Akademik Veri Yönetim Sistemi
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, 2024 - 2025
Bu proje, kuark içeriği ve kuantum sayıları gibi özellikleri kullanarak baryonların kütle ve genişliklerinin tahmin edilmesi amacıyla gelişmiş makine öğrenimi modellerini araştıracaktır. Bu araştırma, Derin Sinir Ağları, Random Forest ve Gradient Boosting gibi yöntemler ve geleneksel regresyon modelleri de dahil olmak üzere çeşitli modeller kullanılarak hem baryon kütle ve genişliğinin doğru ve güvenilir şekilde tahmin edilmesini hem de en doğru sonucu veren modelin belirlenmesini hedeflemektedir. Bu çalışma, makine öğrenmesinin baryon özelliklerini modellemedeki etkinliğini göstermenin yanı sıra, farklı kuantum özelliklerinin tahmin doğruluğuna olan etkisini de inceleyecektir. Projenin, baryon kütle ve genişlik gibi fiziksel özelliklerinin tahmininde bahsi geçen faktörlerin etkilerinin ve makine öğrenmesi metodlarının başarı oranlarının belirlemesi ile projenin literarüre önemli bir katkı yapması beklenmektedir.