Bilgisayar ve yapay zeka mühendisiyim; ODTÜ Bilgisayar Mühendisliği mezunuyum. Makine öğrenmesi ve doğal dil işlemeyle (NLP) gerçekten kullanılan ürünler kuruyorum. Bugünlerde bunu EcoFluxion'da yapıyorum.
Bilgisayar ve yapay zeka mühendisi
ODTÜ Bilgisayar Mühendisliği mezunu, bilgisayar ve yapay zeka mühendisiyim. İşim kısaca: makine öğrenmesini ve doğal dil işlemeyi (NLP), insanların güvenebileceği ürünlere dönüştürmek.
Bir fikri alıp, sağlam bir mühendislik temeliyle uçtan uca ölçeklenebilir bir ürüne dönüştürmekle ilgileniyorum.
Makine öğrenmesi, doğal dil işleme (NLP) ve dil modelleriyle çalışıyorum; bir modeli denemeden üretime kadar taşıyorum.
Modellerin yalnızca çalışmasını değil; doğru, ölçülebilir ve güvenilir olmasını önemsiyorum.
Kısaca: bir makine öğrenmesi / yapay zeka fikrini alıp, insanların güvenip kullanabileceği bir ürüne dönüştürüyorum. İşim çoğunlukla aynı üç adımdan geçiyor.
Önce veriyi ve modeli ele aldığım probleme uyarlıyorum. Sonra cevapları RAG ile gerçek kaynaklara bağlayıp güvenilir hâle getiriyorum. En sonunda da modeli üretime taşıyıp izlenebilir ve ölçeklenebilir kılıyorum.
Bugünlerde bunu EcoFluxion'da yapıyorum — fikrinin öncülerinden olduğum, hukuk alanındaki İçtiHub üzerinde çalışıyorum.
Ürünlerin arkasındaki mühendislik. Hepsi tek bir amaca hizmet ediyor: doğru, hızlı ve güvenilir Türkçe yapay zeka.
Türkçe hukuk diline göre ince ayar yapılmış kendi modelleri eğitiyor ve üretime alıyor.
Türkçe ve çok dilli metni anlama: sınıflandırma, çıkarım ve anlam temelli işleme.
Modelin “uydurmasını” engelleyip cevapları gerçek belgelere dayandıran getirim mimarisi.
Anahtar kelime değil anlam temelli, hızlı arama. Geniş arşivlerde isabetli getirim.
Model Context Protocol ile akıllı yönlendirme yapan, araç kullanan ajan mimarileri.
Büyük ölçekli altyapıda eğitim, ince ayar ve sürekli dağıtım. TRUBA ve HPC deneyimi.
Yapay zeka, hukuk teknolojisi ve girişim üzerine derinlemesine, araştırmaya dayalı yazılar.
Filtreler, evrişim, havuzlama ve katmanlar üzerinden CNN'leri sezgisel olarak anlatıyoruz: bir makine bir görüntüyü gerçekte nasıl çözümler ve "görür"?
Oku
Dizileri işleyen mimarilerin evrimini sezgisel olarak anlatıyoruz: RNN'lerin nasıl çalıştığı, kaybolan gradyan ve paralelleşememe gibi sınırları, LSTM'in kapıları ve dikkat mekanizmasının Transformer'la neden kazandığı.
Oku
Model neden ezberler? Aşırı öğrenme ve düzenlileştirmeyi sezgisel anlatıyoruz: dropout, L1/L2, erken durdurma ve çapraz doğrulama günlük örneklerle.
Oku
Kayıp fonksiyonu, öğrenme oranı, SGD ve Adam üzerinden gradyan inişini sezgisel olarak anlatıyoruz: bir model hatasını ölçerek ve azaltarak gerçekte nasıl "öğrenir"?
Oku
Karışıklık matrisinden başlayarak doğruluk, kesinlik (precision), duyarlılık (recall), F1 ve ROC-AUC'yi günlük örneklerle anlatıyor; hangi metriğin ne zaman doğru seçim olduğunu netleştiriyoruz.
Oku
K-means, hiyerarşik kümeleme ve PCA üzerinden denetimsiz öğrenmeyi sezgisel olarak anlatıyoruz: etiketsiz veriden gizli örüntüler nasıl çıkarılır, kaç küme seçilir?
OkuMühendislikten ürün kuruculuğuna uzanan hikâyenin dönüm noktaları.
Orta Doğu Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği'nde sağlam bir mühendislik temeli edindi; algoritmaların, bilgisayar bilimlerinin ve sistem tasarımının derinliklerini öğrendi.
Bilgisayar ve yapay zeka alanında yıllara dayanan, derin bir mühendislik deneyimi biriktirdi; sistem mimarisi ve ürün geliştirmede ustalaştı.
Gerçek bir ihtiyaçtan yola çıkarak İçtiHub fikrinin öncülerinden biri oldu; bir sorunu, hukuk profesyonellerine değer katacak bir ürün fikrine dönüştürdü.
Ankara ODTÜ Teknokent'te EcoFluxion Teknoloji A.Ş.'yi kurucu ortak olarak hayata geçirdi. Hedef: Türkçe'ye odaklı kendi yapay zeka ürünleri.
Türkçe hukuk diline özel LLM ve RAG mimarisiyle İçtiHub'ı eksiksiz bir ürüne dönüştürüyor; kurucu ortağı İsmail Tarık Şenkal ile ekibi büyütüyor.
Yapay zeka, ürün ya da olası bir iş birliği hakkında konuşmak isterseniz yazmaktan çekinmeyin.