• Buradasın

    Kastamonu Üniversitesi’nin yapay veri üretim yöntemi projesine TÜBİTAK desteği

  • poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    Kastamonu Üniversitesi, yapay zekâ ve veri bilimi alanında önemli bir başarıya imza attı. 
    1
    29 Eylül
    Üniversitenin geliştirdiği “Yapay Veri Üretim Yöntemi” projesi, TÜBİTAK tarafından destek almaya hak kazandı. 
    2
    29 Eylül
    Yaklaşık 10 ay sürecek ve 68 bin 212 TL bütçeye sahip proje, dengesiz veri kümelerinde daha güvenilir ve gerçekçi yapay veriler üretmeyi amaçlıyor. 
    3
    28 Eylül
    Proje ekibinde, Mersin Üniversitesi Fen Fakültesi Matematik Bölümü’nden Doç. Dr. Uğur Değer ve Kastamonu Üniversitesi Kastamonu Meslek Yüksekokulu’ndan Öğretim Görevlisi Hakan Can araştırmacı olarak görev alıyor. 
    4
    29 Eylül
    Elde edilecek çıktılar; sağlık, finans, siber güvenlik ve sosyal medya analizleri gibi pek çok alanda kullanılabilecek nitelikte olacak. 
    5
    29 Eylül
      taskoprupostasi.com1
      taskoprupostasi.com2
      aciksoz.com.tr3
      haberjet.com4
      gunebakisgazetesi.com5

    Diğer konular

    Kastamonu Üniversitesi’nin yapay veri üretim yöntemi projesine TÜBİTAK desteği
    yeniadimgazetesi.com29 Eylül
    Anadolu Üniversitesinde Anadolu Veri Merkezi törenle açıldı
    milliyet.com.tr30 Eylül

    İçerik konuları

    TÜBİTAK

  • Yanıt bulun

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay veri üretiminin önemli olmasının bazı nedenleri:
    • Gizlilik ve güvenlik: Gerçek kişisel veriler kullanılmadığı için GDPR gibi düzenlemelere uyum kolaylaşır, özellikle sağlık ve finans sektörlerinde avantaj sağlar 14.
    • Maliyet etkinliği: Gerçek veri toplama maliyetleri yüksekken, sentetik veri üretimi daha ekonomiktir 14.
    • Skalabilite ve esneklik: İhtiyaç duyulan miktarda veri üretilebilir ve spesifik senaryolar için özelleştirilmiş veri setleri oluşturulabilir 1.
    • Bias azaltma: Underrepresented gruplar için ek veri üretilerek, makine öğrenmesi modellerinin daha adil sonuçlar vermesi sağlanabilir 1.
    • Model performansını artırma: Modelin görmediği örnekleri görmesini sağlayarak genelleme kabiliyetini artırır ve overfitting (aşırı uyum) riskini azaltır 4.
    5 kaynak
    Veri bilimi alanında öne çıkan bazı projeler:
    • Kredi kartı sahtekarlığı tespiti: Karar ağaçları, regresyonlar ve yapay sinir ağları gibi analitik araçlar kullanılarak sahte işlemlerin belirlenmesi 1.
    • Müşteri segmentasyonu: K-means kümeleme algoritması ile müşteri tabanını demografik özelliklere göre bölümlere ayırma 1.
    • Şarap kalitesi tahmini: Belirli bir şarabın kalitesini artırmak için modelleme 1.
    • Uber veri analizi: Kullanıcı verilerinden anlamlı içgörüler elde ederek müşteri davranışını tahmin etme 1.
    • Stok fiyat tahminleme: LSTM modeli ile Amazon, Google gibi şirketlerin hisse fiyatlarının tahminlenmesi 4.
    • Hastalık teşhis tahmin sistemi: Belirtiler ve tıbbi veriler kullanılarak hastalık tahmin modelleri geliştirme 5.
    • Film öneri sistemi: Kullanıcıların önceki tercihlerine göre film önerileri sunma 5.
    Ayrıca, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Apache Spark gibi açık kaynaklı kütüphaneler ve araçlar da veri bilimi projelerinde sıkça kullanılmaktadır 3.
    5 kaynak
    Kastamonu Üniversitesi'nin diğer bazı başarıları şunlardır:
    • Uluslararası Sıralamalar: THE, QS ve URAP gibi sıralamalarda yükseliş göstermiştir 23.
    • TÜBİTAK Projeleri: 2024 yılı TÜBİTAK 2209-A proje sonuçlarına göre 262 proje ile üniversiteler arasında 16. sırada yer almış, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ise 28 projesiyle ilk sırada olmuştur 4.
    • Sosyal Sorumluluk Projeleri: 2024 yılında 53 kurumla iş birliği içinde 139 sosyal sorumluluk projesi gerçekleştirilmiştir 2.
    • Patent Çalışmaları: 2024 yılında 43 yeni patent başvurusu yapılmıştır 2.
    • Akademik Üretim: Scopus verilerine göre 2019 yılında 273 olan makale sayısı 2024 yılında 556'ya yükselmiş, Q1 ve Q2 kategorisindeki yayın oranı ise %74'e çıkmıştır 23.
    5 kaynak
    Yapay zekâ projelerinin finansmanı çeşitli yöntemlerle sağlanabilir:
    • Yatırım Fonları ve ETF'ler 15. Yapay zekâ teknolojileri geliştiren şirketlere veya bu teknolojileri kullanan platformlara yatırım yapılabilir 15.
    • Özel Yazılım ve Hazır Çözümler 1. Yapay zekâ projeleri için özel yazılımlar veya hazır çözümler tercih edilebilir 1. Özel yazılımlar uzun vadede daha yüksek verimlilik ve esneklik sunarken, hazır çözümler daha hızlı entegre edilebilir 1.
    • Bulut Hizmetleri 25. Amazon, Microsoft ve Google gibi teknoloji devleri, yapay zekâ araçlarının dağıtımını ve ölçeklendirilmesini destekleyen bulut altyapısı sunar 25.
    • Araştırma ve Geliştirme Bütçeleri 5. Bazı şirketler, verimliliği artırmak, ürünleri geliştirmek veya maliyetleri azaltmak amacıyla yapay zekâya yatırım yapar 5.
    Finansman yöntemleri, projenin büyüklüğüne, hedeflerine ve işletmenin bütçesine göre değişiklik gösterebilir 1. Ayrıca, yapay zekâ yatırımlarının yüksek potansiyel getirilerinin yanı sıra, teknoloji ve veri riskleri, regülasyon ve etik sorunlar gibi çeşitli riskleri de beraberinde getirdiği unutulmamalıdır 1.
    5 kaynak
    TÜBİTAK tarafından desteklenen bazı Kastamonu Üniversitesi projeleri:
    • "Patafizik ve Dijital Devrim" Projesi 2. Sanat, dijitalleşme ve felsefenin ele alındığı bu proje, resim bölümü öğrencilerine yönelik düzenlendi 2.
    • 2237-A Bilimsel Eğitim Etkinlikleri Desteği Programı Projeleri 5. 2024 yılı II. döneminde, Veteriner Fakültesi, İletişim Fakültesi ve diğer birimlerden öğretim üyelerinin projeleri desteklendi 5.
    • Diğer Projeler: 2024 yılında TÜBİTAK, TÜSEB, Erasmus+, Horizon Europe, KUZKA ve Avrupa Birliği fonları gibi çeşitli programlar kapsamında 125 proje desteklenmeye hak kazandı 3. Bu projeler arasında 1001, 1002-A, 2218, 2219, 3005, 3501 gibi programlar yer aldı 3.
    Kastamonu Üniversitesi, 2024 yılı itibarıyla TÜBİTAK projelerinde Türkiye genelinde 9. sırada yer almaktadır 4.
    5 kaynak