Blog da yine uygulamalı ve pratik örnekler vermeye çalıştım. Yazılarımızın pek çoğu Derin öğrenme ile ilgiliydi. Derin Öğrenme ile ilgili pek çok kütüphane ortaya çıkdı. Avantajlar , dezavatajları neler, Hangisini tercih etmek lazım ? gibi sorulara cevap niteliğinde yazılar yazdık
Özetle Elbette Caffede kullanıyoruz ama tercihimizi Keras dan yana yaptık. Bu yüzden Caffenin yanı sıra bu yıl Kerası da kullanmaya ve öğrendiklerimi anlatmaya başladım
- Keras 'a Giriş - 1
- Keras'a Giriş - 2 ( LSTM )
- Semantik Bölütleme ve Autoencoder
- Keras ile Duygu Analizi
Semantik bölütleme bilgisayarlı görü ile ilgili autoencoder denen bir Ağ tipiyle Uydu görüntüsünden bina bulma işlemi yapdık.
Duygu analizi diye geçen yazıdan Doğal dil işlemenin bir uygulamasını yapıyoruz.
Caffe ilede ilgili iki yazımız var
İlkinde FCN ağ yapısında hazır bir caffe modelinin kullanımıyla semantik bölütleme yapılıyor.
Ağ yapısından bahsediliyor.
Açık kaynak kodlu bir proje olarak paylaşıyoruz.
Elbette OpenCv hakkında da yazılar yazdık
Yazılar OpenCv nin pythondan kullanımı ve Derin Öğrenme modellerinin opencv içinden çağrılmasıyla ilgili.
Bu rda bahsettiklerimiz dışında da yazılarımız var. Bu senede klasik olan şey malesef yine ilgi çok tepki yok durumunun devam ediyor olması. Ben yinede hatırlatmış olayım her türlü görüş önerilerinizi bekleriz.
2 yorum:
Ellerine sağlık, 2018 yılında da yeni kütüphaneler çıkacak gibi duruyor.
yeni kütüphane artık daha zor
En güçlü şirketler birer kütüphaneyi seçmişler onu destekliyorlar zaten
bellide olmaz tabi
Yorum Gönder