Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Gebze Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencisi Furkan Erdul'un bitirme projesi olan "Derin Öğrenme ile Bitki Tanıma Sistemi"nin sunumunu içermektedir.
- Videoda, derin öğrenme teknikleri kullanılarak geliştirilen bitki tanıma sisteminin demo gösterimi yapılmaktadır. Sistem, yaklaşık 25 adet bitki türünü tanıyabilmekte ve web sitesi üzerinden resim yükleme ile bitki türünü tahmin etmektedir. Furkan, Gardenya, Kraton ve Bardak Menekşesi gibi farklı bitki türleri için sistemin doğruluğunu test etmekte ve sistemin ortalama %75 doğruluk oranına sahip olduğunu belirtmektedir.
- 00:02Derin Öğrenme ile Bitki Tanıma Sistemi Projesi
- Furkan Erdul, Gebze Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Güz Dönemi bitirme projesi olarak derin öğrenme ile bitki tanıma sistemini sunuyor.
- Derin öğrenme, makine öğrenmesinin özelleşmiş bir alt kolu olup, veri sayısının artması ve bilgisayarların işlem kapasitesinin gelişmesiyle popüler hale gelmiştir.
- Proje kapsamında yaklaşık yirmibeş adet bitki türü bilgisayara tanıtılmış ve sistem, yüklenecek resmin hangi bitki türüne ait olduğunu tespit edebiliyor.
- 00:56Demo Sunumu
- Demo için hazırlanmış bir web sitesi üzerinden resim yüklenebiliyor ve sistem hangi bitki türe ait olduğunu belirtiyor.
- Veritabanında yirmibeş adet bitki türü bulunuyor ve bu bitki türlerinin özellikleri ve resimleri görüntülenebiliyor.
- Sistem yaklaşık yüzde yetmişbeş doğruluk oranında çalışıyor, yani dört resim gönderildiğinde ortalama üçünü doğru tespit ediyor.
- 01:29Örnek Testler
- Gardenya çiçeği, kraton çiçeği ve bardak menekşesi örnekleri kullanılarak sistem test ediliyor.
- Her örnek için Google'dan ilgili bitki türünün resmi indiriliyor ve web sitesine yüklenerek tespit ediliyor.
- Tüm örneklerde sistem doğru sonuçları veriyor ve demo sonlandırılıyor.