/tr/research/applied-ai

Uygulamalı yapay zekâ

Biyosinyalleri anlamlı bilgiye dönüştüren modeller — ve aynı araçların otomasyon ile karar destek sistemlerinde kullanımı.

01 / Kapsam

Neler üzerinde çalışıyoruz?

01
Biyosinyal modelleri
EEG ve diğer fizyolojik sinyaller üzerinde, kişiler arası farklılıkları gözeten sınıflandırma ve regresyon.
02
Zaman serisi öğrenmesi
Gürültülü ve durağan olmayan sensör verisi için öznitelik tabanlı ve derin öğrenme yöntemleri.
03
Karar destek
Modelin çıktısını belirsizliğiyle birlikte sunan, son kararı insana bırakan sistemler.
04
Otomasyon
Aynı yöntemlerin operasyonel veriye uygulanması: sınıflandırma, bilgi çıkarımı ve iş akışı otomasyonu.

02 / Yaklaşım

Adım 01
Mimariden önce değerlendirme
Model seçilmeden önce metrikler ve veri ayrımları — gerektiğinde kişi bazında — sabitlenir.
Adım 02
Belirsizlik cevabın parçasıdır
Ne kadar güvenilir olduğu bilinmeyen bir tahmin, karar vermek için işe yaramaz.
Adım 03
Önce temel model
Her karmaşık model basit bir modelle karşılaştırılır. Onu geçemiyorsa kullanıma alınmaz.
Adım 04
Not defterinden servise
Modeller bir not defterinde bırakılmaz; izlenebilir, sürümlenmiş servisler olarak paketlenir.

Verinin gürültülü, sonucun önemli olduğu modelleme problemlerinde araştırma grupları ve şirketlerle çalışıyoruz.