Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/58

Browse

Now showing 1 - 4 of 4

Çevre Bilimleri Alanında Sıfır-Örnekli ve Az-Örnekli Adlandırılmış Varlık Tanıma
(2024) Demirtaş, Kerem Mert; Arslan, Serdar
Doğal dil işlemede yeni mimariler, modelin bilgisini farklı görevlere aktarabilmeyi sağlar. Bu aktarımlı öğrenme sayesinde modeli bazı görevler için yeniden eğitme ihtiyacı ortadan kalkmıştır. Aktarımlı öğrenme, önceden eğitilmiş bir Büyük Dil Modeli'ni ince ayar yaparak sağlanabilir. Bu çalışmada sonraki cümleyi tahmin etmek için eğitilmiş bir model olan BERT'in daha sade bir versiyonu olan DistilBERT üzerinde ince ayar yapılarak, metinsel veriler üzerinde önemli bir bilgi erişim görevi olan Adlandırılmış Varlık Tanıma görevinin yapılması sağlanmıştır. Aktarımlı öğrenme, modelin daha önceden edindiği bilgileri daha önce görmediği alanlara aktarabilmeyi de sağlar. Bu bağlamda, çevre bilimleri alanına özgü bir veri kümesi oluşturduk. Ayrıca, belirli varlıkları tanımak için çevre bilimleri alanındaki varlıklar için özel varlık etiketleri tanımlanmıştır. Modelin transfer öğrenme yeteneğini değerlendirmek için oluşturulan veri kümesi üzerinde sıfır atışlı, bir atışlı ve on atışlı öğrenme prosedürleri gerçekleştirilmiştir. Transfer öğrenimini iyileştirmek için modeli genel bir Türkçe veri kümesi üzerinde önceden eğittik. Son olarak, modelin sıfır atışlı ve birkaç atışlı kurulumlardaki tahmin performansını iyileştirmek için bir büyük dil modeli kullanılarak oluşturulan çevre bilimleri alanına özgü veriler, oluşturduğumuz veri kümesiyle birleştirilmiştir. Çalışmada, modeli genel veri kümesiyle önceden eğitme işlemi ve yapay olarak oluşturulan veri kümesini tanıtma işlemi ayrı ayrı ve birlikte değerlendirilmiştir. Ayrıca, eğitim veri kümesinde anlamsal olarak ilişkili varlıkların, modelin tahmin yeteneği üzerindeki etkisi incelenmiş olup, ilişkili varlıkların eğitim verisine eklenmesi sonucu tüm atış seçeneklerinde tahmin performansının iyileştiği görülmüştür. Testlerin değerlendirmesi umut verici sonuçlar göstermekte ve transfer öğrenimi açısından iyileştirmelere ışık tutmaktadır.
Coğrafi Verilerde Veri Kalitesi Problemleri ve Bunların Kamusal Karar Alma Süreçlerindeki Etkileri
(2024) Baş, Berk; Görür, Abdül Kadir
Güvenilir ve İsabetli kararların alınması elbette karar alma süreçlerinin doğru bir şekilde kurgulanması ve uygulanmasına bağlıdır. Bu kurgunun ise en temelinde ise hiç şüphesiz kullanılan veriler bulunmaktadır. Dolayısı ile karar alma süreçlerinde kullanılacak verilerin eksiksiz, gerçeğe uygun ve tutarlı olması alınan kararların da o nispette güvenilir ve isabetli olmalarına yardımcı olacaktır. Verilerin, bu koşulları taşıdığını ifade etmek için kullanılan kavrama veri kalitesi, bu koşulları taşımalarının ganati edilmesi sürecine ise veri kalitesi süreci adı verilmektedir. İşte bu bağlamda veri kalitesi süreci için, verilerin amaç için uygun hale getirilebilmesi adına kalite problemlerinin belirlenmesi, ekibin bu çalışmaya hazırlanması, çalışmaların icra ve otomatize edilmesidir demek yanlış olmayacaktır.
Derin Öğrenme ve Çok Boyutlu İndeksleme Kullanılarak İçerik Tabanlı Görüntü Alma
(2024) Uzel, Ömer; Arslan, Serdar
Son yıllarda yaşanan teknolojik gelişmeler ile donanım ve yazılım maliyetlerindeki düşüş, görsel arama uygulamalarını hem popüler hem de vazgeçilmez bir hale getirdi. Dolayısıyla, görsel sorgular aracılığıyla görüntülerin geniş veri tabanlarından hızlı ve hassas bir şekilde alınması kritik bir görev haline geldi. Video karesi düzeyinde veri tabanı aramaları yürütülen sistemlerle karşılaştırıldığında, arama performansını önemli ölçüde artıran yeni bir system sunuyoruz. Önceden eğitilmiş bir Evrişimli Sinir Ağı (CNN) modelinden yararlanarak, verimli indeksleme için düşük seviyeli özellikleri çıkarmak ve depolamak amacıyla denetimsiz görüntü alma süreçlerini kullanıyoruz. Hızlı ve etkili erişimi kolaylaştırmak için, Bakış Noktası Ağacı (VP Tree) olarak bilinen düşük seviyeli özelliklerden yararlanan bir indeksleme yapısı uyguluyoruz. Bu özelliklerden faydalanabilmek için, onları daha düşük boyutlu bir alanda temsil edecek boyut küçültme tekniklerini kullanıyoruz. Karşılaştırmalı görüntü veri kümesi üzerinde gerçekleştirilen deneylerimiz, bu yaklaşımın, K-En Yakın Komşu (KNN) araması olarak bilinen bir arama yöntemiyle karşılaştırıldığında daha hızlı ve doğru erişime yol açtığını göstermektedir. Ayrıca, önerilen tekniği iki gerçek video veri kümesini kullanarak KNN'e karşı değerlendiriyoruz ve bu teknik, sürekli olarak KNN'den daha iyi performans gösteriyor.
Sivil Havacılık için Entegre Bir Bilgi Güvenliği Modeli Geliştirme: Risk Değerlendirmesi ve Azaltma Stratejileri için Kapsamlı Bir Çerçeve
(2024) Özdemir, Farukcan; Saran, Murat
Bu tez, modern hava taşıtlarındaki bilgisayar tabanlı sistemlerin bütünlüğüne, gizliliğine ve kullanılabilirliğine odaklanarak sivil havacılıkta bilgi güvenliğini artırmak için entegre bir bilgi güvenliği modeli önermektedir. Araştırma, havacılık teknolojilerini inceleyerek, kritik sistemlere yönelik potansiyel tehditleri tespit etmeyi ve azaltmayı amaçlamaktadır. Çalışma, aviyonik, uçuş veri ağları, mobil sistemler ve elektronik uçuş çantalarının yanı sıra yer tabanlı sistemlerin bilgi güvenliği alanındaki bir analizini içermektedir. Havacılık personelleri ile gerçekleştirilen anket çalışması ile havacılık operasyonlarını etkileyen bilgi güvenliği konularında eğitim, farkındalık, tehditler ve çözümler konusunda öneriler toplanmış ve ihtiyaç duyulan bilgi güvenliği modeli anlaşılmaya çalışılmıştır. Bu bütüncül yaklaşım sayesinde tez, havacılık altyapısının giderek dijitalleşmesinin yarattığı zorlukları ele alan bir bilgi güvenliği modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Ortaya çıkan modelin ulusal havacılık siber güvenlik bilgi tabanına önemli ölçüde katkıda bulunması ve değerli içgörüler sağlaması beklenmektedir. Nihayetinde bu çalışma, gelişen siber tehditlere karşı, paydaşların dijital farkındalıklarını güçlendirerek, sivil havacılığın genel emniyetini ve güvenilirliğini artırmayı amaçlamaktadır.

Browse

Browsing Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tezleri by Department "Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı"