Mert Kaya
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Mert Kaya

Senior-KI-Forscher und KI-Architekt

Ich entwerfe, trainiere und veröffentliche KI-Modelle und entwickle die zugehörigen Fullstack-Systeme.

Gründer von Eschatia LabsKI-Ingenieur bei Enocta

Ausgewählte ArbeitenPublikationen

4.000+Downloads auf Hugging Face

3.400+Downloads auf npm

Stand:

Ausgewählte Arbeiten

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JevAlt

Drei Entscheidungsmodelle: Deem-4B für Englisch, Karar-4B für Türkisch und Wähler-4B für Deutsch. Jedes liest eine Situation, beantwortet eine Frage mit festen Antwortoptionen und gibt für jede Option eine kalibrierte Wahrscheinlichkeit aus.

Offene Entscheidungsmodelle für die Laptop-CPU, entwickelt von Senior-KI-Ingenieur Mert Kaya

Jedes Modell läuft mit etwa 3 GB RAM. Auf JevAlts eigenen zurückgehaltenen Testdaten erreichen die Modelle 94,7 % (Englisch), 96,8 % (Türkisch) und 92,0 % (Deutsch); Kev-4B, ein öffentliches Modell eines anderen Entwicklers, erreicht 84,7 %, 87,1 % und 81,1 %.

Siehe auch:JevOssEmberwick

Tholos + Tholos-2B

Tholos gibt kleinen Agenten auf dem eigenen Rechner einen gemeinsamen Arbeitsbereich mit Tabellen, Notizen und Aufgabenboard. Für jede Aktion gilt eine Regel: erlauben, nachfragen oder ablehnen. Tholos-2B ist das zugehörige Agentenmodell, per Fine-Tuning auf ausgeführten Trajektorien trainiert.

Das Modell besteht 137 von 160 Tholos-Bench-Szenarien auf einer Kaggle-T4 und 134 auf einer CPU. Apache-2.0.

reevesagents

Lokaler tmux-Arbeitsbereich, in dem Claude Code, Codex, Kimi, OpenCode, Hermes und weitere KI-Coding-CLIs nebeneinander laufen und ein Agent die anderen über MCP steuert.

CLI, TUI, Weboberfläche und MCP-Server in einem npm-Paket. Apache-2.0, 10 Oberflächensprachen.

Eldalambë

Kleines Sprachmodell, das die Elbensprachen Quenya und Sindarin liest und schreibt, auch in Tengwar-Schrift, mit Werkzeugen für Übersetzung, Nachschlagen, Flexion und Tengwar-Darstellung.

Gestützt auf ein grammatisch geprüftes Korpus. Demo auf Einladung; Code und Gewichte nicht öffentlich.

Weitere Projekte: JevOss, gmail-cleaner-ai und Leadership Coach Chatbot. Außerdem auf der Seite „Arbeiten“: vier Datensätze und frühe Arbeiten.

Publikationen

Zur Forschung

Augmentation and Cutout in Deepfake Detection: A Comparative Study of Accuracy, Calibration, and Attention

Mert Kaya, Venera Adanova

UBMK 2026, 11th International Conference on Computer Science and Engineering, Istanbul (IEEE)

Angenommen, erscheint in IEEE Xplore.

EfficientNet-B4-Experimente auf FaceForensics++, die Genauigkeit, Wahrscheinlichkeitskalibrierung und Aufmerksamkeit in Gesichtsregionen vergleichen.

BibTeX
@inproceedings{kaya2026augmentation,
  author = {Kaya, Mert and Adanova, Venera},
  title = {Augmentation and Cutout in Deepfake Detection: A Comparative Study of Accuracy, Calibration, and Attention},
  booktitle = {UBMK 2026, 11th International Conference on Computer Science and Engineering},
  year = {2026},
  note = {Accepted; to appear in IEEE Xplore}
}

Explainable deepfake detection using frame level CNN models: A comparative study of augmentation and cutout techniques

Mert Kaya, Betreuung: Venera Adanova

Masterarbeit, TED University,

CNN-Deepfake-Detektoren auf Einzelbildebene im Vergleich verschiedener Einstellungen für Datenaugmentation und Cutout, mit Grad-CAM-Analyse nach Gesichtsregionen.

BibTeX
@mastersthesis{kaya2025explainable,
  author = {Kaya, Mert},
  title = {Explainable deepfake detection using frame level CNN models: A comparative study of augmentation and cutout techniques},
  school = {TED University},
  year = {2025},
  doi = {10.5281/zenodo.18998566}
}

Eschatia Labs

Gegründet von Mert Kaya

Das Labor entwickelt KI-Modelle und veröffentlicht Forschung, Software und Datensätze.

eschatialabs.com

Berufserfahrung

Enocta, Credit Bureau of Turkey (KKB), AgriDL5.0 und Alictus.

Berufserfahrung und Studium

Kontakt

Für Anfragen zu Forschung und Entwicklung erreichen Sie mich per E-Mail.

[email protected]