MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE BİTKİ TÜRÜ SINIFLANDIRMA PROJESİ

Can ŞENSU

Bu projede, Oxford Üniversitesi tarafından sağlanan 102 kategorili çiçek veri seti üzerinde bir bitki türü tanıma makine öğrenimi modeli geliştirildi. VGG-16 modeli kullanılarak gerçekleştirilen çalışmada, çiçek görüntüleri sınıflandırıldı ve modelin eğitim süreci takip edildi. Eğitim sonuçları, modelin başarılı bir şekilde çiçek türlerini tanıma yeteneğine sahip olduğunu gösterdi. Gelecekteki çalışmalarda, modelin doğruluğunu artırmak ve farklı çiçek türlerini tanıma yeteneğini güçlendirmek üzerine odaklanılabilir. Bu çalışmanın, bitki türü tanıma konusunda makine öğrenimi alanındaki araştırm ...Daha fazlası

Diğer 2024 Mansur Alp Toçoğlu İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 4 Görüntülenme

Erişime Açık

Makine Öğrenimi Yaklaşımı ile İşitme Kaybı Derecesinin Cinsiyet ve Yaşa Bağlı Tahmin ve Analizi

SENA GAGA

Bu çalışma, işitme kaybı sağlık sorununu ele alarak ve Makine Öğrenimi yöntemlerini kullanarak cinsiyet ve yaş gibi demografik faktörlere bağlı olarak işitme kaybı derecesinin tahmin edilmesine odaklanmıştır. İlgili veri seti, işitme cihazı merkezine işitme kaybı şikayetiyle başvuran 500 hastanın özel veya kamu hastanelerinde gerçekleştirilen işitme testlerinin sonuçlarına dayanmaktadır. Bu veriler, hastaların sağ ve sol kulak hava yolu işitme eşikleri, cinsiyet, yaş ve işitme kaybı ortalamalarını içermektedir. Çalışmada kişisel bilgilere yer verilmemekle birlikte, işitme kaybı dereceleri cins ...Daha fazlası

Diğer 2024 Mansur Alp Toçoğlu İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 8 Görüntülenme