Bölümümüz ICBESS 2025’e İki Bildiri ile Katılım Sağladı
Üniversitemiz ile Foundation University Islamabad iş birliğinde 17–19 Kasım 2025 tarihleri arasında düzenlenen 2025 Uluslararası İşletme, Mühendislik ve Sosyal Bilimler Konferansında (International Conference on Business, Engineering and Social Sciences – ICBESS 2025) bölümümüz iki akademik bildiri ile yer alarak önemli bir uluslararası başarıya imza atmıştır.
ICBESS 2025 işletme ile mühendislik ve sosyal bilimlerin kesişiminde yürütülen çok disiplinli araştırmaları bir araya getiren ve dünyanın farklı ülkelerinden akademisyenleri buluşturan saygın bir bilimsel konferans olarak tanınmaktadır. Bölümümüzün konferansa sunduğu çalışmalar bilimsel özgünlükleri ile uygulama potansiyelleri bakımından dikkat çekmiştir.
Derin Öğrenme ile Tırnak Anomalilerinin Tespiti
Dr. Öğr. Üyesi Serkan DİŞLİTAŞ danışmanlığında yürütülen “Development of a Deep Learning Based Mobile Decision Support System for Diagnosis of Nail Anomalies” başlıklı bildiri derin öğrenme teknikleri ile mobil sağlık uygulamaları ve tıp bilişimi alanlarını bir araya getiren özgün bir yaklaşım sunmuştur. Çalışma bölüm öğrencilerimiz Senanur OKUDUCU, Rumeysa Gül ÖZDAĞ ve Sena Elif TELLİ tarafından gerçekleştirilmiştir. Elektrik Elektronik Mühendisliği Programından Dr. Öğr. Üyesi Kenan GENÇOL da geliştirme sürecine katkıda bulunmuştur. Bu çalışma kapsamında geliştirilen sistem tırnak anomalilerinin mobil cihazlar üzerinden derin öğrenme modelleri ile tespit edilmesini sağlayan bir karar destek altyapısı ortaya koymaktadır. Bu yönüyle çalışma gelecekte klinik uygulamalara entegre edilebilecek yenilikçi sağlık teknolojilerine örnek oluşturmaktadır.
Dijital Reklamcılıkta Tahmin Başarısını Artıran Model
Konferansa sunulan ikinci çalışma “Improving Ad-Click Prediction Through Feature Extraction and Ensemble Models Optimization” başlığını taşımaktadır. Bölüm öğrencilerimiz Ceyda ÇAĞ, Neslihan AKBULUT ve Yusuf ÇANKIRLI tarafından hazırlanan bildiri dijital reklamcılık alanındaki tıklama tahmini problemini daha yüksek doğrulukla çözmeyi amaçlayan gelişmiş makine öğrenmesi yöntemleri üzerine odaklanmaktadır. Özellik çıkarımı ile topluluk model optimizasyonu yaklaşımlarının birlikte ele alınması kullanıcı etkileşim verilerinin daha etkili biçimde modellenmesine katkı sunmaktadır. Bu yönüyle çalışma akademik ve sektörel uygulamalar açısından değerli bir potansiyel taşımaktadır.
Uluslararası Görünürlüğümüz Güçleniyor
Konferansa sunulan iki bildiri öğrencilerimizin araştırma süreçlerine etkin katılımının akademik üretkenliğinin ve danışman öğretim üyelerimizin rehberliğinde sürdürülen disiplinler arası çalışma kültürünün güçlü bir göstergesidir. Üniversitemiz ICBESS 2025’te elde edilen bu temsil kabiliyetiyle uluslararası akademik etkinliklerdeki konumunu daha da pekiştirmiştir. Bu başarı aynı zamanda bilimsel iş birliklerinin genişletilmesi ile yeni araştırma projelerinin geliştirilmesi adına önemli bir adım niteliği taşımaktadır.
