Bu tez, Gelişmiş Veri Analitiği (ADA) projelerinin başarısında insanların ve kültürle ilgili yeteneklerin kritik rolünü araştırarak, ağırlıklı olarak teknik yönlere odaklanan mevcut literatürdeki bir boşluğu ele almaktadır. Sistematik bir literatür incelemesi ve yarı yapılandırılmış görüşmeler gerçekleştirerek, çalışma bu yetenekleri belirleyip kategorilere ayırarak, bunları İnsan Yetenek Olgunluk Modeli'nden (Curtis vd., 2009) uyarlanmış yapılandırılmış süreçlere entegre etmektedir. Araştırma, iş gücü hazırlığını, iş birliğini ve kurumsal kültürü geliştirmek için eyleme geçirilebilir çerçeveler ve uygulamalar sunarak işletmelerin ADA girişimlerini stratejik hedeflerle uyumlu hale getirmelerini ve sürdürülebilir başarıya ulaşmalarını sağlamaktadır.

Tarih: 10.01.2025 / 13:30 Yer: A-212

Kodlamayan bölgelerdeki somatik mutasyonlar, transkripsiyon faktörü (TF)-DNA etkileşimlerini bozarak gen düzenlemesini etkiler ve kansere katkıda bulunabilir. Bu tezde, somatik mutasyonların TF bağlanma afiniteleri üzerindeki etkisini değerlendiren bir in silico analiz hattı geliştirilmiştir. 403 TF için ChIP-seq ve PBM verileri kullanılarak eğitilen modellerle, 560 meme kanseri örneği incelenmiştir. Tahmin edilen TF bağlanma değişiklikleri kazanç veya kayıp fonksiyonu olarak sınıflandırılmış ve mutasyonla ilişkili hızlandırıcı-hedef gen haritalarıyla ilişkilendirilmiştir. Bu çalışma, istatistiksel analizlerle mutasyonel imza merkezli farklı desenler ve bulgular ortaya koyarken, somatik mutasyonların kanser üzerindeki düzenleyici rolüne dair önemli bilgiler sunmuştur.

Tarih: 07.01.2025 / 10:00 Yer: A-212

Bu tez, farklı bağlamlarda model genellenebilirliğini artırmak için denetimsiz alan uyarlaması kullanarak bağlamdan bağımsız otokodlayıcılar eğitimi için bir yöntem sunmaktadır. Alan-çekişmeli eğitim ve veri artırma stratejileri kullanılarak bağlam varyasyonlarını göz ardı eden, alan bağımsız temsiller çıkarılmıştır. Deneylerde, CARLA simülatöründen elde edilen çeşitli hava koşulları ve günün farklı saatlerine ait görüntü veri setleri kullanılmıştır. Önerilen çerçeve, yeniden yapılandırma kaybı ve özellik dayanıklılığını iyileştirerek dinamik ortamlarda güvenilir makine öğrenimi performansı sağlamaktadır. Çalışma, alan kaymalarını ele almadaki alan uyarlama tekniklerinin önemini vurgulayarak, otonom sistemler için sağlam bir temel sunmaktadır.

Tarih: 06.01.2025 / 14:30 Yer: A-212

"Kelime Gömme Modelleri Kullanılarak Semantik Benzerlik Etkisinin Gecikmeli Geri Çağırma Görevi Üzerindeki Etkisinin İncelenmesi" tez çalışması, zamansal yakınlık etkisinin yanı sıra, semantik yakınlık etkisinin gecikmeli serbest hatırlama üzerinde nasıl etki yaptığını araştırmaktadır. Mevcut çalışma, hafızayı geri getirme sürecine yol açan altta yatan bilişsel mekanizmaları özetlemek amacıyla metodolojik amaçlar için fastText ve word2vec'i kullanıyor. Kelime anlamları ile hafıza performansı arasındaki etkileşimi araştıran bu çalışma, özellikle dil işleme ve insan hafızasının araştırılmasında Bilişsel Bilim ve Psikolojiye katkıda bulunmaktadır.

Tarih: 10.01.2025 / 13:00 Yer: B-116

Bu tez, dijital yanlış bilginin artan tehdidini ele almak için kamu blok zinciri ve kolektif zekayı kullanan bir Deepfake Algılama Sistemi sunmaktadır. Ethereum Sepolia test ağında uygulanan sistem, insan işbirliğini ve merkezi olmayan teknolojiyi birleştirerek, üretim yöntemlerinden bağımsız olarak deepfake'leri tespit eder. Akıllı sözleşmelerin kullanılması, oylama süreçlerini otomatikleştirerek ve oylama doğruluğuna göre kullanıcı güvenilirliğini ayarlayarak şeffaflığı, adaleti ve ölçeklenebilirliği garanti eder. Sistem, kullanıcı etkisini normalleştirerek ve açık katılımı teşvik ederek güven ve doğruluk oluşturur. Bu çalışma, sistemin sağlamlığını, ölçeklenebilirliğini ve yanlış bilgiyle mücadele yeteneğini gösterirken, diğer alanlarda blok zinciri tabanlı doğrulama için temel oluşturur.

Tarih: 07.01.2025 / 14:00 Yer: A-212

Bu tez, makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştığı verideki değişimlerin modelin geçerliliğini ve performansını azalması sorunu olan kavram kayması problemini ele almaktadır. Araştırma, yeni konseptleri tespit eden ve her bir konsepte özel modeller geliştirerek onlara uyum sağlayan dinamik bir sistem önermektedir. Bu sistem, topluluk stratejilerinin kullanımını ve sentetik veriyle sınıf dengesizliklerinin giderilmesini de içermektedir. Bu araştırma, veri setleri arasındaki farklılıklar ve performans ölçütlerine dayalı konsept kayması tespit yöntemleri ile tahmin edilecek veri setlerinin konseptlerini dikkate alan farklı tahmin yöntemlerini kullanarak; dinamik ortamlarda model uyarlanabilirliğini artırmayı ve kavram kayması sorununa kapsamlı bir çözüm sunmayı amaçlamaktadır.

Tarih: 27.12.2024 / 14:00 Yer: A-212

Bu tez sanal gerçeklik veya karma gerçeklik ortamlarının model-tabanlı sistem mühendisliğinin icra edilmesine uygulanabilirliğini anlamaya ve bu tarz kullanımlara uygun bir çerçeve yazılım prototip geliştirmeyi hedeflemektedir. Sistem mühendisliği veya etkileşimli uygulamalar ve oyun geliştirme deneyimli kişiler ile kullanıcı testleri gerçekleştirilerek, bu ortamların bilgisayar ortamlarına karşı avantajlarını ve dezavantajlarını tanımlamaktadır. Sonuç olarak olası gelecek araştırmalara kuvvetli temel oluşturulmuş ve sanal gerçeklik veya karma gerçekliğin model-tabanlı sistem mühendisliği için uygun bir ortam olduğu tespit edilmiştir.

Tarih: 26.11.2024 Yer: A-212

Bu tez, görsel ve işitsel ipuçların birleştirildiklerinde bir yanılsama meydana getirmeyi sağlayan McGurk etkisini kullanarak, 3B model sadeleştirme algoritmalarının verimliliklerini kıyaslamaya yarayan bir yöntem sunmaktadır. Çalışma, bir insan başı modeli tasarlamayı, ağız hareketlerini canlandırmayı ve belirli hece seslerini kaydederek sanal bir sahne oluşturmayı içerir. Oluşturulan bu sanal sahne kapsamında bir kullanıcı çalışması gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, canlandırma yapılan başa uygulanan üç farklı model sadeleştirme algoritması orta ve yüksek zorluk seviyelerinde her hece için ayrı ayrı icra edilmiş ve her bir algoritmanın etkinliğini test etmek ve ölçmek amacıyla bir analiz yapılmıştır. Sonuçlar, 3B modelleme ve sanal gerçeklik uygulamaları için verimlilik ile algıda doğruluk arasında olabilecek bir dengeye dair görüşler sunmaktadır.

Tarih: 29.11.2024 / 10:00 Yer: A-212

Active Directory (AD), günümüzde en yaygın kullanılan dizin hizmetlerinden biridir ve bir organizasyon içindeki ağ kaynaklarını organize etme ve yönetmede önemli bir rol oynar. Normal ağ trafiğiyle karışması nedeniyle tespit edilmesi zor olabilen AD saldırılarını önlemek ve tespit etmek için sağlam bir güvenlik stratejisi çok önemlidir. Bu tür saldırılardan biri, Kerberos kimlik doğrulama protokolündeki zayıflıkları istismar eden Kerberoasting saldırısıdır. Bu saldırıları tespit etmek için denetlenen makine öğrenimi algoritmaları önerilmektedir. Ayrıca, bu algoritmaların Kerberoasting saldırıları için verimliliğini ölçmek üzere herkese açık bir veri kümesi oluşturuldu ve paylaşıldı.

Tarih: 22.11.2024 / 14:00 Yer: A-108

Açık kaynak kodlu yazılım projelerinin gelişen dünyasında, etkili sorun yönetimi, proje başarısını sürdürmenin temel bir unsuru olmaya devam etmektedir. Sorun raporları, yazılım ürünleri ile ilgili hataları bildirmek, yeni özellikler talep etmek veya sorular sormak amacıyla oluşturuldukları için değerli bilgiler sağlar. Kalite açısından büyük ölçüde farklılık gösteren çok sayıda sorun raporu, çalışmaları önceliklendirmek ve kaynakları etkili bir şekilde yönetmek için doğru sorun sınıflandırma mekanizmalarını gerektirir. Doğru şekilde atanan sorun etiketleri, etkili proje yönetimi ve sorun yönetimini geliştirmek amacıyla yapılan araştırmaların güvenilirliği açısından kritik öneme sahiptir, çünkü bu araştırmalar genellikle atanmış olan sorun etiketlerini gerçek referans değer olarak varsayar. Bu çalışma, sorun yönetim süreçlerini iyileştirmek için açık kaynak kodlu yazılım geliştirme projelerindeki atanan sorun etiketlerinin güvenilirliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Araştırma, GitHub’da bulunan açık kaynak kodlu yazılım geliştirme projelerinden iki sorun raporu veri kümesi toplanmasını içermektedir. Sorun etiketi sınıflandırması kapsamında en gelişkin büyük dil modelleri ile deneyler gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, atanan sorun etiketlerinin, sorun içeriği açısından ilgisini değerlendirmek için nitel bir analiz yapılmıştır. Sorun raporları üzerinde gerçekleştirilen deneysel çalışma, atanan etiketler ile sorunların asıl içeriği arasında önemli bir uyumsuzluk olduğunu ortaya koymuştur. Çalışma ayrıca, en gelişkin büyük dil modellerinin sorun etiketlerini sınıflandırmadaki etkinliğini göstererek açık kaynak kodlu yazılım geliştirme projelerinde sorun etiketlerinin güvenilirliğine ilişkin endişeleri vurgulamıştır.

Tarih: 06.09.2024 / 11:00 Yer: A-108