Çekişmeli Üretici Ağlar Kullanarak Dış Mekan Görüntülerinin Geçici Niteliklerini Düzenleme
|
|
- Aysu Balcan
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Çekişmeli Üretici Ağlar Kullanarak Dış Mekan Görüntülerinin Geçici Niteliklerini Düzenleme Adjusting Transient Attributes of Outdoor Images using Generative Adversarial Networks Levent Karacan, Aykut Erdem, Erkut Erdem Hacettepe Üniversitesi Bilgisayarlı Görü Laboratuvarı
2 Giriş Verilen bir girdi görüntüsünün geçici görsel niteliğini Çekişmeli Üretici Ağ(Generative Adversarial Network) eğiterek düzenleyebilir miyiz? Geçici Görsel Nitelik: gece, gün batımı, bulut, kar, yağmur, ilkbahar, sonbahar, sis, Girdi Görüntüsü Sonucumuz Kar, Soğuk
3 İlgili Çalışmalar Veriye dayalı günün farklı zamanlarını düzenleme. (Shih vd. 2013) Önceden tanımlı özniteliklere bağlı görüntü arama. Görüntü eşleştirme. Görünüş aktarımı. Veri kümesine bağımlılık. Gün içerisindeki ışık değişikliklerini dikkate alır.
4 İlgili Çalışmalar Geçici Görsel Niteliklere Dayalı Görüntü Düzenleme. (Laffont vd. 2014) Geçici görsel nitelik modeli. Önceden tanımlı özniteliklere ve geçici görsel niteliklere dayalı görüntü arama. Görüntü eşleştirme. Dönüşüm kütüphanesi öğrenme.
5 Çekişmeli Üretici Ağ(Generative Adversarial Network) Goodfellow vd. 2014(GAN); Radford vd. 2015(DCGAN) Bugün, Eğitim Semineri, , C3 Üretici ağ, Ayırt Edici Ağ ı aldatabilen yapay görüntüler üretmeye çalışır. Ayırt Edici Ağ yapay görüntüleri gerçek görüntülerden ayırmaya çalışır. L "#$ G, D = E *~,-./. (*) log D x + E *~,-./. *,7~, 8 7 [log(1 D(x, G(z)))] G G = min " max D L "#$ G, D D
6 Önerilen Yaklaşım Rassal z nin yanında farklı bir bilgiyi de koşul olarak kullanan koşullu Çekişmeli Üretici Ağ eğitimi gerçekleştirilmiştir. Koşul bilgisi olarak geçici görsel nitelikler kullanılmıştır. Girdi görüntüsünü üretecek rassal z ve geçici görsel nitelik bilgisi c nin tahmin edilmesi. İstenen nitelikte görüntü üretimi. Görünüş aktarımı.
7 Veri Kümesi Laffont vd Geçici Görsel Nitelik Veri Kümesi 101 web kamerasından 8571 dış mekan görüntüsü. Her görüntü için 40 boyutlu geçici görsel nitelik. D
8 Kullanılan Koşullu Çekişmeli Ağ Yapısı L "#$ G, D = E *,G~,-./. (*,G) log D x, c + E *,G~,-./. *,G,7~, 8 7 [log(1 D(G z, c, c))] G = min max L G"#$ G, D " D G D
9 Artan gece niteliği.
10 Artan gece niteliği.
11 Artan gece niteliği.
12 Artan gece niteliği.
13 Artan gece niteliği.
14 Artan gece niteliği.
15 Artan gece niteliği.
16 Artan gece niteliği.
17 Artan gece niteliği.
18 Artan gece niteliği.
19 Artan gün batımı niteliği.
20 Artan gün batımı niteliği.
21 Artan gün batımı niteliği.
22 Artan gün batımı niteliği.
23 Artan gün batımı niteliği.
24 Artan gün batımı niteliği.
25 Artan gün batımı niteliği.
26 Artan gün batımı niteliği.
27 Artan gün batımı niteliği.
28 Artan gün batımı niteliği.
29 Azalan kar niteliği.
30 Azalan kar niteliği.
31 Azalan kar niteliği.
32 Azalan kar niteliği.
33 Azalan kar niteliği.
34 Azalan kar niteliği.
35 Azalan kar niteliği.
36 Azalan kar niteliği.
37 Azalan kar niteliği.
38 Azalan kar niteliği.
39 Öğrenilen Altuzaydan Üretilen Görüntüler
40 Niteliğe Bağlı Görüntü Düzenleme igan, Zhu vd Eniyileme ile izdüşüm. Eğitim Semineri, , C3 L x Q, x R = C x Q C x R R (z, c ) = arg min G C,7 ZO L(G(z, c), xp )
41 Görünüm Aktarımı Shih vd. tarafından önerilen yöntem kullanılmıştır. Üretien görüntüden girdi görüntüsüne görüntü aktarımı. Örnek tabanlı yerel olarak afin renk aktarımı. En küc ük kareler eniyileme ile bulunan afin modeller renk aktarımı için kullanılmaktadır.
42 Mevcut Yöntemlerle Karşılaştırma
43 Mevcut Yöntemlerle Karşılaştırma
44 Sonuç Yeni bir görüntü düzenleme yöntemi önerilmiştir. Temel alınan çalışmalara göre daha başarılı sonuçlar üretilebilmektedir. Koşullu olarak eğitilen Çekişmeli Üretici Ağ üzerinde hem gürültü alt uzayına hem de nitelik alt uzayına izdüşüm yapılmıştır. Nitelik alt uzayı yardımı ile kolaylıkla görüntü düzenlemesi gerçekleştirilebilmektedir. Önerilen çalışmanın geliştirilmeye açık birçok noktası bulunmaktadır.
45 Teşekkürler.
İstanbul Şehir Üniversitesi Bahar
BGM 565 - Siber Güvenlik için Makine Öğrenme Yöntemleri Bilgi Güvenliği Mühendisliği Yüksek Lisans Programı Dr. Ferhat Özgür Çatak ozgur.catak@tubitak.gov.tr İstanbul Şehir Üniversitesi 2018 - Bahar İçindekiler
DetaylıÇok-öbekli Veri için Aradeğerlemeci Ayrışım
Interpolative Decomposition for Data with Multiple Clusters Çok-öbekli Veri için Aradeğerlemeci Ayrışım İsmail Arı, A. Taylan Cemgil, Lale Akarun. Boğaziçi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği 25 Nisan
DetaylıYOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ
YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ Naci YASTIKLI a, Hüseyin BAYRAKTAR b a Yıldız Teknik Üniversitesi,
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 6 Kenar, Köşe, Yuvarlak Tespiti Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr KENAR TESPİTİ Kenar Tespiti Amaç: Görüntüdeki ani değişimleri / kesintileri algılamak Şekil bilgisi elde
DetaylıSBE16 / Akıllı Metropoller Ekim 2016 / İSTANBUL
SBE16 / Akıllı Metropoller 13-15 Ekim 2016 / İSTANBUL TAKDİM PLANI Teknolojik Gelişim ve 3 Boyuta Geçiş : 2B gösterim tekniği haritacılığın doğuşundan beri kullanılmaktadır. Bu temsil şekli yerleşmiş alışkanlıklar
DetaylıKONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I
KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I 4.1. Dışbükeylik ve Uç Nokta Bir d.p.p. de model kısıtlarını aynı anda sağlayan X X X karar değişkenleri... n vektörüne çözüm denir. Eğer bu
Detaylıİşletmenin en çok ve an az ziyaret aldığı zamanları belirleme
TEKNOLOJIMIZ En son görüntü işleme teknolojilerini kullanarak, istenilen her noktada, geçen insanları sayar,detaylı sayma raporlarını ofisinize kadar getirir.mağazalarda, alışveriş merkezlerinde,her türlü
DetaylıÜ Ğ Ğ Ğ Ğ Ğ ş Ğ Ğ Ö Ğ ö ö ş ş ö ş Ğ Ğ Ğ Ğ ş ö ş ş ö ş ş ç ş ş ç ş ş ş ş ç ö ö ö ş ö ö ş ç ç ö ö ç Ç Ç ş ş Ğ ç ş ş ş ş ç ş ö ş ç ş ö ş ş ö ç ş ş ö Ö ç ş ö ş ö Ö ç ş ş ş ç ş ö ş ş ç ç ö ö ç ş Ö ö ş ö ö ş
Detaylış Ğ İ İ ş ş ş ş ç ş ş ç ç ş ş ş ş ş ş İ ş ş ç ç ş ş ç ş ş ş ş ş ş ş ş ş ş ş ş ş ç ş ş ş ş ş İ ş ş ş ç ş ş ş ş ş ş ş ç Ü ç ş ş ş ş ş ş ş ç ş ş ş ç ç ş ş ş ş İ ş ş ş ş ş ç ç ş ç ç ş ş ş ş ş ş ş ş ş ç ş ş
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 10 Nesne / Yüz Tespiti ve Tanıma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Nesne Tespiti Belirli bir nesnenin sahne içindeki konumunun tespitidir Tespit edilecek nesne önceden
DetaylıGENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE
ÖZEL EGE LİSESİ GENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE HAZIRLAYAN ÖĞRENCİ: Berk KORKUT DANIŞMAN ÖĞRETMEN: Gizem GÜNEL İZMİR 2013 İÇİNDEKİLER 1. PROJENİN AMACI 3.33 2. GİRİŞ... 3 3. YÖNTEM 3 4.
DetaylıÖ Ö Ü İ ö Ü Ş ö Ğ Ğ Ğ Ö Ö Ü Ö İ Ö Ç Ğ Ğ ö Ö Ğ Ö Ü Ç Ö ÜĞÜ Ö ÜĞÜ Ü Ğ ö İ ö Ğ Ğ Ğ ö Ü Ü Ğ Ğ ö Ü Ğ ö Ü ö ö Ü Ö ö Ü ö ĞÜ ö ÜĞÜ Ü Ü Ö ö ö ö Ğ öi Ğ Ç ö Ö Ü
Ğ Ğ Ğ Ğ İ Ğ Ş Ğ Ş Ö Ü İ ğ İ Ö ö Ğ Ş İ Ş Ö Ü Ş Ş Ü Ö Ş Ş ğ Ş İ ğ Ö Ö Ü İ ö Ü Ş ö Ğ Ğ Ğ Ö Ö Ü Ö İ Ö Ç Ğ Ğ ö Ö Ğ Ö Ü Ç Ö ÜĞÜ Ö ÜĞÜ Ü Ğ ö İ ö Ğ Ğ Ğ ö Ü Ü Ğ Ğ ö Ü Ğ ö Ü ö ö Ü Ö ö Ü ö ĞÜ ö ÜĞÜ Ü Ü Ö ö ö ö Ğ
DetaylıMatematiksel Optimizasyon ve Yapay Öğrenme
Matematiksel Optimizasyon ve Yapay Öğrenme İlker Birbil Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Endüstri Mühendisliği Programı Veri Bilimi İstanbul Buluşma 14 Şubat, 2017 Optimizasyon
DetaylıĞ Ğ Ü Ş «ğ ğ ğ ç ü ü ğ ç ü ü ü ğ ç Ş ç ç ü ü ü ü ü ü ü ü Ü Ü ü ğ Ş ç ü ü ü ü ğ ç ü ğ ü ü ü Ş ç ğ ğ ç ç ğ ü ü ü ç ğ ğ ü ü ü ü ç ü ç ü ü ü ü ü ü ü ğ ğ ç
Ğ ĞÜ Ü Ş ü ğ ğ ç ğ ğ ü ü ç ç ğ ç Ş Ö Ş Ş ç ü ç ğ Ö Ş ğ ğ ü ç ü ü ğ ğ ğ ç ç ğ ğ ü ü ü üü ğ ç ç ü ç ğ Ğ Ğ Ü Ş «ğ ğ ğ ç ü ü ğ ç ü ü ü ğ ç Ş ç ç ü ü ü ü ü ü ü ü Ü Ü ü ğ Ş ç ü ü ü ü ğ ç ü ğ ü ü ü Ş ç ğ ğ ç
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 7 SIFT ve Öznitelik Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntü mozaikleme, panorama oluşturma gibi tüm uygulamalar için öncelikle ilgili görüntülerin
DetaylıÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX
XI İÇİNDEKİLER ÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX 1. GİRİŞ... 1 2. PLANLAMANIN TARİHÇESİ... 7 2.1 Literatürdeki Planlayıcılar ve Kullandıkları Problem... Gösterimi
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 4 İkili Görüntüler, Topoloji ve Morfoloji Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr İkili (binary) görüntüler Gri skala veya renkli bir görüntünün eşiklenmesi ile elde edilirler.
DetaylıAkdeniz Üniversitesi
F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Bilgisayar II Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x) Yüksek Lisans( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (x) Dersin Türü Zorunlu (x) Seçmeli
DetaylıYazarlar hakkında Editör hakkında Teşekkür
İÇİNDEKİLER Yazarlar hakkında Editör hakkında Teşekkür XIII XIV XV Giriş 1 Kitabın amaçları 1 Öğretmen katkısı 2 Araştırma katkısı 2 Yansıma için bir ara 3 Sınıf etkinlikleri 3 Terminoloji üzerine bir
Detaylı7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;
İÇ ÇARPIM UZAYLARI 7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;.= 1 1 + + Açıklanmış ve bu konu uzunluk ve uzaklık kavramlarını açıklamak için kullanılmıştır. Bu bölümde öklit
DetaylıKimyada Özel Konular
Kimyada Özel Konular Dersin Adı Dersin Kodu 1206.5104 Dersin Türü Dersin Seviyesi Dersin AKTS Kredisi 3,00 Haftalık Ders Saati (Kuramsal) 2 Haftalık Uygulama Saati 0 Haftalık Laboratuar Saati 0 Dersin
DetaylıElbistan Meslek Yüksek Okulu Güz Yarıyılı
HAFTA III Bilgi iletişim sistemi : Bilgi iletişim sistemi, dağıtık sistem içerisinde düğümler arasındaki iletişimi desteklemekle yükümlüdür. İletişim sistemi, iletişim ağı ile bağlanmış herhangi bir düğümün,
Detaylı8. HOMOMORFİZMALAR VE İZOMORFİZMALAR
8. HOMOMORFİZMALAR VE İZOMORFİZMALAR Şimdiye kadar bir gruptan diğer bir gruba tanımlı olan fonksiyonlarla ilgilenmedik. Bu bölüme aşağıdaki tanımla başlayalım. Tanım 8.1: ve iki grup ve f : G H bir fonksiyon
DetaylıGeliştirilmiş Fisher Ayraç Kriteri Kullanarak Hiperspektral Görüntülerde Sınıflandırma
Geliştirilmiş Fisher Ayraç Kriteri Kullanarak Hiperspektral Görüntülerde Sınıflandırma Mustafa TEKE, Dr. Ufuk SAKARYA TÜBİTAK UZAY IEEE 21. Sinyal İşleme, İletişim ve Uygulamaları Kurultayı (SİU 2013),
DetaylıÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI 1. Çözüm: w=k 1 u+k 2 v olmalıdır.
ÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI. vektör uzayında yer alan w=(9 7) vektörünün, u=( -), v=(6 ) vektörlerinin doğrusal bir kombinasyonu olduğunu ve z=( - 8) vektörünün ise bu vektörlerin doğrusal bir kombinasyonu
DetaylıYer Sezimi ve Özet Bölüt Çizgeleri
Akıllı Sistemler Laboratuarı Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Boğaziçi Üniversitesi TORK 2015 Türkiye Robotbilim Konferansı Önceki Çalışmalar Bölge Bitişiklilik Çizgeleri Çizge Eşleme lar Önceki Çalışmalar
DetaylıVeri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi
Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜRÜLER MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ, TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ, BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ Meslek Seçimi Meslek Seçimi
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 9 Stereo Görüntüleme Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Tek Kamera Geometrisi??? x Tek Kamera Geometrisi Tek Kamera Geometrisi İğne Deliği Kamera Modeli ) /, / ( ),, (
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Quadratic Programming Bir karesel programlama modeli aşağıdaki gibi tanımlanır. Amaç fonksiyonu: Maks.(veya Min.) z
DetaylıÖzörgütlemeli Öğrenme (SOM) A. Cumhur KINACI
Özörgütlemeli Öğrenme (SOM) A. Cumhur KINACI Öğrenme Türleri Eğiticili Öğrenme Eğiticisiz Öğrenme: Ağın verilerin sınıflandırmasını dışarıdan yardım almadan kendi başına yapmasıdır. Bunun olabilmesi için
Detaylı1.4 Tam Metrik Uzay ve Tamlaması
1.4. Tam Metrik Uzay ve Tamlaması 15 1.4 Tam Metrik Uzay ve Tamlaması Öncelikle şunu not edelim: (X, d) bir metrik uzay, (x n ), X de bir dizi ve x X ise lim n d(x n, x) = 0 = lim n,m d(x n, x m ) = 0
DetaylıSANATSAL DÜZENLEME ÖĞE VE İLKELERİ
SANATSAL DÜZENLEME ÖĞE VE İLKELERİ 1.Sanatsal düzenleme öğeleri Çizgi: Çizgi, noktaların aynı veya değişik yönlerde sınırlı veya sınırsız olarak ardı arda dizilmesinden elde edilen şekildir. Kalemimizle
DetaylıDERS 2 : BULANIK KÜMELER
DERS 2 : BULNIK KÜMELER 2.1 Gİriş Klasik bir küme, kesin sınırlamalarla verilen bir kümedir. Örneğin, klasik bir küme aşağıdaki gibi belirtilebilir: = { x x > 6 }, Kapalı sınır noktası burada 6 dır.burada
DetaylıBDE nin Amacı. BDE nin Avantajları. BDE nin Avantajları. BDE nin Avantajları. BDE nin Avantajları. BDE nin Avantajları ve Dezavantajları
BDE nin Amacı BDE nin Avantajları ve Dezavantajları Bayburt Üniversitesi, Egitim Fakültesi www.sakipkahraman.wordpress.com Bilgisayar Destekli Eğitimde genel amaç, öğrencinin bilgiyi en etkin bir biçimde
DetaylıBilgisayar Grafiği. Volkan KAVADARLI
Bilgisayar Grafiği Volkan KAVADARLI 11011032 Bilgisayar Grafiği? Özel bir grafik donanımı ve yazılımının yardımıyla bir bilgisayar tarafından görüntü verisinin temsilini kullanarak oluşturulmuş görüntüler.
DetaylıGörünmeyeni Görüntülemek...
Görünmeyeni Görüntülemek... Gökyüzü Fotoğrafçılığı? Ne Tür Objeleri Görüntülüyoruz? Nasıl Gökyüzü Fotoğrafı Çekilir? Yapmak! Görüntüyü Örnek Fotoğraflar Diğer Gökyüzü Fotoğrafçılığı? Gökyüzü olayları ve
DetaylıCOĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ ARCGIS SCHEMATİCS EĞİTİMİ
COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ ARCGIS SCHEMATİCS EĞİTİMİ http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 3 Gün 18 Saat COĞRAFİ BİLGİ
Detaylı08225 AĞ TEMELLERĠ. Elbistan Meslek Yüksek Okulu GÜZ Yarıyılı. Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU. 20 EKi Salı, Çarşamba
08225 AĞ TEMELLERĠ Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2014 2015 GÜZ Yarıyılı 20 EKi. 2014 Salı, Çarşamba Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU Bilgi iletişim sistemi, dağıtık sistem içerisinde düğümler arasındaki iletişimi
DetaylıDers Adı : Nesne Tabanlı Programlama-I Ders No : Teorik : 3 Pratik : 1 Kredi : 3.5 ECTS : 4. Ders Bilgileri.
Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : Nesne Tabanlı Programlama-I Ders No : 0690130114 Teorik : 3 Pratik : 1 Kredi : 3.5 ECTS : 4 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim
DetaylıTMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon Lazer Tarama Verilerinden Bina Detaylarının Çıkarılması ve CBS İle Entegrasyonu
DetaylıAVRASYA ÜNİVERSİTESİ
Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili FOTOGRAMETRİ Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (x) Uzaktan Öğretim( ) Diğer
DetaylıHafta 05 - Karar Ağaçları/Kümeleme
BGM 565 - Siber Güvenlik için Makine Öğrenme Yöntemleri Bilgi Güvenliği Mühendisliği Yüksek Lisans Programı Dr. Ferhat Özgür Çatak ozgur.catak@tubitak.gov.tr İstanbul Şehir Üniversitesi 2018 - Bahar İçindekiler
Detaylı1. Metrik Uzaylar ve Topolojisi
1. Metrik Uzaylar ve Topolojisi Euclidean R uzayının tabanının B = {(a, b) : a, b R} olduğunu biliyoruz. Demek ki bu uzayda belirleyiçi unsur açık aralıklar. Her açık aralık (a, b) için, olmak üzere, d
DetaylıBulanık Mantık Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Final Sınavı 27 Mayıs 2014 Süre: 1 Saat 45 Dakika
AÇIKLAMALAR: 1. Bu sınavda KTÜ Sınav Uygulama Yönergesi uygulanmaktadır. SORU 1. X ve Y uzaylarında tanımlı üçgen yapılı bulanık alt kümeler sırasıyla sol, tepe ve sağ tanım parametrelerine bağlı olarak
DetaylıGEZGİN SATICI PROBLEMİ İÇİN BİR MEMETİK ALGORİTMA ÖNERİSİ
GEZGİN SATICI PROBLEMİ İÇİN BİR MEMETİK ALGORİTMA ÖNERİSİ Engin Sansarcı İ.T.Ü. İşletme Fakültesi, İSTANBUL enginsansarci@gmail.com Abdullah Aktel İ.T.Ü. İşletmeFakültesi, İSTANBUL abdullahaktel@gmail.com
DetaylıMATEMATİK (LİSE) ÖĞRETMENLİĞİ
KAMU PERSONEL SEÇME SINAVI MATEMATİK (LİSE) ÖĞRETMENLİĞİ TÜRKİYE GENELİ ÇÖZÜMLER MATEMATİK (LİSE) ÖĞRETMENLİĞİ. D 6. D. D 7. B. B 8. A 4. D 9. B 5. B. C 6. A. A 7. B. A 8. E. B 9. D 4. E. C 5. B. D 6.
DetaylıLineer Dönüşümler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv.Dr. Nevin ORHUN
Lineer Dönüşümler Yazar Öğr. Grv.Dr. Nevin ORHUN ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Vektör uzayları arasında tanımlanan belli fonksiyonları tanıyacak, özelliklerini öğrenecek, Bir dönüşümün,
DetaylıFarklı Metalografik İşlem Yazılımlarının Küresel Grafitli Dökme Demirlerin Küresellik Boyut ve Oran Tayininde Kullanımı
Tüdöksad Akademi 10. Uluslararası Döküm Kongresi 25-27 Ekim 2018 Farklı Metalografik İşlem Yazılımlarının Küresel Grafitli Dökme Demirlerin Küresellik Boyut ve Oran Tayininde Kullanımı Erdem FERİK* Eren
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine
DetaylıDERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS Bilgisayar ve Ağ Güvenliği IT 565 Bahar 03+00+00 Seçmeli 3 8.0 Akademik Birim: Öğrenim Türü:
DetaylıAkdeniz Üniversitesi
F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Akdeniz Üniversitesi Bilgisayar II Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x) Yüksek Lisans( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (x) Dersin
DetaylıBüyük Veri de Türkiye den Uygulama Örnekleri Dr. Güven Fidan
Büyük Veri de Türkiye den Uygulama Örnekleri Dr. Güven Fidan ARGEDOR Bilişim Teknolojileri ARGEDOR ARGEDOR, şirketlere ve son kullanıcılara yenilikçi bilgiyi işleme çözümleriyle dünya çapında mevcut olan
DetaylıConcept Learning. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ. Yapay Zeka - Kavram Öğrenme
Concept Learning Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ 1 İÇERİK Öğrenme Metotları Kavram Öğrenme Nedir? Terminoloji Find-S Algoritması Candidate-Elimination Algoritması List-Then Elimination Algoritması
DetaylıIT-515 E-Devlet ve e-dönüşüm Türk Hava Kurumu Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Yüksek Lisans Programı 2014
IT-515 E-Devlet ve e-dönüşüm Türk Hava Kurumu Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Yüksek Lisans Programı 2014 Bugrahan Adamhasan bugrahan_a@yahoo.com Ders Öğretim Görevlileri Dr. İzzet Gökhan ÖZBİLGİN Mustafa
DetaylıULUSAL COĞRAFİ BILGİ SISTEMLERİ KONGRESİ 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon
ULUSAL COĞRAFİ BILGİ SISTEMLERİ KONGRESİ 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon Uydu Verilerinin Farklı Yöntemlerle Karılması ve Sonuçların Karşılaştırılması Öğr. Gör. Bora UĞURLU Prof. Dr. Hülya YILDIRIM
Detaylı5. ÜNİTE İZDÜŞÜMÜ VE GÖRÜNÜŞ ÇIKARMA
5. ÜNİTE İZDÜŞÜMÜ VE GÖRÜNÜŞ ÇIKARMA KONULAR 1. İzdüşüm Metodları 2. Temel İzdüşüm Düzlemleri 3. Cisimlerin İzdüşümleri 4. Görünüş Çıkarma BU ÜNİTEYE NEDEN ÇALIŞMALIYIZ? İz düşümü yöntemlerini, Görünüş
DetaylıHAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ
Akdeniz Üniversitesi Uzay Bilimleri ve Teknolojileri Bölümü Uzaktan Algılama Anabilim Dalı HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ Dr.Nusret
DetaylıAKSARAY ÜNİVERSİTESİ WEB TABANLI VE 3 BOYUTLU KAMPÜS BİLGİ SİSTEMİ BURHAN BAHA BİLGİLİOĞLU SEMİH SADIÇ DOÇ.DR.SELÇUK REİS
AKSARAY ÜNİVERSİTESİ WEB TABANLI VE 3 BOYUTLU KAMPÜS BİLGİ SİSTEMİ BURHAN BAHA BİLGİLİOĞLU SEMİH SADIÇ DOÇ.DR.SELÇUK REİS AKSARAY ÜNİVERSİTESİ Aksaray üniversitesi, 2006 yılı içinde kurulması kabul edilen
DetaylıBMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1
BMT 206 Ayrık Matematik Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Fonksiyonlar Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Fonksiyonlar Tanım: A ve B boş olmayan kümeler. A dan B ye bir f fonksiyonu f: A B ile gösterilir ve A nın her
DetaylıGÜNEYDOĞU ANADOLU BÖLGESİ NİTELİKLİ GIDA KÜMESİ AKTİVASYONU
This project is co-financed by the European Union and the Republic of Turkey. Bu proje Avrupa Birliği ve Türkiye Cumhuriyeti tarafından finanse edilmektedir. GÜNEYDOĞU ANADOLU BÖLGESİ NİTELİKLİ GIDA KÜMESİ
Detaylı2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler
2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler Klasik Küme Teorisi Klasik kümelerde bir nesnenin bir kümeye üye olması ve üye olmaması söz konusudur. Bu yaklaşıma göre istediğimiz özelliğe sahip olan bir birey, eleman
DetaylıEGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği. Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN
EGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN Oftalmoskopi: oftalmoskop ile göz dibinin muayene edilmesi bilimidir. Bilim tarihinin ilk optik
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Veri Ön İşleme-2) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Veri Ön İşleme-2) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma Kümeleme
DetaylıÖZET. Eğitici robotlar ile öğrenme analizine ilişkin örnekler EDUROB:
Eğitici robotlar ile öğrenme analizine ilişkin örnekler ÖZET EDUROB: Öğrenme Güçlüğü olan Öğrenciler için Eğitici Robot Tasarımları (EDUROB - 543577-LLP-1-2013-1-UK-KA3-KA3MP) Ürün no D4.3 İş paketi başlığı
DetaylıYAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK DEPREM EĞİLİMİNİN KESTİRİMİ. Umut FIRAT
YAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK DEPREM EĞİLİMİNİN KESTİRİMİ Umut FIRAT ufirat@yahoo.com Öz: Depremler yeryüzünde en çok yıkıma neden olan doğal afetlerdir. Bu durum, depremlerin önceden tahmin edilmesi fikrini
DetaylıKoordinat Referans Sistemleri
Koordinat Referans Sistemleri Harita yapımında geometrik süreç Küre Referans yüzeyin seçimi Elipsoit Ölçek küçültme Dünya/Jeoit Harita düzlemine izdüşüm Harita Fiziksel yer yüzünün belli bir şekli yok,
DetaylıÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER
ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER GİRİŞ Özdeğerler, bir matrisin orijinal yapısını görmek için kullanılan alternatif bir yoldur. Özdeğer kavramını açıklamak için öncelikle özvektör kavramı ele alınsın. Bazı vektörler
DetaylıK En Yakın Komşu Methodu (KNearest Neighborhood)
K En Yakın Komşu Methodu (KNearest Neighborhood) K-NN algoritması, Thomas. M. Cover ve Peter. E. Hart tarafından önerilen, örnek veri noktasının bulunduğu sınıfın ve en yakın komşunun, k değerine göre
Detaylıİzmir Ekonomi Üniversitesi Görsel İletişim Tasarımı Bölümü
İzmir Ekonomi Üniversitesi Görsel İletişim Tasarımı Bölümü İZMİR EKONOMİ ÜNİVERSİTESİ GÖRSEL İLETİŞİM TASARIMI BÖLÜMÜ Günün Menüsü Görsel İletişim Tasarımı nedir? Görsel İletişim Tasarımcısı ne yapar?
DetaylıERZİNCAN ÜNİVERSİTESİ BİLGİ İŞLEM DAİRESİ BAŞKANLIĞI. Autodesk Çözümleri Eğitimin Hizmetinde. Öğrenci ve Öğretmenler İçin: Autodesk Eğitim Topluluğu
ERZİNCAN ÜNİVERSİTESİ BİLGİ İŞLEM DAİRESİ BAŞKANLIĞI Autodesk Çözümleri Eğitimin Hizmetinde Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığımız ile Autodesk firması arasında yapmış olduğumuz ortak çalışmalar neticesinde
DetaylıNakit Akışı Yönetimi ELE K T RON- SENK RON YA ZI LIM LTD.ŞTI.
Nakit Akışı Yönetimi ELE K T RON- SENK RON YA ZI LIM LTD.ŞTI. Nakit Akışı Yönetimi Sunum İçeriği Şirket Profili Nakit Akış Yönetimi Nedir? İhtiyaçlar Yazılımın Özellikleri Sağlanan Faydalar Gereksinimler
DetaylıKAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR
KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR Heysem Kaya, A. Mehdi Erçetin, A. Ali Salah, S. Fikret Gürgen Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi / Istanbul Akademik Bilişim'14, Mersin, 05.02.2014
Detaylı1. YIL 1. DÖNEM DERS KODU DERS ADI T+U+L KREDİ AKTS. Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi I
SEYDİŞEHİR AHMET CENGİZ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ 2018-2019 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS MÜFREDATI VE AKTS (ECTS) KREDİLERİ NORMAL ÖĞRETİM 1. YIL 1. DÖNEM 0370060001 Algoritma ve
DetaylıHUAWEI IP CCTV SİSTEMLERİ DMO ÜRÜN KATALOĞU
HUAWEI IP CCTV SİSTEMLERİ DMO ÜRÜN KATALOĞU FİRMAMIZIN DMO KATALOĞUNDA SATIŞI YAPILAN ÜRÜNLERİN TANITIMI AMACIYLA DEVLET MALZEME OFİSİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜNDEN ALINAN 19.09.2018 TARİHLİ VE 66609 SAYILI İZİNLE
DetaylıOtomatik Diyet Gözetimi için Gıda İmgelerinin Anlamsal Bölütlemesi
Otomatik Diyet Gözetimi için Gıda İmgelerinin Anlamsal Bölütlemesi Sinem Aslan 1,2, Gianluigi Ciocca 1, Raimondo Schettini 1 1 Department of Informatics, Systems and Communication, University of Milano-Bicocca,
DetaylıKablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008
Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme Tahir Emre KALAYCI 21 Mart 2008 Gündem Genel Bilgi Alınan Dersler Üretilen Yayınlar Yapılması Planlanan Doktora Çalışması Kablosuz Sensör Ağlar Yapay Zeka Teknikleri
DetaylıDestekçi Vektör Makineleri. Destekçi Vektör Makineleri(Support Vector Machines)
Destekçi Vektör Makineleri Destekçi Vektör Makineleri(Support Vector Machines) Değişkenler arasındaki örüntülerin bilinmediği veri setlerindeki sınıflama problemleri için önerilmiş bir makine öğrenmesi
DetaylıBüyük Veri ve Endüstri Mühendisliği
Büyük Veri ve Endüstri Mühendisliği Mustafa Gökçe Baydoğan Endüstri Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi İstanbul Yöneylem Araştırması/Endüstri Mühendisliği Doktora Öğrencileri Kolokyumu 21-22 Nisan
DetaylıAracı Kurumlar ve Müşterileri İçin Portföye Canlı Bağlantı ve Eşzamanlı Emir Takip Sistemi APIC
Aracı Kurumlar ve Müşterileri İçin Portföye Canlı Bağlantı ve Eşzamanlı Emir Takip Sistemi APIC APIC Nedir? Gelişen piyasa koşullarına bağlı olarak artan işlem hacmi ile beraber, İMKB'de ve VOB'da işlem
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 8 Multispektral Görüntüleme ve Uygulamaları Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Multispektral Görüntüleme Her piksel için birkaç adet spektral kanalda ölçüm değeri
Detaylı... ROBOTİK VE KODLAMA EĞİTİMİ ÇERÇEVESİNDE ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLIK DERS PLANI
... ROBOTİK VE KODLAMA EĞİTİMİ ÇERÇEVESİNDE 2018 2019 ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLIK DERS PLANI Hazırlayan : Özel Öğretim Kurumları Birliği (ÖZKURBİR) Dersin Adı : Bilişim
DetaylıFEM ile, Hapsolmuş Kuantum Mekaniksel Sistemlerin Çözümü
FEM ile, Hapsolmuş Kuantum Mekaniksel Sistemlerin Çözümü Yöntem 8-Mayıs-24 (9-Mayıs-24) Bir boyutlu bir problem için ölçeklenmiş (boyutsuz) niceliklerle yazılmış Schrodinger denklemi ve Hamiltoniyen Hψ(z)
DetaylıDr. Ergün AKGÜN Kimdir?
Dr. Ergün AKGÜN Kimdir? Dr. Ergün AKGÜN 1985 yılında Bursa nın İnegöl İlçesinde doğmuştur. Lisans eğitimini Muğla Üniversitesi Sınıf Öğretmenliği bölümünde yapmıştır. Muğla Üniversitesinde Eğitim Programları
DetaylıREKLAMCILIK BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİ İÇİN İLETİŞİM TASARIMI BÖLÜMÜ Ç.A.P. PROGRAMI. Dönem Ders Kodu Adı T U L Kr. AKTS ÇAP Ortak/Muaf(*)/Alınacak
Sını f Dönem Ders Kodu Adı T U L Kr. AKTS ÇAP Ortak/Muaf(*)/Alınacak 1 Sonbahar REKLAMCILIK BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİ İÇİN İLETİŞİM TASARIMI BÖLÜMÜ Ç.A.P. PROGRAMI CF 101 İletişim ve Medya 3 0 0 3 6 Ortak CF
DetaylıEBE-368 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tabanı Tasarımı
EBE-368 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tabanı Tasarımı Dr. Dilek Küçük Veri Tabanı Tasarımı Kavramsal Veritabanı Tasarımı Gereksinim analizi adımında edinilen bilgilerle, verinin kısıtlamalarıyla
DetaylıMEH535 Örüntü Tanıma. 6. Boyut Azaltımı (Dimensionality Reduction)
MEH535 Örüntü anıma 6. Boyut Azaltımı (Dimensionality Reduction) Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü web: http://akademikpersonel.kocaeli.edu.tr/kemalg/ E-posta: kemalg@kocaeli.edu.tr
Detaylıİlk Yapay Sinir Ağları. Dr. Hidayet Takçı
İlk Yapay Sinir Ağları Dr. Hidayet htakci@gmail.com http://htakci.sucati.org Tek katmanlı algılayıcılar (TKA) Perceptrons (Rosenblat) ADALINE/MADALINE (Widrow and Hoff) 2 Perseptron eptronlar Basit bir
DetaylıÖrnek...3 : f(2x 3)=4 3x ise f(1) kaçtır? Örnek...4 : f(x)=3x+1 ise f(2x) fonksiyonu nedir?
FONKSİYON HATIRLATMA ( FONKSİYON TANIMI ) A dan B e tanımlı f kuralının fonksion olm ası için; Örnek... : f( )= ise f() kaçtır? ) A daki her elemanın görüntüsü olmalı ( A da açıkta eleman kalmamalı) )A
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma
DetaylıTesisat Mühendisliğinde Dijital Uygulamalar. Dr. Ahmet Selami ÇALIŞKAN TEKHNELOGOS Genel Müdürü
Tesisat Mühendisliğinde Dijital Uygulamalar Dr. Ahmet Selami ÇALIŞKAN TEKHNELOGOS Genel Müdürü E-Proje Bilgisayar katkısını maksimize etmeyi amaçlayan bir meta formattır. Mantıksal ve teknik bütünlüğü,
DetaylıAVRASYA UNIVERSITY. Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans (X ) Lisans ( ) Yüksek Lisans( ) Doktora( )
Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili ALGORİTMA VE PROGRAMLAMAYA GİRİŞ Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans (X ) Lisans ( ) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (X )
Detaylı2.1 Gri Düzey Eş Oluşum Matrisi ( GLCM) Gri düzey eş oluşum matrisi Haralick tarafından öne sürülmüştür [1]. Đstatistiksel doku analizi yöntemidir.
ÇELĐK YÜZEYLERĐN SINIFLANDIRILMASI * Cem ÜNSALAN ** Aytül ERÇĐL * Ayşın ERTÜZÜN *Boğaziçi Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü unsalan@boun.edu.tr **Boğaziçi Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği
DetaylıMEKANSAL BİLİŞİM ENDÜSTRİSİ
www.netcad.com.tr MEKANSAL BİLİŞİM ENDÜSTRİSİ CBS Kentsel Planlama Harita Üretimi Arazi Düzenleme Mekansal Mühendislik UA GNSS Endüstri 4.0 Yazılım (paket) Donanım Hizmet Eğitim Plan Yapımı Fotogrametrik
DetaylıMuhammet Fatih AKBAŞ, Enis KARAARSLAN, Cengiz GÜNGÖR
Yazılım Tanımlı Ağların Güvenliğinde Yapay Zeka Tabanlı Çözümler: Ön İnceleme Muhammet Fatih AKBAŞ, Enis KARAARSLAN, Cengiz GÜNGÖR İzmir Katip Çelebi Üniversitesi, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Ege
DetaylıYapay malzemelerden model işleme ve de kaynak, tüketici ve anahtardan yola çıkarak model üretme becerisini geliştirebilme.
TEKNOLOJİ haftalık 1, yıllık toplam 37 ders saati GİRİŞ Yedinci sınıf teknoloji dersi bu alanda önceden kazanılan bilgilerin devamı niteliğindedir. Bu derste nesnelerin grafiksel gösterimi, yapay malzemeler
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
Detaylıbitık MOBİL TİCARET UYGULAMASI ABDULLAH ÇİÇEKCİ
bitık MOBİL TİCARET UYGULAMASI ABDULLAH ÇİÇEKCİ - 150110046 İÇERİK Uygulama ve uygulamaya ilişkin temel kavramların tanıtımı Uygulamanın yapısı Ön yüz Veritabanı Web Servisler K-Means Algoritması ile kategori
DetaylıDers 2: RP 1 ve RP 2 - Reel izdüşümsel doğru ve
Ders 2: RP 1 ve RP 2 - Reel izdüşümsel doğru ve düzlem Geçen ders doğrusal cebir aracılığıyla izdüşümsel geometri için bir model kurduk. Şimdi bu modeli daha somut bir şekle sokalım, F = R durumunda kurduğumuz
Detaylı