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

Ham Data Kullanılarak Azure Altyapısında Verinin İşlenmesi, Depolanması ve Veri Optimizasyon Yöntemleri

Doğukan Ekinci

Bu Projede, Ham Verinin İşlenmesi ve Depolanması için Veritabanı Kurulumunun Yapılması Üzerine Çalışma Yapılacaktır. Öncelikle Ham Verinin Azure Platformuna çekilmesi ve Synapse Altyapısına Olan Bağlantının Sağlanması için Azure Data Factory’deki Pipeline ve Aktivite Süreçlerinin Kurulumunun Yapılması, Ham Data Üzerinden ETL Süreçlerinin Oluşturulması Verinin Nasıl Optimize Edileceğinin Saptanması ve Senaryoların Oluşturulması Ardından Staging, ODS Ve Model Katmanlarının Modellenmesi Verinin Bu Katmanlar Arasında İşlenme Süreçlerinde Oluşturulacak View ve Stored Procedure Katmanlarının SQL Ver ...Daha fazlası

Diğer 2024 Mansur Alp Toçoğlu İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 0 Görüntülenme