Yapay zekâ, veri bilimi, makine öğrenmesi, güvenilir yapay zekâ ve ilgili teknik alanlarda makaleler, araştırma içerikleri ve yayınlanmış çalışmalar.
Yapay zekâ sistemlerinin verdiği kararları anlamak neden önemlidir? Dr. Ozan Önal bu yazısında yapay zekânın kara kutu problemini, Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) yaklaşımını, SHAP ve LIME yöntemlerini ele alıyor. Açıklanabilirlik, güvenilirlik, adillik ve insan denetimi arasındaki ilişkiyi günlük yaşamdan örneklerle inceliyor.
Üretken yapay zekâ araçlarıyla günlük hayatımızın ne kadar özel ayrıntısını paylaşıyoruz? Mesajlardan sağlık bilgilerine, kişisel fotoğraflardan belgelere kadar yapay zekâ sistemlerine aktarılan verilerin gizlilik ve güvenlik boyutunu ele alan bir köşe yazısı.
Dr. Ozan Önal’ın FMO e-Bülten’in 83. sayısında yayımlanan yazısı, fizikçilerin yapay zekânın gelişimine katkılarını ve fizik ile makine öğrenmesi arasındaki ilişkiyi ele alıyor.
“Yapay Zekânın Dipsiz Kuyusu”, Dr. Ozan Önal tarafından kaleme alınan ve Türkiye Bilişim Derneği Bilişim Kültürü Dergisi’nin 196. sayısında yayımlanan bir yapay zekâ yazısıdır. Makalede yapay zekâ ve makine öğrenmesinin temel kavramları; denetimli ve denetimsiz öğrenme yaklaşımları, sınıflandırma ve regresyon yöntemleri, veri güvenliği, algoritmik güvenilirlik, etik ve toplumsal sorumluluk perspektifinden ele alınmaktadır. Çalışma, yapay zekânın sunduğu fırsatların yanı sıra güvenilir, adil ve şeffaf sistemlerin geliştirilmesinin önemine dikkat çekmektedir.
Yapay zekâ destekli fotoğraf uygulamaları, yüz verilerinin işlenmesi, biyometrik veri, dijital mahremiyet ve güvenilir yapay zekâ üzerine Dr. Ozan Önal’ın değerlendirmelerinin yer aldığı medya içeriği.
Bu çalışmada farklı Ti oranlarına sahip Fe-Ni-Ti alaşımlarının morfolojik, mekanik ve manyetik özellikleri SEM, Mössbauer spektroskopisi, DSC ve Vickers sertlik ölçümleri kullanılarak incelenmiştir.
Bu çalışmada, LLZO (Li₇La₃Zr₂O₁₂) tabanlı katı elektrolitlerde iyonik iletkenliğin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmini amaçlanmıştır. Literatürden derlenen veri seti üzerinde kapsamlı ön işleme uygulanmış, farklı makine öğrenmesi modelleri karşılaştırılmış ve en başarılı sonuçlar topluluk öğrenme yöntemleriyle elde edilmiştir. Aykırı değer analizi sonrasında model performansı yaklaşık R² ≈ 0.89 seviyesine ulaşmıştır. Bu çalışma, 3. Bilsel International Erzurum Scientific Research Congress kapsamında sunulmuş ve kongre kitabında yayımlanmıştır.
Yapay Zeka Uzmanı Dr. Ozan Önal; doktora çalışmaları, yapay zekâ ve veri biliminin geleceği, açıklanabilir ve güvenilir yapay zekâ, veri yönetişimi ve standardizasyon üzerine değerlendirmelerde bulundu.
Fe-Ni-x%Ti alaşımlarında Ti elementinin martensitik dönüşümler üzerindeki etkisini inceleyen akademik çalışma.