Announcements
Research News
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, birden fazla oturumda EEG sinyalleri kullanarak zihinsel iş yükünü sınıflandırmak için yeniden üretilebilir bir metodoloji geliştirmektedir. Yeniden üretilebilir araştırmalar için yönergeler oluşturulmuş ve mevcut EEG tabanlı zihinsel iş yükü sınıflandırma çalışmalarının yeniden üretilebilirlik durumunun değerlendirildiği kapsamlı bir inceleme yapılmıştır. Sınıflandırma için grafik sinir ağları kullanılmıştır. Oturumlar arası genelleştime için optimal taşıma ile alan uyumu araştırılmıştır. Model performansını değerlendirmek için özneye özgü değerlendirmeler yapılmış ve çeşitli metrikler kullanılmıştır. Çalışmanın sonuçları, beyin-bilgisayar arayüzleri ve diğer bilişsel yük uygulamaları için zihinsel yük sınıflandırmasının gürbüzlüğünü ve genelleştirilebilirliğini artırmayı amaçlamaktadır.
Tarih: 20.12.2024 / 13:00 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
