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.
Fatoş T. Yarman Vural 1973’te İstanbul Teknik Üniversitesinden Elektrik Mühendisliği, 1975'te Boğaziçi Üniversitesinden Yüksek Lisans ve 1982 yılında Princeton Üniversitesinden doktora dereceleri aldı. 1982-1985 yıllarında TUBİTAK-Marmara Araştırma Enstitüsünde çalıştıktan sonra 1985-1987 yıllarında Massachusets Institute of Technology ve Drexel Universitesinde misafir öğretim üyesi ve araştırmacı olarak görev yaptı. 1987-1992 yıllarında Yapıtel AŞ de genel müdür olarak görev yaptı.
1992’de Orta Doğu Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümüne giren Fatoş T. Yarman Vural, 1996-2000 yıllarında Bölüm Başkanlığı, 2000-2008 yıllarında ise Rektör Danışmanlığı, 2004-2007 yıllarında NATO Araştırma Panelinde Türkiye temsilciliği yaptı. Akademik hayatı boğunca 100’ün üzerinde bilimsel toplantı düzenledi. Bilgisayarlı Görü, Görüntü işleme, Makine Öğrenmesi, Yapay Zekâ ve İnsan Beyni alanlarında 200 civarında ulusal ve uluslararası makale ve bildiri yayınladı. Fatoş T. Yarman Vural, Derviş Can Vural’ın annesi ve Hüseyin Vural’ın eşidir.
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.
Ali N. Akansu Elektrik Mühendisliği dalındaki lisans derecesini İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü ve Doktora derecelerini ise Polytechnic Üniversitesi, Brooklyn, New York'tan almıştır. 1987'den beri New Jersey Teknoloji Enstitüsü'nde Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Profesörü olarak görev yapmaktadır. New Jersey Multimedya Araştırma Merkezi ve NSF Endüstri-Üniversite Kooperatifi Dijital Video üzerine Araştırma Merkezinin Kurucu Direktörü olarak görev yaptı. Dr. Akansu, IDT Corporation'ın Araştırma ve Geliştirme Başkan Yardımcılığını yaptı [NYSE: IDT]. PixWave, Inc.'in kurucu Başkanı ve CEO'su olarak ve TV.TV'nin (IDT yan kuruluşları) Teknoloji Geliştirme Kıdemli Başkan Yardımcısı olarak görev yaptı. Birkaç şirketin kurullarında ve bir yatırım fonunda bulundu. Dr. Akansu, IEEE Üyesidir.