Evrişidsel Sinir Ağları ile Görüntü Sınıflandırma

Bilgisayarlar dijital görüntüleri aslında nasıl "görür" ve anlamlandırır? Evrişidsel Sinir Ağları (CNN), otonom araçlardan tıbbi teşhislere kadar her şeyi destekleyen, modern bilgisayarlı görü'nün itici gücüdür. Bu yalnızca metin içeren kurs, bilgisayarlı görü için derin öğrenmenin temel kavramları boyunca size rehberlik eder. Temel piksel temsillerini anlamaktan, modern Python çatilarini kullanarak kendi görüntü sınıflandırma modellerinizi okumaya, tasarlamaya ve eğitmeye geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: - Evrişidsel katmanlar, havuzlama (pooling) katmanları ve aktivasyon fonksiyonları dahil olmak üzere CNN'lerin çekirdek mimarisini anlayın. - Evrişidsel filtrelerin hammaddesi olan görüntü verilerinden uzamsal özellikleri, kenarları ve dokuları nasıl çıkardığını analiz edin. - Eğitim veri setlerinizi genişletmek ve model genellemesini iyileştirmek için veri çoğaltma (data augmentation) tekniklerini uygulayın. - Aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek için dropout ve batch normalization gibi modern düzenlilaştırma stratejilerini uygulayın. - Kendi sınıflandırma görevleriniz için güçlü önceden eğitilmiş modellerden yararlanmak üzere transfer öğrenimi ilkelerini keşfedin. - Doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), duyarlılık (recall) ve karmaşıklık matrisleri (confusion matrices) gibi temel metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin. Yapılandırılmış kod anlatımlarına geçmeden önce temel terminolojiyi, tarihi bağlamı ve görüntü işlemenin temel matematiğini öğrenerek başlayacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve pratik kod parçacıkları aracılığıyla veri setlerini nasıl hazırlayacağınızı, ağ mimarilerini nasıl oluşturacağınızı ve sınıflandırıcıları adım adım nasıl eğiteceğinizi öğreneceksiniz. Bu kurs, makine öğrenmesine yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Python programlamaya temel bir aşinalık faydalıdır, ancak önceden derin öğrenme deneyimi gerekmez. Bilgisayarlı görü'nün temellerinin kilidini açmak ve ilk görüntü sınıflandırıcınızı oluşturmak için bugün okumaya başlayın.