Derin öğrenmede kullanılan veri setleri ve yazılım kütüphaneleri
Yazarlar (2)
Ö İnik
E Ülker
| Makale Türü | Özgün Makale (Uluslararası alan indekslerindeki dergilerde yayınlanan tam makale) | ||
| Dergi Adı | International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT) | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | |||
| Makale Dili | İngilizce | Basım Tarihi | 01-2017 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 0 / 0 / 2–4 | DOI | – |
| Makale Linki | https://scholar.google.com/scholar?cluster=867880791574317191&hl=en&oi=scholarr | ||
| Özet |
| Bu çalışmadaki amaç Derin Öğrenme mimarileri için kullanılan yazılım kütüphaneleri ve veri setlerinin incelenmesidir. Yapay zeka alanına farklı bir bakış açısı getiren Derim Öğrenme son yıllarda inanılmaz bir şekilde geniş bir alanda kullanılmaya başlanmıştır. Bilgisayarlı görüde Derin Öğrenme modelleri zengin yüksek çözünürlüklü fotoğraflar işlemektedir. Fotoğraf üzerindeki nesnelerin tanımlanması için geleneksel yöntemlerde olduğu gibi fotoğrafta kırpılma veya özellik çıkarma gibi ön işlem aşaması yoktur. Benzer şekilde eski ağlar yalnızca iki tür nesneyi (veya bazı durumlarda tek nesnenin varlığı ile yokluğu) tanımlayabilirken, bu modern ağlar birçok farklı nesne kategorisini tanımlayabilir. Derin Öğrenmenin özellikle son yıllarda ortaya çıkmasının en büyük iki sebebi vardır. Bunların ilki günümüzde yeteri kadar verinin olması ve ikinci olarak bu verileri işleyecek donanımsal alt yapıların olmasıdır. Bu kapsamda kullanım amacına göre yazılım kütüphaneleri geliştirilmiş ve veri setleri oluşturulmuştur. Bu çalışmada toplam 10 farklı veri seti ve 6 farklı yazılım kütüphanesi incelenmiştir. Veri setleri sırasıyla MNIST Veri Seti, CIFAR10 veri seti, CIFAR 100 veri seti, STL-10 veri seti, |
| Anahtar Kelimeler |
