Derin Sinir Ağları Kullanılarak Koyun-Keçi Çiçeği Hastalığının Tespiti ve Sınıflandırılması için Hibrit Bir Yaklaşım

Authors : Nilgün ŞENGÖZ

Pages : 1542-1554

Doi:10.31202/ecjse.1159621

View : 18 | Download : 9

Publication Date : 2022-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Yapay zeka, ve bunun alt dalları olan makine öğrenimi ve derin öğrenme medikal görüntüleme sistemlerinden yüz tanıma, otonom sürüş gibi bir çok farklı alanlarda kendini ispat etmiştir. Özellikle derin öğrenme modelleri günümüzde çok popüler olmuştur. Derin öğrenme modelleri yapısı itibariyle çok karmaşık olduğundan ötürü doğası gereği kara-kutu modellerine en iyi örneklerden birisidir. Bu durum yorumlanabilirlik ve açıklanabilirlik bağlamında son kullanıcıyı şüphe içerisinde bırakmaktadır. Bu nedenle, bu tür sistemlerin anlaşılabilir metotların açıklanabilir yapay zeka insert ignore into journalissuearticles values(AYZ); ile yapılması ihtiyacı son yıllarda yaygın olarak geliştirilmiştir. Bu bağlamda, çalışma neticesinde hibrid bir metot geliştirilmiş olup farklı derin öğrenme algoritmaları üzerinden yeni ve orijinal veri kümesi üzerinde sınıflandırma çalışması gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma doğruluğu %99,643 ile VGG16 mimarisi üzerinden Grad-CAM uygulaması gerçekleştirilmiş ve CLAHE metodu ile ön işlenen görüntülerin ısı haritaları çıkarılmıştır.
Keywords : derin öğrenme, CLAHE, açıklanabilir yapay zeka, koyun keçi çiçek hastalığı