| Yazarlar (1) |
Mustafa Cem Kasapbaşı
Beykoz Üniversitesi, Türkiye |
| Özet |
| Yapay Zeka veya Yapay Zeka, genellikle insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemlerinin ve algoritmaların geliştirilmesini ifade eder. Bu görevler arasında problem çözme, öğrenme, doğal dili anlama, kalıpları tanıma ve karar verme yer alır. Yapay zeka sistemleri, insanın bilişsel işlevlerini taklit edecek veya simüle edecek şekilde tasarlanmış olup, onların büyük miktarlarda veriyi işlemesine ve analiz etmesine, değişen koşullara uyum sağlamasına ve geleneksel olarak insanlara özel olan görevleri yerine getirmesine olanak tanır. Bu çalışmada, yüzleri tanımak ve duyguları sınıflandırmak için yapay zeka teknolojileri, özellikle de derin öğrenme, önceden eğitilmiş modeller kullanılmıştır. AlexNet, VGGNet, ResNet, Inception gibi popüler mimariler farklı veri setleri üzerinde eğitilerek performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, derin evrişimli sinir ağları ile görüntü sınıflandırma performansında önemli bir iyileşme olduğunu göstermektedir. Özellikle daha derin ve karmaşık mimariye sahip ağlar daha iyi performans gösterme eğilimindedir. Ancak aşırı uyum riskini azaltmak için uygun düzenleme tekniklerinin kullanılması çok önemlidir. |
| Anahtar Kelimeler |
| Makale Türü | Özgün Makale |
| Makale Alt Türü | Uluslararası alan indekslerindeki dergilerde yayınlanan tam makale |
| Dergi Adı | İstanbul Ticaret Üniversitesi Teknoloji ve Uygulamalı Bilimler Dergisi |
| Dergi Tarandığı Indeksler | Sobiad, Asos, Google Scholar |
| Makale Dili | Türkçe |
| Basım Tarihi | 08-2025 |
| DOI Numarası | 10.56809/icujtas.1518225 |
| Makale Linki | https://doi.org/10.56809/icujtas.1518225 |
