Veri Artırımı: Albumentations ile Projelerle Veri Artırımı

Description

Yapay zeka, verilerin işlenmesi, öğrenme ve karar verme yetenekleri üzerine odaklanan bir teknoloji alanıdır. İnsan benzeri zeka taklit edilirken, bu süreç genellikle büyük veri miktarlarının analizi ile başlar. Bu veriler, yapay zeka algoritmaları tarafından işlenir ve desenler, trendler ve bağlantılar tanımlanır.

Verilerin doğru ve yeterli olması, yapay zeka sisteminin performansını büyük ölçüde etkiler. Çünkü doğru verilerle eğitilen bir yapay zeka modeli, daha güvenilir ve kesin sonuçlar üretebilir. Veri çeşitliliği de önemlidir, çünkü farklı kaynaklardan gelen veriler, modelin daha geniş bir perspektife sahip olmasını sağlar.

Nesne tanıma, görüntü bölütleme ve sınıflandırma projeleri, görsel verileri işleyerek nesneleri tanıma ve sınıflandırma yeteneklerini geliştirir. Bu, otonom araçlardan sağlık teşhisine kadar birçok uygulamada kullanılabilir.

Biz bu kurs boyunca Görüntü Sınıflandırma, Nesne Tanıma, Görüntü Bölütleme, Keypoint Detection uygulamalarında Albumentations ile veri artırımı tekniklerini nasıl uygulayacağımızı öğreneceğiz. Bunun yanında bir Autoencoders uygulamasını birlikte geliştireceğiz.

Bu eğitimde, Albumentations kütüphanesinin temellerini güçlü bir şekilde öğrendikten sonra projeler geliştirmeye başlayacağız. Geliştridiğimiz projelerde Albumentations kütüphanesi ile veri artırımı tekniklerini kullanarak overfitting problemini aşarak, modellerimizi daha güçlü hale getireceğiz.

Sonuç olarak, yapay zeka ve veri, gelecekte teknoloji alanında önemli bir rol oynayacak. Veri toplama, işleme ve analiz yeteneklerimizi geliştirerek, yapay zeka sistemlerini daha akıllı, daha verimli ve daha etkili hale getirebiliriz. Bu sayede birçok sektörde daha fazla inovasyon ve ilerleme sağlayabiliriz.

TAKE THIS COURSE