Yusuf KorkmazyiğitYapay zekâ ve meta-sezgisel optimizasyon üzerine çalışan bilgisayar mühendisliği öğrencisi
yazılar · fotoğraflar · seyahatler
Kökler
Günlük dersler, aklıma takılan fikirler, kendi kendime yazdığım küçük felsefi notlar ve bir hikâyesi olan fotoğraflar.
Kökler'den
Son yazı
Yazı · 15 Ekim 2026Doğa ve sağduyuOku →Son fotoğraflar
Kodlar'dan
Seçili projeler
- KOVANdevam ediyor
- Sorun
- Optimizasyon algoritmalarını yorumlanabilir biçimde ve otomatik olarak keşfetmek.
- Katkım
- Bir dil modelinin Yapay Arı Kolonisi'ni yönlendirerek algoritma ürettiği ve adım adım iyileştirdiği çerçeveyi geliştiriyorum.
- Sonuç
- Devam ediyor; hedef alanlar sayısal optimizasyon ve parçacık fiziği.
- Python
- LLM
- Yapay Arı Kolonisi
- Optimizasyon
- abcoptdevam ediyor
- Sorun
- Yapay Arı Kolonisi'ni Python'da güvenilir biçimde ve scikit-learn iş akışının içinde kullanabilmek.
- Katkım
- Kanonik ABC'yi referans kodla birebir aynı sonuçları verecek şekilde uyguladım; scikit-learn uyumlu ABCSearchCV'yi yazdım, paketleyip yayınladım.
- Sonuç
- PyPI'da yayında — pip install abcopt
- Python
- NumPy
- scikit-learn
- PyPI
- ABC-FedAvgtamamlandı
- Sorun
- Federe öğrenmede FedAvg'ın öğrenme oranı ve momentumunu, dağıtık ve dengesiz veride elle ayarlamak zor.
- Katkım
- Bu iki hiperparametreyi kısa federe simülasyonlar üzerinden Yapay Arı Kolonisi ile ayarlayan ABC-FedAvg yöntemini geliştirdim (PyTorch, PathMNIST, 5 istemci).
- Sonuç
- Test doğruluğu standart FedAvg'a göre %78,05'ten %85,28'e çıktı.
- Python
- PyTorch
- Federe Öğrenme
- Yapay Arı Kolonisi