Theses supervised by Yılmaz Kaya
10 theses · Batman University
Hibrit öznitelik çıkarımı ve derin öğrenme yöntemleriyle ekg sinyallerinden kardiyak durumların sınıflandırılması
Kardiyovasküler hastalıklar, dünya genelinde hem gelişmiş hem de gelişmekte olan ülkelerde başlıca ölüm nedenlerinden biri olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu hastalıklar, bireylerin yaşam kalitesini ciddi ölçüde etkilerken, sağlık sistemleri üzerinde de büyük bir ekonomik ve sosyal yük oluşturmaktadır. Erken teşhis ve doğru tanı, yalnızca hastaların yaşam sürelerini uzatmakla kalmaz, aynı zamanda tedavi maliyetlerini azaltarak toplum sağlığına önemli katkılar sağlar. Özellikle aritmiler, konjestif kalp yetmezliği (KKY) ve normal sinüs ritmi (NSR) gibi kardiyak durumların doğru bir şekilde teşhisi, bu süreçte temel bir rol oynamaktadır. Bu çalışma, çeşitli aritmiler, konjestif kalp yetmezliği (KKY) ve normal sinüs ritmi (NSR) gibi kardiyak durumların sınıflandırılmasına odaklanmaktadır. Çalışma kapsamında, çeşitli aritmi türleri, KKY ve NSR sinyallerini içeren iki farklı veri seti kullanılarak üç ayrı EKG sınıflandırma uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, yenilikçi sinyal işleme yöntemleri ile derin öğrenme modelleri bir araya getirilmiş ve EKG sinyallerinin lokal ve global özelliklerini analiz etmek için ortogonal fark bir boyutlu yerel ikili desen (OD-1D-LBP), merkezden bağımsız bir boyutlu yerel ikili desen (CI-1D-LBP) ve sürekli zamanlı dalgacık dönüşümü (CWT) tabanlı motif dönüşümü (MD) yöntemleri uygulanmıştır. Çalışmanın ilk uygulamasında, OD-1D-LBP yöntemiyle KKY, atriyal fibrilasyon (AF) ve NSR sinyalleri sınıflandırılmıştır. Bu yöntemde çıkarılan öznitelikler uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve bir boyutlu konvolüsyonel sinir ağları (1D-CNN) modelleriyle değerlendirilmiş ve en iyi sonuç %98.97 doğruluk oranı ile hibrit OD-1D-LBP+LSTM modeliyle elde edilmiştir. OD-1D-LBP+1D-CNN modeli de %98.86 doğruluk oranı ile rekabetçi bir performans sergilemiştir. OD-1D-LBP’nin, sinyallerin lokal özelliklerini belirginleştirme konusundaki başarısı, kardiyak durumların ayırt edilmesinde etkili bir araç olduğunu ortaya koymuştur. İkinci uygulamada, CI-1D-LBP yöntemi dört farklı aritmi türünün (ventriküler atım, supraventriküler atım, füzyon atımı ve tanımlanmamış aritmi) sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Bu yöntemde elde edilen özniteliklerle LSTM, GRU ve 1D-CNN modelleri uygulanmış, CI-1D-LBP+GRU hibrit modeli %98.59 doğruluk oranıyla en iyi sonucu vermiştir. CI-1D-LBP+LSTM hibrit modeli %98.02, CI-1D-LBP+1D-CNN hibrit modeli ise %97.17 doğruluk oranına ulaşmıştır. CI-1D-LBP+GRU’nun farklı aritmi türlerini ayırt etmedeki başarısı, yöntemin güçlü bir analiz çerçevesi sunduğunu göstermektedir. Üçüncü uygulamada, motif dönüşümü ve CWT yöntemleri birleştirilmiş ve KKY, AF ve NSR sinyalleri zaman-frekans düzleminde analiz edilmiştir. Bu analiz sonucunda oluşturulan skalogram görüntüleri, DenseNet modelleri ile sınıflandırılmıştır. DenseNet169 modeli %99.31 doğruluk oranı ile en başarılı sonuçları sağlamış, DenseNet121 ve DenseNet201 modelleri ise sırasıyla %98.30 ve %98.97 doğruluk oranlarına ulaşmıştır. Motif dönüşümü ve CWT’nin entegre kullanımı, sinyallerin zaman-frekans analizinde etkili bir yöntem olduğunu kanıtlamıştır. Elde edilen sonuçlar, bu tez çalışmasında kullanılan yöntemlerin literatürdeki yaklaşımlara kıyasla üstün performans sunduğunu ve kardiyak durumların teşhisinde önemli bir yenilik sağladığını göstermektedir. Bu yöntemlerin, klinik uygulamalara entegre edilerek kardiyovasküler hastalıkların tanısında doğruluk ve güvenilirliği artırma potansiyeline sahip olduğu öngörülmektedir. Ayrıca, farklı modellerin ve veri setlerinin karşılaştırılması, bu yöntemlerin sadece bir sinyal türünde değil, farklı kardiyak durumların analizinde de genelleştirilebilir ve güvenilir bir çerçeve sunduğunu göstermiştir. Önerilen yöntemlerin ayırt edici öznitelikler çıkarma yeteneği ve derin öğrenme modelleriyle sağladığı yüksek doğruluk oranları, kardiyak sinyallerin analizine yönelik yeni standartlar belirleme potansiyeline sahiptir. Bu çalışma, kullanılan tekniklerin klinik uygulamalara entegrasyonu halinde, tanı süreçlerinin doğruluğunu ve hızını artırarak hasta bakım kalitesini iyileştirme kapasitesine sahip olduğunu göstermektedir. Elde edilen bulgular, sadece literatürdeki yaklaşımlara üstünlük sağlamakla kalmayıp, kardiyovasküler hastalıkların teşhisinde daha güvenilir ve etkili çözümler sunmaktadır.
Şarkı sözlerinden yeni şarkı türetme: Derin öğrenme yöntemleri ile sanatsal üretim
Şarkı sözü yazımı yaratıcı bir süreçtir. Geleneksel olarak bu süreç ilham, sezgi ve bireysel yaratıcılığa dayanır. Ancak yapay zekâ teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte bu süreç yeni bir döneme girmiştir. Son yıllarda, özellikle yaratıcı metin üretimi alanında, Doğal Dil İşleme (NLP) kapsamında önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Özellikle GAN mimarileri, özgünlük ve rastlantısallık gerektiren içeriklerin üretiminde dikkat çekmektedir. Bununla birlikte, GAN'ların metin üretimine uyarlanması, görüntü üretimine kıyasla daha karmaşık bir süreçtir. Türkçe gibi sondan eklemeli dillerde hem anlamlı hem de yapısal olarak tutarlı metinler üretmek daha da zordur. TextGAN, SeqGAN, LeakGAN, RankGAN, MaliGAN ve RelGAN gibi mimariler, Türkçe şarkı sözü üretimi bağlamında sistematik olarak değerlendirilmemiştir. Bu durum, çalışmanın temel problemini oluşturmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, mevcut şarkı sözlerini analiz ederek, özgün ve sanatsal değeri yüksek içerikler üretebilen en uygun yapay zekâ modelini belirlemektir. Bu kapsamda, derin öğrenme modellerinin yanı sıra duygu analizi, ritmik yapı analizi ve yaratıcı metin üretimi teknikleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, düşük BLEU ve Jaccard skorları, modellerin referans metinlerle yüzeysel düzeyde benzerlik kurmakta zorlandığını göstermektedir. Buna karşılık, RelGAN modeli Cosine Similarity metriğinde en yüksek skoru (0.0693) elde ederek, anlamsal olarak en tutarlı çıktıları üretmiştir. MaliGAN modeli ise düşük perplexity değeri (9588.23) ile dil modelleme açısından öne çıkmıştır. Ancak, çeşitlilik metriklerinin (TTR ve Unique Word Ratio) 1.0 değerine ulaşması, anlamlı tekrarların eksikliğini ve doğal akışın zayıf olduğunu göstermektedir. Edebi analizlere göre, yalnızca RelGAN modeli tematik bütünlük ve duygu yoğunluğu açısından tatmin edici şarkı sözleri üretebilmiştir. Sonuç olarak sayısal başarı ve edebi değerlendirme birlikte ele alındığında, RelGAN en dengeli ve başarılı model olarak öne çıkmıştır. Türkçe gibi eklemeli yapıya sahip dillerde şarkı üretimi için GAN modelleri hâlen sınırlı kalmakta olup, gelecekte Transformer tabanlı yapılarla desteklenmesi önerilmektedir.
Diyabetik ayak ülserlerinin yapay zekâ ile tespiti
Diyabetik ayak ülseri (DAU), diyabet hastalarında enfeksiyon, uzuv kaybı ve mortalite oranlarını artıran ciddi bir sağlık sorunudur. Erken teşhis edilmediğinde hasta yaşam kalitesini düşürmekte ve sağlık sistemine önemli bir yük getirmektedir. Bu çalışmada, DAU’nun doğru ve erken tespiti amacıyla derin öğrenme tabanlı sınıflandırma modelleri değerlendirilmiştir. Kaggle platformundan temin edilen, uzman doktorlarca etiketlenmiş DFU görüntüleri; RegNetY-400MF, RegNetY-800MF, EfficientNet-B0 ve EfficientNet-B1 olmak üzere dört farklı evrişimsel sinir ağı (CNN) mimarisi ile analiz edilmiştir. Transfer öğrenme ve veri çoğaltma yöntemleriyle model eğitimi iyileştirilmiş; kontrast artırma ve gürültü giderme gibi ön işleme adımları ile sınıflandırma başarımı artırılmıştır. Analiz sonuçları, EfficientNet-B1 ve RegNetY-800MF modellerinin yüksek doğruluk, düşük kayıp ve güçlü genelleme yetenekleri ile öne çıktığını göstermiştir. EfficientNet-B1 modeli %99’un üzerinde doğruluk ile en başarılı sonuçları sunarken; RegNetY-800MF modeli ise hem eğitim hem test verilerinde istikrarlı bir performans sergilemiştir. RegNetY-400MF modeli eğitimde yüksek başarı elde etmesine rağmen test aşamasında dalgalanmalar yaşamıştır. EfficientNet-B0 modeli ise kompakt yapısı sayesinde düşük kaynaklı sistemlerde uygun bir alternatif olarak değerlendirilmiştir. Tartışma bölümünde, tüm modellerin duyarlılık oranlarının %100’e yakın olduğu ve ülserli vakaların atlanmadığı belirlenmiştir. ROC eğrileri ve AUC değerleri bakımından EfficientNet-B1 ve RegNetY-800MF modelleri, klinik uygulamalarda kullanılabilecek güvenilir yapılar olarak öne çıkmıştır. Özgüllük oranlarının da yüksek bulunması, yanlış pozitif oranını minimize eden bir yapı sunmuştur. Sonuç olarak, bu tez çalışması, DAU tanısında yapay zekâ destekli çözümlerin hem akademik araştırmalarda hem de klinik pratikte uygulanabilirliğini ortaya koymuştur.
Dijital sınavlarda yapay zekâ ile kopya tespiti: Iğdır Üniversitesi örneği
Bu çalışmada, çevrimiçi sınavlarda kopya çekme davranışlarını tespit edebilmek amacıyla öğrencilerin sınav süreçleri analiz edilmiş ve dört farklı yapay zeka modeli Random Forest, XGBoost, K-Nearest Neighbors (KNN) ve Lojistik Regresyon kullanılmıştır. Çalışmanın temel amacı, öğrencilerin sınav esnasında gösterdiği davranışların benzerliklerini değerlendirerek kopya çekme durumunu pozitif veya negatif olarak sınıflandırmaktır. Analiz sonuçlarına göre, Random Forest modeli %66,29 doğruluk oranıyla en yüksek performansı sergilemiş, onu %58,98 doğruluk oranıyla XGBoost takip etmiştir; KNN ve Lojistik Regresyon ise daha düşük doğruluk oranlarıyla sınıflar arasındaki ayrımı başarılı bir şekilde yapamamıştır. ROC eğrileri incelendiğinde, Random Forest ve XGBoost modellerinin pozitif ve negatif sınıfları ayırt etmede oldukça başarılı olduğu; KNN ve Lojistik Regresyon modellerinin ise bu ayrımda daha zayıf performans gösterdiği görülmüştür. Çalışmada ayrıca özniteliklerin modeller üzerindeki etkisi analiz edilmiştir. "Giriş sayısı", "doğru cevap oranı" ve "yanlış cevap oranı" gibi bazı özniteliklerin modellerin başarısında belirgin bir rol oynadığı tespit edilmiştir. Random Forest ve XGBoost modelleri, belirli özniteliklerin çıkarılması durumunda dahi performanslarını koruyabilirken, KNN ve Lojistik Regresyon modelleri bu tür değişimlere daha duyarlı olmuştur. Çalışmada, performansın artırılmasına yönelik öneriler arasında daha karmaşık derin öğrenme tabanlı modellerin denenmesi, öznitelik mühendisliğinin geliştirilmesi ve veri setinin genişletilmesi gibi stratejiler yer almıştır. Bu bağlamda, Random Forest ve XGBoost modelleri çevrimiçi sınav güvenliğini sağlamak ve kopya çekme vakalarını tespit etmek için en güvenilir ve etkili modeller olarak öne çıkmış olup, sınav güvenliğini artırmaya yönelik stratejiler geliştirilmesinde önemli katkı sağlayabilecekleri sonucuna ulaşılmıştır.
Derin öğrenme metotları ile yüz görüntülerinden yaş tespiti
Bu çalışmada, yüz görüntülerinden yaş tahmini gerçekleştirilmiş ve Hint Sineması Yüz Veri tabanı (IMFDB) üzerinde DenseNet modelleri kullanılmıştır. Yaş tespiti, güvenlik, sağlık ve pazarlama gibi çeşitli sektörlerde kritik bir öneme sahiptir. DenseNet mimarilerinin farklı versiyonları olan DenseNet-121, DenseNet-169, DenseNet-201 ve DenseNet-264, yaş tahmini için eğitilmiş ve doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), geri çağırma (recall) ve F1 skoru gibi performans metrikleri üzerinden değerlendirilmiştir. Veri seti, 19.906 yüz görüntüsünden oluşmakta olup yaş kategorileriyle etiketlenmiştir. DenseNet-264 modeli, %89.8 doğruluk, 0.90 precision, 0.90 recall ve 0.90 F1 skoru ile en yüksek performansı göstermiştir. DenseNet-201 modeli, %89.2 doğruluk oranıyla iyi bir performans sergilemiş, DenseNet-169 modeli %87.1 doğruluk ve dengeli bir genelleme kapasitesi sunmuştur. DenseNet-121 modeli ise %85.3 doğruluk oranıyla daha hızlı ve düşük hesaplama maliyetine sahip bir seçenek olmuştur. ROC analizleri, tüm modellerin güçlü bir ayrım yeteneğine sahip olduğunu göstermiş, ancak en derin model olan DenseNet-264'te sınırlı genelleme kayıpları gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, DenseNet mimarileri yaş tahmini için etkili bir çözüm sunmuştur. Model seçimi, uygulamanın gereksinimlerine ve kaynaklarına bağlı olarak yapılabilir. DenseNet-264 en yüksek doğruluğu sağlarken, DenseNet-121 daha hızlı sonuçlar elde etmek için uygun bir alternatif olarak değerlendirilebilir.
Yapay zekâ tekniklerini kullanarak rulmanlarda arıza ve kalan faydalı ömür tahmini
Bu tez, endüstriyel makinelerin kritik bileşenlerinden biri olan rulmanların arıza teşhisi ve ömrü tahmini konularında yenilikçi yaklaşımlar sunmaktadır. Rulmanların arızalanması, makine performansında ciddi kayıplara ve yüksek ekonomik maliyetlere yol açabileceği için, bu alandaki erken teşhis ve ömür tahmin çalışmaları büyük bir önem taşımaktadır. Çalışmada, rulman arızalarının teşhisi için lazer ışını kullanarak yapay hatalar oluşturulmuş ve bu hatalar farklı hız ve yük koşullarında detaylı titreşim analiziyle incelenmiştir. Entropi tabanlı 18 farklı yöntemle öznitelikler çıkarılmış ve söz konusu öznitelikler Ekstrem Öğrenme Makinesi (ELM) modeli ile sınıflandırılmıştır. Özellikle Fuzzy Entropi ve Slope Entropi yöntemleri, sırasıyla %98.48 ve %100 doğruluk oranlarıyla yüksek performans sergilemiştir. Önerilen yöntem, literatürdeki diğer modern yaklaşımlarla karşılaştırıldığında üstünlük göstermiştir. Çalışmanın bir diğer önemli kısmı, MM-1D-LBP yöntemi ile öznitelik çıkarımı ve 1D-CNN-LSTM tabanlı hibrit bir model kullanılarak rulman arızalarının tahmin edilmesidir. Bu yöntemle %99.31 ile %99.65 doğruluk oranları elde edilmiştir. Literatürde sıklıkla kullanılan GRU ve LSTM tabanlı modellerle kıyaslandığında, önerilen yaklaşım daha yüksek doğruluk sunmuş ve özellikle karmaşık arıza tiplerinin sınıflandırılmasında başarılı olmuştur. Rulman ömrü tahmini kapsamında, 1D-TP ve LSTM modellerinin birleştirildiği bir yöntem geliştirilmiş ve bu yöntem, Pronostia platformundaki veri setleri üzerinde test edilmiştir. Titreşim sinyallerine dayalı olarak yapılan analizlerde, Bearing3_3 senaryosunda RMSE=0.0470 ve Score=0.6360 gibi düşük hata ve yüksek performans değerleri elde edilmiştir. Önerilen model, literatürdeki diğer yöntemlere kıyasla daha düşük hata oranları ile öne çıkmaktadır. Örneğin, Bi-LSTM (RMSE=0.2300) ve Relief-SVM (RMSE=0.2500) gibi yöntemlere kıyasla, önerilen 1D-TP+LSTM modelinin RMSE değeri 0.2074 olarak kaydedilmiş ve daha iyi bir tahmin doğruluğu sağlanmıştır. Sonuç olarak, bu çalışma, entropi tabanlı ELM ve 1D-TP+LSTM gibi yenilikçi yöntemlerle hem arıza teşhisi hem de ömür tahmini alanlarında önemli katkılar sunmaktadır. Geliştirilen modeller, endüstriyel bakım süreçlerinde daha hızlı, güvenilir ve düşük maliyetli çözümler sağlamaktadır. Çalışma bulguları hem akademik literatüre hem de endüstriyel uygulamalara değerli bir referans oluşturmaktadır. Gelecekte, farklı veri setleri ve çalışma koşullarında modelin genelleme kapasitesinin artırılması ve entropi yöntemlerinin çeşitlendirilmesi, önerilen yaklaşımların etkinliğini daha da artırabilir.
Derin öğrenme yöntemi ile metinsel ifadelerde duygu analizi
Bu çalışmada, Türkçe metinlerde kullanıcı yorumlarının duygu analizini gerçekleştirmek amacıyla makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin etkinliği incelenmiştir. Beyaz eşya ürünlerine ait kullanıcı yorumları, Trendyol ve Hepsiburada gibi popüler e-ticaret platformlarından toplanmış ve analiz edilmiştir. Kelime bulutu yöntemi kullanılarak, yorumlardaki en sık geçen kelimeler görselleştirilmiştir. Olumlu yorumlarda "yüksek performans", "iyi fiyat", "memnun kaldım", "kurulumu kolay" gibi ifadeler öne çıkarken, olumsuz yorumlarda "gecikme", "kötü koku", "kalite kontrol eksikliği", "servis problemi" gibi ifadeler dikkat çekmiştir. Bu analizler, kullanıcıların genel memnuniyet düzeylerini ve karşılaştıkları sorunları görselleştirerek, işletmelere ürün ve hizmetlerini iyileştirmeleri konusunda içgörüler sunmaktadır. Makine öğrenmesi yöntemleri arasında SVM, KNN ve Naive Bayes (NB) algoritmaları kullanılarak sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. %80-20 eğitim-test oranları ile NB modeli %94.02 başarı oranı ile en yüksek performansı sergilemiştir. SVM modeli %93.42, KNN modeli ise %86.75 başarı oranı elde etmiştir. NB modeli, kesinlik, hatırlama ve F1 ölçütlerinde de yüksek performans göstermiştir. Derin öğrenme yöntemleri olarak LSTM ve 1D-CNN kullanılmış ve farklı eğitim-test oranları ile başarı oranları incelenmiştir. LSTM modeli %92.42, 1D-CNN modeli ise %91.42 başarı oranı ile iyi performanslar sergilemiştir. Sonuç olarak, Naive Bayes modeli en yüksek başarı oranını elde ederek diğer modellere kıyasla en iyi performansı göstermiştir. Derin öğrenme yöntemlerinden LSTM ve 1D-CNN de yüksek başarı oranları ile dikkate değer performanslar sunmuştur. Bu çalışma, e-ticaret sektöründe kullanıcı yorumlarının duygu analizinde makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin etkili olduğunu ortaya koymaktadır. Bu tür analizler, işletmelere müşteri geri bildirimlerini daha iyi değerlendirme ve müşteri memnuniyetini artırma konusunda önemli avantajlar sağlayabilir.
Aktarım derin öğrenme metotları ile yüz ifadelerinden duygu tespiti
Bu çalışma, yapay zekâ ve derin öğrenme tekniklerinin duygu tanıma yeteneklerini değerlendirmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. İnsan duygularını anlama ve yüz ifadeleri aracılığıyla analiz etme ihtiyacı, teknolojinin gelişimiyle birlikte giderek artmaktadır. Bu bağlamda, Residual Network (ResNet) ve transfer derin öğrenme modelleri kullanılarak duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın odak noktası, özellikle ResNet50 modelinin duygu tanıma görevindeki etkinliğini vurgulamaktır. ResNet mimarisi, derin sinir ağlarının eğitimini kolaylaştırmak ve aşırı uyum sorunlarını azaltmak amacıyla geliştirilmiştir. Modeller, transfer derin öğrenme yaklaşımıyla öğrenilen bilgileri duygu tanıma görevine aktarmayı amaçlamaktadır. Çalışma, Fer2013 veri seti üzerinde gerçekleştirilmiş ve modellerin performansı çeşitli metriklerle değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, özellikle ResNet50 modelinin diğer modellere kıyasla daha yüksek başarı oranına sahip olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar, yapay zekâ temelli duygu tanıma uygulamalarının gelecekteki potansiyelini ve derin öğrenme modellerinin bu alandaki etkisini anlamamıza katkı sağlamaktadır. Çalışmanın bulguları, duygu tanıma teknolojilerinin geliştirilmesi ve iyileştirilmesi konusunda araştırmacılara rehberlik edebilir. Yapay zekâ tabanlı duygu analizi, sağlık sektöründen akıllı yaşam alanlarına kadar geniş bir yelpazede uygulamalar bulabilir ve insan-makine etkileşimini daha etkili hale getirebilir. Bu bağlamda, ResNet50 modelinin başarısı, duygu tanıma alanında derin öğrenme modellerinin kullanımının önemini vurgulamaktadır.
Derin öğrenme ile Türkçe ses işaretlerinden rakam tanıma
In today's rapidly advancing technological landscape, speech-based recognition systems play a crucial role in various fields. Sound, beyond being a fundamental means of communication among indi-viduals, serves as a critical factor in applications such as automation, security, and user experience. The effective utilization of sound in digital environments is made possible, particularly through the develop-ment of speech recognition technologies. These technologies have the capability to analyze sound sig-nals, comprehend spoken language, and perform various tasks. Digital digit classification, particularly, constitutes a significant application area for these speech recognition technologies. Digital digit classifica-tion involves the development of systems that can accurately recognize and distinguish digital digits obtained from sound signals. This has a wide range of potential applications, from telecommunication systems to voice command systems and from speech-based security applications to various industrial and commercial applications. In this context, the importance of speech-based digital digit classification spans from everyday life to industrial applications. This study aims to contribute to technological ad-vancements in this field by evaluating different machine learning models used in the process of digital digit classification from sound signals. SVM, LSTM, and CNN models were assessed for digital digit clas-sification from sound signals, with the CNN model achieving the highest success rate at 81.94% in the 80-20 training-test ratio. The CNN model demonstrated high performance, particularly achieving a 98.2% success rate for the digit "Six (6)." Different success rates were observed among other digits, with high performance for "One (1)" and "Nine (9)" but lower success rates for "Three (3)," "Four (4)," and "Eight (8)." In the scope of the study, evaluations conducted under different training-test ratios revealed that the LSTM model exhibited the highest success at a 50-50 training-test ratio. SVM achieved its highest suc-cess rate at an 80-20 training-test ratio. However, overall, deep learning models, specifically LSTM and CNN, outperformed SVM, indicating that these numerical results highlight the effective use of deep learn-ing models, especially in sound-based digital recognition applications.
Derin öğrenme ile anlamsal bölütleme ve piksel görüntülerinden gerçek görüntü üretimi
İki bölümden oluşan bu tez çalışmasının ilk bölümünde derin öğrenme metotları ile anlamsal bölütleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Anlamsal bölütleme işlemi, bir görüntüdeki her pikselin ilgili bir etiket ile ilişkilendirme işlemidir. Anlamsal bölütleme ile görüntüdeki nesnelerin tespiti, yerinin belirlenmesi mümkün kılınmaktadır. Bilgisayar sistemleri tarafından görüntülerin daha iyi yorumlanması, anlaşılması için anlamsal bölütleme önemlidir. Son yıllarda derin öğrenme metotları ile görüntülerden nesne tespiti nesnelerin yorumlanmasında yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Mevcut araştırmada Resnet-18 transfer yöntemini temel alan Deeplab v3+ CNN ağı ile anlamsal bölütleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Bunun için Camvid veri seti kullanılmıştır. 701 yüksek çözünürlüklü görüntüden oluşan veri setindeki görüntülere piksel bazlı anlamsal bölütleme manuel olarak uygulanmıştır. Öncelikli olarak bölütleme işlemi Gretag–Macbeth renk şeması esas alınarak gerçekleştirilmiştir. Ardından Deeplab v3+ gerçek görüntüler piksel görüntülerle eşleştirilerek eğitim işlemi gerçekleştirilmiştir. Modeli test etmek için farklı görüntüler kullanılmıştır. Gözlenen Jaccard, Sørensen-Dice ve BF Skoru metriklerine göre yüksek başarılar gözlenmiştir. Tezin ikinci aşamasında derin öğrenme metotları ile piksel görüntülerden sentetik görüntüler oluşturulmuştur. Bu kapsamda derin öğrenme metotlarından GAN yöntemlerinden faydalanılmıştır. GAN modeller farklı alanlarda sentetik veriler üretmek için yaygın bir şekilde tercih edilmektedir. Araştırmada gerçek görüntüler oluşturmak için Pix2PixHD GAN modeli kullanılmıştır. Pix2PixHD, yüksek çözünürlüklü görüntülerin düşük çözünürlüklü eşlemelerinden gerçekçi ve ayrıntılı görüntüler üretmek için kullanılan bir görüntü çeviri yöntemidir. Bu yöntemin temelinde, derin öğrenme ve özellikle de evrişimli sinir ağları vardır. Pix2PixHD GAN yönteminde CNN ağı olarak VGG19 transfer derin öğrenme metodu kullanılmıştır. Denemeler Camvid veri seti üzerinde gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen denemelerde başarılı yüksek çözünürlüklü görüntülerin üretildiği sonucuna varılmıştır.