Bitki hastalıklarının tespitinde geleneksel makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin başarım karşılaştırması
Performance comparison of traditional machine learning and deep learning methods in plant disease detection
Yazar: MUSA ÇETİNKAYA
Danışman: DOÇ. DR. ÜMİT ÇİĞDEM TURHAL
Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Geleneksel makine öğrenmesi (GMÖ) ve derin öğrenme (DÖ), yapay zeka alanında iki 
önemli yaklaşımdır. GMÖ, tahmine dayalı modeller oluşturmak için destek vektör makineleri 
(DVM), k-en yakın komşular, karar ağaçları gibi çeşitli algoritmalar kullanır. Bu yaklaşımda 
özellik çıkartımı, algoritmanın başarımını etkileyen en önemli unsurdur. GMÖ küçük veri 
kümelerinde başarılı sonuçlar elde ederken karmaşık veriler ve büyük ölçekli veri 
kümelerinde aynı başarıyı gösteremezler. Makine öğrenmesinin bir alt kümesi olan DÖ ise 
ham veriden hiyerarşik özellik temsillerini otomatik olarak öğrenmek için çok katmanlı sinir 
ağlarını kullanır. Finans, endüstri, tıp gibi alanlarda ve görüntü sınıflandırma, doğal dil işleme 
ve ses-tanıma işleme gibi çalışmalarda çok iyi sonuçlar elde ederken büyük miktarda veri ve 
hesaplama kaynağı gerektirir. Bu tez çalışması GMÖ ve DÖ modellerinin tahmin 
performansını karşılaştırmak amacıyla bitki hastalıklarının bilgisayar destekli teşhisini 
sunmaktadır. Bitki hastalıklarının tespiti, modern tarımda ürün kayıplarını en aza indirmek ve 
gıda güvenliğini sağlamak açısından çok önemlidir. Bitki hastalıklarının erken ve doğru bir 
şekilde belirlenmesi pestisit kullanımını azaltabilir, mahsul verimini artırabilir ve ürün 
kalitesini iyileştirebilir. Bu amaçla, çalışmada geleneksel yöntemlerden Lineer Regresyon, 
DVM ve Rastgele Orman ile DÖ yöntemlerinden Evrişimli Sinir Ağı, LSTM, YOLOv8 ve 
VGG16 algoritmalarının performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar GMÖ'de
DVM için %83 ile en yüksek olmak üzere ortalama %77,9 doğruluk elde edilirken DÖ'de 
CNN için doğruluk en yüksek %99 ve ortalama %91,8 olarak elde edilmiştir.

Abstract:
Traditional machine learning (TML) and deep learning (DL) are two important approaches in 
artificial intelligence. To build predictive models, TML uses algorithm such as support vector 
machines (SVMs), k-nearest neighbors and decision trees. In this approach, feature extraction 
is the most important process that affects the algorithm's performance. While TML achieves 
successful results in small datasets, it struggles to show the same success in complex data and 
large-scale datasets. DL, a subset of machine learning, uses multilayer neural networks to 
automatically learn hierarchical feature representations from raw data. While it achieves very 
good results in fields such as finance, industry, medicine, and in studies such as image 
classification, natural language processing, and voice recognition-processing, it requires a 
large amount of data and computational resources. This study presents a computer-aided 
diagnosis of plant diseases to compare the predictive performance of TML and DL. Plants are 
a source of food and life of great importance for humans and other living things. Detection of 
plant diseases is very important in modern agriculture to minimize product losses and ensure 
food safety. Early and accurate identification of plant diseases can reduce pesticide use, 
increase crop yields and improve product quality. For this purpose, the performance of 
traditional methods such as LR, SVM, and RF was compared DL methods such as 
convolutional neural network (CNN), LSTM, YOLOv8 and VGG16 algorithms. The results 
were obtained as an average accuracy of 77,9%, with the highest being 83% for SVM in 
TML, and an average accuracy of 91,8%, with the highest being 99% for CNN in DL.