Görüntü Sınıflandırma için CNN Modeli Oluşturma

[Gaak]

Derin Öğrenmede Bir Örnek Program: Görüntü Sınıflandırma için Basit Bir CNN Modeli Oluşturma

Derin öğrenme uygulamalarında sıklıkla kullanılan bir örnek, görüntü sınıflandırma işlemidir. Bu makalede, Python programlama dili ve Keras kütüphanesini kullanarak basit bir Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN) modeli oluşturacağız. Bu model, el yazısı rakamları tanımak için MNIST veri setini kullanacaktır.
Elbette, işte derin öğrenmede bir örnek program için gerekli kodları uygun formatta sundum:

**Derin Öğrenmede Bir Örnek Program: Görüntü Sınıflandırma için Basit Bir CNN Modeli Oluşturma**

1. Gerekli Kütüphanelerin Yüklenmesi​

python

# Kütüphaneleri yükleme
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

2. Veri Setinin Yüklenmesi​

python

# MNIST veri setini yükleme
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Veriyi normalize etme
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0

# Verinin şeklinin değiştirilmesi (28x28x1)
x_train = x_train.reshape((x_train.shape[0], 28, 28, 1))
x_test = x_test.reshape((x_test.shape[0], 28, 28, 1))

3. Modelin Oluşturulması​

python

# CNN modelini oluşturma
model = keras.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])

4. Modelin Derlenmesi​

python
Kodu kopyala

# Modeli derleme
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

5. Modelin Eğitilmesi​

python

# Modeli eğitme
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_split=0.1)

6. Modelin Değerlendirilmesi​

python

# Modeli test etme
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test doğruluğu: {test_acc}')

Sonuç​

Bu örnek program, derin öğrenme ile görüntü sınıflandırma konusunda temel bir anlayış sağlamaktadır. Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN) kullanarak el yazısı rakamlarını tanımayı hedefleyen bu model, Keras kütüphanesi ile kolaylıkla uygulanabilir.

Herhangi başka bir konuda daha fazla yardıma ihtiyacınız olursa, lütfen belirtin!

Ekstra Bilgiler​

• Gelişmiş Modeller: Daha karmaşık ve etkili modeller için daha fazla katman ekleyebilir veya transfer öğrenme yöntemlerini kullanabilirsiniz.
• Veri Artırma: Eğitim setinizi genişletmek için veri artırma tekniklerini kullanarak modelin genel performansını artırabilirsiniz.

Bu derin öğrenme örneği, temel bir başlangıç noktası sunmaktadır. Kendi projelerinizi geliştirirken bu temeli kullanarak daha karmaşık ve etkili uygulamalar oluşturabilirsiniz.