BEDAI makaleleri

Teknik araştırma çıktılarımızı tam metin erişimle paylaşıyoruz.

Bu sayfada BEDAI tarafından hazırlanan araştırma makaleleri yer alır. Her yayın; problem tanımı, yöntem, konu başlıkları ve öne çıkan sonuçları hızlıca görmenizi sağlayan özetle birlikte sunulur; tam metne tarayıcıdan veya PDF üzerinden doğrudan erişebilirsiniz.

Projeleri görünİletişime geçin

Yayın ilkeleri

BEDAI araştırma çıktıları

Bu sayfada yer alan tüm makaleler, doğrudan BEDAI ekibi tarafından yürütülen teknik araştırma çalışmalarının çıktılarıdır.

Özetten tam metne

Önce çalışmanın teknik çerçevesini kısa özetten görebilir, ardından tam metin sürümüne doğrudan geçebilirsiniz.

Doğrudan PDF erişimi

Her makale kartında, çalışmanın PDF sürümünü doğrudan açmak veya indirmek için ayrı bir erişim bağlantısı bulunur.

Yayınlanan makaleler

BEDAI teknik yayınları

Her yayın kartı; çalışmanın problem alanını, yöntemini ve öne çıkan sonuçlarını kısa biçimde görmenizi sağlar. Tam metni tarayıcıda açabilir veya PDF sürümünü doğrudan indirebilirsiniz.

Computer Vision / OCRYayınlandı
14 Ocak 2026PDF · 2.8 MB

Ottoman Character Recognition via Deep Transfer Learning

Osmanlı Türkçesi karakterlerini görüntü parçalarından tanımak için yeniden üretilebilir bir derin öğrenme OCR hattı sunuyoruz. Çalışma; veri hazırlığı, etiket koruyan artırmalar, transfer learning, hiperparametre taraması ve hata analizi adımlarını kapsıyor; 43 sınıflı veri kümesinde %88.82 test doğruluğu ve 0.8587 macro-F1 raporluyor.

Ottoman OCRDeep Transfer LearningCharacter RecognitionDataset Pipeline
Tam metni görüntülePDF indir
Large Language Models / Synthetic DataYayınlandı
17 Ocak 2026PDF · 1.2 MB

nanochat-turk: Efficient Turkish Small LLMs via Verified Synthetic Data

Türkçe için uyarlanan nanochat tabanlı küçük dil modellerinde doğrulanmış sentetik verinin etkisini inceliyoruz. Makale; sentetik veri üretimi, fine-tuning, tokenizer optimizasyonları ve benchmark değerlendirmelerini tek hat üzerinde topluyor; iki adet 133M parametreli Türkçe modelin karşılaştırmalı sonuçlarını sunuyor.

Turkish SLMsSynthetic DataTokenizer OptimizationBenchmarking
Tam metni görüntülePDF indir