TEMPORAL FUSION TRANSFORMER
Bu yazımda sizlere Google’ın yakın zamanda geliştirmiş olduğu Temporal Fusion Transformer (TFT) mimarisini açıklamak ve Python’da örnek bir veri seti üzerinden uygulama yapmak istiyorum. Gün geçmiyor ki makine öğrenme algoritmalarının bir yenisi çıkmasın ve bir ihtiyaca merhem olmasın. Bugün sizlere tanıtımını yapacağım TFT derin öğrenme mimarisi, zaman serileri üzerine güven aralıklarıyla tahmin üretebilen bir mimari/yöntemdir. […]
Derin Öğrenme ile BBC Haberlerinin Sınıflandırılması
Merhabalar! Bu yazımda derin öğrenme (deep learning) yöntemlerinden evrişimli sinir ağları (convolutional neural networks – CNN) ve uzun kısa süreli bellek (Long short-term memory – LSTM) modelini kullanarak çoklu sınıflandırma problemini ele alacağım. Bunun yanında ilgilendiğimiz haberleri, manifold öğrenme algoritmaları arasında en popüler olan t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) ile görselleştireceğiz. Veri Seti Bu çalışma kapsamında BBC’e (British Broadcasting Corporation) ait […]
MXNet ile Derin Öğrenme 2.1: Softmax Regresyon (Teori)
Herkese merhabalar, MXNet ile derin öğrenme serisine devam ediyoruz. İlk iki bölümde doğrusal regresyon konusunda teorik bilgiler paylaşıp python programlama dili ile uygulama yapmıştık. Bu bölümde softmax regresyon konusunda teorik bilgiler paylaşılacaktır. Doğrusal regresyon teori kısmına buradan Doğrusal regresyon uygulama kısmına buradan ulaşabilirsiniz. Regresyon, ne kadar veya kaç tane? gibi sorulara cevap vermek ıstediğimizde kullandığımız […]
MXNet ile Derin Öğrenme 1.2: Doğrusal (Linear) Regresyon (Uygulama)
Herkese merhabalar, MXNet ile derin öğrenme serisine devam ediyoruz. İlk bölümde doğrusal regresyon konusunda teorik bilgiler paylaşmıştık. Bu bölümde doğrusal regresyon konusunda MXNet kütüphanesini kullanarak uygulama yapacağız. İlk bölümü incelemeyenler buradan erişebilirsiniz. Uygulama kısmında hazır verisetlerini kullanmak yerine kendi verisetimizi hazırlayacağız. Uygulama Kütüphane ekleme, Veriseti oluşturma, Verisetini okuma, Model parametrelerini belirleme, Sinir ağ modeli oluşturma, […]
MXNet ile Derin Öğrenme 1.1: Doğrusal (Linear) Regresyon (Teori)
Herkese merhabalar, MXNet ile derin öğrenme serisine başlayacağız. Bu seride hem teorik hem uygulama kısmına ağırlık vereceğiz. Programlama dili olarak python, derin öğrenme kütüphanesi olarak MXNet kütüphanesini kullanacağız. Seride teori ve uygulama kısmı ayrı bölümler olarak yayınlanacaktır. MXNet derin öğrenme kütüphanesini buradan sisteminize yükleyebilirsiniz. MXNet derin öğrenme kütüphanesini buradan inceleyebilirsiniz. Seride: Doğrusal Regresyon Softmax Regresyon […]
PYTORCH C++ İLE DERİN ÖĞRENME -2: Veri Yükleme
Herkese merhabalar. Serinin ikinci bölümünde veri yükleme işlemi yapacağız. Pytorch kütüphanesinde gömülü olan birçok veri seti bulunmaktadır. İlk kısımda olarak bu veri setleri yüklemeyi öğreneceğiz. İkinci kısım olarak Kendi oluşturduğumuz veri setlerini yüklemeyi öğrenceğiz. Kodlara ve dosyalara, yazının sonunda bulunan github hesabıma girerek ulaşabilirsiniz. Pytorch C++ yüklemediyseniz aşağıdaki serinin ilk bölümüne giderek kurulum işlemlerine buradan […]
PYTORCH C++ İLE DERİN ÖĞRENME -1: Proje Oluşturma
Pytorch C++ kütüphanesi kullanarak konvolüsyonel sinir ağı mimarisi tanıtmak ve eğitip test etmek.
Tensorflow Lite Modeli ile Colab Üzerinden Görüntü Sınıflandırma: Derin Öğrenme Uygulaması
Bildiğiniz üzere derin ağlarda / katmanlarda öğrenme işlemine biz kabaca derin öğrenme diyoruz. Bu açıklama tam karşılığı olmasa da gözünüzde bu şekilde canlandırabilirsiniz. Bu ay, yazımda sizlerle çok faydalı olacağına inandığım ve Türkçe kaynak açısından eksik bilgilerin olduğu bir konuyu ele almak istiyorum. Bu yazımda önce gözümüze Kaggle’dan bir görüntü verisi kestireceğiz. Modelimize uygun veriyi […]
