İş süreçlerinde insan görüsünü derin öğrenme ile destekleme
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Trakya Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, -, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ALTUĞ YİĞİT
Danışman: CEM TAŞKIN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bilgisayarın dış dünyayı insan gibi algılamasını, nesneler arasındaki uzaysal ilişkileri yorumlamasını sağlamak için uzun yıllardır bilgisayar görüsü alanında çeşitli çalışmalar yürütülmektedir. Geleneksel bilgisayar görüsü ve makine öğrenmesi teknikleri el yazısı tanıma gibi karışık işlemlerde insan görüsünün elde ettiği başarı oranını yakalayamamaktadır. Bu çalışmalar genellikle nesnelerin önemli özelliklerinin seçilerek, bu özellikler üzerinden tespitler yapılmasına dayanmaktadır. Dış dünyadaki nesnelerin çok sayıda ve karmaşık olması tespit işlemini zorlaştırmaktadır. Günümüzde nesneleri ayırt etmede kullanılabilecek özellikleri verilerden kendisi öğrenen bir yaklaşım olan derin öğrenme kullanılarak başarılı bir nesne algılama sistemi geliştirilebilmektedir. Derin öğrenme insan beyni ilham alınarak geliştirilen bir makine öğrenmesi yaklaşımdır. Biyolojik sinir ağlarında reseptörler tarafından bilgiler toplanarak, retina ve görme korteksi arasındaki katmanlı yapıdan geçerler. Sadece katmanlardan geçen sinyaller algılanmaktadır. Derin sinir ağlarında da biyolojik sinir ağlarına benzer katmanlı bir mimari mevcuttur. Bu mimari sayesinde, sadece önemli özelliklere odaklanma sağlanarak, nesnelerin ayırt edilmesinde önemli bir avantaj sağlanmaktadır. Teknolojinin gelişmesi ile birlikte insanların iş gücüne katkı sağlayacak makineler tasarlanmıştır. Ancak iş süreçlerinde kullanılan makinelerin yönetiminde insan müdahalesi ve yönetimi halen önem arz etmektedir. Özellikle insan görüsüne ihtiyaç duyulan iş süreçlerinde makineler insanların yönetiminde çalışırlar. Bilgisayar görüsünün bu iş süreçlerinde insan görüsüne yardımcı olarak kullanılması hata payını önemli ölçüde azaltmaktadır. Günümüzde otonom araçlar, sesli asistanlar, karar destek sistemlerinin başarılı uygulamaları hızlıca yaygınlaşmakta ve bu yönde çok sayıda akademik çalışma yapılmaktadır. Bu tezde insan görüsüne destek sağlamak amacıyla, tartılarak satılan ürünlerin yapay görü sistemi ile tespitini sağlayan bir derin öğrenme uygulaması geliştirilmiştir. Farklı modeller üzerinde 31 çeşit meyve ve sebze sınıfından oluşan görüntü verileri ile eğitim ve test işlemleri yapılmıştır. Eğitim ve test işlemleri sırasında kullanılan veri seti perakende satış otomasyonunun satış sırasında etiketlemiş olduğu sabit kameradan çekilmiş özgün görüntülerden oluşmaktadır. Derin öğrenme algoritmaları büyük boyutlardaki matrisler üzerinde yüksek işlemci gücü gerektiren süreçlerden oluştuğu için, uygulama yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi için özel olarak tasarlanmış olan hazır bir platform üzerinde geliştirilmiştir. Platform üzerindeki merkezi işlemci birimi yerine 256 çekirdekten oluşan grafik işlemci birimi kullanılmıştır. Test işlemleri sonucunda %90' ın üzerinde başarı elde edilmiştir