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 1 Görüntülenme

Erişime Açık

İ.B.B. Trafik Verileri Kullanılarak Makine Öğrenmesi ile Trafik Yoğunluğunun Tahmin Edilmesi

Songül ATAÇ

Bu projede, İstanbul Büyükşehir Belediyesi'nin (İBB) sağladığı trafik verileri üzerinde makine öğrenimi teknikleri kullanılarak trafik yoğunluğunun tahmini amaçlanmıştır. Projenin odak noktası, İstanbul'un farklı bölgelerindeki trafik yoğunluğunu etkileyen faktörleri belirleyerek gelecekteki trafik durumunu tahmin etmektir. Veri seti, İBB'nin trafik sensörleri ve kayıt sistemleri tarafından sağlanan geniş kapsamlı bir veri kümesini içermektedir. Bu veri kümesi, trafik yoğunluğunu etkileyebilecek değişkenlerin yanı sıra tarih, saat, bölge koordinatları gibi çeşitli özellikleri içermektedir. Pro ...Daha fazlası

Diğer 2024 Femin Yalçın Küçükbayrak İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 0 Görüntülenme