Sadece Yapay Sinir Ağı Kullanarak Balık Sınıflandırma

Kaggle bağlantısı:https://www.kaggle.com/code/recepx/balik-siniflandirma

Proje Genel Bakış

Bu proje, farklı balık türlerini Yapay Sinir Ağları (ANN) kullanarak sınıflandırmayı amaçlamaktadır. Proje, 9 farklı balık türüne ait 9,000 görüntü içeren bir veri seti kullanmaktadır. Hedef, balıkların görüntülerine dayanarak türlerini doğru bir şekilde tahmin edebilen bir derin öğrenme modeli oluşturmaktır.

Veri Seti

• 9 balık türü.
• Her tür için 1,000 görüntü, toplamda 9,000 görüntü.
• Görüntüler 256x256 piksel boyutunda ve RGB formatındadır.

Veri seti, normalizasyon ve one-hot encoding gibi ön işleme teknikleri kullanılarak hazırlanmıştır.

Model Mimarisi

• Giriş Katmanı: 256x256x3
• Gizli Katman 1: 512 birim, ReLU aktivasyonu, Batch Normalization ve Dropout (0.5)
• Gizli Katman 2: 256 birim, ReLU aktivasyonu, Batch Normalization ve Dropout (0.5)
• Gizli Katman 3: 128 birim, ReLU aktivasyonu, Batch Normalization ve Dropout (0.5)
• Çıkış Katmanı: 9 birim, Softmax aktivasyonu

Sonuçlar

• Test Loss: 0.3109
• Test Accuracy: %89.67