YÜZ TANIMA SİSTEMİ
Yüz tanıma sistemi, mobil uygulama içerisinde çalışan bir backend sistemidir. Bu sistem sayesinde düzensiz göçmenlerin kontrolü ve sıra bekleme durumları düzeltilmiştir. Göç İdaresi Başkanlığı Bilgi İşlem Dairesi tarafından geliştirilen bu uygulamada, Python tabanlı hazırlanan yüz tanıma sistemi için anti-spoofing önlemleri alınmıştır. Bu sistem hem 1'e 1 hem de 1'e N şeklinde çalışabilmektedir. Uygulamanın testleri, farklı nesne tanıma ve yüz tanıma algoritmaları ile yapılarak en iyi sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca, server yapısı ile anlık ve canlı kontroller yapılmaktadır.
T-SUY, SUY ve ŞEY PROJEKSİYON ÇALIŞMASI.
Türkiye, dünyanın en büyük nakit transfer programını yürütmektedir. Bu programlar Sosyal Uyum Yardımı (SUY), Tamamlayıcı Sosyal Uyumluluk Yardımı (T-SUY), Şartlı Eğitim Yardımı (ŞEY), Kurs Harcırah Desteği (KHD) ve Kamp İçindir. Bu yardım programları, toplam 4 milyonun üzerinde yararlanıcıya hizmet vermektedir. SUY, T-SUY ve ŞEY için projeksiyon çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmalarda zaman serisi ve sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır. Python üzerinde yapılan bu projelerde IFRC, UNICEF, ECHO ve UN gibi uluslararası kuruluşlarla işbirliği yapılmıştır.
- Website: SUY
D4R-MÜLTECİLER İÇİN VERİ TÜRKİYE.
Bu uluslararası projeler periyodik olarak tekrarlanmaktadır. Daha önceki proje, Nijerya'da bulunan Orange GSM firmasının verileri ile ülke kalkınması adına açılan bir yarışmaydı. D4R ise Türk Telekom'un vermiş olduğu özel verilerle Türkiye'deki mülteciler için yapılan analiz yarışmasıdır. Bu projeye MIT gibi köklü kurumlarda başvurduk. Projeyi büyük ve çalışkan bir ekip ile tamamladık. Yazdığımız makaleye BURAYA tıklayarak erişebilirsiniz. Detayları CV'imde bahsettiğim videoda bulabilirsiniz. Bu projede, masanın aslında ne kadar rahat bir yatak olduğunu öğrendim :).
- Website: D4R.com
ICATCES 2019
Mustafa ÇOBAN, Ali ÖZTÜRK: Evaluation of Student Academics Performance via Machine Learning Algorithms, ICATCES 2019
Bu projemizi yayın yaparak canlandırdık ve ICATCES 2019'da sayın Ali ÖZTÜRK hocamız ile sunumumuzu gerçekleştirdik. Elimizde Hindistan'da bulunan üniversite öğrencilerinin verileri bulunmaktaydı. Bu veriyi ekonomi, sosyal hayat ve ekonomi olmak üzere 3 konuda inceledik. Bu konularda elimizdeki öğrencilerin bilgilerinin neleri etkilediğini tespit ettik. Bu tespitler için Random Forest, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Multilayer Perceptron Neural Network ve Radial Basis Function Network gibi algoritmaları kullandık.
- Website: ICATCES
Coğrafi Bilgi Sistemleri
Coğrafi Bilgi Sistemi Kapsamında Yer Altı Kablo Döşeme Optimizasyonu.
Fiber optik kabloların maliyeti günümüz şartlarında belirlenmiştir. Hedefimiz ise trafodan binaya çekilecek olan kabloların en doğru yolunu bulan bir program geliştirmekti. Bu projede Google Maps JavaScript ve KML dosya yapılarından faydalandık. Projemizde belirlediğimiz bir mahalledeki trafoları harita üzerinde gösterdik. Mahalle içerisindeki sokaklarda geçmiş yıllara ait verileri analiz ederek hangi cadde üzerinde ne sıklıkla su basması, elektrik kablosu arızası gibi sorunları tespit edip geleceğe yönelik en doğru kablo yolunu göstermeyi amaçladık.
