Cem Yıldız profil fotoğrafı

Eskişehir, Türkiye

Cem Yıldız

ESOGÜ Matematik ve Bilgisayar Bilimleri öğrencisiyim. İstatistik ve klasik makine öğrenmesi temellerimi güçlendiriyor, derin öğrenme temellerini deneylerle çalışıyorum.

Yapay zekâyı araştırma, üretim, orkestrasyon ve eleştiri için yoğun biçimde kullanarak gerçek ürünler geliştiriyorum.

Üretilen işler

Çalışan ürünler ve doğrulanabilir çıktılar.

GündemAI'nin bugünün gündemi akışını gösteren gerçek Google Play ekran görüntüsü

Google Play'de yayında

GündemAI

Günün öne çıkan haberlerini daha sakin ve takip edilebilir bir mobil deneyimde sunan Android uygulaması.

Sınır: Google Play erişimi ülke ve cihaz uygunluğuna göre değişebilir. Haber özetleri bağlam kaybedebilir; kullanıcılar özgün kaynağı açabilir.

Kronolojik test raporlandı

Bike Demand: Temporal ML

Saatlik bisiklet kiralamalarında mevsimsel taban çizgisini takvim ve gözlenen hava durumu Ridge modelleriyle kronolojik olarak karşılaştıran çalışma.

Sınır: Bu çalışma tek bir şehrin iki yıllık verisinden ayrılan kronolojik bir testtir; başka şehirler veya dönemler için dış doğrulama değildir. Hava durumu girdileri geçmiş gözlemlerdir; geleceğe dönük tahmin becerisini kanıtlamaz.

Kronolojik test MAE karşılaştırması: mevsimsel taban çizgisi 103.54, takvim ve gözlenen hava durumu Ridge modeli 77.79; düşük değer daha iyi.

NumPy deney raporu yayımlandı

Fashion-MNIST: NumPy ile MLP

Fashion-MNIST üzerinde doğrusal softmax sınıflandırıcı ile 128–64 ReLU MLP'yi veri miktarı ve sentetik piksel gürültüsü altında karşılaştıran deney.

Sınır: Sonuç tek seed ve tek train/validation split üzerindeki tek çalışmadır; anlamlılık veya güven aralığı iddiası taşımaz. Gürültü koşulları sentetik iki piksel bozulmasıdır; gerçek perakende fotoğraflarına ya da dağıtımdaki performansa genellenemez.

Fashion-MNIST resmi 10.000 örnekli test kümesinde temiz görüntü doğruluğu: lineer softmax %83.56, 128–64 ReLU MLP %87.03. Tek seed ve tek split.

Kaynak kodu yayında

WC2026 AI Simulator

Özellik ağırlıkları, Poisson ve Monte Carlo yöntemleriyle çalışan eğitim amaçlı istatistiksel turnuva tahmin motoru.

Sınır: Bu eğitilmiş bir makine öğrenmesi modeli değildir; sonuçlar varsayımlara bağlı olasılık tahminleridir.

WC2026 istatistiksel simülasyonunun şampiyonluk olasılıkları çıktı grafiği

Yan çalışma

AI İnceleme Masası

Sınırlandırılmış iddiaları kaynaklarla karşılaştıran deneysel inceleme aracı.

İnceleme masasını aç

Hakkımda

Yapay zekâ desteğini güçlü biçimde kullanıyor; ürün kararları, doğrulama ve yayımlanan işlerin sorumluluğunu üstleniyorum.

Eğitim

Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
Matematik ve Bilgisayar Bilimleri, lisans
2026–2027 döneminde 3. sınıf