Makine Öğrenmesi sistemi ile görüntü İşleme ve en uygun parametrelerin ayarlanmasi

Abstract

Son yillardaki farkli alanlarda gelişen teknolojiler ile birlikte makine öğrenmesi konsepti hayatimizin hemen hemen her sayisallaşan alanina girmiştir. Özellikle yapay sinir ağlari konusundaki gelişmeler, paralel hesaplama ortamlarindaki atilimlar ve derin öğrenme gibi yeni alanlarla birlikte makine öğrenmesi yaklaşimi farkli uygulama alanlarinda kullanilmaya başlanmiştir. Ancak bu süreçte kullanilan parametreler öğrenme yaklaşiminin performansini ciddi boyutlarda etkilemektedir. Bu çalişmamizda özel bir uygulama platformu için kullanilan değişik parametrelerin sistem performansina etkisi değerlendirilmiş ve en uygun parametre değerlerinin (Eğitim Adimi Sayisi (Epoch), Katman ve Nöron Sayisi (Neuron Size), Öğrenme Katsayisi (Learning Rate) ve Mini-Batch Boyutu (Mini-Batch Size)) nasil seçildiği gösterilmiştir.