneklerde insan-bilgisayar etkileşimini geliştirir. Ancak, kullanıcı yorgunluğu ve geleneksel görsel uyaranların doğal olmayan hissi yaygın benimsenmeyi zorlaştırmaktadır. Bu çalışma, algılanamayan sabit durum hareketli görsel uyarılmış potansiyel (SSMVEP) uyaranı geliştirip değerlendirmeyi ve çok yönlü mekânsal kontrol için potansiyelini araştırmayı amaçlamaktadır. Yüksek frekanslı hareket içeren sinüzoidal ızgaralar kullanılarak, algılanamayan uyaranlar güçlü kortikal tepkiler uyandırırken kullanıcı rahatsızlığını azaltmıştır. İleri makine öğrenme teknikleriyle, karmaşık dikkat tepkileri yüksek doğrulukla çözümlenmiştir. Bu bulgular, doğal ve yüksek boyutlu sinirsel arayüzlerin uygulanabilirliğini göstermektedir. Bu çalışma, kullanıcı dostu ve yüksek performanslı BCI'ların geliştirilmesine katkı sağlamaktadır.

Tarih: 05.07.2024 / 14:00 Yer: A-212

Mevcut açıklama ve efekt tahmin araçlarından gelen özelliklerle zenginleştirilmiş, çoklu mühendislik özelliklerine dayalı olarak sürücü kodlamayan mutasyonları tahmin etmek için XGBoost algoritmasını kullanıyoruz. Ortaya çıkan veri seti, bir özellik seçimi ve mühendislik hattından geçirilir ve ardından sürücü ve yolcu kodlamayan mutasyonları tahmin etmek üzere eğitilir. Bu modeli aynı zamanda mevcut literatürden bilinen bir sürücü keşif modelinin mimarisi içerisinde de kullanıyoruz. Daha sonra önceki çalışmalarda bulunan kodlamayan sürücü mutasyonlarını kullanıyoruz ve modellerimizi kullanarak bunların sürücülüğünü tahmin ediyoruz. Ayrıca, oluşturulan tahminlerin derinlemesine analizini gerçekleştirmek için Açıklanabilir Yapay Zeka metodolojilerini kullanıyoruz.

Tarih: 07.06.2024 / 10:00 Yer: A-212