Bölümümüz öğretim elemanlarından Öğr. Gör. Salih TÜRK, Q1 kategorisinde yer alan Cluster Computing dergisinde önemli bir akademik makale yayınlamıştır.

“Software Defect Prediction with Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) and Multilayer Perceptrons (MLP)” başlıklı bu çalışma, yazılım hata tahmini için Kolmogorov-Arnold Ağları (KAN) ve Çok Katmanlı Algılayıcıların (MLP) kullanımını ve detaylı bir değerlendirmesini sunmaktadır. On bir farklı yazılım hata tahmini veri seti üzerinde yapılan kapsamlı analizler, KAN'ın tüm veri setlerinde ve metriklerde MLP'yi tutarlı bir şekilde geride bıraktığını ortaya koymuştur. Çalışma, KAN'ın yazılım hata tespiti için geleneksel sinir ağlarına üstün bir alternatif olduğunu vurgulamaktadır.

Kendisini bu önemli başarısından dolayı tebrik eder, akademik çalışmalarında başarılarının devamını dileriz.

Makalenin linkine buradan erişebilirsiniz.

Yazılım Mühendisliği Bölüm Başkanlığı