Spor Uygulamalarinda Yorumlanabilir Makine Öğrenmesi

Date

2018-12-31

Author

Alemdar, Hande

Metadata

Show full item record

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Item Usage Stats

395
views

0
downloads

Makine öğrenmesi ve insanlar birbirlerini tamamlayan becerilere sahipler. İnsanlar, bilgi ve deneyimlerinden soyutlama ve alanlar arasında bilginin aktarımı konusunda daha iyidir. Makine öğrenmesi, ham veri hesaplamada daha iyi ve hızlıdır. Projemin amacı, makine öğrenmesi algoritmalarını insan tarafından yorumlanabilir özelliklerle donatarak aradaki olası kopukluğu dolduracak bir çerçeve model geliştirmektir. Böylece, insanlar makine öğrenmesi teknikleriyle ilgili derinlemesine bilgi sahibi olmadan da büyük veriyi kullanarak daha iyi kararlar verebilmek ya da otomatik sistemin verdiği kararları yorumlayabilmek için bu sistemlerle etkin etkileşime girebileceklerdir. Bu şekilde her ikisinin de tek başına elde edemeyecekleri kadar iyi bir sonucu elde edebilmek uyum içinde çalışmalarının önü açılacaktır.

Subject Keywords

Bilgi Mühendisliği, İnsan Bilgisayar Etkileşimi, Sinirsel Ağlar, Örüntü Tanıma ve Görüntü İşleme

URI

https://hdl.handle.net/11511/62138

Collections

Department of Computer Engineering, Project and Design

Suggestions

OpenMETU
Core

Çok-Kipli Analiz ile Birinci Şahıs Eylem Kestirimi Temizel, Alptekin; Öngün, Cihan(2015-12-31) Projenin amacı bir kişinin eylemlerinin kişi üzerinde bulunan bir kameradan alınan birinci şahıs (first person/egocentric) video görüntüleri ve akıllı telefon algılayıcılarından toplanan veriler kullanılarak kestirilmesidir. Bir ya da birden fazla insanın eylemlerinin kestirilmesi (human activity recognition) üzerine yapılmış olan çalışmaların odağı temel olarak kişiye doğru bakan bir kamera yardımıyla bir insanın yaptığı eylemler (koşma, düşme, vurma, dans etme vb.), spor videolarının açımlanması (annotati...
Yerel Voksel Ağları ile Beyin Sinyalleri Kullanarak Bilişsel Süreçlerin Modellenmesi ve Otomatik Olarak Sınıflandırılması Yarman Vural, Fatoş Tunay; Ekmekci, Ömer; Firat, Orhan; Aksan, Emre(2014-12-31) Bu projenin amacı, FMRG verisi kullanılarak, beyinde bilişsel süreçler sırasında işlenen bilgi ve işlem tiplerini tanıyabilen ve birbirinden ayırt etmeyi öğrenebilen bir makine öğrenme algoritması geliştirmektir. Üç seneye yayılarak devam edecek olan projede; kısa süreli bellek modellemesi üzerindeki bilişsel süreçleri inceleyen FMRG deneyi gerçekleştirilecek ve bu deney sonucu elde edilecek olan FMRG verileri kullanılarak deneydeki zihinsel süreçlerin modellenmesi ve sınıflanması için algoritmalar geliştir...
Akıllı Ortamlarda İnsan Bilgisayaretkileşimi Günel Kılıç, Banu(2013-12-31) Bu proje, çok kipli algılayıcılar aracılığıyla çevreden bilgi toplayarak ortamdaki insanların varlığına tepki veren akıllı bir yardımcı geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu akıllı yardımcı ortamdaki insanları takip edecek, basit sözlü komutlarına yanıt verecek ve otomatik olarak insan-insan ve insan-bilgisayar etkilişimi hakkında rapor hazırlayacaktır. Projenin amaçları bu akıllı ortamı ve yardımcıyı yaratmak, gereken algoritmaları geliştirmek, toplanan bilgiyi birleştirmek ve geliştirilen fonksiyonların gösteri...
Sosyal Etkileşim Süreçlerinin Oküler İzdüşümlerinin İkili Göz İzleme Tekniğiyle İncelenmesi Çakır, Murat Perit; Acartürk, Cengiz(2015-12-31) Önerilen BAP projesinin amacı bilgisayar ortamında işbirliğiyle ortak bir görevi yürüten iki kişinin göz hareketlerinin senkronize olarak kaydedilebildiği bir deney ortamı kurgulamak ve kaydedilen göz hareketleri arasındaki örtüşmeleri görselleştirerek analiz edilmesine imkan veren bir yazılım geliştirmektir. Geliştirilecek bu ortam ile Türkçe gönderge ifadelerinin (ing. referring expression) yapısının sosyal etkileşim bağlamında incelendiği deneysel bir çalışma yapılacaktır. Proje kapsamında yapılacak bu u...
Uzaktan Algılamalı Görüntülerde Detaylı Nesne Tanıma için Çok Kaynaklı Derin Öğrenme Cinbiş, Ramazan Gökberk(2018-12-31) Uzaktan algılamada nesne tanıma probleminde geleneksel olarak birbirinden çok farklı karakteristiğe sahip nesne türlerinin birbirlerinden ayırt edilmesi üzerine durulmuştur. Uzaktan algılamadan elde edilebilecek anlamsal zenginlik, daha detaylı bir seviyede nesne tanıma probleminin ele alınmasıyla çok daha üst bir seviyeye getirilebilir. Ancak, geleneksel veri kümelerinde elde edilen mükemmele yakın sınıflandırmanın aksine, 40 ağaç türü üzerinde yürütülen detaylı ağaç sınıflandırma probleminde elde edilen s...

Citation Formats

H. Alemdar, “Spor Uygulamalarinda Yorumlanabilir Makine Öğrenmesi,” 2018. Accessed: 00, 2020. [Online]. Available: https://hdl.handle.net/11511/62138.