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

Ham petrol fiyatları birçok faktöre bağlı olduğu için çok değişkendir. Bu nedenle bu piyasadaki yatırımcıların fiyatı etkileyen farklı faktörleri sürekli olarak izlemesi gerekir ve bu da bireysel yatırımcılar için bilgi asimetrisine yol açabilir. Bu nedenle, bu tez ham petrol tüccarlarının kararlarını desteklemek için temel, teknik ve duygu analizlerini içeren kapsamlı bir karar destek sistemi sunmaktadır.

Tarih: 06.09.2023 / 15:30 Yer: A-212

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