Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi, geçmiş verileri kullanarak bir durumun modellenmesini ve bu sayede yeni bir veri geldiğinde, öğrenilmiş sistemle onu etiketleyebilmeyi amaçlar. Geçmiş veriden tümevarımsal şekilde öğrenmenin bir amacı sınıflandırma, diğeri regresyondur. Örneğin geçmiş gerçek ve sahte kredi kartı harcamalarındaki verileri öğrenen bir sistemle, yeni bir harcamanın gerçek mi sahte mi olduğu sınıflandırması yapılabilir.

Sabancı Üniversitesi'nde bu konuda hem Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği, hem de Endüstri Mühendisliği programlarında çalışmalar yapılmaktadır.

Desteklenen Projeler

• 2020-2023 TÜBİTAK İkili İşbirliği Projesi (No:119E429): "Derin Öğrenme Tabanlı Bir Nefret Söylemi Tanıma Sistemi: Türkiye Ve Tunus'Un Karşılaştırmalı Analizi" B. Yanıkoğlu, R. Yeniterzi, A. Terzioğlu, İ. Arın
• 2020-2022 TÜBİTAK 1001 Projesi (No:119E429): "Derin Öğrenme ile Anlamsal Yüz Niteliklerini Sınıflandırma Ve Sıralama", B. Yanıkoğlu
• 2020-2022 TÜSEB, "Kanser miRNA Terapileri için Sinerjistik Çalışan miRNA Tespit Platformu", Ö. Taştan
• 2018-2021 TÜBİTAK 3501 Projesi (No:117E140): "Fonksiyonel Çizge Çekirdekleri ile Kanser Hasta Altgruplarının Keşfi", O. Tastan
• 2014-2016 TÜBİTAK 1003 Projesi (No: 103E499): “İçeriğe Dayalı İmge Erişim Yöntemleri ile Bitki Tanıma”, B. Yanıkoğlu.
• 2013-2015 TÜBİTAK 1001 Projesi (No: 103E062): “Akıllı Sınıflarda Kullanılacak El Yazısı Tanıma Teknolojilerinin Geliştirilmesi Ve Uygulanması”, B. Yanıkoğlu

İlgili Öğretim Üyeleri

Fotoğraftan bitki tanıma, yüksek sınıf sayısı ve sınıflar arası benzerliklerin yüksekliği ile, zor bir sınıflandırma problemidir.