TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1927
Browse
3 results
Search Results
Article Değişimli Oto-Kodlayıcılar kullanarak Diyalog Geliştirme(Dergi Park, 2025) Kırbız, SerapBu makalede, kaynak ayrıştırma algoritmalarından faydalanarak birden fazla kaynaktan oluşan ses kayıtlarında konuşma işaretlerini güçlendirmek amacıyla bir yöntem sunulmaktadır. Konuşma sesleri ve diğer sesler arasındaki doğru dengeyi sağlamak, dinleyici şikayetleri arasında sıkça dile getirilen önemli bir sorun olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışmada, diyalog içeren ses kayıtlarından diyalogların ayrıştırılmasında negatif olmayan gürültü giderici oto kodlayıcı modelleri kullanılmakta ve bu diyaloglar, diğer seslerle farklı oranlarda yeniden birleştirerek, kullanıcı tercihlerine uygun bir dinleme deneyimi sunulmaktadır. Önerilen yöntem, akan veri üzerinde çalışabilme özelliğine sahip olup, televizyon programları gibi gerçek zamanlı uygulamalara da uyarlanabilmektedir.Article Fuzzy Decision Mechanism for Stock Market Trading(2021) Çapkan, Yavuz; Şenol, Erdi; Ulu, CenkInvestors utilize various methods to make buy/sell decisions depending on time-dependent stock market prices. In this study, a fuzzy decision mechanism that makes buy/sell decisions for stock market data is proposed. The proposed mechanism generates instant buy/sell decisions by evaluating three popular indicators which are the Moving Average Convergence/Divergence (MACD) Strategy, Chaikin Money Flow (CMF), and Stochastic Oscillator (SO). The fuzzy decision mechanism has three inputs and one output which are defined by using Gaussian membership functions. In the design of the decision mechanism, Mamdani inference method is used and the rule table is defined by nine rules. Therefore, the structure of the proposed fuzzy decision mechanism is simple and straightforward. The performance of the proposed fuzzy decision mechanism is compared with two classical decision mechanisms using MACD and CMF indicators separately. In the comparisons, the stock market data of Borsa Istanbul 100 Index (XU100), Dow Jones Industrial Average (^DJI), and S&P 500 (^GSPC) are used. The comparison results show that the proposed fuzzy decision mechanism provides significantly higher profit than the mechanisms using either MACD or CMF indicators for all stock market data.Research Project Kişiselleştirilmiş ve Uyarlamalı Öğrenme için Sözlü Dersanlatımlarının İşlenmesi(TÜBİTAK, 2021) Arısoy Saraçlar, Ebru; Saraçlar, Ebru ArısoyBu projede kişiselleştirilmiş ve uyarlamalı eğitim için gelişmiş konuşma ve dil işleme teknolojileri geliştirip özellikle çevrimiçi ders videolarından öğrenme sürecini verimli hale getirmek amaçlanmıştır. Geliştirilen proje bildiğimiz kadarıyla gelişmiş konuşma ve dil işleme uygulamalarının eğitim teknolojilerinde kullanıldığı en kapsamlı projelerden biridir ve bu sayede eğitim teknolojileri literatürüne de katkı sağlamıştır. Projenin gerçeklenmesi süresince Otomatik Konuşma Tanıma (OKT), konuşma geri getirimi, özellikle sözlü soru cevaplama ve duygu ve düşünce analizi üzerine özgün çalışmalar yapılmıştır. Sistemler hem İngilizce hem de Türkçe ders anlatım videoları için geliştirilmiştir. OKT alanında hem hibrit akustik model içeren hem de uçtan uca eğitilen sistemler için sistem uyarlaması yapılmıştır. Bu sayede ders anlatım videoları üzerinde yüksek başarımla çalışan OKT sistemleri geliştirilmiştir. Sözlü soru cevaplama sistemi ise ilk defa ders anlatım videoları alanına bu proje ile uygulanmıştır. Sözlü soru cevaplama sistemine ait zorlukların aşılması için özgün yöntemler önerilmiş ve bu yöntemler başarıyla uygulanmıştır. Bu sayede sözlü soru cevaplama literatürüne katkı sağlanmıştır. Bu çalışmalara ek olarak ders anlatım videolarına eşlik eden öğrenci yorumları duygu ve düşünce analizi yöntemleri ile olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırılmış ve öğrencilerin videoda anlatılan konuyu anlayıp anlamadıkları ölçülmüştür. Bu çalışma duygu ve düşünce analizi sisteminin eğitim teknolojileri alanında öğrencilerin öğrenme düzeyinin analizinde kullanılması özgünlüğünü içermektedir. Projenin çıktısı olarak OKT ve soru cevaplama sistemlerini içeren çevrimiçi bir öğrenme platformu üniversite içinde gerçeklenmiş ve 2020 - 2021 bahar döneminde öğrencilerin kullanımına açılmıştır. Özellikle COVID-19 pandemisiyle hayatımıza etkin olarak giren uzaktan eğitim modeline proje kapsamında geliştirilen sistemin katkı sağlama potansiyeli bulunmaktadır. Bu yüzden geliştirilen sistemin uzaktan eğitim sürecine etkin olarak dahil edilmesi üzerine ilerleyen dönemlerde çalışmalar yapılacaktır.
