Hastalıklı Yaprak Tespiti

Oğuz Kuru

Bu çalışmada CNN model kullanılarak veri setinde bulunan bitki türleri üzerindeki hastalıklar ve hastalık türleri tespit edilmeye çalışılmıştır. Aynı zamanda hastalıklı yaprak ve sağlıklı yaprak fark edilmeye çalışılmıştır. Derin öğrenme modeli ve görüntülerin işlenmesi için Python programlama dili kullanılmıştır. Veri seti https://www.kaggle.com/datasets/emmarex/plantdisease adresinden alınmıştır. Bu veri 54305 adet resimden oluşmaktadır. Resimler 14 bitki türü ve bitki türleri üzerindeki hastalıklarla beraber 38 sınıftan oluşmaktadır. Resimler ilk olarak Python dili kullanılarak belli ön işl ...Daha fazlası

Diğer 2023 Aytuğ Onan İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 2 Görüntülenme

Erişime Açık

Federe Öğrenme Algoritmaları, Açık Kaynak Çerçeve ve Kütüphaneler

Ömer Faruk Göçgün

Günümüzde dağıtık sistemler ve büyük veri, merkeziyetçi makine öğrenmesi/derin öğrenme modellerinde yapılan çalışmalar zaman ve donanım maliyeti gibi engellere sebebiyet vermektedir. Bu sebeple dağıtık sistemlerde çalışan yazılımların veya Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarından toplanan verilerin tek bir merkezde model eğitimi veya bu verilerden sonuç elde edilmesi aynı zamanda gizlilik gibi sorunlara da sebebiyet vermektedir. Bu sorunların üstesinden gelebilmek için Google, veri sızıntısını önlerken birden çok cihaza dağıtılan veri kümelerine dayalı makine öğrenmesi modelleri oluşturmak ama ...Daha fazlası

Yüksek Lisans 2023 Femin Yalçın Küçükbayrak İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 6 Görüntülenme