MENÜ
Yukarıda y_test (gerçek veri) ile modelin tahmin ettiği y_pred bir görüntü bulunuyor. Örneğin 9. indekste bulunan müşteriye baktığımızda gerçekte satın alma gerçekleşmemiş iken model satın alır demiş, yani yanlış sınıflandırma yapmış. Şimdi kaç tane doğru kaç tane yanlış sınıflandırma olmuş bir bakalım.
Details
Standart bir sınıflandırıcı makine öğrenmesi algoritmasının amacı doğruluğu maksimize etmektir. Dengesiz veri setlerinde ise algoritma, veri sayısı çok olan sınıfı daha iyi öğrenecektir ve bu eğitimin sonucu çoğunluk sınıfı için düşük hata oranı, ancak azınlık sınıfı için daha yüksek hata oranı olacaktır.
Details 
Bursa Çimento 1 No'lu öğütme devresi için, laboratuvar ortamında öğütülen sınıflandırıcı geri dönü malzemesinin, çimento son ürünü ile (%15 geri dönüú- ... Filtre ürün, sınıflandırıcı ince ve çimento son ürün kolları boyut dağılımları ..... 38 ùekil 19. 4 No'lu Çimento Öğütme Devresi'ne 2 ...
Details 
Naive Bayes Classifier - Erdinç Uzun. 04.04. Naive Bayes Classifier. Naive Bayes Sınıflandırıcı adını 17. yüzyılda yaşamış İngiliz matematikçi Thomas Bayes'ten alır. Naive Bayes sınıflandırıcı bağımsız varsayımlarla Bayes teoremini temel alan olasılıklı bir sınıflayıcıdır. Yalın tasarımına ve görünüşte ...
Details 
Bu makalede, Azure Machine Learning'de otomatik makine öğrenmesi ile görüntü işleme modellerini eğitmek için görüntü verilerini hazırlamayı öğreneceksiniz. Otomatik makine öğrenmesi ile görüntü işleme görevlerine yönelik modeller oluşturmak için etiketli görüntü verilerini biçiminde model eğitimi MLTableiçin giriş olarak getirmeniz …
Details 
Bu makale, Data Science Blogathon'un bir parçası olarak yayınlandı. Merhaba Arkadaşlar Umarım hepiniz iyisinizdir. Bu makalede, flask kullanarak bir görüntü sınıflandırıcıyı nasıl geliştirip dağıtabileceğinizi öğreneceğiz. Diğer makalelerim gibi, bu makale de size kodla ilgili uygulamalı deneyim kazandıracak ve […] Flask kullanarak …
Details 
Makine öğreniminde karşılaşılan önemli terminolojiler - sınıflandırma algoritmaları: sınıflandırıcı : Giriş verilerini belirli bir kategoriye eşleyen bir algoritma. sınıflandırma modeli : Bir model, eğitim amacıyla verilen girdi verilerinden bazı sonuçlar çıkarır.
Details 
Yapay sinir ağları insan beyni örnek alınarak, öğrenme sürecinin matematiksel olarak modellenmesi sonucu ortaya çıkmıştır. Beyindeki biyolojik sinir ağlarının yapısını, öğrenme, hatırlama ve genelleme kabiliyetlerini taklit eder [2]. Yapay sinir ağlarında öğrenme işlemi örnekler kullanılarak gerçekleştirilir.
Details 
Görüntü işleme algoritmaları sosyal ağ uygulamaları içerisinde eğlence ve hobi için kullanılmakla birlikte, elektronik cihazların ve toplum güvenliğinin sağlanması amacı ile parmak izi tanıma, yüz tanıma ve retina tanıma gibi özelleştirilmiş yöntemler ile artık hemen hemen her türlü işlemi elektronik sistemler ...
Details 
Verinin % 75'i eğitim için, % 25'i ise test için ayrıldı. Model Kurma. Model için k en yakın komşu algoritmasını ve bununla ilgili scikit-learn sınıfını kullanalım. enyakin_komsu = KNeighborsClassifier() Sınıfımızın bir çok parametresi var. Bunlara kısaca değinelim:
Details 
Merhaba, iyi günler. Bugün; çeşitli veri kümeleri üzerinde özel işlemler ile farklı çözümlemeler için yapılandırılmış denetimli/gözetimli öğrenme algoritmalarından, kümeleme yöntemleri ile benzerlik (k) değerleri ele alınarak geliştirilmiş En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbours – KNN) algoritması üzerine çeşitli bilgi ve çözümlemeler aktarmaya …
Details 
İÇ YÜZEYLER İÇİN MAKİNE SIVALARI Baumit MPI 25 Çimento esaslı ince dokulu makine sıvasıdır. Islak hacimler dahil, tüm iç mekânlar için uygundur. Düzgün bir yüzey elde edilir. Uygulama sonrası elde edilen düzgün yüzey sayesinde üzerine direk boya uygulanarak kullanılabilir. Tüketim : Yaklaşık 14 kg/m2/cm
Details 
Derin öğrenme, doğal dilin çoklu temsil seviyelerini öğrenmenin birçok faydasını getirir. NLP problemleri için derin öğrenmeyi kullanmanın birçok faydası vardır: Verilerden veya problemden doğrudan sınıflandırıcı türetilebildiği gibi, el yapımı bir …
Details 
ÖĞÜTME TEKNOLOJİLERİ Ders Notu- 2016-2017 Doç. Dr. Hasan HAZLIOĞLU İstanbul Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Maden Mühendisliği Böl. Avcılar/İSTANBUL [email protected] fTesislerde Öğütme ve Enerji Tüketimi İlişkisi Bir cevher hazırlama tesisinde "öğütme işlemi" enerjinin en yoğun harcandığı birimdir.
Details 
Öncelikle sınıflandırıcı eğitimine girmeden kullanacağımız kütüphaneye ve bilinmesi gereken bazı kavramlara bakalım. TensorFlow Nedir? TensorFlow, veri akış grafikleri kullanarak sayısal hesaplama için kullanılan açık kaynak kodlu bir derin …
Details 
TensorFlow Kurulumu. TensorFlow ile geliştirme yapabilmek için Python sürümünüzün 3.5.x veya üzerinde olması gerekiyor. Kurulumu ise oldukça basit pip ile aşağıdaki şekilde kurabilirsiniz. Bu kütüphanelerin GPU üzerinde de çalışabildiğini söylemiştik, eğer NVIDIA bir GPU ya sahipseniz GPU versiyonunu kurabilirsiniz.
Details 
Köpek ve Kedilerin Görüntülerini sınıflandıran Derin Sinir Ağı oluşturmak için adım adım kılavuz. İçerik Yapısı. Bölüm 1: 1. Problem tanımı ve Hedefler 2. Kavramlar ve Terminolojilere kısa bir giriş 3. Bir CNN Modeli Oluşturma Bölüm 2: 4. Eğitim ve Doğrulama 5. Görüntü Büyütme 6. Test görüntülerini tahmin ...
Details 
Yüz tanıma süreçlerinin dört temel aşaması vardır. Bu işlemler: Yüz Algılama, Normalleştirme, Özellik Çıkarma, Sınıflandırma. Table 1. Kabul Edilen Sonuçlar. Yüz tanımada normalleştirme ve sınıflandırma algoritmaları ne kadar başarılı olursa olsun, öznitelik çıkarma aşaması başarılı olmazsa o sistem ...
Details 
Bu sonuca ulaşmak için öncelikle görüntüde yerelleştirme olarak da bilinen yüzleri bulmamız, ardından her yüzü sınıflandırmamız ve ait olduğu kategoriye göre ( yeşil: maskeli_mask, kırmızı: maskesiz, sarı: maskeli_yaşamalı) renkli bir sınırlayıcı kutu çizmemiz gerekir. . Bugün, sorunun çok sınıflı görüntü sınıflandırmasının ikinci bölümünü anlayalım
Details 
Nesne tanıma uygulamaları için en son makine görüşü teknikleri ve GPU'ların nasıl verimli kullanılacağı iyi bilinmelidir. ... Önceki adımda yaptığımız gibi bir görüntü sınıflandırıcı; tespit edilmesi gereken nesneyi (köpek ya da kedi) resmin ilgili yerinden bulup kırpabilirsek, sınıflandırma işini yapacaktır. ...
Details 
Derin öğrenme mimarisi, sosyal ağ filtreleme, dolandırıcılık tespiti, görüntü, konuşma ve ses tanıma, bilgisayarla görme, tıbbi görüntü işleme, biyoinformatik, müşteri ilişkileri yönetimi ve daha pek çok alana uygulanır. Derin öğrenme modellerinde etkileyici sonuçlar elde etmek için sinir ağları eğitilir.
Details 
04.01. K-NN Algoritması. Bu yazımda, gözetimli öğrenme metotlarından sınıflandırma (classification) işleminde kullanılan K-KN (K-Nearest Neighborhood, En Yakın K Komşu) algoritması hakkında bilgi vermeye çalışacağım. Sınıflandırma işleminde K değeri bakılacak eleman sayısını belirler. Her ne kadar KNN algoritması k ...
Details 
Telif Hakkı © 2023 Artom Industry & Technology Group Co., Ltd.
