Makine Öğrenmenin Serüveni

Prof.Dr. Fatos T. Yarman Vural

Bilgisayar Bilimlerinin alanlarından birisi düşünen, öğrenen ve problem çözen sistemler geliştirmektir. Bu alandaki uğraşılarımız kimi zaman büyük hayal kırıklıkları ile sonuçlansa da pes etmiyoruz. Kendimizden daha akıllı ve becerikli makineler geliştirmeye çalışıyoruz. İşte, Makine Öğrenmesi insanoğlunun kendi yaptığı makinelerle kendi zekâsını yarıştırmasının serüvenidir.

Makine Öğrenmesi son yıllarda Derin Öğrenme adı verilen yeni bir alana evirildi. Derin Öğrenme alanında araştırma yapan bilim insanları, canlıların bilişsel süreçlerini çalışarak, bu süreçleri modellemekte ve bu modelleri kullanarak öğrenebilen algoritmalar geliştirmektedirler. Bu konuşmada, Makine Öğrenmenin Derin Öğrenmeye dönüşüm süreci anlatılacak ve bu alanın kuramsal ve teknolojik olarak geldiği son nokta analiz edilecektir. Ayrıca, Derin Öğrenme teknolojilerinin oluşturduğu felsefi, sosyolojik ve etik sorunları da tartışılacaktır.

Altuzay Yöntemleri ve Finans Uygulamaları

Prof.Dr. Ali N. Akansu

New Jersey Institute of Technology, USA

Temel bileşen analizi ile Karhunen-Loeve dönüşümü ve dalgacık dönüşümüne kadar uzanan alt uzay yöntemleri, yüz tanıma, yüz duygu analizi, görüntü/video sıkıştırma, tavsiye sistemleri gibi uygulamalarda başarıyla kullanılmıştır. Bu konuşmada, bu güçlü analitik araçların altında yatan matematiksel kavramlar tekrar gözden geçirilecek ve sinyal ayrıştırma ile zaman-frekans analizinde kullanılabilmeleri için birleşik bir bakış açısı altında incelenecektir. Ardından, varlık sepeti (basket of asset) için normalize edilmiş finansal getirilerin özaltuzaylarına odaklanacağız ve finansal yatırımlar için özportföylerin (eigenportfolios) tasarlanması amacıyla metod sunacağız. Özportföylerin, Minimum Varyans ve Markowitz yaklaşımlarına göre avantajları ABD varlıkları üzerinden sunulacaktır.