DG

HakkımdaProjelerYeteneklerDeneyimMühendislik DüşüncesiYol Haritası
Tamamlandı

El Yazısı Rakam Tanıma

CNN kullanarak el yazısıyla yazılmış rakamları yüksek doğrulukla tanıyan derin öğrenme modeli.

01. Problem

El yazısı dijitalleştirme ve otomatik form işleme için güvenilir rakam tanıma sistemi gerekiyor. Farklı el yazısı stillerini doğru tanımlayabilmeli.

Kısıtlamalar

  • Farklı el yazısı stillerini tanıyabilme
  • Yüksek doğruluk oranı gereksinimi (%95+)
  • Hızlı inference süresi (<50ms)
  • MNIST veri seti ile uyumluluk

02. Yaklaşım

Convolutional Neural Network (CNN) mimarisi ile görüntü sınıflandırma. Veri artırma (data augmentation) teknikleri ile modelin genelleme yeteneği güçlendirildi.

Model Seçimi

Seçilen Model

CNN (TensorFlow/Keras)

Gerekçe

Görüntü sınıflandırma için standart ve kanıtlanmış mimari. Basit ama güçlü performans. Eğitim ve deploy süreçleri iyi dokümante edilmiş.

03. Sonuçlar ve Değerlendirme

%98+
Test Doğruluğu
<5MB
Model Boyutu
<50ms
Inference

Değerlendirme Yaklaşımı

MNIST test seti ve özel toplanmış el yazısı örnekleri üzerinde değerlendirme yapıldı.

Sonuç

Yüksek doğrulukla çalışan rakam tanıma modeli geliştirildi. Kullanıcı dostu GUI arayüzü ile entegre edildi.

Öğrenilen Dersler

01

CNN temelleri, derin öğrenme için kritik bir başlangıç noktası

02

Data augmentation, sınırlı veriyle bile genellemeyi önemli ölçüde artırıyor

03

Basit problemler için basit çözümler genellikle en etkili oluyor

04

Transfer learning her zaman gerekli değil, özellikle yeterli veri varsa

Teknoloji Yığını

PythonTensorFlowKerasOpenCVNumPy

Etiketler

Deep LearningCNNImage Classification
El Yazısı Rakam Tanıma | Duran Gezer