Önceden eğitilmiş ResNet18 modelini göğüs röntgenlerinden yedi akciğer hastalığını sınıflandıracak şekilde uyarladım. Model gri tonlamalı giriş için değiştirildi ve Kaggle verileri üzerinde uçtan uca fine-tune edildi.
Önceden eğitilmiş ResNet18 modeli gri tonlamalı girişe uyarlanarak Kaggle verileri üzerinde yedi akciğer hastalığını sınıflandırmak üzere uçtan uca fine-tune edildi.
SONRAKİ / İLGİLİ ÇALIŞMALAR
Keşfetmeye devam et
Keşfetmek için sürükle / kaydır
Yapay Zekâ
CNN ile Melanom Tespiti
Deri lezyonlarını melanom olarak sınıflandırmak için sıfırdan geliştirilen, checkpoint bazında doğrulanan ve mobil dağıtıma uygun tasarlanan özel CNN.
PyTorchCNNBinary ClassificationConfusion Matrix
Yapay Zekâ
R ile Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Karşılaştırılması
1960–2020 ABD ekonomik göstergeleri temizlenip birleştirildi; enflasyon tahmini için Doğrusal Regresyon ve Random Forest zaman tabanlı ayrımda MSE ile karşılaştırıldı.
RData CleaningRegressionRandom Forest
Yapay Zekâ
RD-05
Teknik liderliğini üstlendiğim ve mekanikten yazılıma her aşamasını bireysel olarak tasarladığım, tamamen özgün 4 bacaklı robot platformu RD-05, Teknofest Afet kategorisinde ilk 15’e girmeyi başarmıştır.
RoboticsEmbedded SystemsAI IntegrationRemote Control
Yapay Zekâ
BCI-Based Wheelchair Prototype (Lisans Bitirme Projesi)
Beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) tabanlı tekerlekli sandalye prototipi, EEG tabanlı beyin sinyallerini analiz eden bir yapay zeka modeli kullanarak, kullanıcının zihinsel komutları ile tekerlekli sandalyenin…
Raspberry PiArduinoBulut SunucuPython