Bakay, Uğur

Profile Picture
Profile URL
https://gcris.yasar.edu.tr/handle/123456789/12663
Name Variants
Job Title
Öğrt.Gör.
Email Address
Main Affiliation
01.01.09.01. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Status
Current Staff
Website
ORCID ID
0009-0009-2528-076X
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

SDG data is not available
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output

1

Articles

0

Views / Downloads

0/0

Supervised MSc Theses

1

Supervised PhD Theses

0

WoS Citation Count

0

Scopus Citation Count

0

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

0.00

Scopus Citations per Publication

0.00

Open Access Source

0

Supervised Theses

1

Journals data is not available

Scopus Quartile Distribution

Quartile distribution chart data is not available

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

20241
Reset filters

Settings

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Bilimsel makalelerin dönüşüm tabanlı yapay zeka ile değerlendirilmesi
    (2024) Bakay, Uğur; Güzeliş, Cüneyt; Erdoğdu, Kazım
    Akademik yayıncılıkta hakem değerlendirmesi, araştırma kalitesini ve bütünlüğünü uzman değerlendirmesi yoluyla sağlamak için kritik bir süreçtir. Ancak, geleneksel hakem değerlendirmesi, artan başvuru hacimleri ve potansiyel önyargılar gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Otomatik değerlendirme süreçleri için Yapay Zeka'ya (YZ) yönelik artan bir ilgi bulunmaktadır. Bu makale, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritmalarını kullanan AI-Bazlı Makale İnceleme Aracını (AI-BART) sunmaktadır. Makine öğrenimi konferanslarından alınan bir veri seti üzerinde eğitilen bu araç, makalelerin özet, giriş ve sonuç bölümlerine dayanarak kabul veya reddini tahmin eder. Deneysel sonuçlar, %85 doğruluk oranı ile YZ'nin hakem değerlendirme verimliliğini ve nesnelliğini artırmadaki potansiyelini vurgulamaktadır.