Geleneksel olarak futbol antrenörlerinin oyuncuların maç ve antrenman performanslarını inceleyerek ve rakip takımın verilerini inceleyerek verdiği bir karar. Bu tez çalışmasında takım seçimi problemi oyuncuların ve takımların maç verileri kullanılarak, oyuncuları pozisyon ve rolleri üzerinden gruplandırarak, rakip takım, taktiksel diziliş ve çevresel faktörleri göz önünde bulundurarak veri temelli bir yaklaşım ile yeni bir çözüm önerilmiştir.

Tarih: 05.09.2023 / 13:00 Yer: A-212

Çalışma, EEG sinyallerinin dalgacık dönüşüm görüntülerini ve derin öğrenme modellerini kullanarak görev zorluklarını sınıflandırmayı amaçlamıştır. EfficientNet-B0 modeli en yüksek doğruluğu elde etti, ancak performansı bireyler ve görev zorlukları arasında önemli ölçüde değişiklik gösterdi, bu da sınırlı genellenebilirlik olduğunu gösterdi. Çalışma, model genellenebilirliğini artırmak, performansı optimize etmek ve modelleri daha büyük ve daha çeşitli veri setlerinde doğrulamak için daha fazla araştırma yapılmasının gerektiğini önermektedir.

Tarih: 06.09.2023 Yer: MODSIMMER Toplantı Odası

Dağıtık enerji sistemlerindeki yeni teknolojiler, talep ve üretim değişkenliğini yönetme fırsatı sunar. Küçük şebekeler arasındaki ticaret, enerji alımını ve satımını kolaylaştırarak maliyetleri azaltır. Bu çalışma, çok kısa vadeli enerji ticaretini optimize etmek için Çoklu Ajan Pekiştirmeli Öğrenme modeli önermektedir. Kısa vadeli tahminlerin entegrasyonu, ajanların daha doğru kararlar almasını sağlar. Gerçek veri tabanlı simülasyonlar, kısa vadeli tahminlerin hızlı değişen koşullara uyumu artırdığını ve daha verimli ticaret kararlarına yol açtığını gösterir. Bu yaklaşım, enerji piyasalarına bilinçli kararlarla yanıt verme yeteneğini güçlendirerek şebeke güvenilirliğini, enerji verimliliğini ve sürdürülebilirliği artırır.

Tarih: 07.09.2023 / 11:30 Yer: -

Dünya çapında alkol kullanım bozukluğu (AKB) ile ilişkili yüksek mortalite ve morbidite oranlarına rağmen, AKB’nin kompleks moleküler mekanizmasının tam olarak anlaşılamaması hastalara başarılı tedaviler sağlanmasındaki en büyük kısıtlamadır. Monozigotik ikiz çalışmaları, AKB’nin %50-60 oranında kalıtsal olduğu bulmalarının yanı sıra çevresel faktörlerin ve epigenetik mekanizmaların da bu bozukluğun etiyolojisinde rol oynadığını ortaya çıkarmıştır. Bu çalışmada, AKB’nin etiyolojisinin anlaşılmasına katkıda bulunmak amacıyla wistar sıçanlarında aşırı alkol tüketimi ile ilişkili dört beyin bölgesi ve kan DNA metilasyon değişikliklerini inceledik.

Tarih: 04.09.2023 / 09:30 Yer: B-116

Bu çalışmada, geleneksel laparoskopik kutu eğitimcisinin bir sanal gerçeklik uyarlamasını geliştirilmiş ve incelenmiştir. Simülasyonun gerçeklemesinde cerrah geri bildirimi ve katılımcı anketlerini içeren iki aşamalı bir çalışma yürütülmüştür. VR versiyonunun eğitim videoları, haptik geri bildirim ve geliştirilmiş tutma fiziği ile iyileştirilen hali, daha kullanılabilir ve kabul edilebilir bulunmuştur. Kinematik analiz, eğitimin fiziksel hali ile benzerlik göstermiştir. Fizyolojik izleme ise görevler sırasında artan kalp hızını ve azalan kalp hızı değişkenliğini göstermiştir. Bu çok kipli yaklaşım, laparoskopik cerrahi beceri gelişimini artırmada sanal gerçekliğin potansiyelini göstermekte ve katılımcılara gerçekçi ve etkileyici bir eğitim deneyimi sunmaktadır.

Tarih: 01.09.2023 / 10:00 Yer: A-212

Protein sayısı arttıkça, doğru fonksiyonel açıklama için hesaplama yöntemleri önemli bir rol oynamaktadır. Bu yöntemlere rağmen, güvenilir veri kümeleri ve adil performans değerlendirmesi gibi sorunlar hala devam etmektedir. Bu konuları ele almak için, adil bir karşılaştırma programı olan ProFAB: Açık Protein Fonksiyonel Açıklama Karşılaştırma Platformu geliştirildi. ProFAB, Gene Ontoloji terimleri ve Enzim Komisyon numaraları kullanarak protein fonksiyon tahmini için veri kümelerine ve makine öğrenimi algoritmalarına kolay erişim sağlayarak hem hesaplama hem de deneysel araştırmacılara yardımcı olmaktadır.

Tarih: 21.08.2023 / 11:00 Yer: A-212

Bu tez, oyun seviyelerini aktif olarak birleştiren ve birleştirimiş oyunun oynanabilirliğini koruyan yeni bir yöntem sunmaktadır. Oyun fiziği, nesneler ve kurallar gibi oyun öğelerini birleştirme konusunda iyi tanımlanmış kurallar tanıtılmıştır. Araştırma kapsamında çeşitli Prosedürel İçerik Oluşturma (PCG) birbirine karşı test edilmiş ve bu ağlar tarafından yaratılan seviyelerin yeniliği, çeşitliliği ve karmaşıklığı değerlendirilmiştir.

Tarih: 24.07.2023 / 15:00 Yer: A-212

Bu çalışma, baskın kelime düzenlerinin ortaya çıkışını ve dağılımlarını açıklamak için bir model önermektedir. Model, yeni doğmuş sağır topluluklarda gözlemlenen tercihleri entegre ederken yinelemeli öğrenme yoluyla nasıl yeni davranışların benimsendiğini araştırır. Model, kelime düzeni tercihlerinin kuşaklar arası iletimini inceler, üreme ve topluluk gelişimini simüle eder ve doğuştan gelen olası önyargıları dikkate alır. Dil baskılarının ve ağ yapılarının nesiller üzerindeki etkilerini analiz eder. Topluluk büyüklüğü, önyargı dağılımı, iletişim ağları ve baskı etkileri gibi farklı parametrelerle çeşitli senaryolar sunar. Model çıktılarını açıklamak için sonuçlar sunulur.

Tarih: 21.07.2023 / 13:00 Yer: A-212

Bu çalışmada, "Şimdi Al Sonra Öde" (Buy Now Pay Later) müşterilerinin kredi riski puanlamasında makine öğrenimi yöntemlerinin performansı standart kredi riski modellerinin performansıyla karşılaştırılmıştır. Gerçek bir veri kümesini kullanılarak hem geleneksel kredi riski modelleri hem de makine öğrenimi algoritmaları değerlendirilmiştir. Değişken seçimi, model eğitimi ve performans ölçütleri aracılığıyla modellerin karşılaştırılması gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar, "Şimdi Al Sonra Öde" müşterilerinin kredi riski değerlendirmesinde makine öğrenimi yöntemlerinin performansının ne ölçüde üstünlük gösterdiğini özetlemiştir. Bu çalışmanın, finansal kurumlar ve kredi sağlayıcıları için risk değerlendirmesi süreçlerini iyileştirmeye yönelik pratik öneriler sunması beklenmektedir.

Tarih: 14.07.2023 / 13:30 Yer: A-212

Bu tez, derin öğrenme tekniklerini kullanarak tek değişkenli ve çok değişkenli enerji tüketimi tahminlerinin performansını karşılaştırıyor. Çalışma, test edilen üç veri kümesinin ikisinde tek değişkenli modelin çok değişkenli modellere göre daha iyi performans gösterdiğini buluyor. Tüm model mimarileri arasında, LSTM tek değişkenli deneylerde en iyi performansı gösterirken, TFT çok değişkenli deneyler arasında en iyisidir. Sonuçlar, tek değişkenli modellerin enerji tüketimi tahmininde daha üstün olduğunu göstermektedir, bunun yanı sıra daha az karmaşık olmaları ve eğitim süresi, maliyet ve kaynak gereksinimleri açısından önemli ölçüde daha az olmalarına rağmen.

Tarih: 13.08.2023 / 13:15 Yer: A-212