16 Aralık 2025 tarihinde gerçekleştirdiğimiz İdeal Ar-Ge Semineri'nde Yrd. Doç. Dr. Yekta Said Can ile birlikteydik. Dr. Can, “LLM Destekli Zaman Serisi Analizi ve Tahmini: Fizyolojik Sinyallerden Finansal Fiyat Tahminlemeye” başlıklı konuşmasıyla, Büyük Dil Modellerinin (LLM’lerin) iki farklı veri alanında nasıl etkili bir şekilde kullanılabileceğini bütüncül bir yaklaşımla ele aldı.

İki bölümden oluşan seminerin ilk bölümünde, günlük hayatta kullanılan giyilebilir cihazlardan elde edilen PPG verilerine dayanan açıklanabilir stres tanıma altyapısı incelendi. Dr. Can, HRV tabanlı elle çıkarılmış özelliklerin, LLM tarafından üretilen fizyolojik eşik kurallarıyla nasıl yorumlandığı hakkında bilgi verdi. İkinci bölümde ise LLM destekli akıl yürütme yaklaşımı zaman serisi tahminine ve fiyat öngörüsüne genişleterek; ARIMA, Prophet, LSTM ve Transformer mimarilerini gerçek bir borsa tahminleme örneği üzerinden karşılaştırdı. Sinyal işleme, model açıklanabilirliği ve tahmin odaklı yapay zeka tasarımını bir arada ele alan bütüncül bir bakış açısını uygulamalı olarak aktardı.

Yrd. Doç. Dr. Yekta Said Can; derin öğrenme, giyilebilir teknolojiler, duyu-durum hesaplaması (affective computing) ve fizyolojik sinyal işleme alanlarına odaklanan Augsburg Üniversitesi’nde Öğretim Görevlisi / Yardımcı Doçent olarak görev yapıyor. Çalışmaları IEEE Transactions on Affective Computing, IEEE Access, ACM ICIE ve Frontiers in Psychology gibi alanın önde gelen yayınlarında yer almakta olup, çok modlu öz denetimli öğrenme, açıklanabilir stres tanıma ve giyilebilir duygu izleme konularına önemli katkılar sunuyor.