Filtreler
ENSTİTÜLERİzmir Katip Çelebi Üniversitesi Kurum Koleksiyonu
Erişime Açık

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

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

6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms