Görsel Öge Tanıma Modellerinin Eksik Gözetimli Öğrenimi

2020-06-01
Cinbiş, Ramazan Gökberk
İkizler Cinbiş, Nazlı
Derin öğrenme tabanlı modellerdeki gelişmeleri takiben, yapay zeka çatısı altındaki pek çok araştırma alanında önemli gelişmeler sağlanmıştır. Bu alanlar içerisinde en hızlı gelişim gösteren alanlardan biri bilgisayarlı görü olmuştur. Derin öğrenme öncesi dönemle kıyasladığımızda, görüntü sınıflandırma, nesne tanıma, nesne tespiti, sahne tanıma, görüntü segmentasyonu, görüntü özetleme ve diğer pek çok bilgisayarlı görü probleminde çok büyük gelişmeler sağlandığı göze çarpmaktadır. Derin öğrenme dönemi makine öğrenmesi gelişmeleri üç ana faktör üzerine kuruludur. Birincisi, geniş çaplı etiketli veri kümelerinin toplanması ve yaygınlaşması; ikincisi, geniş çaplı eğitim kümelerinden etkin yararlanmayı sağlayan derin mimarili mimari tasarımlarındaki gelişmeler; ve üçüncüsü, çok parametreli derin öğrenme modellerinin eğitimini mümkün kılan hesaplama alt yapılarındaki donanımsal ilerlemelerdir. Özellikle bilgisayarlı görü alanında daha kapsamlı ve insansı algılama modellerinin geliştirilmesinde, yukarıda bahsedilen üç faktörden birincisi olan geniş çaplı ve etiketli eğitim verisi toplama ihtiyacı önemli bir engel olarak ortaya çıkmaktadır. Nesne tanıma, nesne tespiti, vb. pekçok problemde, hem etiketli veri toplama süreci çok zaman alan ve/veya masrafa yol açan bir işlem olmaktadır, hem de bu durumun yarattığı pratik engellerden ötürü modellerin anlamsal olarak dar bir kapsama sahip olmasına yol açmaktadır. Bu projedeki merkezi amaç, makine öğrenmesi yaklaşımlarındaki bu veri gereksiniminin yarattığı engelleri aşmaya yönelik çözümler üretmektir. Bu amaca yönelik çalışmalar, üç ana başlık altında toplanmıştır: 1) sıfır örnekle öğrenme, 2) az ve/veya kısıtlı etiketli örnek olan durumlarda öğrenme ve 3) görece kolay toplanabilen zayıf etiketler üzerinden makine öğrenmesi. Ayrıca, sıfır örnekle öğrenmede kullanılan tekniklerden esinlenilerek, yeni görsel stilleri sentezleme ve hassas verilerin gizliliğini sağlamaya yönelik dağıtık öğrenmeye yönelik yenilikçi yaklaşımlar geliştirilmiştir. Proje dahilinde yürütülen çalışmalar ile çok sayıda yenilikçi yaklaşım ve matematiksel model ortaya konmuştur. Ayrıca, bu çalışmalar kapsamında görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, uzaktan algılama nesne tanıma, işaret dili tanıma, kişi tanıma gibi çok sayıda önemli bilgisayarlı görü problemindeki uygulamaları üzerinde de çalışılmıştır. Yaklaşımların detaylı deneysel analizleri yapılmış ve çoğu yaklaşımda alanının önemli yöntemlerine kıyasla önemli ilerlemeler elde edilebildiği gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar çok sayıda uluslararası bildiri ve makale yayını aracılığı ile literatüre kazandırılmıştır.

Suggestions

Strengths and weaknesses of problem-based learning in engineeriing education: students’ and tutors’ perspectives
Ateş, Özlem; Eryılmaz, Ali (2010-01-01)
This study aims to analyze the strengths and weaknesses of problem-based learning (PBL) implementations in engineering education and problems encountered in it from the perspectives of tutors and students. A case study design was employed in this study. To this end, four tutors, their five PBL modules, and fourteen students were selected. The data were collected by means of observations, interviews, and additional data sources. The results indicated that gaining engineer’s viewpoint and self confidence; imp...
Mobil destekli kesintisiz öğrenme ortamına ilişkin BÖTE öğrencilerinin ihtiyacı
Yıldırım, Zahide; Delialioğlu, Ömer; Aşkun, Cengiz Savaş; İlçi, Ahmet; Ataş, Amine Hatun (null; 2012-10-04)
Bu araştırmanın amacı Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi (BÖTE) programlarında yer alan ‘Bilgisayar Donanımı’ dersi kapsamında öğrencilere uygulama olanağı sağlamak amacıyla geliştirilecek olan ‘Mobil Destekli Kesintisiz Öğrenme’ ortamının tasarımına ilişkin öğrencilerin ihtiyaçlarının belirlenmesidir. BÖTE programlarında zorunlu olan Bilgisayar Donanımı dersi uygulama ağırlıklı bir derstir. Öğrencilerin uygulamalar sırasında (1) donanım inceleme ve (2) incelenen donanım ile ilgili İnternet taramas...
Tasarım durum deseni: Öğrenci merkezli öğrenme ortamı örneği
Sadık, Olgun (2019-12-01)
Bugün, birçok eğitim sisteminin en temel sorunlarından birisi, sınıflarda gerçek hayat uygulamalarından uzak ve sadece kavramsal düzeyde bir eğitim verilmesidir. Gerçek hayatta karşılığını bulamayan öğrenme tecrübeleri, öğrencilerin gelecek ihtiyaçlarını karşılamada yetersiz ve anlamsız kalmaktadır. Ezbere dayalı öğrenme olarak tanımlanan bu öğrenme tecrübesinde, öğrenci bilgiyi hatırlayabilmekte fakat bu bilgiyi kullanarak soru çözmesi ya da bu bilgiyi başka öğrenme tecrübelerine aktarması istendiğinde baş...
Özdüzenleyici öğrenme stratejileri ölçeğinin ÖÖSÖ geliştirilmesi ve geçerlik analizi
Kadıoğlu, Cansel; Kondakçı, Esen; Çapa Aydın, Yeşim (2011-01-01)
The purpose of this study was to develop a scale assessing high school students’use of self- regulatory strategies while studying.In the pilot study,the scale was administeredto 422 students. Eight factors were obtained through explanatory factor analysis: namely, motivation regulation, effort regulation, planning, attention focusing, summary strategy, highlighting strategy, using additional resources, and self-instruction. In the validation study, the 29-item final version of the scale was administered to...
Ayrılma ve Bireyleşme: Nesne İlişkileri Üzerine Terapötik Uygulama
Topçu, Merve (Orta Doğu Teknik Üniversitesi (Ankara, Turkey), 2016-6-01)
Mahler kuramında, ayrılma ve bireyleşme sürecini dört evrede gözlemlemiş ve bu evreleri farklılaşma, alıştırma, yeniden yaklaşma ve libidinal nesne sürekliliği olarak isimlendirmiştir. Bu yazının amacı, Mahler’in kuramı ve çeşitli literatür bulguları ile desteklenerek bir vakanın değerlendirilmesidir. Araştırmalar anne ile ilişkide, bebeğin ayrılma kaygısı yaşamasının adaptif ve evrensel bir fenomen olduğunu göstermektedir. Öte yandan bebeğin erken dönemde gelişimsel olarak uygun olmayan seviyede kaygı ...
Citation Formats
R. G. Cinbiş and N. İkizler Cinbiş, “Görsel Öge Tanıma Modellerinin Eksik Gözetimli Öğrenimi,” 2020. Accessed: 00, 2022. [Online]. Available: https://hdl.handle.net/11511/95931.