k-celal / image-processing

Information I learned while taking image processing study and through courses

Bu GitHub reposunda, el yazısı rakamları tanımak için Convolutional Neural Networks (CNN) kullanarak bir derin öğrenme modeli oluşturulmuştur. Aşağıda bu modelin nasıl inşa edildiği ve işlendiği hakkında kısa bir özet bulunmaktadır:

Kullanılan Kütüphaneler:

• NumPy ve Pandas: Veri manipülasyonu ve analiz için.
• Seaborn ve Matplotlib: Görselleştirme için.
• Keras: Derin öğrenme modeli oluşturma ve eğitim için.

Veri Hazırlığı:

• Veri Seti Yükleme: Eğitim ve test veri setleri train.csv ve test.csv dosyalarından yüklendi.
• Veri İnceleme: Veri setlerinin yapısı ve içerikleri incelendi.
• Normalizasyon: Piksel değerleri 0-255 arasında olup, bu değerler 0-1 aralığına ölçeklendirildi.
• Yeniden Şekillendirme: Görüntüler 28x28x1 boyutunda 3B matrislere dönüştürüldü.
• Etiket Kodlama: Etiketler tek sıcak vektörlere dönüştürüldü.

Model Oluşturma:

• CNN Yapısı:
  • Convolutional Layers: Evrişim katmanları ile özellikler çıkarıldı.
  • Max Pooling Layers: Boyut küçültme ve genelleme işlemleri yapıldı.
  • Dropout Layers: Aşırı öğrenmeyi önlemek için dropout katmanları kullanıldı.
  • Flatten Layer: Düzleştirme işlemi yapıldı.
  • Dense Layers: Tam bağlantılı katmanlarla sınıflandırma gerçekleştirildi.

Model Eğitimi:

• Optimizasyon Algoritması: Adam optimizasyon algoritması kullanıldı.
• Loss Function: Kategorik çapraz entropi kayıp fonksiyonu kullanıldı.
• Epochs ve Batch Size: Model 10 epoch boyunca ve her bir batch boyutu 250 olacak şekilde eğitildi.
• Veri Artırma: Veri çeşitliliğini artırmak için çeşitli dönüşümler uygulandı.

Model Değerlendirme:

• Test Kaybı Görselleştirme: Eğitim ve doğrulama kayıpları görselleştirildi.
• Karışıklık Matrisi: Modelin sınıflandırma performansı karışıklık matrisi ile değerlendirildi.

Sonuç:

Bu repo, el yazısı rakamları tanıma problemini çözmek için CNN kullanarak adım adım bir derin öğrenme modelinin nasıl oluşturulacağını, eğitileceğini ve değerlendirileceğini göstermektedir. Modelin performansı görselleştirmeler ve karışıklık matrisi ile detaylandırılmıştır.