Makine ögrenmede düzlem üzerindeki geometrik şekiller tanımasının araştırması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 661338
- Danışmanlar: PROF. DR. RAYIMBEK SUL T ANOV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Kırgızca
- Üniversite: Kırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
MaaııbıMaTTblK .>ııı1ı1KaTopııopyHyH ca/lblWTblpMa TallAOOcy Keıırnp1ı1ııreH: KOHBO/llOU,IAR/lblK Heı,ıpoH rapMaKTapbl (CNN); TaRHbl'-4 BeKTOPAYK MaWIAHa (SVM); k-.>ı++++1ı1KaTOp MeHeH Tel1 lı1WTeere MYMKVHYVIIYK 6epeT. KOHBO/IIOL\lı1fl/lb1K He~pOH TapMarblHblH (CNN) KJ1acc1ı1q>1ı1KaTOpııopyHyH aııroplı1TMlı1H lı1WKe awbıpyy TensorFlow Klı1TenKaHaCblHblH >+t1ı1rypaııapAblH (yı.ı 6ypYTYK, T8PT 6yp4TYK, TerepeK >++1ı1KaTOpııopAY Y~P8TYV >tttt
Özet (Çeviri)
Bilgi ve iletişim teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte bilgi hacmi artmış, bilgi alanında yeni alanlar ortaya çıkmıştır. Bilgisayarla görme, yapay zeka, makine öğrenimi ve daha önce oluşumun ilk aşamasında olan veya hiç var olmayan birçok bilgi teknolojisi alanı . Tüm bu alanlar her geçen gün gelişmekte ve hayatımızın her alanına dahil edilmektedir. Bilgisayarla görme, yapay zeka ve makine öğreniminin gelişmesi insan yaşamı üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir. İş süreçlerinin otomasyonu, robotların oluşturulması, güvenlik sektörü ve daha birçok alan, yukarıda belirtilen bilgi teknolojisi alanlarının katılımı olmadan hayal edilemez. Şu anda, makine öğrenimi olmadan otopilotların gelişimini hayal etmek imkansız. Yapay zeka ve makine öğreniminin popüler uygulama alanlarından biri de bu diyebiliriz. Ancak trajik sonuçlara yol açabilecek bir hatanın yüksek maliyetini unutmamak gerekir. Bu bilgi teknolojisi alanları gelişim aşamasında olduğundan, bilim dünyası verimliliği artırmaya ve makine hatalarını en aza indirmeye veya tamamen ortadan kaldırmaya ve insanlara insan yardımı olmadan karar vermeyi öğretmeye çalışıyor. Pek çok makine öğrenimi yöntemi vardır, ancak hepsinin kendi avantajları ve dezavantajları vardır. Bu makale, en ünlü makine öğrenimi sınıflandırıcılarının karşılaştırmalı bir analizini sunmaktadır: evrişimli sinir ağları (CNN); destek vektör makinesi (SVM); k-en yakın komşular (k-NN) yöntemi. Destek vektör makinesi (SVM) ve k-en yakın komşular (kNN) sınıflandırıcı algoritmasının uygulanması, her iki sınıflandırıcıyı da destekleyen açık kaynak kitaplığı OpenCV kullanılarak yapıldı . Evrişimli sinir ağı (CNN) sınıflandirıcı algoritmasının uygulanması, TensorFlow kitaplığı kullanılarak seçildi. Ana girdi verileri, bir düzlemdeki geometrik şekillerin (üçgen, dörtgen, daire ve yıldız) vektörleriydi. Görüntünün bir vektöre dönüştürülmesi Madde (17] 'ye göre gerçekleştirild i. Anılan sınıflandırıcıların eğitiminin ve tanınmasının karşılaştırmalı bir analizi ve eğitimin kalitesinde bir girdi verisi vektörüne dönüşümün rolü gerçekleştirilir.
Benzer Tezler
- A reduced order data driven approach for shape optimization of hull vane
Tekne kıç kanadı şekil optimizasyonu için mertebesi düşürülmüş veri odaklı bir yaklaşım
CİHAD ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DEVRİM BÜLENT DANIŞMAN
- Tasarı geometrinin bilgisayar destekli öğretimi
Computer aided instruction of descriptive geometry
ÖMER KARABIYIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMetal Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FARUK MENDİ
- Zemin çivili duvarların üç boyutlu sayısal analizi ve makine öğrenmesi yaklaşımı
Three dimensional numerical analysis of soil nailed walls and machine learning approach
SEMİHA POYRAZ
Doktora
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA VURAL
- Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation
Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi
MUHAMMED ENES ATİK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN
- Effect of lignin, extractive matter, holocellulose, and alpha cellulose of biomass on calorific value
Biyokütlenin içeriğindeki lignin, ekstraktif madde, holoselüloz ve alfa selülozun kalorifik değer üzerindeki etkisi
ÖZLEM ECEM KAYNAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR YAMAN