CNN Veri Büyütme : Verileri artırmak, farklı yönelimlerle yeni “veri” oluşturmanın bir yoludur. Bunun avantajları iki yönlüdür, öncelikle sınırlı veriden “daha fazla veri” üretme kabiliyeti ve ikincisi geçersiz kılmayı önler. Sınırlı verilerle çalışmanın kendine has sorunları var, veri toplamaların kullanımı yalnızca ekleme metotları mevcut veri setini iyileştirirse olumlu sonuçlara sahip Devamı…
CNN ile MNIST ; Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN), görüntülerin sınıflandırılması için modern bir mimaridir. Yüz tanıma, kendi kendine sürüş veya nesne algılama olsun, CNN her yerde kullanılır. Bu yazıda, iyi bilinen bir MNIST rakam tanıma problemi için bir tensör arka uç göbeği kullanılarak basit bir iki boyutlu evrişimli sinir ağı (CNN) modeli geliştirilmiştir. Tüm iş akışı şunlar olabilir:
(daha&helliip;)
Konvolüsyonel sinir ağları (CNN), görsel verileri işleyerek ortak özellikler üzerinden nesneleri ayırt etme gücüne sahip olan evrişimsel bir ağ olarak karşımıza çıkmaktadır. Örneğin; Facebook’ta yer alan eklediğiniz fotoğraflardan kişi analizi yapma özelliği ve Google görsellerde yer alan eklediğiniz görseli ve ona benzer görselleri bulma özelliği bu yapay sinir ağları sayesinde gerçekleştirilmektedir.
DEVAMINI OKU
CNN Mimarileri ile Derin öğrenme, birçok veri türündeki yüksek performans düzeyi nedeniyle, makine öğreniminin çok popüler bir alt kümesi haline geliyor. Derin sınıflamayı görüntüleri sınıflandırmak için kullanmanın harika bir yolu, evrimli bir sinir ağı (CNN) oluşturmaktır. Python’daki Keras kütüphanesi, CNN’i yaratmayı oldukça kolaylaştırıyor.
DEVAMINI OKU