Keras ile Rakam Tanıma: Derin Öğrenme Modelleri Oluşturma ve Değerlendirme

Görüntü tanıma, otomatik posta sıralamadan belge dijitalleştirmeye kadar her şeye güç veren modern yapay zekanın temel taşıdır. Bu kurs, sizi el yazısı rakam tanıma gibi klasik bir görevde yönlendirerek derin öğrenmeye açık, adım adım bir giriş sağlar. Temel sinir ağı kavramlarını anlamaktan kendi tahmin modellerinizi oluşturmaya, eğitmeye ve değerlendirmeye geçiş yapacaksınız. Endüstri standardı MNIST veri setiyle çalışarak, veri ön işleme, model derleme ve performans analizinde pratik deneyim kazanacaksınız. Neler öğreneceksiniz: - Sinir ağlarının ve derin öğrenme işlem hatlarının temel kavramlarını anlayın. - Optimal model eğitimi için MNIST veri setindeki görüntü verilerini ön işlemden geçirin ve normalleştirin. - Keras ve TensorFlow kullanarak sıralı bir modeli yapılandırın ve derleyin. - Performansı izlemek için modelinizi eğitin ve eğitim günlüklerini yorumlayın. - Model doğruluğunu değerlendirin ve yeni el yazısı rakam örnekleri üzerinde tahminler yapın. - Modelin güçlü ve zayıf yönlerini belirlemek için sınıflandırma raporlarını ve karışıklık matrislerini analiz edin. Kurs, adım adım kod uygulamalarına geçmeden önce temel terminoloji ve sinir ağlarının arkasındaki matematiksel sezgi ile başlar. Temiz, okunabilir kod örneklerini kullanarak veri hazırlama, model mimarisi tasarımı ve son değerlendirme tekniklerinde ilerleyeceksiniz. Bu kurs, derin öğrenmeye yeni başlayan ve Keras'ta sağlam, pratik bir temel edinmek isteyen veri bilimcisi adayları, yazılım geliştiricileri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Temel Python bilgisi yardımcı olsa da, önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmemektedir. İlk görüntü tanıma modelinizi oluşturmak ve derin öğrenmenin temel prensiplerini keşfetmek için bugün okumaya başlayın.