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

Amerika'da kurumsal yatırım şirketleri, her çeyrek, düzenleyici SEC kurumuna 13F raporu ile sahip olduğu hisse adetlerini bildirmektedir. Ancak yatırımcılar, stratejilerini gizlemek için raporları geç teslim edebilmektedir. Bu çalışmada, 13F raporlarından çıkarılan veriler, hisselere dair fiyat ve sektör gibi ek bilgilerle zenginleştirilerek iki düğüm tipli, zamana bağlı ve zengin özniteliklere sahip bir ağa dönüştürülmüştür. Elde edilen ağın çeşitli ağ metrikleri, kenar sayıları ve motif sayılarının zamana bağlı değişimleri, ilgili zaman aralığındaki krizler vurgulanarak görselleştirilmiştir. Bunun sonucunda çalışma, ağın kümelenme katsayısı, önemli pozisyon değişimleri, geç teslim edilen 13F raporları ve spesifik motif sayılarının piyasa çöküşleri sırasında belirgin değişimler gösterdiğini ortaya çıkarmıştır.

Tarih: 18.01.2024 / 10:00 Yer: A-212

Primeri Bilinmeyen Kanserler (PBK), tanımlanamayan primer bölgelerden kaynaklanan tedavi zorluklarına neden olur ve hayatta kalma oranlarını önemli ölçüde etkiler. Geleneksel yöntemler kökenleri belirlemede zorlanır. Gen ifadesi tabanlı çalışmalar umut vaat eder; anotasyonlu kanser verileriyle eğitilen makine öğrenmesi modelleri, geleneksel yöntemleri aşarak dikkate değer bir doğruluk elde eder. TCGA verileri üzerinde eğitilen üç makine öğrenmesi modeli kullanan çalışmamız, yaklaşık %96 doğruluk elde etti.

Tarih: 18.01.2024 / 11:00 Yer: A-108

Bu tez, 2009-2022 yılları arasında tek erkekler tenis maçlarının sonuçlarını tahmin etmek için makine öğrenmesi tekniklerini ve tekrarlanabilir sonuçlar elde edebilmek için SRP-CRISP-DM standartlaştırılmış veri madenciliği çerçevesini kullanmaktadır. Altı özellik çıkarım tekniği, üç farklı model, iki farklı özellik seçme yöntemi, zamana dayalı çapraz doğrulama ve hiper parametre kestirimi kullanılmış olup Aşırı Gradyan Artırma modeli, 0,1913 Brier skoru ve %70,5 doğrulukla en etkili model olarak ortaya çıkmıştır. Bahis şirketlerinin oranları ise tahmin gücü en yüksek özellik olarak belirlenmiştir.

Tarih: 07.12.2023 Yer: A-212

İstem mühendisliği büyük dil modellerinin yardımıyla çeşitli uygulamalar için geniş bir bilgiye kolay erişim sağlar. Ancak, çoklu adımlı soru cevaplama konusunda bu yaklaşımı kullanan sınırlı araştırma yapılmıştır. Bu tez, iki adımlı soruları cevaplamak için yeni bir yarı otomatik istem yöntemi tanıtmaktadır. Yöntem, eğitim kümesinden cevap adlı varlıkları gruplayarak ve düşünce zinciri prensibi kullanarak otomatik olarak seçilen örneklerle bir istem oluşturmayı içerir. Sonuçlar, MuSiQue veri kümesinde ince ayarlı modellere kıyasla benzer performans göstermektedir. Ablasyon çalışmaları, önerilen yöntemdeki her bileşenin etkinliğini daha da doğrulamaktadır. Bu yaklaşım, diğer son teknoloji tekniklerle aynı düzeyde performansı korurken daha karmaşık çoklu adımlı soru-cevaplama sistemlerine uygulanma potansiyeline sahiptir.

Tarih: 07.09.2023/13:00 Yer: A-212