M.S. Thesis

M.S. Thesis

Rabia Şeyma Güneş, Nano/Mikro Şebekelerde Eşler Arası Enerji Ticaret Oyunundaki Etkili Enerji Ticareti için Tahmin ve Pekiştirmeli Öğrenme Stratejileri: Ampirik Analiz

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: -

Turkish

Berkay Günay, Wistar Sıçanlarında Aşırı Alkol Tüketim Davranışına Bağlı Beyin ve Kan DNA Metilasyon Değişikliklerinin İncelenmesi

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

Turkish

Ege Yosunkaya, Laparoskopik Cerrahi Eğitiminin Sanal Gerçeklik Uyarlamasının Geliştirilmesi: Çok Kipli Bir Çalışma

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

Turkish

Ahmet Samet Özdilek, ProFAB: Protein Fonksiyonel Anotasyonu Kıyaslama

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

Turkish

Ömer Faruk Karakaya, Oyun Harmanlama Yoluyla Çeşitliliği ve Oynanabilirliği Geliştirmek için Yeni Bir Yaklaşım

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

Turkish

Burcu Alakuş Çınar, Günümüz Dillerinde Baskın Söz Diziminin Ortaya Çıkışını Açıklamak için Ajan Tabanlı Bir Model Önerisi

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

Turkish

Caner Taş, Şimdi Al Sonra Öde Müşterilerinin Kredi Riski Puanlamasında Makine Öğrenimi ve Standart Kredi Riski Modellerinin Performanslarının Karşılaştırılması

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

Turkish

Mutakabbir Ahmed Tayib, Derin Öğrenme Teknikleri ile Enerji Tüketimini Tahmin Etmek için Zaman Serisi Tahminine Yönelik Karşılaştırmalı Bir Çalışma

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

Turkish

Hanifi Tuğşad Kaya, Bağışıklık Sistemi Hücrelerinin Mikro Seviyedeki Tepkilerinin Sanal ve Karma Gerçeklik Ortamlarında 3 Boyutlu Simülasyonu: Karşılaştırmalı Bir Analiz

Biyolojik konuları anlamlandırmak her zaman kolay olmamaktadır. Bazı işlemler karmaşıklığı nedeniyle kolay bir şekilde aktarılamamaktadır. Bu gibi durumlarda süreci hızlandırmak için çeşitli görselleştirme metotları kullanılmaktadır. Bunların arasında Sanal ve Karma Gerçeklik gibi yeni teknolojiler de yer almaktadır. Bu gibi yeni teknolojiler kullanıcılara tamamen yeni etkileşim deneyimleri yaşatarak eğitim alanında yeni yaklaşımlar sunmaktadır. Bu çalışmada vücudun savunma mekanizmalarından birisi olan beyaz kan hücrelerinin yaptığı savunmayı 3 boyutlu bir ortamda interaktif olarak simüle ettik. Aynı zamanda uygulamayı 3 farklı platform üzerinde geliştirerek kullanıcıların bu tarz bir uygulama için tercih edecekleri platformlar hakkında veriler elde ettik.

Tarih: 18.07.2023 / 10:30 Yer: A-212

Turkish

Yasin Afşin, Mobil Sağlık Uygulamalarının İkna Edici Sistem Tasarım Prensiplerine ve Mobil Uygulama Derecelendirme Ölçeğine Göre Otomatik Değerlendirilmesi

Bu tezde, manuel yöntemlere alternatif olarak mobil sağlık uygulamaları için otomatik değerlendirme teknikleri önerilmektedir. Uygulamalarda kullanılan İkna Edici Sistem Tasarımı (PSD) ilkelerini, toplanan kullanıcı incelemelerinden ve uygulama açıklamalarından sınıflandırmak için büyük dil modellerinden yararlanılmaktadır. Mobil Uygulama Derecelendirme Ölçeği (MARS) puanları, ek tanımlayıcı verilerle zenginleştirilen sınıflandırma olasılıkları üzerinden eğitilen regresyon modelleri ile tahmin edilmektedir. Çalışmada önerilen teknikler, referans modellerden daha iyi performans gösterirken, öznitelik önem skorları PSD ilkelerinin mobil uygulamaların kalite tahminlerine önemli katkıları olduğunu göstermektedir.

Tarih: 20.06.2023 / 14:00 Yer: A-212

Turkish

Pages

Subscribe to RSS - M.S. Thesis