Google-Yerel Makine

Google-Yerel Makine

Yazım
1. Bilgisayarın tarihinde bir iki cümle
  1. Bilgisayarın hayatımıza çok fazla girmesi
    1. Yapay zekanın birçok alanda kullanılması ve örnekler
      1. Yapay zekanın geleceği
        Yapay zeka için derin öğrenmenin önemi
        Derin öğrenmeyle ilgili alt başlıklar
        Bilgi güvenliği
        kaynaklardan hareketle bilgi güvenliğinin öneminin anlatılması
        Yapay zeka uygulaması yapanlar...
        Google
        avantajları
        kolay
        dezavantajları
        maliyet
        1000 resim
        boyut
        isim
        şablon
        güvenirliği
        Bu çalışmanın varsayımları
        Google yapay zeka ürünlerini kullanmadan ve bilgi güvenliğinden endişe etmeden google'un yakaladığı yüksek tanıma oranları yakalanabilir mi?
        hız
        ekonomik
        bilgilerimiz ne kadar güvenli?
        doğru isim, doğru ebat, doğru şablon
        resim, video ve webcam olarak kullanabilme
        Google'ın yapay zeka uygulamaları
        yüz tanıma
        nesne tanıma
        metin tanıma
        barkod tanıma
        maliyet
        güç
        öne çıkma
        dejavantajları
        Bill Gates bilgi güvenliğiyle ilgili şunu dedi
        Çin, bilgi güvenliğiyle ABD'ye kafa tutabiliyor
        Dün atom bombasının etkisini bugün yapay zeka gösteriyor.
        ahlak
        hukuk
        İnsanlığın geleceği
Deney
1. Deney için gerekli şeyler
  1. Bilgisayar
    1. Data Seti
      1. Tensor Flow
        Anaconda
        Pyhton
      2. etiket
    2. Asgari CPU
2. Google
  1. Data setinin firebase.google.com yüklenmesi
    1. AutoML Vision Edge
      1. Makine öğrenmesinin gerçekleşmesi
        Sonuçların alınması
  2. maliyet-güvenirlik-kolaylık-hız-kullanışlılık
  3. Yazılımcı olmayan biri google firebase kullanabilir mi?
    1. Yazılım
      1. data seti
        öğrenme
3. maliyet-güvenirlik-kolaylık-hız-kullanışlılık
4. İşlem Basamakları
  1. Fotoğrafları çek
    1. boyutu düşür
      1. etiketle
        parantez kullanma
        xml dosyası oluştur
        csv dosyası oluştur
        image dosyalarında
        test ve traine ayırma
        test klasörü oluştur
        train klasörü oluştur
        Makine öğrenmesi için özel geliştirilmiş pyhton dili ögesi Anacondayı kur
        Google'ın yapay zeka kütüphanesi tensor flow'u yükle
        Google'un özel geliştirilmiş tensor flow kütüpanesi eğitilmiş modeli Object Detection'un kurulması
        8 kütüphane kurulumu
        protobuff
        aiea
        Pyhton path'in hazırlanması
        protoların derlenmesi
        belirlenen klasörler içerisinden pyhton'ın kurulup çalıştırılması
        yüksek çözünürlüklü fotoğralar hızı düşürür ama yüksek yakalama oranı sağlar
        Labellbg
        xml dosyalarının tf record yapılarak csv'ye dönüştürülmesi
        test için ayrı csv
        train için ayrı csv
        Generate_tf record python dosyasını etiketlerine uygun şekilde düzenlemek
        Record dosyalarını oluşturmak
        Training klasöründe eğitim ayarları yapılır ve eğitim başlatılır.
        cigdem etitekini gördüğünde çiğdem olduğunda algıla gibi
        Tensor Board kodunu kullanarak eğitim sonucunun verilerini grafik olarak kontrol edilmesi ve eğitimin bitirilmesi.
        Object Detetion klasörü içerisinde oluşturulan model yardımıyla webcam, video ve resim olarak kullanılabilir hale gelir.
        Türkçe karakter olmayacak
        Bazı özel karakterler olmayacak
Değerlendirme-Yorum
1. Hızlı
  2. Ekonomik
    2. Güvenirlik
      2. Doğru veri seti girebilmek için yerel makine avantajlı
        Ne aradığını bilerek fotoğraf çekmek önemli olabilir.
        Conta şu şu açılardan çekersen kesin doğru şekilde yakalarsın- rastgele resimler üzerinden tahmin etmektedir.
Sonuç
Kaynakça
1. Hangi kitap
2. Doğan, yapay zekanın geleceğiyle ilgili : ""

Siguiente

Descripción

Resumen del Recurso

Similar

	Creado por Ahmet USLU hace más de 4 años