Yapay Zeka ile Görüntü İşleme: TensorFlow ve Keras ile Başlangıç Rehberi

Günümüzde yapay zeka teknolojileri, her alanda karşımıza çıkmaya başladı. Özellikle görüntü işleme, yapay zeka uygulamalarının en popüler alanlarından biri haline geldi. Bu yazıda, TensorFlow ve Keras kullanarak basit bir görüntü işleme uygulaması nasıl yapılır, adım adım göstereceğim.

TensorFlow ve Keras Nedir?

TensorFlow, Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenmesi kütüphanesidir. Keras ise TensorFlow üzerinde çalışan, derin öğrenme modelleri geliştirmeyi kolaylaştıran yüksek seviyeli bir API'dir. Keras, modelleri hızlı bir şekilde prototipleme yapmanıza olanak tanır.

Adım Adım Basit Bir Görüntü Sınıflandırma Uygulaması

Görüntü sınıflandırma, bir görüntüdeki nesneleri tanımlama ve sınıflandırma işlemidir. TensorFlow ve Keras ile bu tür bir uygulama geliştirmek için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:

1. Gerekli Kütüphaneleri Yükleyin:

İlk olarak, pip install tensorflow keras komutu ile TensorFlow ve Keras kütüphanelerini yükleyin.

2. Veri Setini Hazırlayın:

Görüntü sınıflandırma modellerini eğitmek için büyük miktarda veriye ihtiyacınız vardır. CIFAR-10 gibi popüler veri setlerini kullanabilirsiniz. Bu veri seti, 10 farklı kategoride 60.000 renkli resim içerir.

3. Modelinizi Oluşturun:

Keras, model oluşturmayı basitleştiren bir yapı sunar. Aşağıdaki kod parçacığında basit bir evrişimli sinir ağı (CNN) modeli gösterilmektedir:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,3)),
    MaxPooling2D(2,2),
    Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(2,2),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

4. Modelinizi Eğitin:

Modelinizi eğitmek için, model.compile ve model.fit metodlarını kullanarak modelinizi derleyin ve eğitin. Bu süreç, seçtiğiniz parametrelere göre birkaç dakika sürebilir.

5. Modelinizi Değerlendirin ve Test Edin:

Modelin eğitimi tamamlandıktan sonra, model.evaluate metodu ile test verileri üzerinde modelinizin performansını değerlendirin. Yüksek doğruluk oranı, modelinizin iyi çalıştığını gösterir.

Sonuç

TensorFlow ve Keras, görüntü işleme gibi karmaşık yapay zeka uygulamalarını kolayca geliştirmenizi sağlar. Bu rehberde anlattığım basit adımlar, kendi görüntü sınıflandırma modelinizi oluşturmanız için iyi bir başlangıç noktası olacaktır. Teknolojinin bu heyecan verici alanında daha fazla bilgi edinmek ve deneyim kazanmak için çalışmaya devam edin.