Konvolüsyon sinir ağlarında transfer öğrenmesi yöntemi ile araç modellerinin sınıflandırılması
Classification of vehicle models by transfer learning method in convolution neural networks
Yazar: BEGÜM KILIÇ
Danışman: PROF. DR. ALİ AKDAĞLI
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sınıflandırma = Classification ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Ülkemizde sanayi odaklı üretimin artmasıyla beraber hemen hemen her alanda yapay zekânın kullanımı yaygınlaşmaktadır. Son on yılda gerçekleştirilen çalışmalar dikkate alındığında makine öğrenmesinin alt dallarından biri olan derin öğrenmenin ön plana çıktığı görülmektedir. Bu nedenle çoğu problemin çözümünde derin öğrenme yöntemleri etkin bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. 
Makine öğrenmesi uygulamalarında belirli bir veri kümesi üzerinden özellikler elde edilerek analizi gerçekleştirilir. Kullanılan yöntemin performansını, elde edilen özellikler büyük ölçüde etkiler.  Özellik çıkarma işlemi uzmanlık gerektiren bir konudur. Fazla miktarda verilerin bulunduğu uygulamalardan özellik çıkarımı ve sınıflandırma işleminin otomatik bir şekilde yapıldığı algoritmalara ihtiyaç duyulur. Bu iki işlemi bir arada ve otomatik bir şekilde gerçekleştiren derin öğrenme yöntemlerinden faydalanılması gerekir. Bununla birlikte derin öğrenme algoritmaları fazla miktarda veriye ve zamana ihtiyaç duyduğundan transfer öğrenimi önerilir. Transfer öğrenmesi,  yüksek performans sağlayan derin öğrenme yönteminin, tasarımcının probleminin çözümüne aktarılmasıdır. Bu işlemde seçilen derin öğrenme modelinin bütün parametreleri, tasarımcının probleminde başlangıç parametresi olarak seçilir. Daha sonrasında eğitim ve test işlemleri gerçekleştirilir. 
Bu tez çalışmasında mobese kamerası kullanılarak elde edilen 169 farklı araç modelinin belirlenmesi transfer öğrenmesi yöntemiyle gerçekleştirilmiştir. Transfer öğrenmesi için seçilen modeller AlexNet, GoogleNet ve ResNet-50'dir. Bu modellerde sınıflandırıcı olarak Softmax ve Destek Vektör Makinesi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı analiz olarak sunulmuştur.

Abstract:
With the increase in industry-oriented production in our country, the use of artificial intelligence is becoming widespread in almost every field. Considering the studies carried out in the last decade, it is seen that deep learning, which is one of the sub-branches of machine learning, comes to the forefront. For this reason, deep learning methods have been used effectively in solving most problems.
Machine learning applications are obtained from a specific dataset and analyzed. The performance of the method greatly influences from extracted features. Feature extraction is a matter that requires expertise. Algorithms are needed to automatically extract feature and classification from applications with large amounts of data. Deep learning methods, which perform these two processes together and automatically, should be utilized. However, since deep learning algorithms require large amounts of data and time, transfer learning is proposed. Transfer learning is the transfer of deep learning method that provides high performance to the solution of the designer's problem. In this process, all parameters of the selected deep learning model are assigend as the initial parameter in the designer's problem. Afterwards, training and test procedures are carried out.
In this thesis, 169 different vehicle models obtained using mobile electronics system  integration camera were determined by transfer learning method. The proposed models for transfer learning are AlexNet, GoogleNet and ResNet-50. Softmax and Support Vector Machine are used as classifier in these models. The results obtained are presented as a comparative analysis.