Hisse | Fiyat | Değişim(%) | Piyasa Değeri |
---|---|---|---|
AKBNK | 52,55 | -0,57 | 273.260.000.000,00 |
ALBRK | 6,18 | 0,16 | 15.450.000.000,00 |
GARAN | 114,00 | -2,65 | 478.800.000.000,00 |
HALKB | 20,30 | -3,15 | 145.850.994.252,60 |
ICBCT | 12,83 | -0,23 | 11.033.800.000,00 |
ISCTR | 12,12 | -1,46 | 302.999.636.400,00 |
SKBNK | 5,01 | 1,42 | 12.525.000.000,00 |
TSKB | 10,99 | 0,18 | 30.772.000.000,00 |
VAKBN | 23,26 | -0,94 | 230.644.334.624,98 |
YKBNK | 23,96 | -0,83 | 202.391.348.764,64 |
E-posta listemize kayıt olun, en son haberler adresinize gelsin.
ABD’nin Georgia Southern Üniversitesi’nden Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş liderliğindeki bir ekip, İstanbul’daki depremleri yüksek bir doğruluk oranıyla tahmin eden önemli bir çalışmaya imza attı. Bu araştırma, makine öğrenimi tekniklerinin deprem tahminlerindeki potansiyelini gözler önüne seriyor.
YÜZDE 91.65 BAŞARI ORANI
Türk bilim insanı Cemil Emre Yavaş ve araştırma ekibi, İstanbul’daki depremleri yüzde 91,65 oranında doğru bir şekilde tahmin ettiklerini duyurdu. Araştırma, özellikle Los Angeles bölgesinde yüksek doğrulukla tahmin yapabilen bir model geliştirmek amacıyla farklı makine öğrenimi algoritmalarını incelemeye odaklandı.
Ekip, veri analizi sırasında en etkili sonuçları XGBoost algoritmasıyla elde etti ve bu algoritmayı farklı şehirlerde yeniden test etti.
DEPREME EN YATKIN BÖLGELERDE TEST EDİLDİ
Makalede, dünyanın en depreme yatkın bölgelerinden biri olan Kuzey Anadolu Fayı'na yakın İstanbul'da elde edilen yüzde 91,65’lik doğruluk oranı vurgulandı. Ayrıca, San Diego için bu oranın yüzde 98,53’e ulaştığı belirtildi.
TÜRK BİLİM İNSANININ BAŞARISI DERGİLERDE
Araştırmada, deprem büyüklüğünü etkileyen çeşitli faktörler göz önüne alınarak bir veri seti oluşturuldu. Deprem sıklığı, bölgenin yeraltı yapısı ve geçmişteki en büyük depremin büyüklüğü gibi parametreler analiz edildi. Ayrıca, deprem büyüklüklerini tahmin etmede kritik öneme sahip Gutenberg-Richter b-değeri de hesaplanarak modelin doğruluğu artırılmaya çalışıldı.
Bu çalışmalar, "Predictive Modeling of Earthquakes in Los Angeles With Machine Learning and Neural Networks" ve "Improving earthquake prediction accuracy in Los Angeles with machine learning" başlıklı makalelerle, Scientific Reports by Nature dergisinde yayımlandı.
ULUSLARARASI ALANDA ADINDAN SÖZ ETTİRDİ
Araştırma uluslararası düzeyde de büyük yankı uyandırdı. Birleşmiş Milletler’in ana afet risk azaltma platformu olan PreventionWeb’te yer alan araştırma deprem riskli bölgeler için de bir umut kaynağı haline gelmiş oldu. Uzmanlar, bu çığır açıcı araştırmanın doğal afetleri anlama ve onlara karşı hazırlıklı olma biçimimizi kökten değiştireceğine inanıyor.
Uzman isim açıkladı: Erken uyarı sistemi bir deprem tahmini değil!
Bilim insanlarından 'deprem tahmini' projesi
Marmara'yı korkutan deprem tahmini
Finansingundemi.com’da yer alan bilgi, yorum ve tavsiyeleri yatırım danışmanlığı kapsamında değildir. Yatırım danışmanlığı hizmeti; aracı kurumlar, portföy yönetim şirketleri, mevduat kabul etmeyen bankalar ile müşteri arasında imzalanacak yatırım danışmanlığı sözleşmesi çerçevesinde sunulmaktadır. Burada yer alan yorum ve tavsiyeler, yorum ve tavsiyede bulunanların kişisel görüşlerine dayanmaktadır. Bu görüşler mali durumunuz ile risk ve getiri tercihlerinize uygun olmayabilir. Bu nedenle, sadece burada yer alan bilgilere dayanılarak yatırım kararı verilmesi beklentilerinize uygun sonuçlar doğurmayabilir. Burada yer alan bilgiler, güvenilir olduğuna inanılan halka açık kaynaklardan elde edilmiş olup bu kaynaklardaki bilgilerin hata ve eksikliğinden ve ticari amaçlı işlemlerde kullanılmasından doğabilecek zararlardan www.finansingundemi.com ve yöneticileri hiçbir şekilde sorumluluk kabul etmemektedir. Burada yer alan görüş ve düşüncelerin www.finansingundemi.com ve yönetimi için hiçbir bağlayıcılığı yoktur. BİST isim ve logosu “koruma marka belgesi” altında korunmakta olup izinsiz kullanılamaz, iktibas edilemez, değiştirilemez. BİST ismi altında açıklanan tüm bilgilerin telif hakları tamamen BİST’e ait olup, tekrar yayınlanamaz.