Karakaya, Ziya

Loading...
Profile Picture
Name Variants
Karakaya, Z
K.,Ziya
Ziya, Karakaya
K., Ziya
Z., Karakaya
Karakaya,Z.
Karakaya, Ziya
Z.,Karakaya
Job Title
Doktor Öğretim Üyesi
Email Address
ziya.karakaya@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Computer Engineering
Status
Former Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

NO POVERTY1
NO POVERTY
0
Research Products
ZERO HUNGER2
ZERO HUNGER
0
Research Products
GOOD HEALTH AND WELL-BEING3
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
1
Research Products
QUALITY EDUCATION4
QUALITY EDUCATION
0
Research Products
GENDER EQUALITY5
GENDER EQUALITY
0
Research Products
CLEAN WATER AND SANITATION6
CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY7
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
0
Research Products
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH8
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
0
Research Products
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE9
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
2
Research Products
REDUCED INEQUALITIES10
REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES11
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
0
Research Products
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION12
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
0
Research Products
CLIMATE ACTION13
CLIMATE ACTION
0
Research Products
LIFE BELOW WATER14
LIFE BELOW WATER
1
Research Products
LIFE ON LAND15
LIFE ON LAND
0
Research Products
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS16
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS17
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
0
Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output

41

Articles

3

Views / Downloads

267/2090

Supervised MSc Theses

13

Supervised PhD Theses

2

WoS Citation Count

78

Scopus Citation Count

98

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

1.90

Scopus Citations per Publication

2.39

Open Access Source

4

Supervised Theses

15

JournalCount
UBMK 2018 - 3rd International Conference on Computer Science and Engineering -- 3rd International Conference on Computer Science and Engineering, UBMK 2018 -- 20 September 2018 through 23 September 2018 -- Sarajevo -- 1435604
3rd International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK) -- SEP 20-23, 2018 -- Sarajevo, BOSNIA & HERCEG3
2017 International Conference on Computer and Applications, ICCA 2017 -- 2017 International Conference on Computer and Applications, ICCA 2017 -- 6 September 2017 through 7 September 2017 -- Doha -- 1315022
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) -- 7th International Conference on Computational Science, ICCS 2007 -- 27 May 2007 through 30 May 2007 -- Beijing -- 708232
2017 International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK) -- OCT 05-08, 2017 -- Antalya, TURKEY1
Current Page: 1 / 4

Scopus Quartile Distribution

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 10 of 13
  • Doctoral Thesis
    Araştırma Tabanlı Yazılım Projeleri için Yeni Bir Yazılım Geliştirme Metodolojisi
    (2019) Cereci, İbrahim; Karakaya, Ziya
    Orta ve büyük ölçekli yazılım geliştirme projeleri genellikle bir çok takım üyesi tarafından birlikte geliştirilirler. Takım üyelerinin koordine edilmesi, grup için uygun geliştirme yöntemleri kullanılması ve grubun yazılım geliştirme sürecinin kontrolü zor problemlerdir. Yazılım geliştirme metotları yoğunlukla bu zor problemlerin çözümü için kullanılmaktadırlar. Var olan yazılım geliştirme metotları her ne kadar endüstrinin ihtiyaçlarını karşılasalar dahi, akademisyenler tarafından üniversitelerde yürütülen araştırma tabanlı yazılım geliştirme proje ihtiyaçlarını sağlamaya yönelik değillerdir. Bu çalışmada; araştırma tabanlı yazılım projeleri için yeni bir metotun gerekli olduğunu ortaya koymak adına, bu alanda çalışan kişilerin ihtiyaçları ve üstün yöntemleri nitel bir çalışma ile toplanıp, toplanan veriler ışığında da, araştırma tabanlı yazılım projeleri için yeni bir yazılım geliştirme metotu sunulmuştur. Önerilen metot alan uzmanlarının sağladığı uzman görüşleri ile değerlendirilip araştırma tabanlı yazılım projeleri için uygun bulunmuştur. Çalışma sırasında toplanmış olan alan problemleri ve üstün yöntemler, araştırma tabanlı yazılım projelerinde yer almak isteyen proje yöneticileri, takım üyeleri, üniversiteler ve destekleyici kurumlara öneriler olarak bir çerçevede sunulmuştur. Bu öneriler kullanılarak ilerde gerçekleştirilecek olan benzeri projelerin verimlilikleri artırılabilir.
  • Master Thesis
    Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Oyun Seviyelerinin Zorluklarının Belirlenmesinde Kullanılması
    (2020) Şahbenderoğlu, Turan Ozan; Karakaya, Ziya
    In game design, adjusting difficulty is one of the key aspects of financial success. However, this task is costly since it is time-consuming. In the literature, there are very limited studies according to determining the game difficulty. Instead, almost every study is about difficulty adjustment which skips the determining process. This thesis aims to develop a game environment to observe if the machine learning can determine the difficulty of a game and the game levels. For this purpose, a game with five different levels from easy to hard is developed in Unity Engine. A machine learning agent that uses reinforcement learning is also developed and each game level used as learning environment of the agent. In general, the learning process shows that the Cumulative Reward of the agents is decreased as levels become harder. The complexity of the game significantly decreases Cumulative Rewards. The results of this thesis have shown that those level difficulties of a game can be determined by comparing the reinforcement learning agent's performance on collecting rewards in the training area. In other words, machine learning algorithms have a big potential to support the game design phase of the game development process when it comes to determining the level of difficulties.
  • Master Thesis
    Çevik Yazılım Geliştirme Yöntemleri: Karşılaştırmalı Bir Çalışma
    (2018) Abakar, Adoum Choukou; Karakaya, Ziya
    Yazılım sistemleri yıllardır modern toplumun bir parçası olmuştur. Günümüz teknolojisinde en hızlı büyüyen disiplinlerden biri olan yazılım mühendisliği, günlük yaşamımızın muazzam ilerlemesinin ayrılmaz bir parçası haline geliyor ve neredeyse tüm yaşam disiplinlerinde kullanılıyor. Çevik yazılım geliştirme metodolojileri, yazılım sistemlerinin daha hızlı ve daha yüksek kalitede üretilmesi sayesinde neredeyse tüm yazılım şirketlerinde büyük ölçüde uygulanmaktadır. Dahası, Çevik yöntemler, güvenilir yazılım sistemlerinin hızlı ve sürekli teslimatı ile müşterilerin memnuniyetini her zaman karşılamaktadır. Bu çalışmanın amacı, farklı Çevik yazılım metodolojilerinin kullanım alanı ve farklı proje türlerine uygunluğunu belirtmek için sistematik bir literatür taraması yapmaktır. Ayrıca, popülerlik, farklılıkları ve benzerlikleri de dahil olmak üzere farklı Çevik yazılım geliştirme metodolojileri hakkında kapsamlı bilgileri belirlemek ve sağlamak için araştırmanın amacı dahilindedir. Son olarak araştırma, literatür incelemesinden elde edilen mevcut Çevik yazılım yöntemleri kanıtlarını özetlemekte, fayda ve sınırlamalarını belirtmektedir. Bu araştırmanın amacına ulaşmak için beş soru tasarlandı, veri toplandı ve bu çalışma için yaptığımız kapsamlı literatür taramasına dayanarak sonuçlar da hazırlandı.
  • Master Thesis
    Hadoop ve Spark Sistemlerin Karşılastırmalı Çalışması
    (2016) Alı, Arsan Mohammed Alı; Yazıcı, Ali; Karakaya, Ziya
    Bu çalışma, büyük veri sistemlerden ikisi olan Hadoop ve Spark'ı karşılaştırarak incelemektedir. Bu çalışmaya dahil edilen sistemler ideal performanslarını gösterebilecek şekilde çeşitli parametrelerle ayarlanmış; performans, donanım kullanımları ve kullanılan donanım sayısının arttırılmasıyla oluşan hızlanma oranları dört farklı uygulamada değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonuçları incelendiğinde Spark'ın WordCount ve Sort uygulamaları için daha iyi performans gösterdiği, Hadoop'un Naive-Bayes uygulamasında Spark'tan daha başarılı olduğu gözlenmiştir. Bununla beraber, Grep uygulaması için Hadoop ve Spark arasında göze değer bir fark görülmemiştir.
  • Master Thesis
    Bulut Bilişim Destekli Büyük Verinin Kobi'ler ve Devlet Kuruluşları için Yarattığı Olanaklar ve Zorluklar
    (2018) Rashed, Alaa Hussaın Rashed; Karakaya, Ziya; Yazıcı, Ali
    Büyük Veri ve Bulut Bilişim, KOBİ'lere ve devlet kurumlarına rekabet avantajı kazandırmak ve kuruluşlarını iyileştirme fırsatı veren en önemli teknolojilerdendir. Bir yandan Büyük Veri uygulaması büyük oranda donanım, yazılım ve işgücü yatırımı gerektirirken, diğer yandan Bulut bilişim kuruluşlara yatırım maliyetini büyük oranda düşürecek Büyük Veri uygulama olanakları sunmaktadır. Böylelikle KOBİ ve Devlet kurumlarının Büyük Veri uygulamalarını hızlı ve kolay bir şekilde hayata geçirmeleri konusunda fırsatlar sunmakta ve özendirmektedir. Bu çalışmanın amacı, sistematik alanyazın tarama tekniğini kullanarak veriler toplamak ve bu verilere dayanarak KOBİ'ler ve devlet kurumları için Bulut üzerinde Büyük Veri yapılarının yararları, zorlukları ve çözümlerini belirlemektir. Büyük Veri'de karşılaşılan zorulukların bir bölümünün Bulut Bilişim ile nasıl çözülebildiği net bir şekilde ortaya konulmaktadır. Bu çalışmanın amaçlarıyla ilgili bilgileri derlemek için dört araştırma sorusu tasarlanmış ve ilgili veriler alanyazın tarama yöntemi kullanılarak toplanarak sonuçlar derlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Büyük Veri, Bulut Bilişim, KOBİ, Devlet Daireleri, Faydalar, Zorluklar, Çözümler
  • Master Thesis
    Büyük Verı Çerçevelerınde Kullanılan Zamanlayıcıların Karşılaştırılması
    (2018) Al-jumaılı, Saıf Abdulrahman Mohammed; Karakaya, Ziya; Yazıcı, Ali
    Büyük Veri uygulamaları, mevcut bilgi teknolojisi sektörünün ana bileşenlerinden biri haline gelmiş ve birçok alanda karar vericilere en iyi sonuçları elde etme fırsatı tanımıştır. Bununla birlikte, bu tür verilerin kullanılmasında gereksinim duyulan hız, depolama, yönetim ve işleme gibi konularda geleneksel veri tabanı sistemlerinin yeterli olmadığını bilinmektedir. Kaynak yönetimi ve görev zamanlaması, bu türden büyük ölçekteki verilerin işlenmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu konuda; özelliklerine, etkililiğine, performansına, v.b. bağlı olarak farklı sınıflarda zamanlayıcılar bulunmaktadır. Bu tezde, Büyük Veri çerçevelerinde çalışan çeşitli zamanlayıcılar ayrıntılı olarak sınıflandırılmış, karşılaştırılmış ve incelenmiştir. Ayrıca bu tez, bu zamanlayıcıların farklı kullanım durumlarındaki zayıflık ve güçlü yanları ortaya koymaktadır. Bunlara ek olarak, zamanlayıcıların kullanım alanlarına göre uygunluğuna ilişkin senaryolar incelemiş olup, bu durumlarda herbir zamanlayıcının ne türden zayıflıklığı yada yararsızlığı olduğu saptanmaya çalışılmıştır.
  • Master Thesis
    Araştırma Temelli Yazılım Geliştirme Projeleri için Scrum Metodolojisinin Değiştirilmesi
    (2021) Alkharam, Ahmed Alı Salem; Karakaya, Ziya; Yazıcı, Ali
    Farklı boyutlardaki yazılım geliştirme projeleri, genellikle belirli bir yazılım geliştirme süreci yönetimini takip eden bir grup insan tarafından, proje içindeki grubunu yönetmek ve proje sürecini takip etmek için yürütülür. Yazılım geliştirme metodolojileri (SDM) bu tür projeler için özel olarak tasarlanmıştır. Ancak, farklı türlerde araştırma tabanlı yazılım geliştirme projelerini yönetmek için geliştirilmiş özel bir yöntem yoktur. Bu nedenle, bu çalışma, araştırma tabanlı yazılım geliştirme projeleri için Scrum metodolojisinin değiştirilip değiştirilemeyeceğini araştırmak için sistematik bir literatür taraması yapmayı, Scrum yöntemi benimsenirken projelerde ortaya çıkan zorlukları ve bu zorluklar için önerilen çözümleri belirlemeyi ve son olarak Araştırmaya dayalı yazılım geliştirme projeleri için Scrum yönteminin örnek uygulamalarını belirlemektedir. Bu amaçla üç ana araştırma sorusu belirlenmiş ve sonuçlar tez kapsamında sunulmuştur.
  • Master Thesis
    Sosyal Medyada Duygu Analizi : Karşılaştırmalı Bir Çalışma
    (2018) Gebreyesus, Yasmın Tesfaldet; Karakaya, Ziya; Yazıcı, Ali
    Duygu Analizi, sosyal medya gönderileri gibi metin içeriğinin polaritesini tespit etme ve sınıflandırma görevidir. Twitter için duyarlılık analizi, çalışmaların açık veri setlerini kullanarak yürütüldüğü akademik çevrelerde popüler bir konu olmuştur. Mevcut son teknoloji ürünü sonuçlar, Destek Vektör Makineleri (SVM) gibi klasik Makine Öğrenme sınıflandırıcıları ve Sinir Ağları, yani Derin Öğrenme modelleri gibi son gelişmeler dahil olmak üzere çok çeşitli tekniklerle sağlanmıştır. Bu tezde, Büyük Veri çerçevelerini kullanarak Sosyal Medya için büyük ölçekli Duygu Analizi çalıştık. Motivasyonumuz, büyük veri kriterlerinin sınıflandırıcıların performansı üzerindeki etkisini araştıran çalışmaların çok az olduğu gözleminden kaynaklanmaktadır. Amaç, sadece son teknoloji ürünü sonuçlardan daha iyi performans gösteren bir model oluşturmak değil, gerçek zamanlı ve yüksek hacimli veri akışları altında çeşitli sınıflandırıcı algoritmalarını incelemektir. Bu amaçla, büyük veri çerçeveleri olan ve içermeyen çeşitli Duygu Analizi Modelleri uygularız ve büyük veri yapılarını kullanarak performans faydalarını veya kayıplarını karşılaştırırız. Özellikle iki deneme senaryosu oluşturduk. Her iki senaryoda, aynı veri kümesini kullanıyoruz, ilgili sınıflandırıcılar için mümkün olan en iyi sonuçları elde etmek için uygun veri ön işlemlerini ve özellik mühendisliği tekniklerini uyguluyoruz. Anahtar Kelimeler: Algı Analizi, Büyük Veri, Spark, Spark ML, Twitter, Derin Öğrenme, Twitter
  • Master Thesis
    Bulut Üzerinde Büyük Verilerde Ölçeklenebilirlik Konusu: Sanal Makineler ve Linux Konteynerlerin Karşılaştırılması
    (2017) Gökhan, Cansu; Karakaya, Ziya; Yazıcı, Ali
    Son yıllarda, BT ve iş dünyasında Büyük Veri ve Bulut Bilişim önem kazanmıştır. Büyük veri analizi için gerekli olan büyük miktarda depolama alanı ve hesaplama gücüdür. Bulut Bilişimin, talep üzerine altyapıyı ölçeklendirmek, hesaplama kaynaklarını kullanmaya yardımcı olmak ve büyük miktarda depolama alanı sağlaması ile bu iki teknoloji birbirini tamamlayacı teknolojiler haline gelmiştir. Son yıllara kadar, hesaplama kaynak kullanımında kullanılan tek teknik, Sanal Makine oluşturmak için kullanılan, hipervisör destekli sanallaştırma tekniğine dayanıyordu. Günümüzde, konteyner olarak adlandırılan ve kaynak kullanımında daha hızlı ve daha iyi olan bir başka teknik popülerlik kazanmıştır. Bu çalışmada, bulut üzerinde büyük verilerde ölçeklendirme konusu sanal makine ve konteynerlerin merkezi işlem birimi, disk G/Ç, ağ ve bellek performansları HiBench kıyaslama uygulamaları kullanılarak değerlendirilmiştir. Ayrıca, farklı düğüm sayıları üzerinde bu kıyaslama uygulamaları kullanılarak sanal makine ve konteynerlerin ölçeklenebilirlik oranları değerlendirilmiştir. Bu çalışmanın sonucu konteynerlerin daha iyi performansa ve ölçeklenebilirliğe sahip olduğunu göstermektedir.
  • Doctoral Thesis
    3 Boyutlu Mikrokanallarda Parçacık Akış Problemleri ̇ıçin Sınır Eleman Yöntemi Tabanlı Özel Bir Paralel Formülasyon Tasarımı ve Uygulaması
    (2015) Karakaya, Ziya; Baranoğlu, Besim; Yazıcı, Ali
    Bu çalışmada mikroakışkan uygulamalarındaki kıvamlı yavaş akışta birden çok parçacığı izlemek için yeni bir formülasyon sunulmaktadır. Yöntem, sınır eleman matrislerinin manipülasyonu işlemininden sonra, parçacığın katı bünye hızları ile üzerine etki eden kuvvetleri ilişkilendiren bir denklem sistemi elde etmektedir. Formülasyon, SMP paralelleştirme yönteminin uygulandığı ardışık matris çarpımı işlemleri sonucunda özellikle parçacığın yörüngesinin takibi için tasarlanmıştır. Mevcut formülasyon, parçacık izleme işlemi için kullanılmak üzere etkili bir sayısal model sunmaktadır ve kolay bir şekilde birden çok fiziksel etkinin içerildiği çoklu-fizik simülasyonları için genişletilebilir olduğu görülmektedir.