DAVETLİ KONUŞMACILAR

Her ne kadar yapay sinir ağı modelleri zaman serisi tahmininde oldukça başarılı sonuçlar üretse de veri setindeki bir aykırı değer veya aykırı değerler, öngörü performansını olumsuz yönde etkilemektedir. Yapay sinir ağı modeline en çok benzeyen sinir ağı modeli olan dendritik nöron modelli yapay sinir ağları da literatürdeki birçok yapay sinir ağı modeli gibi veri setindeki aykırı değerlerden olumsuz yönde etkilenmektedir. Bu çalışmada dendritik nöron model yapay sinir ağının veri setindeki aykırı değerlerden etkilenmesini önlemek için; Talwar'ın M tahmin edicisine dayanan sağlam bir öğrenme algoritması, ağın girdilerindeki etkiyi azaltmak için bir veri ön işleme yöntemi ve ağın çıktısındaki aykırı değerlerin etkisini önlemek için de medyan istatistiği bir arada kullanılmaktadır. Ayrıca önerilen yapay sinir ağı modelinin eğitimi simbiyotik organizma arama algoritması ile gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntemin performansını değerlendirmek amacıyla İspanya, İtalya ve Almanya borsalarının zaman serilerinin belirli yıllardaki kapanış fiyatları üzerinden analizler yapılmıştır. İlgili borsaların zaman serilerinin hem orijinal haliyle hem de zaman serisine aykırı değerler enjekte edilerek yapılan analiz sonuçlarına göre, önerilen yöntem, zaman serisinin aykırı değerler içerdiği ve aykırı değerler içermediği durumlarda bile üstün tahmin performansına sahiptir.

Clustering data is a fundamental task in applied data analysis. Under a model-based clustering point of view, finite mixture models serve as an all-purpose workhorse for attacking this problem. Despite their flexibility, the estimation of such models is not trivial and computational methods (frequentist or Bayesian) should be incorporated. However, certain computational and inferential difficulties arise, especially in the case of highdimensional datasets. This talk will review recent advances on these issues and apply the proposed methods in real datasets arising in various scientific disciplines such as immunology, genomics, zoology, demographics and social network data.

Lisans eğitimini 1990 yılında Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakültesi Bahçe Bitkileri Bölümünde tamamladı. Aynı yıl Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Bahçe Bitkileri Anabilim Dalında yüksek lisansa başladı. Aynı enstitüde 1993 yılında yüksek lisans 1997 yılında ise doktora eğitimini tamamladı.

2001 yılında Yüzüncü Yıl Üniversitesi Ziraat Fakültesi Bahçe Bitkileri Bölümüne Yard. Doç. Olarak atandı. 2004 yılında doçentlik unvanını alarak, 2005 yılında Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Bahçe Bitkilerine Doçent olarak atandı. 2010 yılında aynı bölüme profesör olarak atanmış olup, halen aynı bölümde profesör olarak çalışmaktadır.