“Çok Boyutlu Verilerin t-SNE ile Görselleştirilmesi – 1” de yer alan örnek “kelimeVec-1.txt” veri seti kullanılarak sklearn kütüphanesinin t-SNE algoritması ile görselleştirilmesi ile ilgili yazı paylaşılmıştı. Bu yazıda da aynı veri seti kullanılarak grafik üzerindeki noktalara mouse geldiğinde etiketlerin gösterilmesi ile Daha fazla oku …
Kategori: Derin Öğrenme
Çok Boyutlu Verilerin t-SNE ile Görselleştirilmesi – 1
Bir müşterinin (yaş, eğitim, cinsiyet, eğitim … ) gibi bir çok özelliği, bir görüntüye ait piksel değerleri ya da bir kelime/dokümana ait TF-IDF, word-embedding değerler onlar, yüzler, binler … boyutlarında olabilir. Veri üzerinde bir model geliştirmeden önce veriyi tanımak önemli Daha fazla oku …
‘ZLIB_1.2.9’ not found
Hata: ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libz.so.1: version ‘ZLIB_1.2.9’ not found … Merhaba arkadaşlar, Ubuntu üzerinde virtualenv klasörü içerisinde dlib kütüphanesini güncellerken aşağıdaki gibi bir hata aldım. “ImportError: libz.so.1: version ‘ZLIB_1.2.9’ not found (required by /home/username/anaconda3/lib/libpng16.so.16) (python35Lib) hp@hp:~/virtu” Bu hatanın çözüm adımları aşağıda verilmiştir: 1. zlib-1.2.9 dosyasını indirin. Daha fazla oku …
Django REST API Üzerinden Resim/Fotoğraf Verisi Nasıl Gönderilir?
Bir önceki yazımızda örnek bir django api nasıl yazıldığı adım adım anlatılmıştır. Bu yazıda ise bir derin öğrenme modeli için gerekli olan bir resim/fotoğraf verisinin nasıl gönderildiği anlatılmıştır. Test olarak kullanılan örnek derin öğrenme modeli olan “ResNet50”, keras kütüphanesi içerisinde Daha fazla oku …
Django ile Kendi REST API’ mizi Nasıl Oluştururuz?
Bu yazıda django rest api framework’ ü kullanmadan kendi RESTful API’ nizi nasıl oluşturacağınız anlatılacaktır. Bunun için öncelikle komut satırından (windows — cmd, linux — Ctrl+Alt+t) aşağıdaki örnekteki gibi yeni bir django projesi oluşturun. $ django-admin startproject simpleApiProject Eğer projeniz hatasız Daha fazla oku …
Keras ile Ortak Kelime Dağarcığı (joint-vocabulary) Oluşturulması
Ortak kelime dağarcığı oluşturulması bir çok NLP problemi için gerekli bir adımdır. Çeviri (machine translation), sınıflandırma, named-entity tespiti gibi farklı çalışmalarda uygulamanın geliştirilmesi sonrasında (production aşamasında) giriş verilerinin eğitim ve test verileriyle aynı şekilde ele alınmasını sağlamak amacıyla ortak kelime Daha fazla oku …
Metin Ön İşleme Adımları İçin Keras Tokenizer Sınıfı Kullanımı
Metin ön işleme (text pre-processing) doğal dil işlemenin çoğu zaman zahmetli fakat algoritmanın başarısını etkileyen zaruri ön adımlarındandır. Metin verisinin hazırlanma adımlarını gerçekleştirirken kalıplaşmış bazı sorulara cevap verilmesi gerekir: noktalama işaretlerinin arındırılması (cleaning) cümle, kelime, harf veya n-gramlar halinde parçalama Daha fazla oku …
OpenCV ile Yüz Tespiti
OpenCV genel amaçlı nesne tespiti için pek çok sınıflandırıcı sunmaktadır. Bu sınıflandırıcılardan en yaygın bilineni Paul Viola ve Michael Jones tarafından keşfedilen ve Viola-Jones yüz dedektörü olarak adlandırılan “haar-based cascade” sınıflandırıcıdır. OpenCV data klasörü altında bulunan bazı sınıflandırıcılar aşağıda verilmiştir: Daha fazla oku …
Tensorflow ve Keras’ı GPU destekli olarak Windows 10 üzerine yüklemek
Herkese Merhaba, bu yazımızda Python ile uygulamalarını yaptığımız derin öğrenme algoritmalarının daha hızlı sonuç vermesi için GPU kartımızı nasıl kullanacağımızı göstereceğiz. Elimizde Nvidia CUDA destekli bir GPU kart olduğunu varsayıyoruz. Nvidia CUDA uyumlu GPU kartları listesi için https://developer.nvidia.com/cuda-gpus adresini inceleyebilirsiniz Daha fazla oku …
Reuters Veri Seti ile Haber Sınıflandırma (Multiclass classification)
Bu yazıda Reuters haber kaynaklarını 46 farklı sınıfa ayırmak için bir network oluşturulması adım adım gösterilmiştir. Uygulama tek etiketli çok sınıflı bir sınıflandırma örneğidir.Reuters veri seti, Reuters trarafından 1986’da yayınlanan bir dizi kısa haber ve konu başlıklarını içermektedir.Metin sınıflandırma için Daha fazla oku …