Doç. Dr. Özlem Kaymaz yürütücülüğünde, Prof. Dr. Fatma Zehra Doğru ve Doç. Dr. Fatma Gül Akgül'ün yer aldığı Ankara hava kalitesi modelleme projesi, TÜBİTAK 1002 Hızlı Destek Programı kapsamında desteklenmeye hak kazandı.
Hava kalitesi verileri dayanıklı makine öğrenmesiyle modellenecek
GRÜ’lü akademisyenin yer aldığı proje TÜBİTAK tarafından desteklendi
Giresun Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü öğretim üyesi Prof. Dr. Fatma Zehra Doğru’nun araştırmacı olarak yer aldığı proje, TÜBİTAK 1002 – Hızlı Destek Programı kapsamında desteklenmeye hak kazandı. Projede, hava kalitesi indeksinin aykırı gözlemlere karşı daha güvenilir sonuçlar üretebilen makine öğrenmesi yöntemleriyle modellenmesi hedefleniyor.
GİRESUN – Giresun Üniversitesi akademisyenlerinin bilimsel araştırma projelerindeki başarılarına bir yenisi daha eklendi. Üniversitemiz Fen-Edebiyat Fakültesi Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü öğretim üyesi Prof. Dr. Fatma Zehra Doğru’nun araştırmacı olarak görev aldığı proje, TÜBİTAK 1002 – Hızlı Destek Programı kapsamında desteklenmeye hak kazandı.
GRÜ’lü akademisyen TÜBİTAK destekli projede yer aldı
“Dayanıklı Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Hava Kalitesi İndeksinin Modellenmesi: Ankara, Türkiye Uygulaması” başlıklı projenin yürütücülüğünü Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi İstatistik Bölümü öğretim üyesi Doç. Dr. Özlem Kaymaz üstleniyor. Projede, Giresun Üniversitesi’nden Prof. Dr. Fatma Zehra Doğru ile Karadeniz Teknik Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü öğretim üyesi Doç. Dr. Fatma Gül Akgül araştırmacı olarak yer alıyor.
Ankara’nın hava kalitesi verileri modellenecek
Proje kapsamında, Ankara’ya ait hava kalitesi verileri üzerinden hava kalitesi indeksinin daha güçlü ve güvenilir biçimde modellenmesi amaçlanıyor. Çalışmada, çevresel veri analizinde karşılaşılan ani değişimler, olağan dışı değerler ve aykırı gözlemlerin model sonuçları üzerindeki etkisinin azaltılması hedefleniyor.
Makine öğrenmesi dayanıklı istatistikle buluşuyor
Araştırmada Support Vector Regression, Random Forest ve XGBoost gibi makine öğrenmesi yöntemleri kullanılacak. Bu yöntemler, dayanıklı istatistik alanında kullanılan Huber, Tukey Biweight ve Hampel kayıp fonksiyonlarıyla entegre edilerek geliştirilecek.
Bu yönüyle proje, yalnızca hava kalitesi verilerinin modellenmesine değil; aynı zamanda dayanıklı istatistik yöntemlerinin makine öğrenmesi algoritmalarına uyarlanmasına da katkı sunacak.
Aykırı gözlemlere karşı daha güvenilir tahmin hedefi
Çevresel verilerde ölçüm hataları, ani hava olayları, olağan dışı kirlilik artışları veya veri setindeki uç değerler, tahmin modellerinin başarısını etkileyebiliyor. TÜBİTAK destekli proje ile bu tür aykırı gözlemlere karşı daha dirençli modeller geliştirilmesi ve hava kalitesi indeksinin daha sağlıklı biçimde tahmin edilmesi amaçlanıyor.
Disiplinler arası çalışma çevresel veri analizine katkı sunacak
İstatistik, veri bilimi, bilgisayar bilimleri ve çevresel veri analizi alanlarını bir araya getiren proje, disiplinler arası niteliğiyle dikkat çekiyor. Çalışmanın, hava kalitesine ilişkin karar süreçlerinde kullanılabilecek daha güvenilir veri modelleme yaklaşımlarına bilimsel katkı sağlaması bekleniyor.
Giresun Üniversitesi, TÜBİTAK tarafından desteklenmeye hak kazanan projede yer alan Prof. Dr. Fatma Zehra Doğru’yu ve proje ekibini tebrik ederek, çalışmalarında başarılar diledi.