https://github.com/deeplearningturkiye/pratik-derin-ogrenme-uygulamalari

Çeşitli kütüphaneler kullanılarak Türkçe kod açıklamalarıyla TEMEL SEVİYEDE pratik derin öğrenme uygulamaları.
https://github.com/deeplearningturkiye/pratik-derin-ogrenme-uygulamalari

cnn keras mnist pytorch tensorflow

Last synced: 5 days ago
JSON representation

Çeşitli kütüphaneler kullanılarak Türkçe kod açıklamalarıyla TEMEL SEVİYEDE pratik derin öğrenme uygulamaları.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/deeplearningturkiye/pratik-derin-ogrenme-uygulamalari
• Owner: deeplearningturkiye
• Created: 2017-11-03T08:08:37.000Z (about 7 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2022-07-31T06:55:12.000Z (over 2 years ago)
• Last Synced: 2024-12-30T12:57:40.161Z (12 days ago)
• Topics: cnn, keras, mnist, pytorch, tensorflow
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 13 MB
• Stars: 239
• Watchers: 43
• Forks: 145
• Open Issues: 14
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

        
Çeşitli kütüphaneler kullanılarak Türkçe kod açıklamalarıyla pratik derin öğrenme uygulamaları.

Çalışma, **Deep Learning Türkiye** topluluğu tarafından desteklenmektedir.

### Nasıl Katkıda Bulunabilirim? 

Orjinal derin öğrenme örnek kodlarını alıp repomuza Türkçe açıklamalar ile eklenmesine destek vermek isteyenler bu [linkten](https://github.com/deeplearningturkiye/pratik-derin-ogrenme-uygulamalari/blob/master/Nas%C4%B1lKatk%C4%B1daBulunabilrim.md) nasıl katkıda bulunabileceklerini öğrenebilirler.

### MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) Veriseti

#### Keras

* [Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ile Rakam Tanıma (MNIST veriseti + KERAS kütüphanesi)](https://github.com/deeplearningturkiye/pratik-derin-ogrenme-uygulamalari/blob/master/KERAS/rakam_tanima_CNN_MNIST.py)

* [Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) ile Rakam Tanıma (MNIST veriseti + KERAS kütüphanesi)](https://github.com/deeplearningturkiye/pratik-derin-ogrenme-uygulamalari/blob/master/KERAS/rakam_tanima_MLP_MNIST.py)

* [Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ile Obje Tanıma (Fashion-MNIST veriseti + KERAS kütüphanesi)](https://github.com/deeplearningturkiye/pratik-derin-ogrenme-uygulamalari/blob/master/KERAS/CNN_Fashion_Mnist.py)

##### Jupyter Notebook Örnekleri

* [Obje Tanıma (Fashion-MNIST veriseti)](https://github.com/deeplearningturkiye/pratik-derin-ogrenme-uygulamalari/blob/master/KERAS/notebooks/CNN_Fashion_Mnist.ipynb)

  - **Google colab** üzerinde çalıştırmak için [Tıklayınız](https://colab.research.google.com/github/deeplearningturkiye/pratik-derin-ogrenme-uygulamalari/blob/master/KERAS/notebooks/CNN_Fashion_Mnist.ipynb)

    - Colab kullanımı hakkında detaylı bilgi için [Tıklayınız](https://medium.com/deep-learning-turkiye/google-colab-ile-%C3%BCcretsiz-gpu-kullan%C4%B1m%C4%B1-30fdb7dd822e)

#### PyTorch

* [Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ile Rakam Tanıma (MNIST veriseti + PyTorch kütüphanesi)](https://github.com/deeplearningturkiye/pratik-derin-ogrenme-uygulamalari/blob/master/PyTorch/rakam_tanima_CNN_MNIST.py)

### CIFAR10 (Canadian Institute for Advanced Research) Veriseti

#### Keras

* [Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ile Nesne Tanıma (CIFAR10 veriseti + KERAS kütüphanesi)](https://github.com/deeplearningturkiye/pratik-derin-ogrenme-uygulamalari/blob/master/KERAS/nesne_tanima_CNN_CIFAR10.py)