Makine Öğrenmesi Haberleri - Son Dakika Makine Öğrenmesi Haber Güncel Gelişmeler

Hava kalitesi verileri dayanıklı makine öğrenmesiyle modellenecek

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.

GRÜ, YÖK’ÜN “GELECEĞİN MESLEKLERİ BULUŞMASI”

GRÜ, YÖK’ÜN “GELECEĞİN MESLEKLERİ BULUŞMASI” Giresun Üniversitesi, Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı koordinasyonunda Ankara’da düzenlenen “Geleceğin Meslekleri Buluşması” programına katıldı. YÖK Konferans Salonu’nda gerçekleştirilen toplantıda yükseköğretimin 2030 vizyonu, yapay zekâ destekli eğitim modelleri, dijital dönüşüm, bilim iletişimi ve yeni nesil meslek alanları ele alındı. YÜKSEKÖĞRETİMİN 2030 VİZYONU MASAYA YATIRILDI Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı koordinasyonunda düzenlenen “Geleceğin Meslekleri Buluşması” programı, 16 Haziran Salı günü Ankara’daki YÖK Konferans Salonu’nda gerçekleştirildi. Programda yükseköğretimin gelecek dönem yol haritası, üniversitelerin dijital dönüşüm sürecine uyumu, yapay zekâ destekli eğitim modelleri, bilim iletişimi faaliyetleri ve yeni nesil meslek alanlarına yönelik stratejik adımlar değerlendirildi. Yükseköğretimde 2030 vizyonunun merkezde olduğu toplantı, üniversitelerin yalnızca mevcut eğitim programlarını sürdürmesinin değil, aynı zamanda değişen iş gücü ihtiyaçlarına göre akademik yapısını güncellemesinin de önemini ortaya koydu. GRÜ’YÜ REKTÖR YARDIMCISI ŞAHİN VE KAHraman TEMSİL ETTİ Toplantıya Giresun Üniversitesi’ni temsilen Rektör Yardımcısı Prof. Dr. Hüseyin Şahin ile Bilim İletişimi Ofisi Koordinatörü Dr. Öğr. Üyesi Uğur Kahraman katıldı. GRÜ’nün programda yer alması, üniversitenin yükseköğretimde dijital dönüşüm, bilim iletişimi ve geleceğin mesleklerine yönelik ulusal çalışmalara katılımı açısından önemli bir adım oldu. Toplantıda akademik dünyanın teknolojiyle değişen yapısı, öğrencilerin yeni meslek alanlarına hazırlanması, üniversitelerde bilimsel bilginin topluma daha etkin aktarılması ve eğitim programlarının geleceğin ihtiyaçlarına göre yeniden ele alınması başlıkları öne çıktı. YAPAY ZEKÂ VE DİJİTAL DÖNÜŞÜM EĞİTİMİN MERKEZİNE YERLEŞİYOR Yapay zekâ, veri bilimi, dijitalleşme, robotik sistemler, otomasyon ve biyoteknoloji alanlarındaki gelişmeler, yükseköğretimin önceliklerini doğrudan etkiliyor. YÖK’ün “Geleceğin Meslekleri Çalışmaları” başlıklı dokümanında robotik sistemler, otomasyon, yapay zekâ ve biyoteknoloji alanlarındaki gelişmelerin çalışma hayatı ve meslekler üzerinde dönüştürücü etki oluşturduğu vurgulanıyor. (yok.gov.tr) Bu dönüşüm, üniversitelerin bölüm ve program yapılarını yalnızca bugünün ihtiyaçlarına göre değil, önümüzdeki yılların iş gücü taleplerine göre planlamasını zorunlu hale getiriyor. Mobil internet, bulut teknolojileri, insansız araçlar, nanoteknoloji ve 3D yazıcılar gibi alanların yaygınlaşması, bazı meslekleri dönüştürürken yeni meslek alanlarının da ortaya çıkmasına neden oluyor. (yok.gov.tr) GELECEĞİN MESLEKLERİNDE ÖNE ÇIKAN ALANLAR Dünya Ekonomik Forumu’nun “Future of Jobs Report 2025” çalışması, 2025-2030 döneminde iş gücü piyasasını teknoloji, yeşil dönüşüm, demografik değişim, ekonomik belirsizlikler ve jeoekonomik gelişmelerin şekillendireceğini ortaya koyuyor. Rapor, 55 ekonomiden ve 22 sektör kümesinden 14 milyondan fazla çalışanı temsil eden 1000’i aşkın işverenin değerlendirmelerine dayanıyor. (World Economic Forum) Raporda 2030’a kadar en hızlı büyümesi beklenen meslek alanları arasında büyük veri uzmanlığı, fintech mühendisliği, yapay zekâ ve makine öğrenmesi uzmanlığı öne çıkıyor. Dijital erişimin genişlemesi, iş yapma biçimlerini değiştirirken veri, yapay zekâ, siber güvenlik, yazılım, finans teknolojileri ve yeşil dönüşüm odaklı alanlar yeni istihdam başlıkları olarak güç kazanıyor. (World Economic Forum) Dünya Ekonomik Forumu, 2030’a kadar küresel iş gücü piyasasında ciddi bir dönüşüm bekliyor. Raporda 170 milyon yeni rolün oluşabileceği, 92 milyon mevcut rolün ise ortadan kalkabileceği; net istihdam artışının 78 milyon iş fırsatına ulaşabileceği belirtiliyor. (Eco-Business) ÜNİVERSİTELERİN ROLÜ DAHA KRİTİK HALE GELİYOR Geleceğin mesleklerine yönelik bu tablo, üniversitelerin klasik bölüm yapısının ötesine geçmesini gerektiriyor. Yapay zekâ okuryazarlığı, veri analitiği, dijital beceriler, sürdürülebilirlik, çevresel farkındalık, bilim iletişimi, etik teknoloji kullanımı ve disiplinler arası çalışma becerileri artık yükseköğretimin temel gündemleri arasında yer alıyor. Eğitim alanında yapay zekâ kullanımı da bu dönüşümün önemli parçalarından biri haline geldi. Millî Eğitim Bakanlığı’nın 2025-2029 dönemini kapsayan “Eğitimde Yapay Zekâ Politika Belgesi ve Eylem Planı”nda uyarlanabilir ve bireyselleştirilmiş öğrenme sistemleri, öğrenme analitiği, doğal dil işleme, sanal öğrenme asistanları ve yapay zekâ destekli kariyer rehberliği başlıkları öne çıkıyor. (Yegitek) Bu gelişmeler, yükseköğretimde öğrencilere yalnızca diploma kazandıran değil, onları dijitalleşen, otomasyonla dönüşen ve yapay zekâ destekli çalışma hayatına hazırlayan bir eğitim modelinin önemini artırıyor. GRÜ İÇİN STRATEJİK BAŞLIK Giresun Üniversitesi’nin YÖK koordinasyonundaki programa katılımı, üniversitenin gelecek dönem akademik planlamasında dijitalleşme, bilim iletişimi ve yeni meslek alanlarına yönelik çalışmaları daha güçlü biçimde gündemine alması açısından dikkat çekti. Yükseköğretimde 2030 vizyonu, artık yalnızca büyük şehirlerdeki üniversitelerin değil, bölgesel üniversitelerin de akademik yönünü belirleyen ana başlıklardan biri haline geliyor. Giresun Üniversitesi’nin bu sürecin içinde yer alması, kentin yükseköğretim kapasitesi, öğrenci profili, akademik üretimi ve bölgesel kalkınma hedefleri açısından önemli bir zemin oluşturuyor. Program, üniversitelerin geleceğin mesleklerine hazırlık sürecinde daha esnek, daha teknoloji odaklı, daha disiplinler arası ve toplumsal ihtiyaçlarla daha bağlantılı bir eğitim anlayışına yönelmesi gerektiğini bir kez daha ortaya koydu.

RİSKLERİNİ ÖNCEDEN GÖREBİLECEK

RİSKLERİNİ ÖNCEDEN GÖREBİLECEK Hazine ve Maliye Bakanlığı, mükelleflerin denetim sürecine girmeden önce vergisel risklerini görebileceği yeni dijital sistemi devreye almaya hazırlanıyor. Vergi Denetim Kurulu tarafından geliştirilen Bilinç Platformu, yapay zekâ destekli analizlerle riskleri sayısal skorlar halinde mükelleflere sunacak. YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ BİLİNÇ PLATFORMU DEVREYE ALINIYOR Hazine ve Maliye Bakanlığı Vergi Denetim Kurulu Başkanlığı, vergi denetiminde yeni bir dijital dönemin kapısını açacak Bilinç Platformu’nu bu yıl içinde hizmete alacak. Platform, mükelleflerin vergisel risklerini doğrudan görebilmesini, denetim ya da ceza sürecine girmeden önce durumlarını değerlendirebilmesini ve gerekli düzeltmeleri zamanında yapabilmesini sağlayacak. VDK, vergi kaybı ve kaçağıyla mücadelede kullandığı yapay zekâ uygulamalarını genişletirken, yeni sistemle vergi idaresi ile mükellefler arasında daha şeffaf, önleyici ve rehberlik odaklı bir iletişim modeli kurmayı hedefliyor. RİSKLER SAYISAL SKORLARLA GÖSTERİLECEK Web uygulaması olarak çalışacak Bilinç Platformu’nun ilk aşamasında 150’den fazla kural bazlı vergi analizi ile vergisel konulara odaklanan makine öğrenmesi senaryoları kullanılacak. Sistem, mükelleflerin vergisel risklerini sayısal skorlar halinde gösterecek. Böylece mükellefler, hangi alanlarda risk taşıdıklarını daha objektif ve veri temelli biçimde değerlendirebilecek. Yüksek risk puanı oluşan senaryolarda sistem üzerinden rehberlik sunulacak. Mükelleflerin riskli görülen alanlarda denetim öncesinde gerekli düzeltmeleri yapabilmesi amaçlanıyor. KAYIT DIŞI İŞLEMLER DİJİTAL ORTAMDA İZLENECEK VDK tarafından 2024 yılında geliştirilen Büyük Kayıt Dışılık Çerçevesi de Bilinç Platformu’na entegre edilecek. Bu kapsamda parasal hareketler üzerinden tespit edilen riskli işlemler mükelleflerle paylaşılacak. Mükellefler, yürüttükleri parasal işlemlerin risk durumunu sistem üzerinden görebilecek. Yeni dijital katmanla kayıt dışılıkla mücadelede önleyici denetim kapasitesi artırılacak. İşlemlerin izlendiğini bilen mükelleflerin vergisel yükümlülükler konusunda daha dikkatli hareket etmesi bekleniyor. KARŞI TARAF RİSKİ DE SİSTEMDE YER ALACAK Bilinç Platformu’nda sahte belge kullanımına ilişkin riskler de önemli başlıklardan biri olacak. Kuruluş Gözetimli Analiz Sistemi’nin çıktıları doğrultusunda mükelleflerin ticari ilişki kurduğu taraflardan kaynaklanan riskler “karşı taraf riski” olarak gösterilecek. Bu uygulamayla mükellefler yalnızca kendi işlemlerinden doğabilecek riskleri değil, iş yaptıkları kişi ve şirketlerden kaynaklanabilecek vergisel riskleri de önceden görebilecek. DENETİM ÖNCESİ REHBERLİK DÖNEMİ BAŞLIYOR Bilinç Platformu, klasik denetim anlayışının ötesine geçen “ikaz denetimi” yaklaşımını güçlendirecek. Denetim gerektirmeyen ancak mükelleflerin bilmesinde fayda görülen hususlar sistem üzerinden bildirilecek. Böylece mükellefler olası hatalarını erken aşamada fark ederek düzeltme imkânı bulacak. Platformun devreye alınmasıyla VDK tarafından yürütülen gözetim programlarının önemli bölümü dijital ortama taşınacak. Sistem üzerinden talepte bulunan mükellefler için rehberlik çalışması yapmak üzere vergi müfettişleri görevlendirilebilecek. ŞİMŞEK: DENETİM ÖNCESİ BİLİNÇLENDİRME ANLAYIŞINI TESİS EDECEĞİZ Hazine ve Maliye Bakanı Mehmet Şimşek, Bilinç Platformu ile vergi denetiminde “denetim sonrası müdahale” yerine “denetim öncesi bilinçlendirme” anlayışını hayata geçireceklerini açıkladı. Şimşek, mükelleflerin vergisel bilinç düzeyini artırmayı, haklarını korumayı, vergi denetiminde şeffaflığı güçlendirmeyi ve mükellefler için denetim maliyetini en aza indirmeyi hedeflediklerini belirtti. Bakan Şimşek, yeni sistemin vergi idaresinin etkinliğini artıracağını, mükellefler için daha hızlı, erişilebilir ve rehberlik odaklı bir yapı oluşturacağını ifade etti. Yeni uygulama, vergi yükümlülüklerinin zamanında yerine getirilmesini desteklerken, gönüllü uyumu güçlendiren dijital denetim modelinin de önemli adımlarından biri olacak. Mükelleflerimizin, denetim sürecine girmeden önce vergisel risklerini görebilecekleri bir sistemi devreye alıyoruz. Denetim öncesi bilinçlenmeyi esas alan bu yaklaşımla, daha hızlı, erişilebilir ve rehberlik odaklı bir yapıyı hayata geçiriyoruz. Vergi yükümlülüklerinin… https://t.co/r2mXhRWr5G — Mehmet Simsek (@memetsimsek) June 7, 2026

PROF. DR. ÖZKAN ÖZTÜRK COST AKSİYONUNDA GÖREV ALDI

PROF. DR. ÖZKAN ÖZTÜRK COST AKSİYONUNDA GÖREV ALDI Kontrol Teorisi ile Makine Öğrenmesini Buluşturan Avrupa Projesinde Önemli Akademik Temsil Üniversitemiz Fen Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü öğretim üyelerinden Prof. Dr. Özkan Öztürk, Avrupa Birliği destekli bilimsel iş birliği ağı COST (European Cooperation in Science and Technology) kapsamında yürütülen uluslararası bir araştırma aksiyonunda çalışma grubu üyesi olarak görevlendirildi. Prof. Dr. Öztürk, “CA24136 – Interactions between Control Theory and Machine Learning (InterCoML)” başlıklı COST Aksiyonu çerçevesinde WG1, WG2 ve WG5 çalışma gruplarında aktif görev alacak. Bu önemli bilimsel ağ, kontrol teorisi ile makine öğrenmesi alanlarını bir araya getirerek disiplinler arası yeni yöntemlerin geliştirilmesini ve Avrupa genelinde araştırmacılar arasında sürdürülebilir iş birliklerinin kurulmasını hedefliyor. Disiplinler Arası Güçlü Bir Araştırma Ağı InterCoML Aksiyonu; otonom sistemler, yapay zekâ, veri temelli modelleme ve akıllı kontrol sistemleri gibi çağdaş mühendislik ve matematik problemlerine çözüm üretmeyi amaçlıyor. Proje, özellikle: Öğrenen kontrol sistemleri Veri odaklı dinamik modelleme Güvenilir ve açıklanabilir yapay zekâ uygulamaları Endüstriyel ve robotik sistemlerde akıllı karar mekanizmaları gibi alanlarda teorik ve uygulamalı araştırmaları destekliyor. Prof. Dr. Özkan Öztürk’ün yer aldığı çalışma grupları, projenin hem kuramsal altyapısının güçlendirilmesine hem de geliştirilen yöntemlerin gerçek dünya problemlerine uygulanmasına katkı sunacak. Bu görev, üniversitemizin matematik ve yapay zekâ temelli araştırmalardaki uluslararası görünürlüğünü de artıracak önemli bir akademik temsil niteliği taşıyor. COST Nedir? COST, Avrupa’daki araştırmacıları ortak bilimsel konular etrafında bir araya getiren en köklü araştırma iş birliği ağlarından biridir. Fon sağlamak yerine araştırmacıların toplantılar, kısa dönemli bilimsel ziyaretler, çalıştaylar ve eğitim okulları aracılığıyla bilgi paylaşımını destekler. Bu yönüyle COST Aksiyonları, genç araştırmacılar için de önemli bir akademik gelişim ortamı sunar. Üniversitemiz akademisyenlerinden Prof. Dr. Özkan Öztürk’ün bu prestijli uluslararası ağda görev alması, hem kurumsal akademik kapasitemiz hem de ülkemizin bilimsel temsiliyeti açısından büyük önem taşımaktadır. Kendisini tebrik ediyor, çalışmalarında başarılarının devamını diliyoruz.

Yapay Zekâ, Üretkenliğin Yanında Sahteciliği de Kolaylaştırıyor!

Üsküdar Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Yazılım Mühendisliği (İngilizce) Bölümü Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, yapay zekâ ile ses ve görüntü üretim teknolojilerini mercek altına aldı. "Deepfake" teknolojisi nedir? Genel anlamda "deepfake" teknolojisi olarak anılan yapay zekâ destekli ses ve görüntü üretiminden bahseden Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, "'Deepfake' terimi, 'deep learning' (derin öğrenme) ve 'fake' (sahte) kelimelerinin bir araya gelmesiyle oluşmuştur. Bu teknoloji, yüz tanıma, ses ve görüntü işleme gibi alanlarda kullanılan derin öğrenme algoritmaları ile gerçeğe oldukça yakın sahte video, ses ve görüntüler üretir." dedi. Kötü amaçlarla kullanılabiliyor Deepfake teknolojisinin bir kişinin yüzünü, mimiklerini veya sesini taklit edebileceğine işaret eden Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, "Bu teknolojiyle gerçekte olmayan bir konuşma ya da olay gerçekmiş gibi gösterilebilir. Bu teknoloji yaratıcılıkla kullanılabildiği gibi, kötü niyetli kişilerin dezenformasyon yayması veya dolandırıcılık yapması için de kullanılabilir." diye belirtti. Sahte haber üretimi mümkün Yapay zeka ile üretilen video ve ses içeriklerinin günümüzde sinema, eğitim, reklam, oyun ve medya gibi birçok alanda yaygın olarak kullanıldığını söyleyen Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, "Reklamlar, uzaktan eğitimler, dijital oyun karakterleri, sanal haber spikerleri ve farklı dillerdeki içerikler bu teknoloji sayesinde hızla ve düşük maliyetle hazırlanmakta. Ancak bu teknolojiler sahte haberler, dolandırıcılık ve bilgi kirliliği için de istismar edilebilir." açıklamasında bulundu. Deepfake videoların bu denli inandırıcı olmasının nedeni nedir? Deepfake videoların etkileyici derecede inandırıcı olmasının arkasında, yapay zeka ve özellikle derin öğrenme modellerinin görüntü ve ses üretimindeki benzersiz ayrıntı ve gerçekçilik seviyesi yer aldığını ifade eden Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, "Yüz ifadeleri, göz kırpma, ışıklandırma ve ten dokusu gibi detaylar artık çok daha doğal biçimde taklit edilebiliyor. Ses klonlama teknolojileri ise konuşma ritmi ve tonlamayı başarıyla kopyalayabiliyor. Görüntü ve ses kalitesindeki bu gelişmeler, sahte içerikleri giderek daha inandırıcı hale getiriyor ve bu da bunların tanınmasını zorlaştırıyor." dedi. Dijital çağda “gerçeklik” kavramı dönüşüyor Yapay zeka, deepfake ve benzeri teknolojilerle beraber dijital çağda “gerçeklik” kavramının büyük bir değişim geçirdiğini belirten Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, "Artık gördüğümüz, duyduğumuz, hatta okuduğumuz şeylerin gerçek olup olmadığını sorgulamamız gerekiyor. Bu durum bilgiye erişimde daha fazla şüpheciliği getirirken, doğruluğu ve güvenilirliği teyit edecek yeni yöntemlere ve etik standartlara gereksinimi artırıyor." dedi. Deepfake videoların ayırt edici özellikleri nelerdir? Bir görüntünün veya sesin yapay zeka ürünü olup olmadığını belirlemek amacıyla kullanılan tekniklerin giderek geliştiğini belirten Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, “Bu süreçler; görüntü işleme, ses analizi ve makine öğrenmesi yöntemlerine dayanmaktadır. Görsellerde yüz ifadeleri ve mimikler analiz edilerek sahte içerik belirlenmeye çalışılır. Deepfake videolarında göze çarpan bazı ayırt edici özellikler şunlardır; doğal olmayan göz kırpmalar, ağız hareketleri ile sesin uyumsuzluğu, ten rengi geçişlerinin yapaylığı, ışık yansımalarının doğal olmaması, saç ve kenar detaylarındaki bozulmalar. Ses analizinde ise frekans spektrumu, vurgu, tonlama ve nefes alma detayları ön plandadır. Ayrıca, özelleştirilmiş derin öğrenme modelleri de sahte içeriklerin tespitinde etkin bir biçimde kullanılıyor.” İleri düzey deepfake teknolojileri; mimiklerden göz hareketlerine kadar başarılı Günümüzde yapay zekâ ile üretilen görüntü ve seslerin, genellikle insan gözü ve kulağının fark edemeyeceği kadar gerçekçi hale geldiğini ifade eden Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, "Dikkatli bir incelemeyle bazen yapaylıklar sezilebilir ancak, yüz ifadelerinin doğallıktan uzak olması, göz hareketlerindeki tutarsızlık ya da sesin mekanik tınısı gibi küçük farklar giderek azalmaktadır. Özellikle ileri düzey deepfake teknolojileri; mimiklerden göz hareketlerine, ses tonundan nefes alma düzenine kadar birçok detayı yüksek başarıyla taklit edebilmekte. Bu nedenle kısa süreli veya düşük çözünürlüklü sahte içerikler, genelde gerçekmiş gibi algılanmakta." dedi. Videonun paylaşıldığı hesabın güvenilirliği değerlendirilmeli Sosyal medyada paylaşılan bir videonun doğruluğunu sorgulamak için bireylerin öncelikle içeriğin kaynağını araştırmaları gerektiğini vurgulayan Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, sözlerini şöyle tamamladı: “Videonun yayımlandığı hesabın güvenilirliği değerlendirilmeli, içeriğin resmi ya da tanınmış kaynaklardan yayımlanıp yayımlanmadığı kontrol edilmelidir. Aynı olaya dair farklı kaynaklardan gelen videolar veya haberlerle karşılaştırmak içeriğin doğrulaması açısından faydalıdır. Ayrıca videodaki ses ve görüntü arasındaki tutarsızlıklar dikkatlice analiz edilmelidir. Tüm bunlara ek olarak, yapay zekâ destekli tespit araçları da sahte içeriklerin belirlenmesine yardımcı olur.” Kaynak: (KAHA) Kapsül Haber Ajansı

#Makine Öğrenmesi

Hava kalitesi verileri dayanıklı makine öğrenmesiyle modellenecek

GRÜ, YÖK’ÜN “GELECEĞİN MESLEKLERİ BULUŞMASI”

RİSKLERİNİ ÖNCEDEN GÖREBİLECEK

PROF. DR. ÖZKAN ÖZTÜRK COST AKSİYONUNDA GÖREV ALDI

Yapay Zekâ, Üretkenliğin Yanında Sahteciliği de Kolaylaştırıyor!