Kaggle bağlantısı:https://www.kaggle.com/code/recepx/balik-siniflandirma
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.
- 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.
- 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
- Test Loss: 0.3109
- Test Accuracy: %89.67