Sectoral Application Analysis of Studies Made with Deep Learning Models
Küçük Resim Yok
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Fevzullah TEMURTAŞ
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Derin öğrenme, yapay sinir ağları algoritmalarını kullanarak çok katmanlı mimarilerde çok boyutlu veriler ile çalışma imkânı sağlayan, makine öğrenmesi alanının bir alt dalıdır. Derin öğrenme metotları sayesinde doğal dil işleme, görüntü işleme, görsel nesne tespiti, ilaç keşfi, vb. alanlarda ciddi bir şekilde başarım oranı artmıştır. Derin öğrenme, geri yayılım algoritmasını kullanıp çok boyutlu veri setlerinin karmaşık yapısını keşfederek insan düzeyine yakın görüntü sınıflandırması, insan düzeyinde konuşma tanıma, metin okuma ve seslendirme gibi konularda araştırmacılara kolaylıklar sağlamaktadır. Bu özelliklerinden dolayı derin öğrenme ve görüntü işleme yöntemleri günümüzde birçok alanda birçok problemin çözümünde hızlı bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada ilk olarak yapay zekâ ve derin öğrenmeye ait özet bilgiler verilmiştir. Daha sonra, derin öğrenme yöntemleri kullanılarak yapılan çalışmalar incelenerek derin öğrenmenin hangi alana nasıl uygulandığına dair somut örnekler verilmiştir. Çalışmanın son kısmında, incelenen makalelerin amaçları, kullandıkları yöntemler, literatüre olan katkıları ve elde ettikleri sonuçları içeren özet bir tablo sunularak araştırmacıların yapacakları çalışmalarda kullanacakları yöntemlere ilişkin ön bilgiler elde etmeleri sağlanmıştır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Engineering, Mühendislik
Kaynak
Electronic Letters on Science and Engineering
Electronic Letters on Science and Engineering
Electronic Letters on Science and Engineering
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
17
Sayı
2
