Derleme

Derin Öğrenme Modelleri ve Uygulama Alanlarına İlişkin Bir Derleme

Cilt: 10 Sayı: 2 20 Haziran 2019
PDF İndir

Derin Öğrenme Modelleri ve Uygulama Alanlarına İlişkin Bir Derleme

Öz

Derin öğrenme makine öğreniminin bir koludur. Makine öğreniminin başlarından günümüze kadar geçen süreçte yapay zekaya olan ilgi giderek artmış ve günümüzde en çok kullanılan yapay zeka algoritmaları olan derin öğrenme mimarilerinin ortaya çıkmasını sağlamıştır. Derin öğrenme mimarileri ile birlikte yapay zeka problemlerinin çözümü için pek çok derin öğrenme yaklaşımları geliştirilmiştir. Endüstri, tıp, robotik, görüntü işleme, bilgisayar görmesi, nesne tespiti, ses işleme-tanıma, çeviri, gelecek tahmini, finansal gibi pek çok alanda akıllı çözümler üretmektedir. Bu çalışmada, derin öğrenme mimarileri ve algoritmaları incelenerek, literatürde yapılmış çalışmalar ışığında uygulama alanları temelinde başarımları değerlendirilmiştir. Derin öğrenme mimarileri ile birlikte derin öğrenmede kullanılan kütüphanelere yer verilmiştir. Bununla beraber farklı problemlerin çözümlerine yönelik geliştirilen derin öğrenme mimarileri yer almaktadır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abadi, M., Agarwal, A., Barham, P., Brevdo, E., Chen, Z., Citro, C., ... & Ghemawat, S. (2016). Tensorflow: Large-scale machine learning on heterogeneous distributed systems. arXiv preprint arXiv:1603.04467.
  2. Abadi, M., Barham, P., Chen, J., Chen, Z., Davis, A., Dean, J., ... & Kudlur, M. (2016, November). TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning. In OSDI (Vol. 16, pp. 265-283).
  3. Ackley, D. H., Hinton, G. E., & Sejnowski, T. J. (1987). A learning algorithm for Boltzmann machines. In Readings in Computer Vision (pp. 522-533).
  4. Akselrod-Ballin, A., Karlinsky, L., Alpert, S., Hasoul, S., Ben-Ari, R., & Barkan, E. (2016). A region based convolutional network for tumor detection and classification in breast mammography. In Deep Learning and Data Labeling for Medical Applications (pp. 197-205). Springer, Cham.
  5. Al Rahhal, M. M., Bazi, Y., AlHichri, H., Alajlan, N., Melgani, F., & Yager, R. R. (2016). Deep learning approach for active classification of electrocardiogram signals. Information Sciences, 345, 340-354.
  6. Alexe, B., Deselaers, T., & Ferrari, V. (2012). Measuring the objectness of image windows. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 34(11), 2189-2202.
  7. An, X., Kuang, D., Guo, X., Zhao, Y., & He, L. (2014, August). A deep learning method for classification of EEG data based on motor imagery. In International Conference on Intelligent Computing (pp. 203-210). Springer, Cham.
  8. An, X., Kuang, D., Guo, X., Zhao, Y., & He, L. (2014, August). A deep learning method for classification of EEG data based on motor imagery. In International Conference on Intelligent Computing (pp. 203-210). Springer, Cham.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

Derleme

Yayımlanma Tarihi

20 Haziran 2019

Gönderilme Tarihi

30 Mart 2018

Kabul Tarihi

6 Aralık 2018

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2019 Cilt: 10 Sayı: 2

Kaynak Göster

IEEE
[1]F. Doğan ve İ. Türkoğlu, “Derin Öğrenme Modelleri ve Uygulama Alanlarına İlişkin Bir Derleme”, DÜMF MD, c. 10, sy 2, ss. 409–445, Haz. 2019, doi: 10.24012/dumf.411130.

Cited By

Classification of Marble Types Using Machine Learning Techniques

Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi

https://doi.org/10.53448/akuumubd.1268931
DUJE tarafından yayınlanan tüm makaleler, Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır. Bu, orijinal eser ve kaynağın uygun şekilde belirtilmesi koşuluyla, herkesin eseri kopyalamasına, yeniden dağıtmasına, yeniden düzenlemesine, iletmesine ve uyarlamasına izin verir. 24456