Bu tez, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak kötü amaçlı yazılım ailesi sınıflandırması üzerine deneysel çalışmalar yapmayı amaçlamaktadır. Bu çalışma kapsamında MamMalware adında halka açık ve 450K etiketli zararlı yazılım içeren yeni bir veri kümesi oluşturulmuştur. Veri kümesindeki örnekler gri ölçekli görüntü dosyalarına çevrildi ve işlem kodu dizileri de çıkarıldı. Giriş olarak görüntü dosyaları ve işlem kodu dizileri kullanıldı. Daha sonra MamMalware veri seti üzerinde 2 ve 3 katmanlı Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) deneyleri uygulandı. Ayrıca ResNet152 ve VGG19 önceden eğitilmiş modellerle transfer öğrenme yöntemlerinin kullanıldığı deneyler yapılmıştır. Sonuç olarak transfer öğrenme modelleri %94 test doğruluğu ile en iyi sonuçları elde etti.

Tarih: 17.05.2024 / 11:00 Yer: A-212

Tamlama, kelime oluşturmanın bilinen yollarından biridir. Bu aynı zamanda Almancada kelime oluşturmanın da verimli bir yoludur (Neef, 2009). Almancada tamlama, bileşenler arasında çoğunlukla bağlayıcı birimler olarak adlandırılan bazı eklerden yararlanır ve bu durum oldukça yaygındır. Bu birimlerin herhangi bir anlamı olup olmadığı ya da hangi temel işlevlere sahip oldukları görünüşte oldukça tartışmalıdır. Bu çalışmada, bir yanda anlam ve gönderimsellik, diğer yanda kategorizasyon arasındaki yakın ilişkinin, analitik olarak tanımlanması zor olan bu birimlerin dağılım özellikleri ile hesaplamalı olarak incelenebileceğini öneriyoruz.

Tarih: 22.04.2024 / 09:00 Yer: B-116

Bu çalışma, çocukların dil edinim sürecinde belirtmeli İngilizce yerine varsayımsal bir İngilizceye (yani ergatif İngilizceye) maruz kalmalarının olası sonuçlarını çocuğa yönelik bir konuşma veri seti kullanarak araştırmaktadır. Veri setine dayanarak, İngilizce dilbilgisi sözdizimsel ve anlamsal yapılarla oluşturulur. Daha sonra, bazı kısımlar varsayımsal İngilizce için değiştirilir. Bunun ardından, cümleleri karşılık gelen sözdizimsel ve anlamsal yapılarıyla oluşturacak bir model eğitilir. Eğitim sürecinden sonra, çocukların dil ediniminde baskın olan kategorinin - belirtmeli veya özgeçişli - belirlenmesi için karşılaştırmalı bir analiz yapılır.

Tarih: 22.04.2024 Yer: B-116

Bu tez, dijital müzik kompozisyonu alanında yeni bir paradigmayı keşfeder ve besteciler, yayıncılar ve yapay dinleyiciler arasındaki karmaşık sosyal etkileşimleri simüle eden kapsamlı bir model sunar. Gelişmiş makine öğrenme algoritmalarını kullanarak, çalışma, bestecilerin yapay bir izleyici geri bildirimine dayanarak sürekli olarak tarzlarını uyarladığı dinamik bir ekosistemde kompozisyonların evrimini araştırır.

Tarih: 22.04.2024 / 10:00 Yer: B-116

Doğal dil cümlelerini mantıksal ifadelere çevirmek, bağlamsal bilgi ve cümlelerin değişken karmaşıklığı nedeniyle zorlu bir görev olmuştur. Son yıllarda yeni bir derin öğrenme mimarisi olan Transformer mimarisi, doğal dil işleme görevlerinde zor veya imkansız gibi görünen görevleri ele almanın yeni yollarını sunmuştur. Transformer mimarisi ve ona dayanan dil modelleri, yapay zeka araştırma alanını ve doğal dil işleme görevlerine yaklaşımımızı değiştirmiştir. Bu tezde, cümleleri birinci dereceden mantık ifadelerine çevirirken Transformer modelleri kullanılarak başarılı sonuçlar elde edilip edilemeyeceğini görmek için deneyler gerçekleştirmekteyiz.

Tarih: 17.04.2024 / 09:30 Yer: B-116

Yazılım mimarilerinde yaygınlaşan bir yaklaşım olan mikroservisler giderek popülerleşmektedir. Mikroservis mimarilerinin yanıt süresi değişkenliğinin düşük olması test edilebilir ve tahmin edilebilir sistemler tasarlamak için önemlidir. Bu araştırmada mikroservis mimarilerinden elde edilen çağrı ağlarının topolojik özelliklerini kullanarak, çağrı ağının yanıt süresi değişkenliğinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Makine öğrenmesi modelleriyle yapılan bu tahmin işlemlerinden sonra, özellik açıklama yöntemleri kullanılarak yanıt süresi değişkenliğinde hangi topolojik özelliklerin makine öğrenmesi modellerinin çıktılarında etkili olduğu ve bu etkinin nasıl olduğu incelenmiştir.

Tarih: 19.01.2024 / 09:00 Yer: A-212

Tamlama, kelime oluşturmanın bilinen yollarından biridir. Bu aynı zamanda Almancada kelime oluşturmanın da verimli bir yoludur (Neef, 2009). Almancada tamlama, bileşenler arasında çoğunlukla bağlayıcı birimler olarak adlandırılan bazı eklerden yararlanır ve bu durum oldukça yaygındır. Bu birimlerin herhangi bir anlamı olup olmadığı ya da hangi temel işlevlere sahip oldukları görünüşte oldukça tartışmalıdır. Bu çalışmada, bir yanda anlam ve gönderimsellik, diğer yanda kategorizasyon arasındaki yakın ilişkinin, analitik olarak tanımlanması zor olan bu birimlerin dağılım özellikleri ile hesaplamalı olarak incelenebileceğini öneriyoruz.

Tarih: 22.01.2024 / 14:00 Yer: A-212

Bu çalışma, çocukların dil edinim sürecinde belirtmeli İngilizce yerine varsayımsal bir İngilizceye (yani ergatif İngilizceye) maruz kalmalarının olası sonuçlarını çocuğa yönelik bir konuşma veri seti kullanarak araştırmayı amaçlamaktadır. Veri setine dayanarak, İngilizce dilbilgisi hem sözdizimsel hem de anlamsal yapılarla oluşturulur. Daha sonra, bazı kısımlar varsayımsal İngilizce için değiştirilir. Bunun ardından, karşılık gelen sözdizimsel ve anlamsal yapılarıyla birlikte cümleler oluşturacak bir model eğitilir. Eğitim sürecinden sonra, çocukların dil ediniminde baskın olan kategorinin - belirtmeli veya özgeçişli - belirlenmesi için karşılaştırmalı bir analiz yapılır.

Tarih: 22.01.2024 Yer: A-212

Bu araştırmanın amacı Türkçe TED Konuşmalarındaki makro düzey söylem yapısını incelemektir. İşinin ehli insanlar tarafından transkripsiyonu yapılmış 70 adet Türkçe TEDx Konuşması işaretleme yapılmak amacıyla seçilmiştir. Bunlar altyazı dosyaları olarak toplanmış ve anlamlı söylem bölümlerini saptamak amacıyla işaretlenmiştir. Her konuşmanın toplam kelime ve özel geçiş kelimesi sayıları, zaman uzunlukları (saniye olarak), ortalama kelime temsil değerleri, hızları ve yine zaman uzunluklarının bütün metne oranlanmış şekilde hesaplanan bitiş yüzdelikleri makine öğrenmesi modellerini eğitmek için kullanılmıştır. Tüm bu nitelikler dikkate alınarak elde edilen sonuçlar, motivasyonel söylem bölümleri arasındaki geçişin F1-değeri 0,78 oranıyla tahmin edilebileceğini göstermektedir.

Tarih: 22.01.2024 / 13:00 Yer: B-116

Doğal dil cümlelerini mantıksal ifadelere çevirmek, bağlamsal bilgi ve cümlelerin değişken karmaşıklığı nedeniyle zorlu bir görev olmuştur. Son yıllarda yeni bir derin öğrenme mimarisi olan Transformer mimarisi, doğal dil işleme görevlerinde zor veya imkansız gibi görünen görevleri ele almanın yeni yollarını sunmaktadır. Transformer mimarisi ve ona dayanan dil modelleri, yapay zeka araştırma alanını ve doğal dil işleme görevlerine yaklaşımımızı değiştirmiştir. Bu tezde, cümleleri birinci dereceden mantık ifadelerine çevirirken Transformer modelleri kullanılarak başarılı sonuçlar elde edilip edilemeyeceğini görmek için deneyler gerçekleştirmekteyiz.

Tarih: 23.01.2024 / 11:00 Yer: B-116