Aşağıdaki listede sorumlu olduğunuz verisetleri yazmaktadır. Verilen verisetlerini derste anlatılan Örüntü Tanıma adımlarından seçeceğiniz en az birer tane yöntem ile analiz ederek kNN, SVM, MLP (Farklı nöron ve layerlar için), Decision Tree, Random Forest, Deep Neural Networks, Deep Belief Networks sınıflandırıcılarında deneyerek … Daha Fazlasını Oku
Her öğrencinin sorumlu olduğu verisetleri aşağıdaki listede belirtilmiştir. Vize uygulaması olarak 1D-CNN, 2D-CNN (Klasik) ve DBN, LSTM, BiLSTM, GRU, RNN uygulamaları yapılacaktır. *** Süreniz 4 Hafta sonraki derse kadardır. (02.01.2025) Derse geldiğinizde teslim etmeniz gerekmektedir. 1D-CNN: Zaman serileri doğrudan sizlerin modelleyeceği … Daha Fazlasını Oku
Aşağıdaki listede sorumlu olduğunuz verisetleri yazmaktadır. *** Süreniz 4 Hafta sonraki derse kadardır. (02.01.2025) Derse geldiğinizde teslim etmeniz gerekmektedir. Verilen verisetlerini derste anlatılan Örüntü Tanıma adımlarından seçeceğiniz en az birer tane yöntem ile analiz ederek kNN, SVM, MLP (Farklı nöron ve layerlar … Daha Fazlasını Oku
1 212523009 Kaynakların etkili kullanımı için STT yaklaşan ürünlerin bölge olarak belirlenmesini sağlayan mobil uygulama 2 212523010 Node.JS ile React Native Tabanlı Anket ve Etkileşim Oluşturularak değerlendirilmesi web/mobil uygulaması 3 212523011 Node.JS ile React Native Tabanlı Akademik İstatistik Portalı web/mobil … Daha Fazlasını Oku
23109210103: 1-Derin Öğrenme kısmında bu algoritmaların nerelerde kullanıldıkları (Routing, IDS, Clustering, …) her alanda birkaç örnek ile detaylandırılmalıdır. 2- Problem cümlesi tanımlanmış ancak net ifade edilmemiş. Problem cümlesi net amaçlar ve bunları destekleyen hedeflerle belirtilmelidir. Bu hedefler çalışmanın özgünlüğünü vurgulayacaktır. … Daha Fazlasını Oku
Aşağıdaki listede sorumlu olduğunuz verisetleri yazmaktadır. Verilen verisetlerini derste anlatılan Örüntü Tanıma adımlarından seçeceğiniz en az birer tane yöntem ile analiz ederek kNN, SVM, MLP (Farklı nöron ve layerlar için), Decision Tree, Random Forest, Deep Neural Networks, Deep Belief Networks sınıflandırıcılarında deneyerek … Daha Fazlasını Oku
Her öğrencinin sorumlu olduğu verisetleri aşağıdaki listede belirtilmiştir. Vize uygulaması olarak 1D-CNN, 2D-CNN (Klasik) ve DBN uygulamaları yapılacaktır. 1D-CNN: Zaman serileri doğrudan sizlerin modelleyeceği farklı CNN yapılarına göre en az 15 farklı modelde denenerek başarımlar raporlanacaktır. 2D-CNN: Zaman serileri resime dönüştürülerek (plot) … Daha Fazlasını Oku
Öğrenci No Proje Adı 182503004 Hocalar için Danışmanlık saati randevu işlemleri Mobil ve Web Uygulaması 182503016 Yaşlılara günlük işlerinde yardım için Gönüllülük Mobil Uygulaması (React-Native) 182503202 Uygu görüntülerinde Belirli landmarklar için görüntülerde lokasyon tespiiti (Görüntü işleme) 192503001 Swift ile Usta … Daha Fazlasını Oku
Her öğrencinin sorumlu olduğu verisetleri aşağıdaki listede belirtilmiştir. Vize uygulaması olarak 1D-CNN, 2D-CNN (Klasik) ve DBN uygulamaları yapılacaktır. 1D-CNN: Zaman serileri doğrudan sizlerin modelleyeceği farklı CNN yapılarına göre en az 15 farklı modelde denenerek başarımlar raporlanacaktır. 2D-CNN: Zaman serileri resime … Daha Fazlasını Oku
Aşağıdaki listede sorumlu olduğunuz verisetleri yazmaktadır. Verilen verisetlerini derste anlatılan Örüntü Tanıma adımlarından seçeceğiniz en az birer tane yöntem ile analiz ederek kNN, SVM, MLP (Farklı nöron ve layerlar için), Decision Tree, Random Forest, Deep Neural Networks sınıflandırıcılarında deneyerek başarımları … Daha Fazlasını Oku