Merhabalar ben basit yapay zeka algoritmalarını öğrendim, decision trees, linear regresyon, k-means falan filan. Şu ana kadar veri setlerini 0.3e 0.7 bölüp test train methodu kullandım ve güzel de çalışıyor. Benim istediğim şey şu: ben train test yaptıktan sonra sadece tek bir tane daha bilgi vereyim ve bana sonucu versin. Yani bütün kodları yazayım, eğittikten sonra (diyelim ki görsel vererek neural networks kullanarak verilen fotonun kedi mi köpek mi olduğunu öğrettim) yepyeni bir foto verince bana cevabını versin. Bunu nasıl yapabilir, nasıl araştırmalar yaparak bulabilirim, yol gösterebilir misiniz?
Kullandığınız kütüphanin dökümanını veya bir tutorial’ını takip edebilirsiniz.
1 Beğeni
İyi yapmışsınız.
Bunu sona bırakalım.
Güzel çalışıyor diyorsanız güzel çalışıyordur. Da biz göremediğimizden bu konuda bir şey diyemeyeceğiz.
Yapay zeka zaten böyle çalışıyor. Mevcut veri setleri ile yeni veriyi belirli bir yöntemle karşılaştırıyor ve belirli bir doğruluk oranı ile en iyi tahmini yapmaya çalışıyor.
Evet mantık bu zaten, belirli bir veri seti ile eğitirsiniz, sonra da tanımadığı görüntü hakkında tahmin yapar.
Yapay zeka ile. Algoritmalarını öğrenmişsiniz ya.
Hepsini toplamda şöyle cevaplayayım. Hangi kodu kullandınız, hangi dilde yazdınız, nasıl denediniz biz bilmiyoruz. Çünkü yazınızı/sorunuzu üç kere okudum göremedim.
lineer regresyon, decision trees, k-means bir tarafa,
Sizin yapmak istediğinizi iddia ettiğinizin ilk aşaması görüntü işleme.
Görüntü işlemeyi nasıl yaptınız? Görüntü işleme ile ilgili hangi algoritmaları incelediniz?
Veri setlerinizi nasıl eğittiniz? Hiç biri yok ortada.
Bunlar yok iken nasıl yol gösterebiliriz bilemedim.
Öyle bir giriş gelişme sonuç şeklinde yazmışsınız ki, OPEN CV falan önerme direk adam kendi kütüphanelerini yazıp Open CV nin, Yolo’nun , tensor flow’a rakip çıkacaksınız diye düşündüm.
Yani Allah rızası için hangi dili kullandınız, hangi kütüphaneleri kullandınız bir söyleyin. Görüntü işleyip, yapay zeka ile bir köpeği nasıl tanıtacağınızı nasıl bulamadığınızı anlayalım.
Yada dümdüz hiç zorlamayım.
ideaRunner/yolo-pet: Real-time pet detection and recognition with yolo (github.com)
Şimdi ama ben ne diyeyim.
Algoritmalar bir tarafta, yapay zeka öbür tarafta, görüntü işleme bambaşka bir tarafta.
Ortada kod yok, çöz çözelebilirsen.
Bence sorular çok genel daha belirginleştirin. Bu kadar bilgiyle ancak bu kadar cevaplayabiliriz.
Anahtar kelime pet detection.
Zaten yapay zekanın amacı öğrettiklerinin dışındakini tahmin etmektir bunu yapmasını beklemeniz beni tedirgin etti.
3 Beğeni
Test calistirmasinin normal bir calistirmadan farki yok. Yepyeni bir fotoyu test girdisi gibi girebilir, ciktiyi test etmek yerine kullanabilirsiniz.
bkz: Soru Sorarken Sıkça Düşülen Hatalar #11 ve hatta #5
1 Beğeni