Yıldız, Beytullah
Loading...
Profile URL
Name Variants
Yıldız, Beytullah
B.,Yildiz
Yildiz, B
B., Yildiz
B., Yıldız
Beytullah, Yildiz
Y.,Beytullah
Yildiz,B.
Y., Beytullah
Yıldız,B.
Beytullah, Yıldız
Yildiz, Beytullah
B.,Yıldız
B.,Yildiz
Yildiz, B
B., Yildiz
B., Yıldız
Beytullah, Yildiz
Y.,Beytullah
Yildiz,B.
Y., Beytullah
Yıldız,B.
Beytullah, Yıldız
Yildiz, Beytullah
B.,Yıldız
Job Title
Doçent Doktor
Email Address
beytullah.yildiz@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Software Engineering
Status
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Sustainable Development Goals
3
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
2
Research Products
Scholarly Output
18
Articles
7
Citation Count
35
Supervised Theses
6
16 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 10 of 16
Conference Object Citation - Scopus: 2Enhancing Image Resolution With Generative Adversarial Networks(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022) Yildiz,B.; Software EngineeringSuper-resolution is the process of generating high-resolution images from low-resolution images. There are a variety of practical applications used in real-world problems such as high-definition content creation, surveillance imaging, gaming, and medical imaging. Super-resolution has been the subject of many researches over the past few decades, as improving image resolution offers many advantages. Going beyond the previously presented methods, Generative Adversarial Networks offers a very promising solution. In this work, we will use the Generative Adversarial Networks-based approach to obtain 4x resolution images that are perceptually better than previous solutions. Our extensive experiments, including perceptual comparison, Peak Signal-to-Noise Ratio, and classification success metrics, show that our approach is quite promising for image super-resolution. © 2022 IEEE.Master Thesis Reklam Tıklama Tahmini için Takviyeli Öğrenme(2023) Haıder, Umaır; Yıldız, Beytullah; Software EngineeringÇevrimiçi reklamcılıkta kritik öneme sahip tıklama oranı (CTR) tahmini için geleneksel yöntemler, kullanıcı tercihlerinin dinamikliği ve reklamların alakasını kapsamada zorlanırken, yeni stratejilerin keşfini başarılı olanlarla dengeli bir şekilde sağlayan Thompson Örnekleme gibi takviyeli öğrenme (RL) algoritmaları, etkili bir çözüm sunar. Bu araştırmada, gerçek dünya reklam izlenimleri ve tıklamalarını simüle etmek için özel bir OpenAI Gym ortamını ve kullanıcı tercihlerinin ve reklamların alakasının sürekli değişimini ele alan dinamik CTR'yi tahmin etmek için bir Thompson Örnekleme uygulamasını içeren yeni bir RL tabanlı yaklaşım sunuyoruz. Bulgular, Thompson Örnekleme'nin CTR tahmininde, diğer RL stratejilerinden yaklaşık \%10 daha yüksek bir güven seviyesi ile, üstün bir performans sergilediğini ve bu sayede çevrimiçi reklam seçim süreçlerinin önemli ölçüde gelişebileceğini, böylece daha yüksek CTR'ler ve potansiyel olarak reklam yayıncıları için artan gelir sağlayabileceğini öne sürüyor.Master Thesis Soyutlayıcı Özetlemek, Benzerlik, Gereklilik, ve Kabul Edilebilirliği Kullanan Kapsamlı Değerlendirme Metriği(2023) Al-brıman, Mohammed Khalıd Hılmı; Yıldız, Beytullah; Software EngineeringUzun metinlerden otomatik olarak anlamlı özetler üretmek, birçok alanda büyük önem taşımaktadır. Transformer modeli gibi yeni sinir ağı mimarilerinin ortaya çıkması, kaliteli özetler üretebilen çok sayıda büyük dil modellerinin gelişmesine neden olmuştur. Fakat, özetleme modellerinin ürettiği özetler, önemli bir sorunu beraberinde getirmektedir. Özetleme modellerinin kalitesini ölçen, ROUGE gibi, standart otomatik değerlendirme metrikleri, kapsamlı bir değerlendirme yapmakta eksik kalmaktadır. Bu çalışmada, modeller tarafından üretilen ve insanlar tarafından yazılan örnek özetleri kullanan, SEAScore adlı yeni bir model tabanlı metrik sunuyoruz. Bu metrik, semantik benzerlik, doğal dil çıkarımı ve dilsel kabul edilebilirlik gibi çeşitli Doğal Dil İşleme yöntemlerini kullanır. Geliştirdiğimiz SEAScore metriği, daha önce eğitilmiş dil modelleri tarafından çıkarılan özellikleri kullanarak, özetleme modellerinin kalitelerini ölçen bir puan üretir. Bu tezde, üç tane özetleme modeli kullanarak yeni metriğimizin kalitesini ölçen deneyler yaptık. Deneysel sonuçlara göre, geliştirdiğimiz SEAScore metriği, bilinen standart metriklerine göre, insan tarafından üretilen değerlendirme puanları ile daha yüksek korelasyon sergileyerek başarılı sonuçlar sunmuştur.Article Citation - WoS: 9Citation - Scopus: 18Reinforcement Learning Using Fully Connected, Attention, and Transformer Models in Knapsack Problem Solving(Wiley, 2022) Yildiz, Beytullah; Yıldız, Beytullah; Yıldız, Beytullah; Software EngineeringKnapsack is a combinatorial optimization problem that involves a variety of resource allocation challenges. It is defined as non-deterministic polynomial time (NP) hard and has a wide range of applications. Knapsack problem (KP) has been studied in applied mathematics and computer science for decades. Many algorithms that can be classified as exact or approximate solutions have been proposed. Under the category of exact solutions, algorithms such as branch-and-bound and dynamic programming and the approaches obtained by combining these algorithms can be classified. Due to the fact that exact solutions require a long processing time, many approximate methods have been introduced for knapsack solution. In this research, deep Q-learning using models containing fully connected layers, attention, and transformer as function estimators were used to provide the solution for KP. We observed that deep Q-networks, which continued their training by observing the reward signals provided by the knapsack environment we developed, optimized the total reward gained over time. The results showed that our approaches give near-optimum solutions and work about 40 times faster than an exact algorithm using dynamic programming.Conference Object Citation - Scopus: 22Improving Text Classification With Transformer(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2021) Soyalp,G.; Alar,A.; Ozkanli,K.; Yildiz,B.; Software EngineeringHuge amounts of text data are produced every day. Processing text data that accumulates and grows exponentially every day requires the use of appropriate automation tools. Text classification, a Natural Language Processing task, has the potential to provide automatic text data processing. Many new models have been proposed to achieve much better results in text classification. The transformer model has been introduced recently to provide superior performance in terms of accuracy and processing speed in deep learning. In this article, we propose an improved Transformer model for text classification. The dataset containing information about the books was collected from an online resource and used to train the models. We witnessed superior performance in our proposed Transformer model compared to previous state-of-art models such as L S T M and CNN. © 2021 IEEEMaster Thesis Soyutlayıcı Metin Özetlemesi Derin Öğrenme Kullanarak(2021) Abbas, Hanan Wahhab Abbas; Yıldız, Beytullah; Software EngineeringÖzetleri otomatik olarak üretme yeteneği, çeşitli alanlarda verimliliğin yanı sıra bilginin yayılmasını ve elde tutulmasını iyileştirmeye yardımcı olabilir. Özetleme, soyutlamacı ve çıkarıcı olmak üzere temelde iki yaklaşım vardır. Ana fikirleri yakalamak için kaynak metnin kısa bir özetini oluşturma süreci olduğu için soyutlayıcı yaklaşım daha başarılı kabul edilir. Bu yaklaşımda, kaynak metinden oluşturulan özetler, orijinal metinde yer almayan yeni ifadeler ve cümleler içerebilir. Dikkate dayalı Tekrarlayan Sinir Ağları kodlayıcı-kod çözücü modellerinin kullanımı, özetleme ve makine çevirisi dahil olmak üzere dille ilgili çeşitli görevler için popüler olmuştur. Son zamanlarda, makine çevirisi alanında, Transformer modelinin Tekrarlayan Sinir Ağları tabanlı modelden üstün olduğu kanıtlanmıştır. Bu tezde, metin özetleme için geliştiril-miş bir kodlayıcı-kod çözücü Transformer modeli öneriyoruz. Temel model olarak, soyutlayıcı metin özetleme görevi için bir Tekrarlayan Sinir Ağları modelini olan Dikkatli Uzun Kısa Süreli Bellek kullandık. Bu çalışmanın değerlendirilmesi, ROUGE puanı kullanılarak otomatik olarak yapılmıştır. Deneysel sonuçlar, Transformer modelinin daha iyi bir özet ve daha yüksek bir ROUGE puanı sağladığını göstermektedir.Article Citation - WoS: 25Citation - Scopus: 39Text Classification Using Improved Bidirectional Transformer(Wiley, 2022) Tezgider, Murat; Yıldız, Beytullah; Yildiz, Beytullah; Aydin, Galip; Yıldız, Beytullah; Software EngineeringText data have an important place in our daily life. A huge amount of text data is generated everyday. As a result, automation becomes necessary to handle these large text data. Recently, we are witnessing important developments with the adaptation of new approaches in text processing. Attention mechanisms and transformers are emerging as methods with significant potential for text processing. In this study, we introduced a bidirectional transformer (BiTransformer) constructed using two transformer encoder blocks that utilize bidirectional position encoding to take into account the forward and backward position information of text data. We also created models to evaluate the contribution of attention mechanisms to the classification process. Four models, including long short term memory, attention, transformer, and BiTransformer, were used to conduct experiments on a large Turkish text dataset consisting of 30 categories. The effect of using pretrained embedding on models was also investigated. Experimental results show that the classification models using transformer and attention give promising results compared with classical deep learning models. We observed that the BiTransformer we proposed showed superior performance in text classification.Conference Object Citation - Scopus: 1A Novel Use of Reinforcement Learning for Elevated Click-Through Rate in Online Advertising(Ieee Computer Soc, 2023) Haider, Umair; Yildiz, Beytullah; Software EngineeringEfficiently predicting Click-through Rate (CTR) is crucial for the success of online advertising. Traditional methods often struggle to adapt to the dynamic nature of user preferences and the evolving relevance of advertisements. In this study, we propose a novel Reinforcement Learning (RL) approach for CTR prediction, leveraging OpenAI Gym and the Thompson Sampling algorithm. Our approach dynamically estimates CTR, cleverly adapting to the ever-changing landscape of user preferences and advertisement relevance. Results showcase the exceptional performance of Thompson Sampling in CTR prediction, sur-passing other RL methods with a remarkable 10% higher confidence level. This emphasizes the significant potential of our RL approach in optimizing the selection of online advertisements.Master Thesis Saldırı Tespiti için Takviyeli Öğrenme(2021) Saad, Ahmed Mohamed Saad Emam; Yıldız, Beytullah; Software EngineeringBulut bilişim, web servisleri ve Nesnelerin İnterneti sistemleri gibi ağ tabanlı teknolojiler, esneklikleri ve üstünlükleri nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır. Öte yandan, ağ tabanlı teknolojilerin katlanarak büyümesi, ağ güvenliği sorunlarının büyüklüğünü artırmaktadır. İzinsiz giriş, ağ tabanlı teknolojilerin güvenliğinin önemli bir parçasıdır. Sağlam bir saldırı tespit sistemi uygulamak, izinsiz giriş sorununu çözmek ve ağ tabanlı teknolojilerin ve hizmetlerin güvenli bir şekilde sunulmasını sağlamak için çok önemlidir. Bu tezde, izinsiz girişleri tespit etmek ve ağ uygulamalarını daha güvenli, güvenilir ve verimli hale getirmek için pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan yeni bir yaklaşım öneriyoruz. Takviye öğrenme yaklaşımı olarak, ağ trafiği saldırılarını taklit eden ve öğrenme sürecine rehberlik eden, özel olarak uyarlanmış bir Gym ortamının yanında kullanılan derin Q-öğrenme kullanılmaktadır. Uzun-Kısa Süreli Bellek kullanan denetimli bir derin öğrenme çözümü, karşılaştırma için temel yaklaşım alarak uygulanmıştır. NSL-KDD veri kümesi, takviye öğrenme ortamını oluşturmak için kullanılmakta olup temel modeli eğitmek ve değerlendirmek için de kullanılır. Önerilen pekiştirmeli öğrenme yaklaşımının performans sonuçları, temel modele ve literatürdeki diğer çözümlere göre büyük bir üstünlük göstermektedir.Article Citation - WoS: 2Citation - Scopus: 2Beyond Rouge: a Comprehensive Evaluation Metric for Abstractive Summarization Leveraging Similarity, Entailment, and Acceptability(World Scientific Publ Co Pte Ltd, 2024) Briman, Mohammed Khalid Hilmi; Yıldız, Beytullah; Yildiz, Beytullah; Yıldız, Beytullah; Software EngineeringA vast amount of textual information on the internet has amplified the importance of text summarization models. Abstractive summarization generates original words and sentences that may not exist in the source document to be summarized. Such abstractive models may suffer from shortcomings such as linguistic acceptability and hallucinations. Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) is a metric commonly used to evaluate abstractive summarization models. However, due to its n-gram-based approach, it ignores several critical linguistic aspects. In this work, we propose Similarity, Entailment, and Acceptability Score (SEAScore), an automatic evaluation metric for evaluating abstractive text summarization models using the power of state-of-the-art pre-trained language models. SEAScore comprises three language models (LMs) that extract meaningful linguistic features from candidate and reference summaries and a weighted sum aggregator that computes an evaluation score. Experimental results show that our LM-based SEAScore metric correlates better with human judgment than standard evaluation metrics such as ROUGE-N and BERTScore.
