MENU

Fun & Interesting

Keras ve TensorFlow ile Derin Öğrenme ve Sıfırdan Bir Proje Geliştirme

Buse Yaren Tekin 21,448 3 years ago
Video Not Working? Fix It Now

​@mertcobanov önderliğinde başlatılan Türk Geliştirici Eğitimleri Arşivi kapsamında geliştirdiğimiz proje serisi içerisinde oluşturduğum bu videoda, Python programlama dilinde derin öğrenme kütüphanelerinden TensorFlow ve Keras ile bir sinir ağı inşa edebiliyorken aynı zamanda bir derin öğrenme projesinin sıfırdan planlama ve geliştirme aşamalarını öğreniyor olacağız. Anlatım sırasında kullanılan sunum ve anlatım, Derin Öğrenme ve Sıfırdan Proje Geliştirme konusunda; - Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme kavramları - Makineler nasıl öğrenir? - Sıfırdan derin öğrenme projesi planlama ve tasarlama süreçleri - Veri normalizasyonu ve ön işlemesi - Veri etiketleme - Regresyon problemi için sinir ağı modeli inşa etme - Hiper parametre ayarlama - K katlamalı çapraz doğrulama (K-fold cross validation) - Sinir ağının model performansını değerlendirme - Karmaşıklık matrisi konularını içeriyor. 0:00 Giriş 00:23 Tanıtım ve Kendini Tanıtma 00:52 İçerik Tanıtımı 01:44 Yapay Zekâ Nedir ve Makineler Nasıl Öğrenir? 03:08 Pekiştirmeli Öğrenme Kısa Bilgilendirme 04:32 Gelecekte Yapay Zekâ 05:09 Derin Öğrenme Nedir? 05:52 Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Karşılaştırması 07:50 Sıfırdan Derin Öğrenme Projesi Geliştirme 08:02 Problemin Belirlenmesi 08:22 Verinin Elde Edilmesi ve Keşfi 12:21 Veri Hazırlama ve Etiketleme 14:57 Modelleme 16:44 Hiperparametre Ayarlama 18:30 Test Aşaması 19:30 VGG Image Annotator Platformu ve Veri Etiketleme Örneği 25:40 Colabeler Platformu 28:20 Roboflow Platformu 30:56 Label Studio Platformu 21:44 Boston Gayrimenkul Fiyat Tahmini (Regresyon Tahmini) Verisi 34:31 Kütüphanelerin Yüklenmesi 35:10 Veri Setinin Yüklenmesi ve Verinin İncelenmesi 38:20 Verinin Hazırlanması ve Özellik Normalizasyonu 41:31 Ağın İnşa Edilmesi 48:54 K Katlamalı Çapraz Doğrulama 55:25 Doğrulama Sonucu Skorlar ve Yorumlama 56:14 Modelin Derlenmesi ve Eğitimi 58:17 Test Aşaması 1:00:51 Karmaşıklık Matrisi 1:02:02 Performans Metrikleri Hesaplanması Proje ile alakalı belgelere aşağıdaki repodan bulabilirsiniz: https://github.com/buseyaren/buse-deeplearning-youtube Türkiye Geliştirici Eğitimleri Arşivine ulaşmak için: https://www.youtube.com/watch?v=XCj5tugcjHo&list=PLk54I7lqQSsbpShjcv3upA5LwMqyV9p27 #derinöğrenme #keras #tensorflow #yapayzeka #cnn #maskrcnn #rcnn #evrişimsel #ysa #ann #derin #öğrenme #deeplearning #machinelearning #feature #extraction #normalization #kfold #crossvalidation #deploy #confusionmatrix

Comment