Yenisel’s expertise ligt op het snijvlak van informatica, machine learning en data science. Met een master in Computer Science en een PhD in Machine Learning van de Technische Universiteit Delft richt ze zich op het vertalen van academische inzichten naar praktische toepassingen die een significante maatschappelijke impact hebben. Ze heeft uitgebreide ervaring in het ontwikkelen van AI-toepassingen voor de industrie.
Haar onderzoeksinteresses omvatten de ontwikkeling van alternatieve representaties voor machine learning, het verantwoord gebruik van AI, en het combineren van deskundige kennis, heuristieken en data-gedreven inzichten om problemen op een alomvattende manier aan te pakken. Momenteel is ze betrokken bij projecten die AI en grote taalmodellen (LLMs) inzetten voor wetenschappelijke en industriële toepassingen.
Trefwoorden:
- Machine Learning
- Kunstmatige Intelligentie
- LLMs
Mijn werk bij BISS
Incorporating Semantic Representations in Deep Learning for Improved Sound Recognition
[English] Bridging auditory perception and natural language processing with semantically informed deep neural networks.
Armoede en schulden voorkomen met behulp van AI
1 op de 14 kinderen in Nederland groeit op in armoede. Wij vinden dit onaanvaardbaar, dus we werken aan oplossingen.
Verbeterde klantenservice dankzij AI voor veelgestelde vragen
De tool helpt om klantvragen sneller te vinden en te beantwoorden.
Hoe kunnen we geluiden herkennen die we niet kunnen zien?
We combineren AI en neurowetenschappen om meer te weten te komen over hoe ons brein geluiden herkent.
Datascience om stilleggen productie te voorkomen
Hoe kunnen we ervoor zorgen dat een operator optimaal reageert op alarmsignalen in de controlekamer?
Samenstelling van diervoeder via data
Via data analyse helpen we boeren door voerlabels om te zetten naar duidelijke informatie over wat er echt in het voer zit.