reepnao / aygaz-yapay-zekaya-giris-bootcamp

Projenin Amacı

Bu proje, uydu görüntülerini sınıflandırmayı amaçlamaktadır. Çeşitli makine öğrenimi algoritmaları kullanarak, uydu görüntülerini belirli kategorilere (bulutlu(cloudy), çöl(desert), yeşil alan(green_area), su(water)) ayırmak hedeflenmiştir. Uydu görüntülerinin otomatik olarak sınıflandırılması, uzaktan algılama (RS) görüntülerinin yorumlanmasında büyük ilerlemeler sağlamaktadır.

Kullanım

1. Bu depoyu klonlayın veya indirin.

git clone https://github.com/reepNao/aygaz-yapay-zekaya-giris-bootcamp.git

2. Proje dizinine gidin ve veri setini ayıklayın (veri seti dizinini kontrol edin).

Kullanılan Teknolojiler

Projede kullanılan teknolojileri şu şekilde sağlayabilirsiniz:

pip install -r requirements.txt

Veri Seti

Veri seti, uydu görüntülerini içeren dört klasörden oluşmaktadır: bulutlu, çöl, yeşil alan ve su. Her klasör, uydu görüntülerinin ilgili kategorisine aittir.

Kulunılan Modeller

1- K-Nearest Neighbors (KNN)

2- Random Forest Classifier

3- Desicion Tree Classifier

4- Support Vector Machine (SVM)

5- XGBoost Classifier

6- Gradient Boosting Classifier