Ecosyste.ms: Awesome

An open API service indexing awesome lists of open source software.

Awesome Lists | Featured Topics | Projects

https://github.com/acetinkaya/accuracy-prediction-and-analysis-of-teachable-machine-model-with-tensorflow-javascript-on-the-cloud

Bulut üzerinde Tensorflow Javascript ile geliştirilen Öğretilebilir Makine (ÖM) Modelinin Doğruluk Tahmini ve Analizi: Yüz Tanıma Sistemi Uygulaması
https://github.com/acetinkaya/accuracy-prediction-and-analysis-of-teachable-machine-model-with-tensorflow-javascript-on-the-cloud

cloud model-developed teachable-machine tensorflow tensorflow-javascript

Last synced: 6 days ago
JSON representation

Bulut üzerinde Tensorflow Javascript ile geliştirilen Öğretilebilir Makine (ÖM) Modelinin Doğruluk Tahmini ve Analizi: Yüz Tanıma Sistemi Uygulaması

Awesome Lists containing this project

README 

        
# Accuracy-Prediction-and-Analysis-of-Teachable-Machine-Model-with-Tensorflow-Javascript-on-the-Cloud



Accuracy Prediction and Analysis of Teachable Machine (TM) Model developed with Tensorflow Javascript on the Cloud: Face Recognition System Implementation



Bulut üzerinde Tensorflow Javascript ile geliştirilen Öğretilebilir Makine (ÖM) Modelinin Doğruluk Tahmini ve Analizi: Yüz Tanıma Sistemi Uygulaması



## Authors



- **Ömer Faruk Aslandoğdu**  

  Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering and Architecture, Istanbul Gelisim University, Istanbul, Turkey



- **Hakan Aydın**  

  Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering and Architecture, Istanbul Gelisim University, Istanbul, Turkey



- [**Ali Çetinkaya**](https://scholar.google.com.tr/citations?user=XSEW-NcAAAAJ)  

  Department of Electronics Technology, Istanbul Gelisim Vocational School, Istanbul Gelisim University, Istanbul, Turkey  



*For Correspondence: [email protected]*



## Article Information

- **Received**: April 22, 2022  

- **Accepted**: June 08, 2022

- **DOI:** 10.33461/uybisbbd.1106753

- **Full Article Access Link**: [Bulut üzerinde Tensorflow Javascript ile geliştirilen Öğretilebilir Makine (ÖM) Modelinin Doğruluk Tahmini ve Analizi: Yüz Tanıma Sistemi Uygulaması](https://dergipark.org.tr/en/pub/uybisbbd/article/1106753) || [Accuracy Prediction and Analysis of Teachable Machine (TM) Model developed with Tensorflow Javascript on the Cloud: Face Recognition System Implementation](https://dergipark.org.tr/en/pub/uybisbbd/article/1106753)



![alternatif metin](https://github.com/acetinkaya/Accuracy-Prediction-and-Analysis-of-Teachable-Machine-Model-with-Tensorflow-Javascript-on-the-Cloud/blob/main/tm3.png)



## Abstract:



Face Recognition Systems (FRS) is a category of biometric security used as a way to identify or verify a person's identity using their face. In the literature, it is seen that different Artificial Intelligence (AI) techniques and methods are frequently used in FRS studies. These models are first created, trained, tested by coding with selected programming languages, and these steps are repeated until the highest success rate is reached. Teachable Machine (TM) is a web-based tool that makes building AI models fast, easy and accessible to everyone. In this study, it is aimed to develop a cloud-based FRS system (FRS-TM) with Tensorflow Javascript technologies by using the TM technology that allows users to develop their own deep learning models without any coding. In the experiments carried out within the scope of the study, the success rate of FRS-TM was measured as 99.8%. It is thought that this study will contribute to the field of AI study, especially in terms of the development of YTS models by users.



## Keywords: Artificial Intelligence, Cloud Computing, Face Recognition System, Teaching Machine



![alternatif metin](https://github.com/acetinkaya/Accuracy-Prediction-and-Analysis-of-Teachable-Machine-Model-with-Tensorflow-Javascript-on-the-Cloud/blob/main/tm2.png)



## Özet: 



Yüz Tanıma Sistemleri (YTS), bir kişinin yüzünü kullanarak kimliğini tanımlamanın veya doğrulamanın bir yolu olarak kullanılan bir biyometrik güvenlik kategorisidir. Literatürde YTS çalışmalarında sıklıkla farklı Yapay Zekâ (YZ) teknik ve yöntemlerinin kullanıldığı görülmektedir. Bu modeller çoğunlukla seçilen programlama dilleri ile kodlamada yapılmak suretiyle oluşturulmakta, eğitilmekte, test edilmekte ve bu işlem adımları en yüksek başarı oranı elde edilinceye kadar tekrarlanmaktadır. Öğretilebilir Makine (Teachable Machine, ÖM), YZ modelleri oluşturmayı hızlı, kolay ve herkes için erişilebilir hale getiren web tabanlı bir araçtır. Bu çalışmada herhangi bir kodlamada yapmadan kullanıcıların kendi derin öğrenme modellerini geliştirmelerine imkân sağlayan ÖM teknolojisini kullanmak suretiyle Tensorflow Javascript teknolojileri ile bulut tabanlı bir YTS sisteminin (YTS-ÖM) geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında gerçekleştirilen deneylerde YTS-ÖM’nin başarı oranı %99.8 olarak ölçülmüştür. Bu çalışmanın özellikle YTS modellerinin kullanıcılar tarafından geliştirilmesi açısından YZ çalışma alanına katkı sağlayacağı değerlendirilmektedir.



## Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Bulut Bilişim, Yüz Tanıma Sistemi, Öğretilebilir Makine.



## How to Cite



- **IEEE**: Ö. F. Aslandoğdu, H. Aydin, and A. Çeti̇nkaya, “Bulut üzerinde Tensorflow Javascript ile geliştirilen Öğretilebilir Makine (ÖM) Modelinin Doğruluk Tahmini ve Analizi: Yüz Tanıma Sistemi Uygulaması,” Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri Ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi, vol. 6, no. 1, pp. 66–77, Jun. 2022, doi: 10.33461/uybisbbd.1106753.



- **APA**: Aslandoğdu, Ö. F., Aydın, H., & Çetinkaya, A. (2022). Bulut üzerinde Tensorflow Javascript ile geliştirilen Öğretilebilir Makine (ÖM) Modelinin Doğruluk Tahmini ve Analizi: Yüz Tanıma Sistemi Uygulaması. Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri Ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi, 6(1), 66-77. https://doi.org/10.33461/uybisbbd.1106753	



- **MLA**: Aslandoğdu, Ömer Faruk, Hakan Aydın, and Ali Çetinkaya. "Bulut üzerinde Tensorflow Javascript ile geliştirilen Öğretilebilir Makine (ÖM) Modelinin Doğruluk Tahmini ve Analizi: Yüz Tanıma Sistemi Uygulaması." Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi 6.1 (2022): 66-77.



## License



Bu eser [Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.



![alternatif metin](https://github.com/acetinkaya/Accuracy-Prediction-and-Analysis-of-Teachable-Machine-Model-with-Tensorflow-Javascript-on-the-Cloud/blob/main/tm1.png)