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
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
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
Deep Learning in Ad-hoc Wireless Networks Dear Colleague, We hope this email finds you well. We are writing to let you know that our Springer Book is currently welcoming submissions to the Topical Book “Deep Learning in Ad-hoc Wireless Networks”, Edited … Daha Fazlasını Oku
Bu derste Google Colab servisleri üzerinden MLP modelleme, itere edebileceğiniz parametreler, farklı modeller için hidden layer sayısı ve nöron sayılarının önemleri anlatılmıştır. Analiz edeceğiniz veriseti ve rapor formatı ubom üzerinden sizlerle paylaşılacaktır.