Kuantum Teknolojileri ve Enformatik Araştırmaları Dergisi

Feature Selection in Music Data with Meta-Heuristic Methods

2024-10-28T00:01:55+03:00

In today's world, the rapid increase in multimedia content production has made accessing valuable information more challenging. Data mining has become critical to facilitate access to meaningful data, and an important step in this process is reducing the size of the data. Feature selection reduces the data size by eliminating irrelevant, noisy, or missing data from the dataset, allowing the methods used in data analysis to operate faster and more efficiently. In this study, feature selection was performed using nature-inspired metaheuristic algorithms. The selected features were analyzed by classifying them using machine learning algorithms and artificial neural networks. Improvements made on the music dataset increased track popularity classification performance by 3,2%, achieving an accuracy of 88%. The methods used were presented comparatively, and the findings were evaluated.

Kuantum Teknolojilerinin İstihbarat Düzleminde Gelecekteki Yeri

2024-10-28T00:07:35+03:00

Bu çalışma, Kuantum Teknolojilerinin (KUT) istihbarat ve ulusal güvenlik alanlarındaki potansiyel etkilerini incelemektedir. Yıkıcı inovasyon olarak isimlendirilen bu teknoloji, istihbarat disiplininde hem fırsatlar hem de tehditler sunmaktadır. Özellikle Kuantum Bilgisayar ve Kuantum İnternet gibi çabalar, veri işleme, saklama ve iletme süreçlerinde devrim niteliğinde değişiklikler getirebilir. Kuantum teknolojilerinin aynı anda hem 0 hem de 1 değerine sahip olabildiği süperpozisyon özelliği, işlem hızını ve kapasitesini klasik bilgisayarların çok ötesine taşımaktadır. Bu teknoloji, özellikle güvenlik ve istihbarat sahasında büyük bir potansiyele sahiptir. Söz konusu çalışma, KUT’un istihbarat faaliyeti ve süreci üzerindeki etkilerini araştırırken, “Alternatif Gelecekler Analizi” ve “Kırmızı Takım Analizi” gibi yapılandırılmış analiz tekniklerinden yararlanmayı planlamaktadır. Bu analiz teknikleri, KUT’un belirsiz geleceğini değerlendirmek ve istihbarat faaliyetlerinde nasıl kullanılabileceğini öngörmek açısından faydalı olacağı değerlendirilmektedir.

Modern Optimizasyon ve Arama Algoritmaları: Klasik Yaklaşımlardan Doğa-İlhamlı Tekniklere

2024-10-28T00:10:02+03:00

Bu çalışma, optimizasyon ve arama algoritmalarının temel prensipleri, yöntemleri ve uygulama alanlarına odaklanmaktadır. Optimizasyonun tanımı, karar değişkenleri, amaç fonksiyonu ve kısıtlar gibi temel kavramlar ele alınarak, analitik, sezgisel ve meta-sezgisel yöntemlerin özellikleri detaylandırılmıştır. Doğadan ilham alan meta-sezgisel yöntemlerin, karmaşık problemler için hızlı ve etkili çözümler sunduğu vurgulanmıştır. Dijkstra, Bellman-Ford, A*, Ateş Böceği, Karınca Koloni ve Kurt Kolonisi algoritmaları incelenerek, bu algoritmaların çeşitli uygulama alanlarındaki (örneğin mühendislik, yapay zeka, veri analitiği ve robotik) etkinliği ve kullanım örnekleri tartışılmıştır. Çalışma, optimizasyon tekniklerinin karmaşık problemlere yönelik çözümler geliştirme sürecindeki önemini vurgulamaktadır.